পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

তত্ত্বাবধান শেখা 1) একজন ইনপুট এবং আউটপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে একটি শ্রেণিবদ্ধ তৈরি করে 2) এই শ্রেণিবদ্ধকারী ডেটা একটি প্রশিক্ষণ সেট সঙ্গে প্রশিক্ষিত হয় 3) যে শ্রেণিবদ্ধকারী তথ্য পরীক্ষার সেট দিয়ে পরীক্ষা করা হয় 4) আউটপুট সন্তোষজনক হলে স্থাপনা যখন এই ডেটাটিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে হয় তা আমি যখন জানতাম …

30 machine-learning  unsupervised-learning  supervised-learning  reinforcement-learning 

বইয়ে পরিসংখ্যানগত মডেল এবং লাইফটাইম ডেটা জন্য পদ্ধতি , শাস্ত্রে লেখা আছে: সেন্সরিং: যখন কোনও এলোমেলো কারণে কোনও পর্যবেক্ষণ অসম্পূর্ণ থাকে। কাটা: পর্যবেক্ষণের অসম্পূর্ণ প্রকৃতি যখন অধ্যয়ন নকশার অন্তর্নিহিত একটি পদ্ধতিগত নির্বাচন প্রক্রিয়াটির কারণে হয়। কেটে যাওয়ার সংজ্ঞাতে "অধ্যয়ন নকশার অন্তর্নিহিত পদ্ধতিগত নির্বাচন প্রক্রিয়া" বলতে কী বোঝায়? সেন্সরিং এবং কাটছাঁটির …

30 self-study  censoring  truncation 

সম্প্রতি আমি একটি কাগজ পেয়েছি যা নির্দিষ্ট ডেটাसेट ে কে-এনএন শ্রেণিবদ্ধ ব্যবহার করার প্রস্তাব দেয় prop লেখকরা বিভিন্ন কে মানগুলির জন্য কে-ফোল্ড ক্রস বৈধকরণ সম্পাদন করতে এবং সর্বোত্তম হাইপারপ্যারমিটার কনফিগারেশনের ক্রস বৈধকরণের ফলাফলের জন্য উপলব্ধ সমস্ত ডেটা নমুনা ব্যবহার করেছিলেন used আমার জানা মতে, এই ফলাফলটি পক্ষপাতদুষ্ট, এবং হাইপারপ্যারামিটার অপ্টিমাইজেশন …

30 cross-validation  references  model-selection  model-evaluation 

দ্রষ্টব্য: আমি জানি যে এল 1 এর বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের সম্পত্তি রয়েছে। বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পূর্ণ অপ্রাসঙ্গিক হলে আমি কোনটি বেছে নেব তা বোঝার চেষ্টা করছি। কোন নিয়মিতকরণ (এল 1 বা এল 2) ব্যবহার করবেন তা কীভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন? এল 1 / এল 2 নিয়মিতকরণের প্রতিটিের পক্ষে কী কী? L1 ব্যবহার করে …

30 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

লগ-নরমাল এর মতো খুব স্কিউড ডিস্ট্রিবিউশনের ফলে সঠিক বুটস্ট্র্যাপের আত্মবিশ্বাসের বিরতি ঘটে না। এখানে একটি উদাহরণ দেখাচ্ছে যা বাম এবং ডান লেজের অঞ্চলগুলি আদর্শ 0.025 থেকে অনেক দূরে, আপনি আর-তে কোন বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতি ব্যবহার করে দেখেন: require(boot) n <- 25 B <- 1000 nsim <- 1000 set.seed(1) which <- c('basic', …

30 confidence-interval  nonparametric  mean  bootstrap  median 

আমি এমন একটি বিতরণ সন্ধান করছি যেখানে সম্ভাব্যতা ঘনত্বটি গড় থেকে কিছুটা দূরে পরে বা আমার নিজের কথায় একটি "মালভূমি-আকৃতির বিতরণ" পরে দ্রুত হ্রাস পায়। গাউসিয়ান এবং ইউনিফর্মের মধ্যে কিছু।

30 distributions  normal-distribution  uniform 

জন্য সূত্র শর্তাধীন সম্ভাব্যতা এর AA\text{A} প্রদত্ত ঘটছে যে BB\text{B} ঘটেছে হল:P(A | B)=P(A∩B)P(B).P(A | B)=P(A∩B)P(B). P\left(\text{A}~\middle|~\text{B}\right)=\frac{P\left(\text{A} \cap \text{B}\right)}{P\left(\text{B}\right)}. আমার পাঠ্যপুস্তক ভেন চিত্রের নিরিখে এর পেছনের স্বজ্ঞাততা ব্যাখ্যা করে। প্রদত্ত যে ঘটেছে, এর জন্য একমাত্র উপায় জন্য ইভেন্ট ছেদ পড়া ঘটতে হয় এবং ।এ এ বিBB\text{B}AA\text{A}AA\text{A}BB\text{B} সেক্ষেত্রে, সম্ভাবনা না কেবল …

30 probability  conditional-probability  intuition 

ইন এই অ্যান্ড্রু Gelman দ্বারা ব্লগ পোস্ট, সেখানে নিম্নলিখিত উত্তরণ হল: 50 বছর পূর্বে বায়েশিয়ান মডেলগুলি হতাশভাবে সহজ মনে হয় (অবশ্যই, সহজ সমস্যার জন্য), এবং আমি প্রত্যাশা করি যে আজকের বায়েশিয়ান মডেলগুলি হতাশাহীন সরল মনে হবে, তাই 50 বছর পরে। (কেবলমাত্র একটি সাধারণ উদাহরণের জন্য: আমাদের সম্ভবত সম্ভবত সর্বদা কোথাও …

30 distributions  bayesian  normal-distribution  model  robust 

[এই প্রশ্নটি স্ট্যাক ওভারফ্লোতেও উত্থাপিত হয়েছিল ] সংক্ষেপে প্রশ্ন আমি কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি অধ্যয়ন করছি এবং আমি বিশ্বাস করি যে এই নেটওয়ার্কগুলি প্রতিটি ইনপুট নিউরন (পিক্সেল / পরামিতি) সমতুল্য আচরণ করে না। কল্পনা করুন আমাদের কাছে একটি গভীর নেটওয়ার্ক রয়েছে (অনেকগুলি স্তর) যা কিছু ইনপুট চিত্রে কনভোলশন প্রয়োগ করে। চিত্রের …

30 machine-learning  neural-networks  convolution 

মেশিন লার্নিংয়ের প্রসঙ্গে "অনুমান" এবং "অনুমান" এর মধ্যে পার্থক্য কী ? একটি নবাগত হিসেবে আমি মনে করেন যে আমরা অনুমান র্যান্ডম ভেরিয়েবল এবং অনুমান মডেল প্যারামিটার। আমার এই বোঝার অধিকার আছে? যদি তা না হয় তবে ঠিক পার্থক্যগুলি কী এবং আমার কখন ব্যবহার করা উচিত? এছাড়াও, কোনটি "শিখুন" এর প্রতিশব্দ?

30 machine-learning  inference  terminology 

একটি ক্লাস্টার বিশ্লেষণ বনাম একটি সুপ্ত বর্গ বিশ্লেষণ (এলসিএ) থেকে তৈরি করা যেতে পারে এমন সূত্রগুলির মধ্যে কী কী পার্থক্য রয়েছে? এটি কি সঠিক যে একটি এলসিএ একটি অন্তর্নিহিত সুপ্ত পরিবর্তনশীল ধরে নিয়েছে যা ক্লাসগুলিকে উত্থিত করে, যেখানে ক্লাস্টার বিশ্লেষণ একটি ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম থেকে সম্পর্কযুক্ত বৈশিষ্ট্যের একটি অভিজ্ঞতা অভিজ্ঞতা আছে? …

30 clustering  latent-variable  latent-class 

আমি বুঝতে পারি যে পারস্পরিক সম্পর্ক কার্যকারণ নয় । মনে করুন আমরা দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে উচ্চতর সম্পর্ক স্থাপন করি। এই পারস্পরিক সম্পর্ক আসলে কার্যকারণের কারণেই আপনি কীভাবে পরীক্ষা করবেন? অথবা, কোন অবস্থার অধীনে, আমরা দুই বা ততোধিক ভেরিয়েবলের মধ্যে কার্যকারক সম্পর্কটি হ্রাস করতে পরীক্ষামূলক ডেটা ব্যবহার করতে পারি?

30 correlation  mathematical-statistics  causality 

আমি ফিফা পানিনি অনলাইন স্টিকার অ্যালবাম খেলছি , যা সাধারণত ফুটবল বিশ্বকাপ, ইউরোপীয় চ্যাম্পিয়নশিপ এবং সম্ভবত অন্যান্য টুর্নামেন্টের জন্য প্রকাশিত ক্লাসিক পানিনি অ্যালবামগুলির একটি ইন্টারনেট অভিযোজন। অ্যালবামে বিভিন্ন স্থানের 424 স্টিকারের জন্য স্থানধারক রয়েছে। গেমটির উদ্দেশ্য সমস্ত 424 সংগ্রহ করা। আমি নিম্নলিখিত অনুমান করা: সমস্ত স্টিকার একই পরিমাণে প্রকাশিত হয়। …

30 probability  coupon-collector-problem 

আমি কীভাবে ম্যানুয়ালি কোনও প্রদত্ত বিতরণ থেকে একটি এলোমেলো সংখ্যা তৈরি করতে পারি, উদাহরণস্বরূপ, স্ট্যান্ডার্ড সাধারণ বিতরণ থেকে 10 আদায়?

30 normal-distribution  simulation  monte-carlo  random-generation  randomness 

আমি ভেক্টর ত্রুটি সংশোধন মডেল ( ভিসিএম ) সম্পর্কে বিভ্রান্ত । প্রযুক্তিগত পটভূমি: ভিসিএম সংহত বহুভিত্তিক সময়ের সিরিজে ভেক্টর অটোরেগ্রেসিভ মডেল ( ভিএআর ) প্রয়োগ করার সম্ভাবনা সরবরাহ করে । পাঠ্যপুস্তকে তারা সংহত সময়ের সিরিজে ভিএআর প্রয়োগ করতে কিছু সমস্যার নাম লেখায় যার মধ্যে সর্বাধিক গুরুত্বপূর্ণ তথাকথিত স্পিউরিয়াস রিগ্রেশন (টি-পরিসংখ্যান …

30 time-series  forecasting  var  cointegration  vecm