প্রশ্ন ট্যাগ «algorithms»

আমি কিছু তথ্যের পরিমাণ নির্ণয় করতে চাই। তথ্য এত বিশাল যে এগুলি স্মৃতিতে স্থান দেওয়া যায় না। এবং ডেটা স্থির হয় না, নতুন ডেটা আসতে থাকে। খুব সীমিত মেমরি এবং গণনার সাথে এখনও অবধি পর্যালোচনা করা তথ্যের কোয়ান্টাইলগুলি পর্যবেক্ষণ করতে কেউ কি কোনও অ্যালগরিদম জানেন? আমি পি 2 অ্যালগরিদমকে দরকারী …

24 algorithms  quantiles 

আমি এ পর্যন্ত দেখা প্রতিটি পাঠ্যপুস্তকে এমএল অ্যালগরিদম এবং সেগুলি কীভাবে প্রয়োগ করা যায় তার বর্ণনা দেয়। এমন একটি পাঠ্যপুস্তিকা কি আছে যা এই অ্যালগোরিদমের আচরণের জন্য উপপাদ্য এবং প্রমাণ তৈরি করে? উদাহরণস্বরূপ উল্লেখ করে যে , গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত সবসময় A , B , C বাড়ে ?x , y, জেডএক্স,Y,z- …

23 machine-learning  mathematical-statistics  references  algorithms 

এই প্রশ্নটি মূল উপাদানগুলি গণনা করার একটি কার্যকর উপায় সম্পর্কে। লিনিয়ার পিসিএর অনেকগুলি পাঠ্য কেসওয়াইজ ডেটার একক-মান পচন ব্যবহার করে অ্যাডভোকেট । এটি হ'ল, যদি আমাদের কাছে ডেটা এবং মূল উপাদানগুলি দ্বারা ভেরিয়েবলগুলি (এর কলামগুলি ) প্রতিস্থাপন করতে চান তবে আমরা এসভিডি করি: , একক মান (ইগেনভ্যালুগুলির বর্গমূল) এর মূল …

22 pca  algorithms  svd  matrix-decomposition 

আমি অবিলম্বে যে, আমি একজন অনুশীলন সফ্টওয়্যার ডেভেলপার, না একটি পরিসংখ্যানবিদ নই নির্মল নয়, এবং যে আমার কলেজ পরিসংখ্যান বর্গ একটি ছিল খুব দীর্ঘ সময় আগে ... এটি বলেছিল, আমি জানতে চাই যে বর্ণনামূলক পরিসংখ্যানগুলির একটি সেট সংগ্রহ করার জন্য যদি এমন কোনও পদ্ধতি রয়েছে যা বাক্সপ্লট তৈরি করতে ব্যবহার …

22 algorithms  median  quantiles 

আমি লুকানো মার্কভ মডেলগুলির বেশ কিছুটা পড়েছি এবং এটির একটি সুন্দর মৌলিক সংস্করণটি নিজেই কোড করতে পেরেছি। তবে দুটি প্রধান উপায় আছে যা আমি শিখেছি বলে মনে হচ্ছে। একটি হ'ল এটিকে কোডে (যা সম্পন্ন করা হয়েছে) পড়া এবং বাস্তবায়ন করা এবং দ্বিতীয়টি হ'ল এটি বোঝা যায় যে এটি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে …

21 algorithms  markov-process 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) করার পরে, আমি পিসিএ স্পেসে একটি নতুন ভেক্টর প্রজেক্ট করতে চাই (অর্থাত পিসিএ স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এর স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করুন)। আমি আর ভাষা ব্যবহার করে পিসিএ গণনা করেছি prcomp। এখন আমার পিসিএ রোটেশন ম্যাট্রিক্স দ্বারা আমার ভেক্টরকে গুণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ম্যাট্রিক্সের মূল উপাদানগুলি কি …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

তাদের কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্স (তাদের পাওয়ার বর্ণালী ঘনত্ব (পিএসডি) এবং ক্রস-পাওয়ার বর্ণালী ঘনত্ব (সিএসডি)) দিয়ে স্টেশনারি রঙিন টাইম-সিরিজের একটি সেট তৈরি করতে আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি জানি যে দুটি টাইম-সিরিজ এবং , আমি তাদের পাওয়ার বর্ণালী ঘনত্ব (পিএসডি) এবং ক্রস বর্ণালী ঘনত্ব (সিএসডি) অনেক বিস্তৃতভাবে উপলব্ধ রুটিন ব্যবহার করে অনুমান করতে …

20 time-series  sampling  algorithms  simulation  covariance 

গণিত.স্ট্যাকেক্সচেঞ্জ থেকে স্থানান্তরিত । আমি পূর্ণসংখ্যার দীর্ঘ স্ট্রিমটি প্রক্রিয়া করছি এবং প্রচুর ডেটা সঞ্চয় না করে স্ট্রিমের জন্য প্রায় বিভিন্ন পারসেন্টাইল গণনা করতে সক্ষম হতে কয়েক মুহুর্ত ট্র্যাক করার বিষয়টি বিবেচনা করছি। কয়েক মুহুর্ত থেকে শতকরা ভাগ গণনা করার সহজ উপায় কী। এর চেয়ে আরও ভাল কোন পদ্ধতির মধ্যে কেবলমাত্র …

20 algorithms  mathematical-statistics  moments 

আমি এলোমেলো বনের বিশেষজ্ঞ নই তবে আমি স্পষ্টভাবে বুঝতে পারি যে এলোমেলো বন সম্পর্কিত মূল বিষয় হ'ল (এলোমেলো) গাছ উত্পন্ন। আপনি কীভাবে গাছগুলি উত্পন্ন হয় তা আমাকে ব্যাখ্যা করতে পারেন? (অর্থাত্ বৃক্ষ উত্পন্নকরণের জন্য ব্যবহৃত বিতরণ কী?) আগাম ধন্যবাদ !

20 machine-learning  r  algorithms  cart  random-forest 

আমি Hastie এট আল হিসাবে পৃথক হিসাবে লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য তিনটি পদ্ধতির পদ্ধতির গণনা জটিলতা / অনুমান গতির তুলনা করার চেষ্টা করছি। "পরিসংখ্যান শিক্ষার উপাদানসমূহ" (২ য় সংস্করণ), অধ্যায় 3: সাবসেট নির্বাচন সঙ্কুচিত পদ্ধতি প্রাপ্ত ইনপুট দিকনির্দেশগুলি ব্যবহারের পদ্ধতিগুলি (পিসিআর, পিএলএস) তুলনাটি খুব রুক্ষ হতে পারে, কিছু ধারণা দেওয়ার জন্য। …

18 machine-learning  estimation  feature-selection  algorithms  time-complexity 

ইআর কি আরও কার্যকর বাস্তবায়ন (কিছুটা Extreme Gradient Boostingগ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংয়ের মতো ) - ব্যবহারিক দৃষ্টিকোণ থেকে পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ? আর প্যাকেজ রয়েছে যা তাদের প্রয়োগ করে। এটি কি নতুন অ্যালগরিদম যা "জেনেরিক" বাস্তবায়ন (আর থেকে র‌্যান্ডমফোরেস্ট প্যাকেজ) কেবল দক্ষতার ক্ষেত্রেই নয় বা অন্য কোনও ক্ষেত্রেও কাটিয়ে উঠেছে? চরম র্যান্ডম ফরেস্ট http://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10994-006-6226-1

18 r  machine-learning  algorithms  random-forest 

আমাকে কোভারিয়েটগুলির একটি between ম্যাট্রিক্সে প্রতিটি জোড় পর্যবেক্ষণের মধ্যে আর মধ্যে নমুনা মহালানোবিসের দূরত্ব গণনা করতে হবে । আমি একটি সমাধান কার্যকরী যে প্রয়োজন, অর্থাত্ শুধুমাত্র দূরত্বের গণনা করা হয়, এবং বিশেষ করে সি / RCpp বাস্তবায়িত / ফোরট্রান ইত্যাদি আমি অনুমান যে জনসংখ্যার সহভেদাংক ম্যাট্রিক্স, অজানা এবং নমুনা ব্যবহার …

18 r  algorithms  distance 

ছোট উইন্ডো আকারে, n log nবাছাইয়ের কাজ হতে পারে। এটি অর্জনের জন্য আরও ভাল অ্যালগরিদম আছে কি?

18 algorithms  median 

ধরুন যে, আমি একজন ঘন ম্যাট্রিক্স আছে AA \textbf{A} এর m×nm×nm \times n আকার, SVD পচানি সঙ্গে A=USV⊤.A=USV⊤.\mathbf{A}=\mathbf{USV}^\top.ইন Rআমি SVD নিরূপণ করতে পারেন নিম্নরূপ: svd(A)। একটি নতুন তাহলে (m+1)(m+1)(m+1) -th সারি যোগ করা হয় AA\mathbf A , এক (অর্থাত ব্যবহার করে পুরানো এক উপর ভিত্তি করে নতুন SVD পচানি গনা …

17 algorithms  svd  linear-algebra  matrix-decomposition  numerics 

এই জাতীয় কোড ব্যবহার করে কেউ আর-তে লগইট রিগ্রেশন করতে পারে: > library(MASS) > data(menarche) > glm.out = glm(cbind(Menarche, Total-Menarche) ~ Age, + family=binomial(logit), data=menarche) > coefficients(glm.out) (Intercept) Age -21.226395 1.631968 দেখে মনে হচ্ছে অপটিমাইজেশন অ্যালগরিদম রূপান্তরিত হয়েছে - ফিশার স্কোরিং অ্যালগরিদমের পদক্ষেপের সংখ্যা সম্পর্কে তথ্য রয়েছে: Call: glm(formula = …

17 r  generalized-linear-model  optimization  algorithms  logit