প্রশ্ন ট্যাগ «distance»

বিতরণ বা ভেরিয়েবলের মধ্যে দূরত্বের পরিমাপ, যেমন এন-স্পেসের পয়েন্টগুলির মধ্যে ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব।

2
একটি নির্দিষ্ট দূরত্বের মধ্যে পয়েন্ট সংখ্যা সর্বাধিকীকরণকারী চেনাশেন্দ্রগুলির একটি পরিচিত সংখ্যা সন্ধান করা
আমার কাছে 2-ডি ডেটার একটি সেট রয়েছে যেখানে আমি নির্দিষ্ট বৃত্তের ( ) কেন্দ্রের নির্দিষ্ট সংখ্যক কেন্দ্রগুলির কেন্দ্রগুলি সন্ধান করতে চাই যা নির্দিষ্ট দূরত্বে ( ) এর মধ্যে মোট পয়েন্টের সংখ্যা সর্বাধিক করে দেয় ।NNNRRR উদাহরণস্বরূপ আমার 10,000 টি ডাটা পয়েন্ট রয়েছে এবং আমি সার্কেলের কেন্দ্রগুলি খুঁজে পেতে চাই যা …
10 r  clustering  distance 

1
কেন আনোভা () এবং ড্রপ 1 () জিএলএমএমগুলির জন্য আলাদা উত্তর সরবরাহ করে?
আমার ফর্মটির একটি জিএলএমএম রয়েছে: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) আমি যখন ব্যবহার করি drop1(model, test="Chi"), তখন আমি Anova(model, type="III")গাড়ি প্যাকেজটি ব্যবহার করি বা না থেকে তার চেয়ে আলাদা ফলাফল পাই summary(model)। এই দ্বিতীয় দুটি একই উত্তর দেয়। একগুচ্ছ মনগড়া তথ্য …
10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

1
কোন গভীর শিক্ষণ মডেল এমন বিভাগগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে যা পারস্পরিক একচেটিয়া নয়
উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …
9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

2
দুটি সমানভাবে বিতরিত পয়েন্টের মধ্যে প্রত্যাশিত দূরত্বটি কীভাবে খুঁজে পাবেন?
আমি স্থানাঙ্ক নির্ধারণ করতে হলে এবং যেখানে(এক্স1,ওয়াই1)(X1,Y1)(X_{1},Y_{1})(এক্স2,ওয়াই2)(X2,Y2)(X_{2},Y_{2}) এক্স1,এক্স2∼ ইউনিফ ( 0 , 30 ) এবং ওয়াই1,ওয়াই2~ Unif ( 0 , 40 ) ।X1,X2∼Unif(0,30) and Y1,Y2∼Unif(0,40).X_{1},X_{2} \sim \text{Unif}(0,30)\text{ and }Y_{1},Y_{2} \sim \text{Unif}(0,40). আমি তাদের মধ্যে দূরত্বের প্রত্যাশিত মানটি কীভাবে খুঁজে পাব? আমি ভাবছিলাম, যেহেতু দূরত্বটি (এক্স1-এক্স2)2+ (ওয়াই1-ওয়াই2)2-------------------√)(X1−X2)2+(Y1−Y2)2)\sqrt{(X_{1}-X_{2})^{2} + (Y_{1}-Y_{2})^{2}}) প্রত্যাশিত মানটি …

4
অসমমিতিক দূরত্বের ব্যবস্থাসমূহ নিয়ে ক্লাস্টারিং
আপনি কীভাবে একটি অসম্পূর্ণ দূরত্ব পরিমাপের একটি বৈশিষ্ট্য ক্লাস্টার করবেন? উদাহরণস্বরূপ, ধরা যাক আপনি একটি বৈশিষ্ট্য হিসাবে সপ্তাহের দিনগুলির সাথে একটি ডেটাসেট ক্লাস্টার করছেন - সোমবার থেকে শুক্রবারের দূরত্ব শুক্রবার থেকে সোমবারের দূরত্বের মতো নয়। ক্লাস্টারিং অ্যালগোরিদমের দূরত্ব পরিমাপের মধ্যে আপনি কীভাবে এটি সংযুক্ত করবেন?
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.