প্রশ্ন ট্যাগ «distance»

আমার কাছে দুটি ডেটা সেট রয়েছে (উত্স এবং লক্ষ্য ডেটা) যা বিভিন্ন বিতরণ অনুসরণ করে। আমি এমএমডি ব্যবহার করছি - এটি উত্স এবং লক্ষ্য ডেটার মধ্যে প্রান্তিক বিতরণ গণনা করার জন্য একটি অ-প্যারাম্যাট্রিক দূরত্ব বিতরণ। উত্স তথ্য, এক্স লক্ষ্য তথ্য, এক্সটি অভিযোজন ম্যাট্রিক্স এ * অনুমিত ডেটা, যদ = একটি …

15 machine-learning  distributions  distance  feature-construction  domain-adaptation 

আমি একটি ডেটা বিশ্লেষণ প্রকল্প হাতে নিচ্ছি যা বছরের পর বছর ধরে ওয়েবসাইট ব্যবহারের সময়গুলি অনুসন্ধানের সাথে জড়িত। আমি যা করতে চাই তা ব্যবহারের ধরণগুলি কীভাবে "সামঞ্জস্যপূর্ণ", তুলনা করে বলুন, তারা এমন একটি প্যাটার্নের সাথে কতটা কাছাকাছি আছেন যা প্রতি সপ্তাহে একবার 1 ঘন্টা ব্যবহার করা জড়িত, বা একটি যা …

14 distributions  distance  frequency  comparison 

আমি দূরত্বের সম্পর্কের জন্য উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠায় ঘুরে দেখছি যেখানে এটি কীভাবে গণনা করা যায় তার বৈশিষ্ট্যযুক্ত বলে মনে হয়। আমি গণনার কাজ করতে পারে যদিও আমি সংগ্রাম পেতে এবং দূরত্ব পারস্পরিক সম্পর্ক পরিমাপ করে কেন গণনার তারা যেমন দেখুন। দূরত্ব পারস্পরিক সম্পর্কের আরও (বা অনেক) স্বজ্ঞাত বৈশিষ্ট্য যা আমাকে এটির …

14 correlation  distance  intuition  distance-covariance 

আমি মানে ক্লাস্টার স্পিকার ভয়েসেস ক্লাস্টারিং ব্যবহার করছি । যখন আমি ক্লাস্টার স্পিকার ডেটার সাথে আমার উচ্চারণের তুলনা করি (ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব ভিত্তিক) গড় বিকৃতি। এই দূরত্বটি এর মধ্যে হতে পারে । আমি এই দূরত্বটিকে অনুরূপ স্কোর রূপান্তর করতে চাই । আমি কীভাবে এটি অর্জন করতে পারি দয়া করে আমাকে গাইড …

13 clustering  k-means  distance  euclidean 

কুলব্যাক – লেবেলারের দূরত্ব অধ্যয়ন করার ক্ষেত্রে, দুটি জিনিস আমরা খুব শিখি তা হ'ল এটি ত্রিভুজ বৈষম্য বা প্রতিসাম্য, মেট্রিকের প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলিকেও সম্মান করে না। আমার প্রশ্ন হ'ল সম্ভাবনার ঘনত্ব ফাংশনগুলির কোনও মেট্রিক রয়েছে যা কোনও মেট্রিকের সমস্ত সীমাবদ্ধতা পূরণ করে ।

13 distributions  distance  metric 

শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিংয়ের জন্য আমি প্রায়শই দুটি এবং এলোমেলো ভেরিয়েবল XXX এবং মধ্যবর্তী দূরত্ব পরিমাপ করার জন্য নিম্নলিখিত দুটি "মেট্রিক" (তারা ঠিক বলছেন না) দেখতে পাই YYY: \ {align} d_1 (X, Y) & = 1- | \ Cor (X, Y) |, \\ d_2 (X, Y) & = 1 - (\ Cor …

13 correlation  clustering  distance  metric 

আমি কলামটি স্বাভাবিকের পিছনে যুক্তিটি বুঝতে পারি, কারণ এটি একই বৈশিষ্ট্যগুলিকে একই স্কেলে পরিমাপ করা না হলেও সমানভাবে ওজন করা যায় - তবে প্রায়শই নিকটবর্তী প্রতিবেশী সাহিত্যে, কলাম এবং সারি উভয়ই স্বাভাবিক হয়। সারিগুলির সাধারণকরণ কীভাবে / কেন সারিগুলিকে সাধারণীকরণ করা হয়? বিশেষতঃ সারিটি স্বাভাবিককরণের ফলাফল কীভাবে সারি ভেক্টরগুলির মধ্যে …

13 normalization  distance  similarities  k-nearest-neighbour 

আমার ডেটাসেটে samples৩ টি নমুনা সহ আমার কাছে 17 টি সংখ্যা এবং 5 বাইনারি (0-1) ভেরিয়েবল রয়েছে। আমার একটি ক্লাস্টার বিশ্লেষণ চালানো দরকার। আমি জানি যে মিশ্রিত ভেরিয়েবলগুলি সহ ডেটাসেটগুলির জন্য গওয়ার দূরত্ব একটি ভাল মেট্রিক। যাইহোক, আমি বুঝতে পারছিলাম না কীভাবে গওয়ার দূরত্ব বাইনারি ভেরিয়েবলের মধ্যে পার্থক্য গণনা করে …

13 clustering  distance  mixed-type-data 

আমার প্রায় দ্বি-মাত্রিক গ্রিডে প্রায় 3000 টির বেশি ভেক্টর রয়েছে, প্রায় একই ধরণের আলাদা আলাদা বিতরণ। কিছু জোড়া ভেক্টর একটি নির্দিষ্ট শর্ত পূরণ করে। দ্রষ্টব্য: শর্ত কেবল প্রযোজ্য জোড়া পৃথক ভেক্টর না, ভেক্টর। আমার প্রায় 1500 টির মতো জোড়াগুলির একটি তালিকা রয়েছে, আসুন একে গ্রুপ 1 বলুন Group গ্রুপ 2 …

12 statistical-significance  t-test  sample-size  spatial  distance 

মনে করুন আমার কাছে জ্ঞাত ওজন, উপায় এবং মানক বিচ্যুতি নিয়ে চূড়ান্তভাবে অনেক গৌসিয়ানদের মিশ্রণ রয়েছে। উপায় সমান নয়। মিশ্রণের গড় এবং মানক বিচ্যুতি অবশ্যই গণনা করা যায়, যেহেতু মুহুর্তগুলি উপাদানগুলির মুহুর্তগুলির গড় গড়। মিশ্রণটি কোনও সাধারণ বিতরণ নয়, তবে এটি স্বাভাবিক থেকে কতটা দূরে? উপরের চিত্রটি গৌসিয়ান মিশ্রণের জন্য …

12 normal-distribution  mixture  distance 

আমি জানি না নামমাত্র (আনর্ডার্ড শ্রেণীবদ্ধ) বৈশিষ্ট্যগুলির ক্ষেত্রে ব্যক্তিদের মধ্যে কোন দূরত্বের কার্যকারিতা ব্যবহার করতে হয়। আমি কিছু পাঠ্যপুস্তকটি পড়ছিলাম এবং সেগুলি সিম্পল ম্যাচিং ফাংশনটির পরামর্শ দেয় তবে কিছু বইয়ের পরামর্শ দেয় যে আমার নামমাত্র বাইনারি বৈশিষ্ট্যগুলিতে পরিবর্তন করা উচিত এবং জ্যাকার্ড সহগ ব্যবহার করা উচিত । তবে নামমাত্র বৈশিষ্ট্যটির …

12 distance-functions  distance  similarities  association-measure  categorical-data 

একজন সহকর্মী একটি ফাংশন আছে এবং আমাদের উদ্দেশ্যে এটি একটি কালো-বাক্স। ফাংশন দুটি বস্তুর সাদৃশ্য পরিমাপ করে ।ssss(a,b)s(a,b)s(a,b) আমরা নিশ্চিতভাবে জানি যে এই বৈশিষ্ট্যগুলি রয়েছে:sss মিলের স্কোরগুলি 0 এবং 1 এর মধ্যে বাস্তব সংখ্যা are কেবল স্ব-অভিন্নরূপে থাকা সামগ্রীর স্কোর ১. সুতরাং বোঝায় এবং বিপরীত।s(a,b)=1s(a,b)=1s(a,b)=1a=ba=ba=b আমরা গ্যারান্টিযুক্ত যে ।s(a,b)=s(b,a)s(a,b)=s(b,a)s(a,b) = …

11 kernel-trick  distance  similarities  rbf-kernel 

আমার একটি কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্স রয়েছে এবং শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং ব্যবহার করে ক্লাস্টারে বিভাজনগুলি ভাগ করতে চাই (উদাহরণস্বরূপ, কোভরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সকে বাছাই করতে)।n × nএন×এনn \times nটটk ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে (যেমন বর্গাকার কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের কলাম / সারিগুলির মধ্যে) এর মধ্যে একটি সাধারণ দূরত্বের কার্য রয়েছে? বা যদি আরও কিছু থাকে তবে বিষয়টিতে কোনও ভাল …

11 clustering  covariance  distance-functions  distance 

আমি কোনও সম্প্রদায়ের বাস্তুশাস্ত্র নই, তবে এই দিনগুলিতে আমি সম্প্রদায় বাস্তুবিদ্যার ডেটা নিয়ে কাজ করছি। এই দূরত্বগুলির গণিত বাদে আমি যা বুঝতে পারি না, তা হ'ল প্রতিটি দূরত্ব ব্যবহারের মানদণ্ড এবং কোন পরিস্থিতিতে এটি প্রয়োগ করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, গণনা ডেটা সহ কী ব্যবহার করবেন? কীভাবে দুটি অবস্থানের মধ্যে opeাল …

11 distance  euclidean 

আমি ডায়নামিক টাইম ওয়ার্পিং (ডিটিডাব্লু) সম্পর্কে ইদানীং প্রচুর পড়ছি। আমি খুব অবাক হই যে, ডিটিডাব্লুয়ের অনিয়মিত সময় সিরিজের প্রয়োগের জন্য সাহিত্যের মোটেও নেই, বা কমপক্ষে আমি এটি খুঁজে পাইনি। কেউ কি আমাকে এই সমস্যার সাথে সম্পর্কিত কিছু সম্পর্কে একটি রেফারেন্স দিতে পারেন, বা এমনকি এটির বাস্তবায়নও করতে পারেন?

10 time-series  correlation  distance  unevenly-spaced-time-series