পরিসংখ্যান এবং বড় তথ্য

আমি আর-তে লস রেগ্রেশন মডেলগুলি চালাচ্ছি এবং আমি 12 টি বিভিন্ন মডেলের আউটপুটগুলির সাথে বিভিন্ন নমুনার আকারের তুলনা করতে চাই। আমি প্রকৃত মডেলগুলিকে আরও বিশদে বিবরণ দিতে পারি যদি এটি প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার ক্ষেত্রে সহায়তা করে। এখানে নমুনা আকার আছে: Fastballs vs RHH 2008-09: 2002 Fastballs vs LHH 2008-09: 2209 …

26 r  regression  loess 

দয়া করে আর কোড সরবরাহ করুন যা কাউকে -3, -1, 1, 3 বৈপরীত্য সহ প্রযোজ্য আনোভা পরিচালনা করতে দেয়। আমি বুঝতে পারি যে এই জাতীয় বিশ্লেষণের জন্য উপযুক্ত সমষ্টি (এসএস) টাইপ সম্পর্কিত বিতর্ক রয়েছে। যাইহোক, এসএএস এবং এসপিএসএস (টাইপ তৃতীয়) এ ব্যবহৃত এসএসএল ডিফল্ট টাইপ হিসাবে আমার অঞ্চলে মান হিসাবে …

26 r  anova  contrasts  sums-of-squares 

আমার সুরক্ষা ফেরতের একটি পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স রয়েছে যার নির্ধারকটি শূন্য। (এটি নমুনা পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স এবং সম্পর্কিত কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের তাত্ত্বিকভাবে ইতিবাচক সুনির্দিষ্ট হওয়া উচিত বলে কিছুটা অবাক করার মতো বিষয় রয়েছে)) আমার হাইপোথিসিসটি হ'ল কমপক্ষে একটি সুরক্ষা অন্যান্য সিকিওরিটির উপর নির্ভর করে dependent আর-তে এমন কোনও ফাংশন রয়েছে যা …

26 r  correlation  pca  linear-model  svd 

গং এর দুর্দান্ত উত্তর উদ্ধৃত অভিযোগ, এক গবেষক একবার 'অ-তাৎপর্যপূর্ণ' ফলাফল নিয়ে ফিশারের কাছে এসেছিলেন এবং তাঁর কী করা উচিত তা জিজ্ঞাসা করেছিলেন এবং ফিশার বলেছিলেন, 'আরও ডেটা পাবেন'। নেইমন -পিয়ারসনের দৃষ্টিকোণ থেকে এটি নির্মম হ্যাকিং, তবে এমন কি এমন কোনও ব্যবহারের ঘটনা রয়েছে যেখানে ফিশারের আরও বেশি-ডেটা পন্থা উপলব্ধি …

26 hypothesis-testing  p-value  intuition  philosophical 

আমি কোয়ান্টাইল ফাংশন সম্পর্কে পড়ছি, তবে এটি আমার কাছে পরিষ্কার নয়। আপনি কি নীচের সরবরাহকৃত চেয়ে আরও স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা দিতে পারেন? যেহেতু সিডিএফ FFF একটি মনোোটোনিকভাবে ক্রমবর্ধমান ফাংশন, এটির একটি বিপরীত রয়েছে; আসুন এটিকে দ্বারা বোঝান F−1F−1F^{−1}। তাহলে FFF এর সিডিএফ হয় XXX , তারপর F−1(α)F−1(α)F^{−1}(\alpha) মান xαxαx_\alpha যেমন যে …

26 distributions  cdf  inverse-cdf  quantile-function 

আমার প্রশিক্ষণের ক্ষতি হ্রাস পায় এবং তারপরে আবারও চলে যান। এটা খুব অদ্ভুত। ক্রস-বৈধতা হ্রাস প্রশিক্ষণ ক্ষতি ট্র্যাক। কি হচ্ছে? আমার দুটি নীচে স্ট্যাকড এলএসটিএমএস রয়েছে (কেরাসে): model = Sequential() model.add(LSTM(512, return_sequences=True, input_shape=(len(X[0]), len(nd.char_indices)))) model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(512, return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(len(nd.categories))) model.add(Activation('sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adadelta') আমি এটি 100 টি যুগের জন্য প্রশিক্ষণ দিচ্ছি: …

26 machine-learning  neural-networks  loss-functions  lstm 

ধরুন আমি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ করতে চাই (কিছু এ-ক্লাস বি বা শ্রেণীর অন্তর্গত)। নিউরাল নেটওয়ার্কের আউটপুট স্তরটিতে এটি করার কিছু সম্ভাবনা রয়েছে: 1 আউটপুট নোড ব্যবহার করুন। আউটপুট 0 (<0.5) শ্রেণি A এবং 1 (> = 0.5) কে বি শ্রেণি হিসাবে বিবেচনা করা হয় (সিগময়েডের ক্ষেত্রে) 2 আউটপুট নোড ব্যবহার করুন। …

26 machine-learning  classification  neural-networks 

আর-তে পার্সোন রিলেশনশিপে পি-মান খুঁজে পাওয়া সম্ভব? পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে পেতে, আমি সাধারণত এটি করি col1 = c(1,2,3,4) col2 = c(1,4,3,5) cor(col1,col2) # [1] 0.8315218 তবে আমি এর পি-মানটি কীভাবে খুঁজে পাব?

26 r  correlation  p-value  pearson-r 

"শর্তসাপেক্ষ সম্ভাবনা" এবং "সম্ভাবনা" সম্পর্কিত আমার কাছে একটি সহজ প্রশ্ন আছে। (আমি ইতিমধ্যে এখানে এই প্রশ্নটি জরিপ করেছি তবে কোন ফলসই হয়নি)) এটি সম্ভাব্য উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা থেকে শুরু হয় । তারা এটি বলে: সম্ভাবনা পরামিতির মান একটি সেটের, দেওয়া ফলাফল , যারা পর্যবেক্ষিত ঐ পরামিতির মান দেওয়া ফলাফলের সম্ভাবনা হলো, …

26 probability  bayesian  conditional-probability  likelihood  definition 

বয়েশিয়ান অনুমান সম্পাদন করার সময়, আমরা পরামিতিগুলির সাথে থাকা আমাদের প্রিয়ারদের সাথে একযোগে আমাদের সম্ভাবনা ফাংশনটি সর্বাধিক করে পরিচালনা করি। লগ-সম্ভাবনা আরও সুবিধাজনক হওয়ার কারণে, আমরা কার্যকরভাবে একটি এমসিসিএম ব্যবহার করে max সর্বাধিক করে থাকি বা অন্যথায় যা পোস্টারিয়র ডিস্ট্রিবিউশনগুলি তৈরি করে (পিডিএফ ব্যবহার করে প্রতিটি প্যারামিটারের পূর্বের এবং প্রতিটি …

26 bayesian  prior 

লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ, প্রতিটি পূর্বাভাসকৃত মান সম্ভাব্য মানের একটি সাধারণ বিতরণ থেকে নেওয়া হয়েছে বলে ধরে নেওয়া হয়। নিচে দেখ. তবে কেন প্রতিটি পূর্বাভাসিত মানটি একটি সাধারণ বিতরণ থেকে এসেছে বলে ধরে নেওয়া হয়? লিনিয়ার রিগ্রেশন কীভাবে এই অনুমানটি ব্যবহার করে? যদি সম্ভব মানগুলি সাধারণত বিতরণ না করা হয় তবে কী …

26 regression  probability  distributions  normal-distribution  modeling 

আসুন বলুন যে আমার কাছে তিনটি স্বাধীন উত্স রয়েছে এবং তাদের প্রত্যেকে আগামীকাল আবহাওয়ার জন্য পূর্বাভাস দিয়েছে। প্রথমটি বলে যে আগামীকাল বৃষ্টির সম্ভাবনা 0, তারপরে দ্বিতীয়টি বলে যে সম্ভাবনা 1, এবং শেষ অবধি শেষটি বলে যে সম্ভাবনা 50%। আমি তথ্যটি প্রদত্ত মোট সম্ভাব্যতা জানতে চাই। যদি স্বতন্ত্র ইভেন্টগুলির জন্য গুণক …

26 probability  bayesian  pooling  model-averaging  forecast-combination 

যে কোনও পরিশ্রমী শিক্ষার্থী হ'ল "সমস্ত ছাত্র অলস" to "যদি এলোমেলো ভেরিয়েবল এবং ওয়াই অপ্রচলিত হয় তবে সেগুলি স্বতন্ত্র?" এর কয়েকটি সহজ প্রতিচ্ছবি কী ?এক্সXXওয়াইYY

26 correlation  random-variable  independence 

আমি যা বুঝি সেগুলি থেকে আমরা কেবলমাত্র একটি রিগ্রেশন ফাংশন তৈরি করতে পারি যা প্রশিক্ষণের ডেটার ব্যবধানের মধ্যে থাকে। উদাহরণস্বরূপ (কেবলমাত্র প্যানেলের একটির প্রয়োজন): কেএনএন রেজিস্ট্রার ব্যবহার করে কীভাবে আমি ভবিষ্যতে ভবিষ্যদ্বাণী করব? আবার, এটি কেবলমাত্র একটি ফাংশন হিসাবে প্রতীয়মান হয় যা প্রশিক্ষণের ডেটার ব্যবধানের মধ্যে থাকে। আমার প্রশ্ন: কেএনএন …

26 regression  machine-learning  k-nearest-neighbour 

লাসোর রিগ্রেশন ধরুন সেরা সমাধান (উদাহরণস্বরূপ ন্যূনতম পরীক্ষার ত্রুটি) k বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করে, যাতে \ টুপি {\ বিটা} ^ {লাসো} = \ বাম (\ টুপি \ a বিটা _1 _1 _1 {লাসো}, \ টুপি \ বিটা} _2 ^ ss লাসো}, ..., \ টুপি \ \ বিটা _ কে ^ {লাসো}, …

26 regression  feature-selection  lasso  regularization