প্রশ্ন ট্যাগ «binary-data»

আমি দ্বি-মাত্রিক বাইনারি ম্যাট্রিক্সের এনট্রপি / তথ্য ঘনত্ব / প্যাটার্ন-অনুরূপ পরিমাপ করতে চাই। স্পষ্টতার জন্য আমাকে কিছু ছবি দেখাতে দাও: এই প্রদর্শন একটি বরং উচ্চ এনট্রপি থাকতে হবে: ক) এর মাঝারি এনট্রপি থাকা উচিত: B ইংরেজী বর্ণমালার দ্বিতীয় অক্ষর) এই ছবিগুলি, শেষ অবধি, সকলের কাছে শূন্য-এনট্রপি থাকা উচিত: সি) ডি) …

53 algorithms  binary-data  entropy  pattern-recognition  information 

আমার কাছে একটি বৈশিষ্ট্য রয়েছে (বৈশিষ্ট্যগুলি, বাইনারি আউটপুট 0 বা 1) আকারে, তবে 1টি খুব কমই ঘটে, তাই 0 এর পূর্বে ভবিষ্যদ্বাণী করে আমি 70% থেকে 90% এর মধ্যে নির্ভুলতা পাই (আমি যে নির্দিষ্ট ডেটা দেখি তার উপর নির্ভর করে) )। এমএল পদ্ধতিগুলি আমাকে একই নির্ভুলতা সম্পর্কে দেয় এবং আমি …

52 machine-learning  classification  binary-data  unbalanced-classes 

আমার সাধারণভাবে শ্রেণিবিন্যাস সম্পর্কিত একটি প্রশ্ন আছে। চ শ্রেণিবদ্ধ হতে দিন, যা কিছু তথ্য ডি প্রদত্ত সম্ভাবনার সংকলনকে আউটপুট দেয় সাধারণভাবে, কেউ বলবে: ভাল, যদি পি (সি | ডি)> ০.০, আমরা একটি শ্রেণি নির্ধারণ করব, অন্যথায় 0 (এটি বাইনারি হতে দিন) শ্রেণীবিন্যাস)। আমার প্রশ্নটি হ'ল আমি যদি জানতে পারি যে …

49 machine-learning  classification  binary-data  threshold 

দুটি বুলিয়ান ভেক্টর রয়েছে, যার মধ্যে কেবল 0 এবং 1 রয়েছে। আমি যদি পিয়ারসন বা স্পিয়ারম্যান পারস্পরিক সম্পর্ক গণনা করি তবে সেগুলি অর্থবোধক বা যুক্তিসঙ্গত?

42 correlation  binary-data  pearson-r  spearman-rho 

আমি উচ্চতর অর্ডার সিস্টেমের মাত্রিকতা হ্রাস করতে এবং অগ্রাধিকার 2 মাত্রিক বা 1 মাত্রিক ক্ষেত্রের বেশিরভাগ সমবায়কে ক্যাপচার করতে চাই। আমি বুঝতে পারি এটি মূল উপাদান বিশ্লেষণের মাধ্যমে করা যেতে পারে এবং আমি অনেক পরিস্থিতিতে পিসিএ ব্যবহার করেছি। তবে, আমি এটি কখনই বুলিয়ান ডেটা ধরণের সাথে ব্যবহার করি নি, এবং …

38 pca  data-visualization  binary-data  dimensionality-reduction  correspondence-analysis 

বিপুল সংখ্যক হ্যাঁ / না প্রতিক্রিয়া সহ আমার একটি ডেটাসেট রয়েছে। আমি কি এই জাতীয় ডেটার জন্য প্রধান উপাদান (পিসিএ) বা অন্য কোনও ডেটা হ্রাস বিশ্লেষণ (যেমন ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ) ব্যবহার করতে পারি? এসপিএসএস ব্যবহার করে কীভাবে আমি এটি করতে যাচ্ছি দয়া করে পরামর্শ দিন।

30 spss  categorical-data  pca  factor-analysis  binary-data 

আমি অবিচ্ছিন্ন হিসাবে প্রধান উপাদান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ), অনুসন্ধানের ফ্যাক্টর বিশ্লেষণ (ইএফএ) এবং কনফার্মেটরি ফ্যাক্টর অ্যানালাইসিস (সিএফএ) সম্পন্ন করেছি পরিবর্তনশীল। তারপরে, লাভায়ান ব্যবহার করে, আমি সিএফএর পুনরাবৃত্তিটি ভেরিয়েবলগুলি শ্রেণীবদ্ধ হিসাবে সংজ্ঞায়িত করেছি। আমি জানতে চাই কী ধরণের বিশ্লেষণগুলি উপযুক্ত হবে এবং পিসিএ এবং ইএফএ এর সমতুল্য হবে যখন ডেটা প্রকৃতির …

28 pca  factor-analysis  ordinal-data  binary-data  likert 

আমাকে বাইনারি ভেরিয়েবল (মান 0 এবং 1) ব্যবহার করতে হবে) তবে কে-মানে কেবল অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলগুলির সাথে কাজ করে। আমি জানি কিছু লোক এখনও বাইনারি ভেরিয়েবলগুলি কে-মানে ব্যবহার করে যে-কে কেবলমাত্র অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে তা উপেক্ষা করে। এটি আমার কাছে অগ্রহণযোগ্য। প্রশ্নাবলী: তাহলে কে-মানে / হায়ারারিকাল ক্লাস্টারিংয়ে বাইনারি …

27 r  clustering  binary-data  k-means  mixed-type-data 

আমি ডেটা বিশ্লেষণের কোডিংয়ের যুক্তি বুঝতে পারি। নীচে আমার প্রশ্নটি একটি নির্দিষ্ট কোড ব্যবহারের বিষয়ে। লিঙ্গ প্রায়শই মহিলা হিসাবে 0 এবং পুরুষের জন্য 1 হিসাবে কোডড হওয়ার কোনও কারণ আছে কি? কেন এই কোডিংটিকে 'স্ট্যান্ডার্ড' হিসাবে বিবেচনা করা হয়? মহিলা = 1 এবং পুরুষ = 2 এর সাথে এটি তুলনা …

25 data-transformation  binary-data  categorical-encoding  units 

বৈশিষ্ট্যগুলির সেট সহ আমার একটি ডেটা সেট রয়েছে। তাদের মধ্যে কিছু বাইনারি সক্রিয় বা বরখাস্ত, নিষ্ক্রিয় বা সুপ্ত), এবং প্রকৃত মূল্যবান, যেমন ।(1=(1=(1=0=0=0=4564.3424564.3424564.342 আমি এই ডেটাটি একটি মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিতে ফিড করতে চাই, তাই আমি সমস্ত আসল-মূল্যবান বৈশিষ্ট্যগুলি স্কোর করি । আমি এগুলিকে আনুমানিক এবং মধ্যে পাই । এখন বাইনারি …

25 machine-learning  normalization  binary-data 

ধরুন আমার কাছে একটি ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ মডেল রয়েছে যা প্রতিটি উদাহরণের জন্য, প্রতিটি শ্রেণীর জন্য সম্ভাব্যতা তৈরি করে। এখন আমি স্বীকার করেছি যে আমি যদি শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য (সম্ভাব্যতা, প্রত্যাহার ইত্যাদি) ব্যবহার করতে চাই তবে এই জাতীয় মডেলটি মূল্যায়নের অনেকগুলি উপায় রয়েছে। আমি আরও জানি যে একটি আরওসি বক্ররেখা এবং এর অধীনে …

23 data-visualization  classification  predictive-models  binary-data  calibration 

আমি দুটি ভেরিয়েবল উত্পন্ন করতে চাই। একটি বাইনারি ফলাফল পরিবর্তনশীল (সাফল্য / ব্যর্থতা বলুন) এবং অন্যটি বছর বয়সের। আমি চাই বয়সটি সাফল্যের সাথে ইতিবাচকভাবে সম্পর্কিত হোক। উদাহরণস্বরূপ, নিম্নের চেয়ে উচ্চ বয়সের বিভাগগুলিতে আরও সাফল্য থাকা উচিত। আদর্শভাবে আমার পারস্পরিক সম্পর্কের ডিগ্রি নিয়ন্ত্রণের অবস্থানে থাকা উচিত। আমি কেমন করে ঐটি করি? …

23 correlation  random-variable  random-generation  binary-data 

আমার কাছে আধা-ছোট ম্যাট্রিক্সের বাইনারি বৈশিষ্ট্যগুলির মাত্রা 250 কে x 100 রয়েছে Each user 1 2 3 4 5 ... ------------------------- A 1 0 1 0 1 B 0 1 0 1 0 C 1 0 0 1 0 আমি ব্যবহারকারীদের 5-10 ক্লাস্টারে ফিট করতে এবং লোডিংগুলি বিশ্লেষণ করে দেখতে …

22 r  clustering  binary-data 

পরিসংখ্যানবিজ্ঞানের এনসাইক্লোপিডিয়া থেকে আমি বুঝতে পারি যে প্রদত্ত দ্বিদোষ (বাইনারি: 1 = উপস্থিত; 0 = অনুপস্থিত) বৈশিষ্ট্য (ভেরিয়েবল), আমরা কোনও নমুনার আই এবং জে দুটি অবজেক্টের জন্য একটি কন্টিজেন্সি টেবিল গঠন করতে পারি :পিপিp j 1 0 ------- 1 | a | b | i ------- 0 | c | …

20 binary-data  similarities  association-measure 

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable