প্রশ্ন ট্যাগ «dataset»

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

"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 

আমি কেবল এই কাগজটি জুড়ে এসেছি , যা মিক্সড ইফেক্টস মডেলিংয়ের মাধ্যমে কোনও পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা (ওরফে বিশ্বাসযোগ্যতা, ওরফে ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক) কীভাবে গণনা করতে হবে তা বর্ণনা করে। আর কোডটি হ'ল: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

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 

সফ্টওয়্যার কি পরিসংখ্যানবিদদেরকে অচল করে দেবে? এমন কী করা হয় যা কম্পিউটারে প্রোগ্রাম করা যায় না?

26 machine-learning  dataset  careers 

বিজ্ঞানকে অবশ্যই পুনরুত্পাদনযোগ্য হতে হবে, সংজ্ঞা অনুসারে, ক্রমবর্ধমান স্বীকৃতি রয়েছে যে ডেটা এবং কোড ভাগ করে নেওয়ার জন্য ইয়েল রাউন্ডটেবল দ্বারা আলোচিত হিসাবে ডেটা এবং কোড পুনরুত্পাদনীয়তার একটি প্রয়োজনীয় উপাদান । এমন একটি জার্নালের জন্য একটি পান্ডুলিপি পর্যালোচনা করার জন্য যাতে ডেটা এবং কোড ভাগ করে নেওয়া দরকার হয় না, …

23 dataset  validation  reproducible-research  journals 

অনেকগুলি মেশিন লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে তথাকথিত ডেটা বৃদ্ধির পদ্ধতিগুলি আরও ভাল মডেল তৈরি করার অনুমতি দিয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, বিড়াল এবং কুকুরের 100 টি চিত্রের একটি প্রশিক্ষণ সেট অনুমান করুন । আবর্তন, মিররিং, বিপরীতে সামঞ্জস্যকরণ ইত্যাদির মাধ্যমে মূল চিত্রগুলি থেকে অতিরিক্ত চিত্র উত্পন্ন করা সম্ভব।100100100 চিত্রগুলির ক্ষেত্রে, ডেটা বর্ধন তুলনামূলকভাবে সহজ। তবে, ধরুন …

21 machine-learning  predictive-models  dataset  independence  data-augmentation 

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 

আমি ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিটিং সম্পর্কে কিছু গবেষণা করেছি এবং সেগুলি ঠিক কী তা আমি বুঝতে পেরেছি তবে এর কারণগুলি আমি খুঁজে পাচ্ছি না। ওভারফিটিং এবং আন্ডারফিট করার মূল কারণগুলি কী কী? আমরা কেন একটি মডেল প্রশিক্ষণ এই দুটি সমস্যার মুখোমুখি?

20 machine-learning  dataset  overfitting 

স্পার ডেটা এবং অনুপস্থিত ডেটার মধ্যে প্রধান পার্থক্য কী? এবং এটি কীভাবে মেশিন লার্নিংকে প্রভাবিত করে? আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায়, শ্রেণিবিন্যাস অ্যালগরিদম এবং রিগ্রেশন (সংখ্যাগুলির পূর্বাভাস) ধরণের অ্যালগরিদমের উপর স্পার্স ডেটা এবং অনুপস্থিত ডেটাগুলির কী প্রভাব রয়েছে। আমি এমন একটি পরিস্থিতির কথা বলছি, যেখানে হারানো ডেটার শতাংশ শতাংশ তাৎপর্যপূর্ণ এবং …

20 machine-learning  dataset  missing-data  sparse 

"ডিস্ট্যান্ট তদারকি" একটি শিক্ষণ প্রকল্প যাতে শ্রেণিবদ্ধকে একটি দুর্বল লেবেলযুক্ত প্রশিক্ষণ সেট দেওয়া হয় (প্রশিক্ষণ ডেটা হিউরিস্টিকস / নিয়মের ভিত্তিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল করা হয়)। আমি মনে করি যে তত্ত্বাবধানে পড়াশোনা, এবং আধা তত্ত্বাবধানে পড়াশোনা উভয়ই এই জাতীয় "দূরবর্তী তদারকি" অন্তর্ভুক্ত করতে পারে যদি তাদের লেবেলযুক্ত ডেটা heuristically / স্বয়ংক্রিয়ভাবে লেবেল …

20 machine-learning  data-mining  dataset  references  unsupervised-learning 

আমি মেশিন লার্নিংয়ে নতুন এবং এমন কিছু ডেটাসেট সন্ধান করছি যার মাধ্যমে আমি বিভিন্ন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমের (ডিসিশন ট্রি, বুস্টিং, এসভিএম এবং নিউরাল নেটওয়ার্ক) মধ্যে পার্থক্য তুলনা করতে এবং তার বিপরীতে তুলনা করতে পারি আমি এই জাতীয় ডেটাসেটগুলি কোথায় পাব? ডেটাসেট বিবেচনা করার সময় আমার কী সন্ধান করা উচিত? আপনি …

19 machine-learning  dataset 

আমি প্রচুর আর ডেটাসেটগুলি, ডিএএসএল এবং অন্য কোথাও পোস্টিংয়ের দিকে নজর রেখেছি এবং পরীক্ষামূলক তথ্যগুলির জন্য কোভারিয়েন্সের বিশ্লেষণ চিত্রিত আকর্ষণীয় ডেটাসেটের খুব ভাল উদাহরণ খুঁজে পাচ্ছি না। স্ট্যাট পাঠ্যপুস্তকে স্বীকৃত ডেটা সহ অসংখ্য "খেলনা" ডেটাসেট রয়েছে। আমি একটি উদাহরণ পেতে চাই যেখানে: একটি আকর্ষণীয় গল্প সহ তথ্যগুলি আসল কমপক্ষে একটি …

19 dataset  ancova  predictor 

এগুলি দেখতে অনেকটা সাদৃশ্যপূর্ণ। তারা কি একই জিনিস তবে কেবল আলাদা নাম হিসাবে উল্লেখ করা হয়েছে?

19 regression  dataset  econometrics 

আমি মারাত্মক ভারসাম্যহীন ডেটা নিয়ে কাজ করছি। সাহিত্যে, পুনঃ-স্যাম্পলিং (অতি-বা নিম্ন-স্যাম্পলিং) ব্যবহার করে ডেটাটিকে ভারসাম্য বজায় রাখতে বেশ কয়েকটি পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। দুটি ভাল পন্থা হ'ল: স্মোট: কৃত্রিম সংখ্যালঘু ওভার-স্যাম্পলিং টেকনিক ( স্মোট ) এডাসিন: ভারসাম্যহীন শিক্ষার জন্য অ্যাডাপিটিভ সিন্থেটিক স্যাম্পলিং অ্যাপ্রোচ ( ADASYN ) আমি ADASYN বাস্তবায়িত করেছি …

19 classification  dataset  resampling  unbalanced-classes  oversampling