প্রশ্ন ট্যাগ «intuition»

আমি সম্পূর্ণ অন্ধ এবং একটি প্রোগ্রামিং ব্যাকগ্রাউন্ড থেকে এসেছি। আমি যা করার চেষ্টা করছি তা হচ্ছে মেশিন লার্নিং শেখার, এবং এটি করার জন্য, প্রথমে আমাকে লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পর্কে শিখতে হবে। ইন্টারনেটে সমস্ত ব্যাখ্যা আমি এই বিষয়টি সম্পর্কে খুঁজে পাচ্ছি ডেটা প্রথমে প্লট করে। আমি লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পর্কিত ব্যবহারিক ব্যাখ্যা খুঁজছি …

47 regression  intuition 

ধরুন যে এক্স ∼ এন2( μ , Σ )X∼N2(μ,Σ)\mathbf{X} \sim N_{2}(\mathbf{\mu}, \mathbf{\Sigma}) । তারপর শর্তাধীন বিতরণ এক্স1X1X_1 প্রদত্ত যে এক্স2= এক্স2X2=x2X_2 = x_2 বহুচলকীয় স্বাভাবিকভাবে গড় সঙ্গে বিতরণ করা হয়: ই[ পি( এক্স1| এক্স2= এক্স2) ] = μ1+ + σ12σ22( এক্স2- μ2)E[P(X1|X2=x2)]=μ1+σ12σ22(x2−μ2) E[P(X_1 | X_2 = x_2)] = \mu_1+\frac{\sigma_{12}}{\sigma_{22}}(x_2-\mu_2) এবং …

46 normal-distribution  multivariate-analysis  intuition 

স্টেইন এর উদাহরণ দেখায় যে সর্বোচ্চ সম্ভাবনা অনুমান মানে সঙ্গে স্বাভাবিকভাবে বিতরণ ভেরিয়েবল এবং ভেরিয়ানস অগ্রহণীয় আছে (একটি বর্গক্ষেত্র হ্রাস ফাংশন অধীনে) iff । ঝরঝরে প্রমাণের জন্য, বৃহত্তর স্কেল অনুক্রমের প্রথম অধ্যায়টি দেখুন : ব্র্যাডলি এফ্রন দ্বারা অনুমান, পরীক্ষার জন্য এবং ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য এমিরিকাল বেইস পদ্ধতিগুলি ।nnnμ1,…,μnμ1,…,μn\mu_1,\ldots,\mu_n111n≥3n≥3n\ge 3 এটি …

46 maximum-likelihood  unbiased-estimator  intuition  steins-phenomenon 

আমি দেখতে পাচ্ছি যে 'এক্সচেঞ্জাবিলিটি'র ধারণাটি বিভিন্ন প্রসঙ্গে (যেমন, বায়সিয়ান মডেল) ব্যবহৃত হচ্ছে তবে আমি এই শব্দটি খুব ভালভাবে বুঝতে পারি নি। এই ধারণাটির অর্থ কী? কোন পরিস্থিতিতে এই ধারণাটি চাওয়া হয়েছে এবং কেন?

41 bayesian  intuition  exchangeability 

উইকিপিডিয়া থেকে: মনে করুন আপনি কোনও গেম শোতে এসেছেন এবং আপনাকে তিনটি দরজার পছন্দ দেওয়া হয়েছে: একটি দরজার পিছনে একটি গাড়ি; অন্যের পিছনে, ছাগল আপনি একটি দরজা বাছাই করুন, 1 নম্বরে বলুন, এবং হোস্ট যিনি দরজার পিছনে কী তা জানেন, অন্য একটি দরজা খুললেন, নং 3 বলুন, যার একটি ছাগল …

40 probability  intuition  puzzle 

ধরুন পিডিএফ সহ একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল । তারপরে র্যান্ডম ভেরিয়েবল এর পিডিএফ রয়েছেXXXfX(x)fX(x)f_X(x)Y=X2Y=X2Y=X^2 fY(y)={12y√(fX(y√)+fX(−y√))0y≥0y<0fY(y)={12y(fX(y)+fX(−y))y≥00y<0f_Y(y)=\begin{cases}\frac{1}{2\sqrt{y}}\left(f_X(\sqrt{y})+f_X(-\sqrt{y})\right) & y \ge 0 \\ 0 & y \lt 0\end{cases} আমি এর পিছনে ক্যালকুলাস বুঝতে পারি। তবে আমি ক্যালকুলাস জানেন না এমন কাউকে এটি ব্যাখ্যা করার জন্য একটি উপায় চিন্তা করার চেষ্টা করছি। বিশেষত, আমি কেন …

37 random-variable  pdf  intuition 

আমি সম্প্রতি " ব্যাখ্যা করে " বলা সম্ভাব্য যুক্তির নীতি সম্পর্কে শিখেছি এবং আমি এর জন্য একটি অন্তর্দৃষ্টি বোঝার চেষ্টা করছি। আমাকে একটি দৃশ্য সেট আপ করুন। যাক ঘটনা যে একটি ভূমিকম্প ঘটছে হও। ইভেন্টটি এমন ঘটনা হয়ে উঠুক যে হাসিখুশি সবুজ দৈত্যটি শহর ঘুরে বেড়াচ্ছে। যাক ঘটনা যে মাটিতে …

36 probability  intuition 

কেন্দ্রীয় সীমিত উপপাদ্যের খুব সাধারণ সংস্করণ নীচের মতো যা লিন্ডবার্গ – ল্যাভি সিএলটি। বাম পাশের কেনে is আছে তা আমি বুঝতে পারি না । এবং লিয়াপুনভ সিএলটি বলছে তবে কেন না ? কেউ কি আমাকে বলবেন যে এই কারণগুলি কী, যেমন এবং ? আমরা তাদের উপপাদ্য মধ্যে পাবেন কিভাবে?n−−√((1n∑i=1nXi)−μ) →d …

36 central-limit-theorem  intuition 

25.02.2019 থেকে রিইটারের একটি নিবন্ধে এই বার্তাটি বর্তমানে সমস্ত খবরে রয়েছে: মানবসৃষ্ট গ্লোবাল ওয়ার্মিংয়ের প্রমাণ 'সোনার মান' [বিজ্ঞানীরা] বলেছিলেন যে মানব ক্রিয়াকলাপ পৃথিবীর উপরিভাগে উত্তাপ বাড়িয়ে তুলেছিল একটি "পাঁচ-সিগমা" স্তরে পৌঁছেছে, একটি পরিসংখ্যানগত गेজ যার অর্থ কেবলমাত্র এক-মিলিয়ন মিলিয়ন হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে যদি সেখানে উপস্থিত থাকে তবে উষ্ণতা নেই আমি …

35 p-value  intuition  application  communication  climate 

সীমাবদ্ধ এবং অসীম প্রকরণের মধ্যে পার্থক্য কী? আমার পরিসংখ্যান জ্ঞান বরং মৌলিক; উইকিপিডিয়া / গুগল এখানে খুব একটা সাহায্য করেনি।

33 variance  intuition  partial-moments 

জন্য সূত্র শর্তাধীন সম্ভাব্যতা এর AA\text{A} প্রদত্ত ঘটছে যে BB\text{B} ঘটেছে হল:P(A | B)=P(A∩B)P(B).P(A | B)=P(A∩B)P(B). P\left(\text{A}~\middle|~\text{B}\right)=\frac{P\left(\text{A} \cap \text{B}\right)}{P\left(\text{B}\right)}. আমার পাঠ্যপুস্তক ভেন চিত্রের নিরিখে এর পেছনের স্বজ্ঞাততা ব্যাখ্যা করে। প্রদত্ত যে ঘটেছে, এর জন্য একমাত্র উপায় জন্য ইভেন্ট ছেদ পড়া ঘটতে হয় এবং ।এ এ বিBB\text{B}AA\text{A}AA\text{A}BB\text{B} সেক্ষেত্রে, সম্ভাবনা না কেবল …

30 probability  conditional-probability  intuition 

সাধারণকরণযোগ্য মডেলগুলি উদাহরণস্বরূপ । ফাংশনগুলি মসৃণ এবং অনুমান করা যায়। সাধারণত দণ্ডিত স্প্লাই দ্বারা। এমজিসিভি হ'ল একটি প্যাকেজ যা আর এটি করে এবং লেখক (সাইমন উড) আর এর উদাহরণ সহ তাঁর প্যাকেজ সম্পর্কে একটি বই লিখেছেন। রুপার্ট, ইত্যাদি। (2003) একই জিনিসটির আরও সহজ সংস্করণ সম্পর্কে আরও বেশি অ্যাক্সেসযোগ্য বই লিখুন। …

30 r  nonparametric  interaction  splines  intuition 

মনে করুন আমাদের কাছে এলোমেলো পরিবর্তনশীল । যদি সত্য প্যারামিটার হয় তবে সম্ভাবনা ফাংশনটি সর্বাধিক করা উচিত এবং শূন্যের সমান ডেরিভেটিভ হওয়া উচিত। সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানের পিছনে এটিই মূল নীতি।X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta)θ0θ0\theta_0 আমি এটি বুঝতে হিসাবে, ফিশার তথ্য হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(\theta) = \Bbb E \Bigg[\left(\frac{\partial}{\partial \theta}f(X|\theta)\right)^2\Bigg ] সুতরাং, …

29 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  intuition  fisher-information 

আমি বৈদ্যুতিক লোড পূর্বাভাস সম্পর্কে একটি কাগজ বোঝার চেষ্টা করছি তবে আমি ভিতরে ধারণাগুলি, বিশেষত সারিম্যাক্স মডেলটির সাথে লড়াই করছি । এই মডেলটি বোঝার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ব্যবহৃত হয় এবং অনেক পরিসংখ্যানগত ধারণা ব্যবহার করি যা আমি বুঝতে পারি না (আমি একজন আন্ডারগ্রাড কম্পিউটার বিজ্ঞানের শিক্ষার্থী - আপনি পরিসংখ্যানের ক্ষেত্রে …

27 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

সম্ভাব্যতার মধ্যে একটি এলোমেলো পরিবর্তনশীল বনাম বিতরণে র‌্যান্ডম ভেরিয়েবল রূপান্তরকরণের বিপরীতে স্বজ্ঞাত পার্থক্য কী ? আমি অসংখ্য সংজ্ঞা এবং গাণিতিক সমীকরণ পড়েছি, তবে এটি আসলে কার্যকর হয় না। (দয়া করে মনে রাখবেন, আমি একনোমেট্রিক্স অধ্যয়নরত স্নাতক শিক্ষার্থী)) এলোমেলো পরিবর্তনশীল কীভাবে একটি একক সংখ্যায় রূপান্তর করতে পারে, তবে বিতরণে রূপান্তর করতে …

26 distributions  random-variable  convergence  intuition