প্রশ্ন ট্যাগ «intuition»

প্রধান উপাদান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) সাবজেক্ট (দ্বৈত) স্পেসে কীভাবে কাজ করে সে সম্পর্কে আমি একটি স্বজ্ঞাত বোঝার চেষ্টা করছি । দুটি ভেরিয়েবল সঙ্গে 2D ডেটা সেটটি বিবেচনা করুন, x1x1x_1 এবং x2x2x_2 , এবং nnn ডাটা পয়েন্টের (ডাটা ম্যাট্রিক্স XX\mathbf X হয় n×2n×2n\times 2 এবং কেন্দ্রিক অবস্থায় গণ্য করা হয়)। পিসিএর …

19 pca  linear-algebra  intuition  geometry 

বৈকল্পিকের প্রাথমিক পরিচয় বিবেচনা করুন: Var(X)===E[(X−E[X])2]...E[X2]−(E[X])2Var(X)=E[(X−E[X])2]=...=E[X2]−(E[X])2 \begin{eqnarray} Var(X) &=& E[(X - E[X])^2]\\ &=& ...\\ &=& E[X^2] - (E[X])^2 \end{eqnarray} এটি একটি কেন্দ্রীয় মুহুর্তকে অ-কেন্দ্রীয় মুহুর্তগুলিতে সংজ্ঞায়নের একটি সাধারণ বীজগণিত কারসাজি। এটি অন্যান্য প্রসঙ্গে সুবিধাজনক ম্যানিপুলেশনকে অনুমতি দেয় । এটি প্রথমে গড় গণনা করতে এবং তারপরে ভেরিয়েন্স গণনা করার জন্য দুটি …

19 variance  descriptive-statistics  intuition 

আমি মূল উপাদানটি বিশ্লেষণের বোধ তৈরি করার প্রশ্নটি দেখেছি এবং উপভোগ করেছি এবং এখন স্বাধীন উপাদান বিশ্লেষণের জন্য আমার কাছে একই প্রশ্ন রয়েছে। মানে আমি আইসিএ বোঝার স্বজ্ঞাত উপায় সম্পর্কে একটি বিস্তৃত প্রশ্ন করতে চাই? আমি এটা বুঝতে চাই । আমি এর উদ্দেশ্য পেতে চাই। আমি এর অনুভূতি পেতে চাই। …

18 intuition  ica 

আমি ক্লিনবার্গের এই আকর্ষণীয় বিশ্লেষণের উপর একটি ব্লগ পোস্ট লেখার বিষয়ে ভাবছিলাম (2002) যা ক্লাস্টারিংয়ের অসুবিধাটি আবিষ্কার করে। ক্লিনবার্গ একটি ক্লাস্টারিং ফাংশনটির জন্য তিনটি আপাতদৃষ্টিতে স্বজ্ঞাত ডেসিডিটারের রূপরেখা তৈরি করেছিলেন এবং তারপরে প্রমাণ করেন যে এই জাতীয় কোনও কার্য নেই। অনেক ক্লাস্টারিং অ্যালগরিদম রয়েছে যা তিনটি মানদণ্ডের মধ্যে দুটিকে সন্তুষ্ট …

17 mathematical-statistics  clustering  intuition  hierarchical-clustering 

আমি পড়তে এখানে একটি নমুনা দেওয়া X1,X2,...,XnX1,X2,...,Xn X_1,X_2,...,X_n সিডিএফ এক্স সহ অবিচ্ছিন্ন বিতরণ থেকে এক্স এন , সাথে সম্পর্কিত নমুনা একটি আদর্শ ইউনিফর্ম বিতরণ অনুসরণ করে followsU i = F X ( X i )FXFX F_X Ui=FX(Xi)Ui=FX(Xi) U_i = F_X(X_i) আমি পাইথনের গুণগত সিমুলেশন ব্যবহার করে এটি যাচাই করেছি এবং …

17 pdf  uniform  cdf  intuition 

আমি এই বিশ্বাসের অধীনে পরিশ্রম করেছি যে নমুনা মিডিয়ান মধ্য প্রবণতার চেয়ে বেশি দৃ rob়তর পরিমাপ, তার চেয়ে বেশি যেহেতু এটি বিদেশীদের অগ্রাহ্য করে। তাই আমি জানতে পেরে ( অন্য প্রশ্নের উত্তরে ) অবাক হয়েছি যে একটি সাধারণ বিতরণ থেকে প্রাপ্ত নমুনাগুলির জন্য, নমুনার গড়ের প্রকরণটি নমুনার মধ্যকের পরিবর্তনের চেয়ে …

17 distributions  median  intuition  mean  efficiency 

প্রশ্ন (গুলি): আধা সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমানের পিছনে কী ধারণা এবং স্বজ্ঞাততা রয়েছে (কিউএমএলই; এটি ছদ্ম সর্বাধিক সম্ভাবনা অনুমান, পিএমইএল) নামেও পরিচিত? যখন আসল ত্রুটি বিতরণ অনুমান করা ত্রুটি বিতরণের সাথে মেলে না তখন প্রাক্কলনকারীকে কী কাজ করে? কিউএমএলই- র উইকিপিডিয়া সাইটটি সূক্ষ্ম (সংক্ষেপে, স্বজ্ঞাত), তবে আমি আরও কিছু অন্তর্দৃষ্টি এবং …

17 maximum-likelihood  references  intuition  quasi-likelihood 

বিপজ্জনক হারের সংজ্ঞা হিসাবে কাজ করে এমন সমীকরণ সম্পর্কে আমি বিভ্রান্ত। আমি বিপদের হার কী তা সম্পর্কে ধারণা পেয়েছি তবে সমীকরণটি কীভাবে স্বজ্ঞাততা প্রকাশ করে তা আমি কেবল দেখতে পাই না। তাহলে xxx একটি এলোপাতাড়ি ভেরিয়েবলের যা সময়ের ব্যবধানে কেউ মৃত্যুর সময় বিন্দু প্রতিনিধিত্ব করে [0,T][0,T][0,T] । তারপরে বিপদের হারটি …

16 survival  intuition  hazard 

আজ আমি পরিসংখ্যানের একটি প্রাথমিক শ্রেণি শিখিয়েছি এবং একজন শিক্ষার্থী আমার কাছে একটি প্রশ্ন নিয়ে এসেছিল, যা আমি এখানে পুনরায় উল্লেখ করেছি: "কেন স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিটি স্কোর্টের বিভাজন হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় এবং এন এর উপর বর্গাকার সমষ্টিগুলির স্কয়ার্ট হিসাবে নয়?" আমরা জনসংখ্যার বৈকল্পিকতা সংজ্ঞায়িত করি:σ2=1N∑(xi−μ)2σ2=1N∑(xi−μ)2\sigma^2=\frac{1}{N}\sum{(x_i-\mu)^2} এবং মানক চ্যুতির:।σ=σ2−−√=1N√∑(xi−μ)2−−−−−−−−−−√σ=σ2=1N∑(xi−μ)2\sigma=\sqrt{\sigma^2}=\frac{1}{\sqrt{N}}\sqrt{\sum{(x_i-\mu)^2}} আমরা যে …

16 variance  standard-deviation  intuition  teaching 

EM পদ্ধতিটি কমবেশি কালো যাদু হিসাবে নিরবচ্ছিন্নভাবে উপস্থিত হয়। তত্ত্বাবধানে থাকা ডেটা ব্যবহার করে কোনও এইচএমএমের উদাহরণস্বরূপ প্যারামিটার (উদাহরণস্বরূপ)। তারপরে অবিচলিত ডেটা ডিকোড করুন, 'গণনা' ইভেন্টগুলিতে ফরোয়ার্ড-ব্যাকওয়ার্ড ব্যবহার করে যেমন ডেটা ট্যাগ করা হয়েছে, কম বেশি। কেন এই মডেলটি আরও ভাল করে তোলে? আমি গণিত সম্পর্কে কিছু জানি, তবে আমি …

16 expectation-maximization  intuition 

আমি অনেকবার পড়েছি যে র্যান্ডম এফেক্টস (বিএলইউপিএস / শর্তসাপেক্ষ মোডগুলি, বলুন, বিষয়গুলি) কোনও রৈখিক মিশ্র প্রভাবগুলির মডেলগুলির পরামিতি নয় তবে পরিবর্তে আনুমানিক বৈকল্পিকতা / কোভারিয়েন্স প্যারামিটার থেকে নেওয়া যেতে পারে। যেমন রিইনহোল্ড ক্লিগল এট আল al (২০১১) রাষ্ট্র: র্যান্ডম এফেক্টস হ'ল সাবজেক্টের গ্র্যান্ড মানে আরটি থেকে বিচ্যুতি এবং ফিক্স-এফেক্ট প্যারামিটারগুলি …

15 mixed-model  intuition  blup 

হার্ভার্ডের পরিসংখ্যান 110 এর ভিডিও লেকচারে : সম্ভাব্যতা কোর্স যা আইটিউনস এবং ইউটিউবে পাওয়া যাবে, আমি এই সমস্যার মুখোমুখি হয়েছি । আমি এখানে সংক্ষিপ্ত করার চেষ্টা করেছি: ধরা যাক আমাদের একটি স্ট্যান্ডার্ড ডেক থেকে এলোমেলো দুটি কার্ড কার্ড দেওয়া হয়েছে। আমাদের কমপক্ষে একটি টেক্কা দিলে উভয় কার্ডই টেক্কা দেওয়ার সম্ভাবনা …

15 probability  conditional-probability  intuition 

আমি ভেবেছিলাম যে টিপিকাল সেটটির ধারণাটি বেশ স্বজ্ঞাত: দৈর্ঘ্য এর একটি অনুক্রম nnnটিপিকাল সেট A(n)ϵAϵ(n)A_\epsilon ^{(n)} যদি সিকোয়েন্সটি বের হওয়ার সম্ভাবনা বেশি থাকে। সুতরাং, কোন ক্রম যে সম্ভাবনা ছিল হবে A(n)ϵAϵ(n)A_\epsilon ^{(n)} । (আমি এন্ট্রপির সাথে সম্পর্কিত আনুষ্ঠানিক সংজ্ঞা এড়িয়ে চলেছি কারণ আমি এটি গুণগতভাবে বোঝার চেষ্টা করছি।) তবে, আমি …

15 entropy  intuition  information-theory 

যতদূর আমি বুঝতে পেরেছি, দূরত্বের পারস্পরিক সম্পর্ক দুটি সংখ্যক ভেরিয়েবলের মধ্যে কোনও সম্পর্ক আছে কিনা তা যাচাই করার একটি মজবুত এবং সর্বজনীন উপায়। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমাদের সংখ্যার জোড়া থাকে: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) দুটি ভেরিয়েবল ( xএবং y) এর মধ্যে কোনও (অগত্যা রৈখিক নয়) সম্পর্ক আছে কিনা …

15 correlation  independence  intuition  distance-covariance 

স্টিভেন পিঙ্কারের বই বেটার অ্যাঞ্জেলস অফ আওয়ার নেচারে তিনি তা নোট করেছেন সম্ভাবনা দৃষ্টিভঙ্গির বিষয়। পর্যাপ্ত কাছের পরিসরে দেখা হয়েছে, পৃথক ইভেন্টগুলির কারণ নির্ধারণ করে। এমনকি শৃঙ্খলা সংক্রান্ত প্রাথমিক শর্ত এবং পদার্থবিজ্ঞানের আইন থেকে একটি মুদ্রা উল্টানো সম্পর্কে পূর্বাভাস দেওয়া যেতে পারে এবং একজন দক্ষ যাদুকর প্রতিবার মাথা নিক্ষেপের জন্য …

15 probability  central-limit-theorem  intuition