প্রশ্ন ট্যাগ «decision-theory»

27
স্লিপিং বিউটি প্যারাডক্স
পরিস্থিতি কিছু গবেষক আপনাকে ঘুমাতে চান। ন্যায্য মুদ্রার গোপন টসের উপর নির্ভর করে, তারা আপনাকে একবার (মাথা) বা দু'বার (লেজ) সংক্ষেপে জাগিয়ে তুলবে। প্রতিটি জেগে ওঠার পরে, তারা আপনাকে এমন একটি ড্রাগ দিয়ে ঘুমিয়ে দেবে যা আপনাকে সেই জাগরণ ভুলে যায় makes আপনি যখন জেগে উঠো, কি ডিগ্রী উচিত আপনি …

7
কত দিতে হবে? একটি ব্যবহারিক সমস্যা
এটি কোনও বাড়ির কাজের প্রশ্ন নয় তবে আমাদের সংস্থার মুখোমুখি আসল সমস্যা। খুব সম্প্রতি (২ দিন আগে) আমরা একজন ডিলারের কাছে 10000 প্রোডাক্ট লেবেল তৈরির আদেশ দিয়েছি। ডিলার স্বতন্ত্র ব্যক্তি। তিনি বাইরে থেকে প্রস্তুতকৃত লেবেলগুলি সরবরাহ করেন এবং সংস্থাটি ডিলারের কাছে অর্থ প্রদান করে। প্রতিটি লেবেল ঠিক কোম্পানির জন্য 1 …

5
মেশিন লার্নিংয়ের শ্রেণিবদ্ধ / নেস্টেড ডেটা কীভাবে মোকাবেলা করবেন
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 

2
ক্ষতির ফাংশন এবং সিদ্ধান্ত কার্যের মধ্যে পার্থক্য কী?
আমি দেখতে পাচ্ছি যে উভয় ফাংশন ডেটা মাইনিং পদ্ধতির অংশ যেমন গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং রেজিস্ট্রার্স। আমি দেখতে পাচ্ছি যে সেগুলিও পৃথক বস্তু। সাধারণভাবে উভয়ের মধ্যে সম্পর্ক কীভাবে হয়?

2
বয়েসিয়ান বিশ্বাসযোগ্য অন্তর প্রক্রিয়াগুলির জন্য সিদ্ধান্ত-তাত্ত্বিক সমর্থন কি?
(আমি এটি কেন লিখেছি তা দেখতে, এই প্রশ্নের আমার উত্তরের নীচে দেওয়া মন্তব্যগুলি দেখুন )) তৃতীয় ত্রুটি এবং পরিসংখ্যানগত সিদ্ধান্ত তত্ত্ব টাইপ করুন ভুল প্রশ্নের সঠিক উত্তর প্রদানকে কখনও কখনও টাইপ তৃতীয় ত্রুটি বলা হয়। পরিসংখ্যানগত সিদ্ধান্ত তত্ত্বটি অনিশ্চয়তার অধীনে সিদ্ধান্ত গ্রহণের আনুষ্ঠানিককরণ; এটি এমন একটি ধারণাগত কাঠামো সরবরাহ করে …

4
কোন অবস্থার অধীনে বায়েশিয়ান এবং ঘন ঘন পয়েন্টের অনুমানকারী একত্রিত হয়?
ফ্ল্যাট পূর্বের সাথে, এমএল (ঘন ঘনবাদী - সর্বাধিক সম্ভাবনা) এবং এমএপি (বায়েসিয়ান - সর্বাধিক একটি পোস্টেরিয়েরি) অনুমানের সাথে মিলে যায়। আরও সাধারণভাবে, তবে আমি কিছু ক্ষতি ফাংশনের অপটিমাইজার হিসাবে প্রাপ্ত পয়েন্ট আনুমানিক সম্পর্কে কথা বলছি। অর্থাত (Bayesian) এক্স (x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) x^(.)=argminE(L(X−x^(y))|y) (Bayesian) \hat x(\,. ) = \text{argmin} \; \mathbb{E} \left( …

2
মুদ্রা উল্টানো, সিদ্ধান্তের প্রক্রিয়া এবং তথ্যের মূল্য
নিম্নলিখিত সেটআপটি কল্পনা করুন: আপনার কাছে দুটি মুদ্রা, মুদ্রা এ রয়েছে যা ন্যায্য হওয়ার গ্যারান্টিযুক্ত , এবং কয়েন বি যা ন্যায্য বা নাও হতে পারে। আপনাকে 100 টি মুদ্রা ফ্লিপ করতে বলা হয় এবং আপনার উদ্দেশ্য হ'ল মাথা সর্বাধিক করা । মুদ্রা বি সম্পর্কে আপনার পূর্ববর্তী তথ্য হ'ল এটি 3 …

1
কঠোর ভন নিউমন অসম্পূর্ণতার উদাহরণ
যাক একটি মূল্নির্ধারক এর বায়েসের ঝুঁকি বোঝাতে δ পূর্বাধিকার থেকে সম্মান সঙ্গে π যাক Π প্যারামিটার স্থান সব গতকাল দেশের সর্বোচ্চ তাপমাত্রা সেট বোঝাতে Θ , এবং দিন Δ সব সেট বোঝাতে (সম্ভবত এলোমেলোভাবে) সিদ্ধান্ত বিধি।r(π,δ)r(π,δ)r(\pi, \delta)δδ\deltaππ\piΠΠ\PiΘΘ\ThetaΔΔ\Delta জন ফন নিউম্যানের মিনিম্যাক্স অসমতার পরিসংখ্যানগত ব্যাখ্যা এটি বলেছে অভিজ্ঞতার স্বাস পাত্তয়াπ∈ পাইয়ের …

2
সম্পূর্ণ পরিসংখ্যান কি?
আমি যথেষ্ট পরিসংখ্যান বুঝতে কিছু সমস্যা আছে? যাক অবশ্যই যথেষ্ট পরিসংখ্যাত হও।T=ΣxiT=ΣxiT=\Sigma x_i যদি সম্ভাব্যতা 1 সহ কিছু ফাংশন , তবে এটি একটি সম্পূর্ণ পর্যাপ্ত পরিসংখ্যান।E[g(T)]=0E[g(T)]=0E[g(T)]=0ggg কিন্তু এটার মানে কি? আমি ইউনিফর্ম এবং বার্নোলির উদাহরণগুলি দেখেছি (পৃষ্ঠা 6 http://amath.colorado.edu/courses/4520/2011 ফলক / হ্যান্ডআউটস / মমুয়ে.পিডিএফ ), তবে এটি স্বজ্ঞাত নয়, ইন্টিগ্রেশনটি …

1
একটি চুল ড্রেসার কনড্রাম
আমার হেয়ারড্রেসার স্ট্যাসি সর্বদা একটি সুখী মুখ রাখে, তবে প্রায়ই তার সময় পরিচালনার বিষয়ে জোর থাকে। আজ স্ট্যাসি আমার অ্যাপয়েন্টমেন্টের জন্য বহিষ্কার ছিল এবং খুব ক্ষমা প্রার্থনা করেছিল। আমার চুল কাটার সময় আমি ভাবছিলাম: তার স্ট্যান্ডার্ড অ্যাপয়েন্টমেন্টগুলি কত দিন করা উচিত? (যদি ক্লিন রাউন্ড নম্বরগুলির জন্য গ্রাহকের পছন্দকে এক মুহুর্তের …

2
পার্সপিট্রনের জন্য সিদ্ধান্তের সীমানা প্লট
আমি একটি পার্সেপেট্রন অ্যালগরিদমের সিদ্ধান্তের সীমানাকে চক্রান্ত করার চেষ্টা করছি এবং কয়েকটি বিষয় সম্পর্কে আমি সত্যিই বিভ্রান্ত। আমার ইনপুট উদাহরণগুলি আকারে রয়েছে , মূলত একটি 2D ইনপুট উদাহরণ ( x 1 এবং x 2 ) এবং বাইনারি শ্রেণীর লক্ষ্য মান ( y ) [1 বা 0]।[(x1,x2),y][(x1,x2),y][(x_{1},x_{2}), y]x1x1x_{1}x2x2x_{2}yyy আমার ওজন ভেক্টর …

3
এমএপি হ'ল
আমি একটি অনলাইন কোর্সে এই স্লাইডগুলি (# 16 এবং # 17 স্লাইড) জুড়ে এসেছি । প্রশিক্ষক ব্যাখ্যা কিভাবে সর্বোচ্চ অবর অনুমান (MAP) এর আসলে সমাধান চেষ্টা ছিল এল ( θ ) = আমি[ θ ≠ θ*]L(θ)=I[θ≠θ∗]L(\theta) = \mathcal{I}[\theta \ne \theta^{*}] , যেখানে θ*θ∗\theta^{*} সত্য প্যারামিটার। কেউ দয়া করে ব্যাখ্যা করতে …

3
আমার ক্রমাঙ্কন পরিমাপ করার জন্য আমি কীভাবে সেরা মেট্রিক চয়ন করব?
আমি পরীক্ষা চালিত উন্নয়ন করি এবং করি। আমি আমার কোড পরিবর্তন করার পরে আমি আমার পরীক্ষাগুলি চালাচ্ছি। কখনও তারা সফল হয় এবং কখনও কখনও তারা ব্যর্থ হয়। আমি পরীক্ষা চালানোর আগে আমার বিশ্বাসযোগ্যতার জন্য 0.01 থেকে 0.99 পর্যন্ত একটি সংখ্যা লিখে রাখি যে পরীক্ষাটি সফল হবে। আমি জানতে চাই যে …

2
দূর্বিন-ওয়াটসনকে বাদ দিয়ে কোন অনুমানের পরীক্ষাগুলি অনির্বাচিত ফলাফল আনতে পারে?
ডার্বিন-ওয়াটসন পরীক্ষার পরিসংখ্যান একটি মীমাংসাহীন অঞ্চলে, যেখানে এটা সম্ভব হয় প্রত্যাখ্যান বা নাল হাইপোথিসিস প্রত্যাখ্যান করার (এই ক্ষেত্রে শূন্য autocorrelation এর,) ব্যর্থ নয় থাকা পারবেন না। অন্যান্য কোন পরিসংখ্যানগত পরীক্ষাগুলি "অনির্বাচিত" ফলাফল আনতে পারে? কেন এই সাধারণ পরীক্ষাগুলি বাইনারিকে "প্রত্যাখ্যান" / "প্রত্যাখ্যান করতে ব্যর্থ" সিদ্ধান্ত নিতে ব্যর্থ হয় তার জন্য …

1
স্কোয়ার বায়াস এবং ভেরিয়েন্সের ওজনফলকে ন্যূনতম করে তোলে এমন একটি অনুমানকারী কীভাবে সিদ্ধান্তের তত্ত্বের সাথে ফিট করে?
ঠিক আছে - আমার মূল বার্তাটি কোনও প্রতিক্রিয়া প্রকাশ করতে ব্যর্থ হয়েছে; সুতরাং, আমাকে প্রশ্নটি অন্যভাবে রাখি। আমি সিদ্ধান্তের তাত্ত্বিক দৃষ্টিকোণ থেকে আমার অনুমানের বোঝার ব্যাখ্যা দিয়ে শুরু করব। আমার কোনও আনুষ্ঠানিক প্রশিক্ষণ নেই এবং আমার চিন্তাভাবনা যদি কোনওভাবে ত্রুটিযুক্ত হয় তবে তা আমাকে অবাক করে দেবে না। ধরুন আমাদের …

আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.