পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

সম্প্রতি আমি পড়েছি যে একটি পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক যে কোনও অ্যালগরিদম আনুমানিক করতে পারে। সুতরাং আমার প্রশ্নটি: এর সঠিক অর্থ কী এবং আপনি যেখানে আমাকে এটি প্রমাণিত করতে পারেন একটি রেফারেন্স দিতে পারেন?

28 references  rnn 

মাত্রা হ্রাস কৌশল যেমন অধ্যক্ষ উপাদান উপাদান বিশ্লেষণ, এলডিএ ইত্যাদি প্রায়শই বহুগুণ শব্দটি ব্যবহৃত হয়। নন-টেকনিক্যাল টার্মে বহুগুণ কী? যদি একটি বিন্দু এমন একটি গোলকের সাথে সম্পর্কিত যার মাত্রাটি আমি হ্রাস করতে চাই এবং যদি কোনও শব্দ এবং এবং এবং অপ্রস্তুত হয় তবে শব্দের কারণে প্রকৃত পয়েন্ট একে অপরের থেকে …

28 terminology  manifold-learning 

এক্সট্রাপোলেশন এবং ইন্টারপোলেশন এর মধ্যে পার্থক্য কী এবং এই পদগুলি ব্যবহারের সুনির্দিষ্ট উপায় কী? উদাহরণস্বরূপ, আমি কাগজে একটি বিবৃতি দেখেছি যাতে ইন্টারপোলেশনটি ব্যবহার করে: "পদ্ধতিটি বিন পয়েন্টগুলির মধ্যে আনুমানিক ফাংশনের আকারকে বিভক্ত করে" এক্সট্রাপোলেশন এবং ইন্টারপোলেশন উভয়ই ব্যবহার করে এমন একটি বাক্য, উদাহরণস্বরূপ: পূর্ববর্তী পদক্ষেপটি যেখানে আমরা বাম এবং ডান …

28 terminology  interpolation  extrapolation 

একটি একক পরিসংখ্যান পরীক্ষা নাল অনুমান (এইচ 0) মিথ্যা এবং সেইজন্য বিকল্প অনুমান (এইচ 1) সত্য যে প্রমাণ দিতে পারে। তবে এটি ব্যবহার করে এইচ 0 টি সত্য নয় কারণ এইচ 0 প্রত্যাখ্যান করতে ব্যর্থ হওয়ার অর্থ এই নয় যে এইচ 0 সত্য। তবে ধরে নেওয়া যাক আপনার কাছে অনেকবার …

28 hypothesis-testing  p-value  combining-p-values 

একটি রিগ্রেশন মডেল ফিটিং করার সময়, আউটপুটগুলির অনুমানগুলি পূরণ না করা হলে বিশেষত: অবশিষ্টাংশগুলি সমকামী না হলে কী হবে? যদি অবশিষ্টাংশগুলি বনাম ফিটেড প্লটটিতে রেসিডুয়ালগুলি একটি বর্ধমান বা হ্রাস প্যাটার্ন দেখায়। অবশিষ্টাংশগুলি সাধারণত বিতরণ না করা এবং শাপিরো-উইলক পরীক্ষায় ব্যর্থ হলে কী হবে? স্বাভাবিকতার শাপিরো-উইলক পরীক্ষাটি খুব কঠোর পরীক্ষা এবং …

28 regression  multiple-regression  error  assumptions  normality-assumption 

আসুন উদাহরণস্বরূপ একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেল বিবেচনা করি। আমি শুনেছি, ডেটা মাইনিংয়ে, এআইসির মানদণ্ডের উপর ভিত্তি করে একটি ধাপে ধাপে নির্বাচন করার পরে, প্রতিটি সত্যিকারের রিগ্রেশন সহগ শূন্য হ'ল নাল অনুমানটি পরীক্ষা করার জন্য পি-ভ্যালুগুলি অনুসন্ধান করা বিভ্রান্তিকর। আমি শুনেছি যে মডেলটিতে থাকা সমস্ত ভেরিয়েবলগুলির পরিবর্তে শূন্যের চেয়ে সত্যিকারের রিগ্রেশন …

28 multiple-regression  predictive-models  data-mining  stepwise-regression 

আমি পূর্বাভাসের জন্য আর (3.1.1), এবং আরিমা মডেলগুলি ব্যবহার করছি। আমি জানতে চাই কি হবে "ফ্রিকোয়েন্সি" প্যারামিটারটি, যা নির্ধারিত হয় হওয়া উচিত ts()ফাংশন , IM সময় সিরিজ তথ্য যা ব্যবহার করতে পারে যদি: মিনিট দ্বারা পৃথক এবং 180 দিন (1440 মিনিট / দিন) জুড়ে ছড়িয়ে আছে সেকেন্ড দ্বারা পৃথক এবং …

28 r  time-series  arima  multiple-seasonalities  mape 

আমি প্রায়শই বিভিন্ন পরিসংখ্যানের মডেলগুলি পড়ার সময় শ্বেত শব্দটি দেখি see তবে অবশ্যই আমাকে স্বীকার করতে হবে, এর অর্থ কী তা আমি পুরোপুরি নিশ্চিত নই। এটি সাধারণত হিসাবে সংক্ষেপিত হয় । এর অর্থ কি এটি সাধারণত বিতরণ করা হয় বা এটি কোনও বিতরণ অনুসরণ করতে পারে?ওয়াটএন( 0 , σ)2)ওয়াটএন(0,σ2)WN(0,σ^2)

28 normal-distribution  white-noise 

আমি বিভ্রান্ত ডিপ বিশ্বাস নেটওয়ার্ক এবং ডিপ বোল্টজম্যান মেশিনগুলির মধ্যে কি পার্থক্য রয়েছে? তা হলে পার্থক্য কী?

28 machine-learning  deep-learning  rbm  deep-belief-networks 

রিজ রিগ্রেশন অনুমান গণনা করতে আমি গ্ল্যামনেট ব্যবহার করছি। আমি এমন কিছু ফলাফল পেয়েছি যা আমাকে সন্দেহজনক করে তুলেছিল যে গ্ল্যামনেট সত্যই আমার মনে হয় যা এটি করে। এটি যাচাই করার জন্য আমি একটি সাধারণ আর স্ক্রিপ্ট লিখেছিলাম যেখানে আমি সমাধানের মাধ্যমে রিজ রিগ্রেশন এবং গ্ল্যামনেটের একটির ফলাফলের সাথে তুলনা …

28 r  ridge-regression  glmnet 

উদাহরণস্বরূপ, উপর XGBoost মডেল উদ্দেশ্য ফাংশন নিতে 'ম পুনরাবৃত্তির:ttt L(t)=∑i=1nℓ(yi,y^(t−1)i+ft(xi))+Ω(ft)L(t)=∑i=1nℓ(yi,y^i(t−1)+ft(xi))+Ω(ft)\mathcal{L}^{(t)}=\sum_{i=1}^n\ell(y_i,\hat{y}_i^{(t-1)}+f_t(\mathbf{x}_i))+\Omega(f_t) যেখানে ক্ষতি ফাংশন, হয় 'ম গাছ আউটপুট এবং নিয়মিতকরণ হয়। দ্রুত গণনার জন্য (অনেকগুলি) গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপগুলির মধ্যে একটি হল আনুমানিক:ℓℓ\ellftftf_ttttΩΩ\Omega L(t)≈∑i=1nℓ(yi,y^(t−1)i)+gtft(xi)+12hif2t(xi)+Ω(ft),L(t)≈∑i=1nℓ(yi,y^i(t−1))+gtft(xi)+12hift2(xi)+Ω(ft),\mathcal{L}^{(t)}\approx \sum_{i=1}^n\ell(y_i,\hat{y}_i^{(t-1)})+g_tf_t(\mathbf{x}_i)+\frac{1}{2}h_if_t^2(\mathbf{x}_i)+\Omega(f_t), যেখানে এবং হ্রাস ফাংশনের প্রথম এবং দ্বিতীয় ডেরাইভেটিভ।gigig_ihihih_i আমি যা জিজ্ঞাসা করছি তা হল উপরোক্ত আনুমানিকতা কেন কাজ …

28 optimization  loss-functions  boosting  xgboost  taylor-series 

আমি কয়েকটি বই পড়ে এবং কিছু কোড লিখে সম্ভাব্যতা এবং পরিসংখ্যান শেখার জন্য কাজ করছি, এবং মুদ্রা উল্টানো সিমুলেট করার সময় আমি এমন কিছু লক্ষ্য করলাম যা আমাকে নিজের নিষ্প্রভ প্রবণতার সামান্য বিপরীতমুখী করে। আপনি যদি একটি ন্যায্য মুদ্রা টুসকি যদি বার 1 প্রতি মুদ্রার উলটা পিঠ এগোয় করতে মাথা …

28 probability  computational-statistics 

লাসো সমস্যা এর বন্ধ ফর্ম সমাধান রয়েছে: \ বিটা_জ ^ {\ পাঠ্য {লাসো}} = \ ম্যাথ্রিম {sgn} (\ বিটা ^ {\ পাঠ্য {এলএস}} _ জে) (| \ বিটা_জ ^ {\ পাঠ্য {এলএস } | - \ আলফা) ^ + যদি এক্সের অরথনোরমাল কলাম থাকে। এটি এই থ্রেডে দেখানো হয়েছিল: বদ্ধ …

28 regression  lasso  regularization 

যেমনটি আমরা সবাই জানি, আপনি যদি এমন মুদ্রাটি উল্টান যেটি লেজগুলির মতো মাথা অবতরণ করার সমান সুযোগ রয়েছে, তবে আপনি যদি মুদ্রাটিকে বহুবার উল্টে দেন তবে অর্ধেক সময় আপনি মাথা পাবেন এবং অর্ধেক সময় আপনি লেজ পাবেন। বন্ধুর সাথে এ সম্পর্কে আলোচনা করার সময়, তারা বলেছিল যে আপনি যদি মুদ্রাটি …

28 probability  distributions  sampling 

"আইরিস" ডেটা সেটটি সম্ভবত এখানে অধিকাংশ লোক পরিচিত - এটা ক্যানোনিকাল পরীক্ষা ডেটা সেট এক এবং তথ্য ঠাহর থেকে মেশিন লার্নিং থেকে সব কিছুর জন্য একটি উদাহরণ যান থেকে ডেটা সেটটি আছে। উদাহরণস্বরূপ, এই প্রশ্নের প্রত্যেকে চিকিত্সার দ্বারা পৃথক করা স্ক্যাটারপ্লটগুলির আলোচনার জন্য এটি ব্যবহার করে শেষ করে। কি করে …

28 dataset