পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি Lassoরিগ্রেশন জাতীয় কিছু আগে ভেরিয়েবলকে মানীকরণের তিনটি প্রধান কারণ পড়েছি : 1) সহগের ব্যাখ্যা। 2) সংকোচনের পরবর্তী সহগ অনুমানের তুলনামূলক পরিমাণের দ্বারা গুণমানের গুরুত্বকে র‌্যাঙ্ক করার ক্ষমতা। 3) বাধা প্রয়োজন নেই। তবে আমি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়টি নিয়ে ভাবছি। আমাদের কী ভাবার কারণ আছে যে মডেলাইজেশনটি মডেলটির নমুনা সাধারণীকরণের বাইরে …

28 normalization  lasso  standardization  regularization  shrinkage 

লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটিকে কীভাবে উপভোগ করা সম্ভব? আমি একটি ভিডিও দেখেছি যে বলছে যে যদি আরওসি বক্ররেখার অধীনে আমার অঞ্চলটি 95% এর চেয়ে বেশি হয় তবে এটির খুব বেশি লাগানো সম্ভব তবে লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের চেয়ে বেশি মানা করা কি সম্ভব?

28 logistic  overfitting  regression-strategies 

এটি আমার পূর্ববর্তী প্রশ্নের সাথে এখানে কিছুটা সম্পর্কিত: একটি উদাহরণ যেখানে সম্ভাবনা নীতি * সত্যই * গুরুত্বপূর্ণ? স্পষ্টতই, দেবোরাহ মায়ো স্ট্যাটিস্টিকাল সায়েন্সে একটি গবেষণাপত্র প্রকাশ করেছেন, বর্নবাউমের সম্ভাবনার নীতিটির প্রমাণ খণ্ডন করেছেন। কেউ কি বার্নবাউমের মূল যুক্তি এবং মায়োর পাল্টা যুক্তি ব্যাখ্যা করতে পারেন? সে ঠিক (যৌক্তিকভাবে)?

27 mathematical-statistics  likelihood-principle 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । গত বছর বন্ধ ছিল । তামাকজাত পণ্যগুলিতে প্রায়শই এই পরিসংখ্যান দেখতে পাওয়া যায় যে দশজনের মধ্যে নয়টি ফুসফুসের ক্যান্সারের কারণে ধূমপান হয় but …

27 epidemiology  population-attributable-fraction 

মূল ইলাস্টিক নেট পেপার Zou & Hastie (2005) লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য ইলাস্টিক নেট ক্ষতি ফাংশন চালু ইলাস্টিক নেট মাধ্যমে নিয়মিতকরণ এবং পরিবর্তনশীল নির্বাচন (এখানে আমি ধরে নিচ্ছি যে সমস্ত ভেরিয়েবল কেন্দ্রিক এবং ইউনিট বৈকল্পিকের জন্য ছোট আকারে আছে): কিন্তু একে " ইলাস্টিক" বলে। তাদের যুক্তি ছিল যে এটি ডাবল সংকোচনের …

27 regression  regularization  glmnet  elastic-net  shrinkage 

পরিসংখ্যান এবং মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য, ব্যাখ্যার একাধিক স্তর রয়েছে: 1) সামগ্রিকভাবে অ্যালগরিদম, 2) সাধারণভাবে অ্যালগরিদমের অংশ 3) নির্দিষ্ট ইনপুটগুলিতে অ্যালগরিদমের অংশ এবং এই তিনটি স্তর প্রতিটি অংশে দুটি ভাগে বিভক্ত হয়, প্রশিক্ষণ জন্য একটি এবং ফাংশন eval জন্য। শেষের দুটি অংশ প্রথমটির চেয়ে অনেক বেশি কাছাকাছি। আমি # 2 …

27 neural-networks  deep-learning  interpretation 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

আমি পর্যবেক্ষণ করেছি যে, গড়পড়তা, পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ক সহগের নিখুঁত মান হ'ল দৈর্ঘ্য নির্বিশেষে যে কোনও স্বতন্ত্র এলোমেলো পদক্ষেপের জন্য এক ধরণের কাছাকাছি close0.560.42 কেউ কি এই ঘটনাটি ব্যাখ্যা করতে পারেন? ওয়াকের দৈর্ঘ্য বাড়ার সাথে সাথে যেকোন এলোমেলো অনুক্রমের মতো পারস্পরিক সম্পর্কগুলি আরও ছোট হওয়ার আশা করেছি। আমার পরীক্ষাগুলির জন্য …

27 time-series  correlation  stationarity  random-walk 

আমি যখন আমার শিক্ষার্থীদের কাছে ধারণাগুলি প্রবর্তন করি তখন প্রায়শই আমি তাদের মতে মজাদার মনে করি যেগুলি পরিভাষাটি উত্পন্ন হয় ("রিগ্রেশন", উদাহরণস্বরূপ, একটি আকর্ষণীয় উত্স সহ একটি শব্দ)। আমি পরিসংখ্যান / মেশিন লার্নিংয়ে "নিয়মিতকরণ" শব্দটির ইতিহাস / পটভূমি চালু করতে পারিনি। সুতরাং, নিয়মিতকরণ শব্দটির উত্স কী ?

27 terminology  regularization  history  tikhonov-regularization 

অনেক পরিসংখ্যানবিদদের একটি পোষ্য প্রবাদটি হচ্ছে "সহবাসটি কারণকে বোঝায় না।" এটি অবশ্যই সত্য, তবে একটি জিনিস যা এখানে বোঝাচ্ছে তা হ'ল পারস্পরিক সম্পর্কের খুব কম বা কোনও মূল্য নেই। এটা কি সত্য? দুটি ভেরিয়েবল পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত কিনা তা জানা কি বেহুদা? আমি ভাবতে পারি না যে ঘটনাটি ঘটেছে। আমি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ …

27 correlation  predictive-models  causality 

আমরা জানি যে কিছু উদ্দেশ্যমূলক ক্রিয়াগুলি অনুকূলিতকরণ করা সহজ এবং কিছু শক্ত। এবং এমন অনেক ক্ষতির ফাংশন রয়েছে যা আমরা ব্যবহার করতে চাই তবে ব্যবহার করা শক্ত, উদাহরণস্বরূপ 0-1 ক্ষতি। কাজটি করার জন্য আমরা কিছু প্রক্সি ক্ষতি ফাংশন পাই। উদাহরণস্বরূপ, আমরা "আনুমানিক" 0-1 ক্ষতিতে কব্জি ক্ষতি বা লজিস্টিক ক্ষতি ব্যবহার …

27 machine-learning  classification  optimization  loss-functions 

আমি অ লিনিয়ার রিগ্রেশন এসএএস নন লিনিয়ার সম্পর্কে নীচের লিঙ্কটি পড়ছিলাম । প্রথম বিভাগ "ননলাইনার রিগ্রেশন বনাম লিনিয়ার রিগ্রেশন" পড়ে আমার বোঝাটি ছিল যে নীচের সমীকরণটি আসলে লিনিয়ার রিগ্রেশন, এটি কি সঠিক? যদি তাই হয় কেন? Y= খ1এক্স3+ খ2এক্স2+ খ3x + গy=b1x3+b2x2+b3x+cy = b_1x^3 + b_2x^2 + b_3x + c …

27 regression  multiple-regression  nonlinear-regression  multicollinearity 

আসল অর্থ, এটি কোনও ভেক্টর ইউ এবং ভেক্টর ভি এর সেট এর মধ্যে সাদৃশ্য র‌্যাঙ্কিংয়ের জন্য অভিন্ন ফলাফল আনবে । আমার কাছে একটি ভেক্টর স্পেস মডেল রয়েছে যার পরামিতি হিসাবে দূরত্ব পরিমাপ (ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব, কোসাইন অনুরূপতা) এবং নরমালাইজেশন কৌশল (কোনওটি নয়, এল 1, এল 2) রয়েছে। আমার বোধগম্যতা থেকে, সেটিংসের …

27 normalization  natural-language  euclidean  cosine-distance  cosine-similarity 

আমি যখন প্রথম পরিসংখ্যান শিখতে শুরু করি, তখন টি-টেস্ট, আনোভা, চি-স্কোয়ার্ড এবং লিনিয়ার রিগ্রেশনগুলির মতো পদ্ধতিগুলি একেবারে ভিন্ন প্রাণী হিসাবে উপস্থিত হয়েছিল। তবে এখন আমি বুঝতে পারি যে এই পদ্ধতিগুলি প্রতিটি কমবেশি একই জিনিস করে। এবং একইভাবে, ভেরিয়েন্স, অবশিষ্টাংশ, স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি এবং গড় হিসাবে মানগুলি কম বেশি একই জিনিস পরিমাপ …

27 definition 

একটি স্টোকাস্টিক প্রক্রিয়া এমন একটি প্রক্রিয়া যা সময়ের সাথে সাথে বিকশিত হয়, সুতরাং এটি কি "সময়ের সিরিজ" বলার সত্যই কল্পিত উপায়?

27 time-series  stochastic-processes  definition