প্রশ্ন ট্যাগ «metric»

আমি পড়েছি যে 'ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব উচ্চ মাত্রায় ভাল দূরত্ব নয়'। আমি অনুমান করি এই বিবৃতিটির মাত্রিকতার অভিশাপের সাথে কিছু আছে তবে ঠিক কী? এছাড়াও 'উচ্চ মাত্রা' কী? আমি 100 বৈশিষ্ট্য সহ ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব ব্যবহার করে শ্রেণিবদ্ধ ক্লাস্টারিং প্রয়োগ করছি applying এই মেট্রিকটি ব্যবহার করা কতগুলি বৈশিষ্ট্য পর্যন্ত 'নিরাপদ'?

239 machine-learning  clustering  distance-functions  metric  high-dimensional 

আমি ভাবছিলাম দেওয়া দুই স্বাভাবিক ডিস্ট্রিবিউশন এবংσ 2 , μ 2σ1, μ1σ1, μ1\sigma_1,\ \mu_1σ2, μ2σ2, μ2\sigma_2, \ \mu_2 আমি দুটি বিতরণের ওভারল্যাপিং অঞ্চলের শতাংশকে কীভাবে গণনা করতে পারি? আমি মনে করি এই সমস্যার নির্দিষ্ট নাম রয়েছে, আপনি কি এই সমস্যাটি বর্ণনা করে কোনও নির্দিষ্ট নাম সম্পর্কে অবগত আছেন? আপনি কি …

46 normal-distribution  similarities  metric  bhattacharyya 

আমি প্রত্যাহার এবং নির্ভুলতার কয়েকটি সংজ্ঞা পড়েছি, যদিও তথ্য পুনরুদ্ধারের প্রসঙ্গে এটি প্রতিটি সময়। আমি ভাবছিলাম যদি কেউ শ্রেণিবিন্যাসের প্রসঙ্গে এটি আরও কিছুটা ব্যাখ্যা করতে পারে এবং সম্ভবত কিছু উদাহরণ বর্ণনা করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ বলুন আমার কাছে একটি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধ রয়েছে যা আমাকে 60০% এর যথার্থতা দেয় এবং ৯৯% এর …

40 machine-learning  metric 

আমি কেবল এই কাগজটি জুড়ে এসেছি , যা মিক্সড ইফেক্টস মডেলিংয়ের মাধ্যমে কোনও পরিমাপের পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা (ওরফে বিশ্বাসযোগ্যতা, ওরফে ইন্ট্রাক্লাস পারস্পরিক সম্পর্ক) কীভাবে গণনা করতে হবে তা বর্ণনা করে। আর কোডটি হ'ল: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

ওয়াসারস্টেইন মেট্রিক এবং কুলব্যাক-লেবলার ডাইভারজেন্সের মধ্যে ব্যবহারিক পার্থক্য কী ? ওয়াসারস্টেইন মেট্রিককে আর্থ মুভারের দূরত্ব হিসাবেও উল্লেখ করা হয় । উইকিপিডিয়া থেকে: ওয়াসারস্টেইন (বা ভ্যাসারস্টাইন) মেট্রিক একটি দূরত্ব ফাংশন যা প্রদত্ত মেট্রিক স্পেস এম তে সম্ভাব্যতা বিতরণের মধ্যে সংজ্ঞায়িত হয় function এবং কুলব্যাক – লেবলার ডাইভার্জেন্স হ'ল একটি সম্ভাব্যতা বন্টন …

25 distributions  kullback-leibler  metric  wasserstein 

আর প্যাকেজটি এলোমেলোভাবে পোস্ট করাতে ভুল সংশোধনের ব্যয়টি নিয়ন্ত্রণ করা কি সম্ভব ? আমার নিজের কাজে মিথ্যা নেতিবাচক (যেমন, কোনও ব্যক্তির কোনও রোগ হতে পারে এমন ভুলের মধ্যে অনুপস্থিত) মিথ্যা ধনাত্মক চেয়ে অনেক বেশি ব্যয়বহুল। প্যাকেজ rpart ব্যবহারকারীকে ভুলভাবে ওজনকে ভুল পদ্ধতিতে ভুলের জন্য ম্যাট্রিক্স নির্দিষ্ট করে ভুল সংশোধন ব্যয়গুলি …

21 r  classification  random-forest  loss-functions  metric 

আমি ভাবছিলাম যে ক্লাস্টারিংয়ের তুলনা করার জন্য তথ্যের ভেরিয়েশন এবং র‌্যান্ড সূচকগুলির মধ্যে পার্থক্যের পিছনে কারও কোনও অন্তর্দৃষ্টি বা অন্তর্দৃষ্টি আছে কিনা । আমি ম্যারিনা মেলিয়া (তুলনামূলক ক্লাস্টারিংস - একটি তথ্য ভিত্তিক দূরত্ব) পত্রিকাটি পড়েছি (মাল্টিভায়েট অ্যানালাইসিসের জার্নাল, 2007), তবে, সংজ্ঞাগুলির মধ্যে পার্থক্যটি লক্ষ্য করা ছাড়া, আমি বুঝতে পারি না …

21 machine-learning  clustering  metric 

কুলব্যাক-লেবলার ডাইভারজেন্স দুটি সম্ভাব্য ঘনত্বের ক্রিয়াগুলির সাথে তুলনা করার জন্য একটি মেট্রিক, তবে দুটি জিপির এবং তুলনা করতে কোন মেট্রিক ব্যবহার করা হয় ?ওয়াইXXXYYY

14 gaussian-process  metric 

আমি জানি যে কেএল ডাইভারজেনটি প্রতিসম নয় এবং এটিকে মেট্রিক হিসাবে কঠোরভাবে বিবেচনা করা যায় না। যদি তা হয় তবে জেএস ডাইভারজেন কোনও মেট্রিকের জন্য প্রয়োজনীয় বৈশিষ্ট্যগুলি সন্তুষ্ট করলে কেন এটি ব্যবহৃত হয়? কিছু পরিস্থিতিতে আছে যেখানে কেএল ডাইভারজেন্স ব্যবহার করা যেতে পারে তবে জেএস ডাইভারজেন বা তদ্বিপরীত নয়?

14 probability  distributions  kullback-leibler  metric 

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 

কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের জন্য "সেরা" মেট্রিকগুলি কী এবং কেন? এটি আমার কাছে পরিষ্কার যে ফ্রোবেনিয়াস এবং সি যথাযথ নয় এবং কোণ প্যারামিট্রাইজেশনে তাদের সমস্যাও রয়েছে। স্বজ্ঞাতভাবে কেউ এই দুজনের মধ্যে একটি আপস চায়, তবে আমি আরও জানতে চাই অন্য কিছু দিক মাথায় রাখতে এবং সম্ভবত সু-প্রতিষ্ঠিত মানদণ্ডগুলি রয়েছে কিনা তাও জানতে …

11 covariance  metric 

আমি পান্ডা এবং সাইকিট শিখার সাহায্যে পাইথান ক্লাস্টারিং-এর একটি কামিয়ানদের কোড করতে চাই। ভাল কে নির্বাচন করতে, আমি তিবশিরানী এবং আল 2001 ( পিডিএফ ) থেকে গ্যাপ পরিসংখ্যান কোড করতে চাই । আমি জানতে চাই যে আমি সাইকিট থেকে জড়তা_ ফলাফলটি ব্যবহার করতে পারি এবং সমস্ত দূরত্বের গণনা পুনরায় পুনর্নির্মাণ …

9 clustering  python  k-means  scikit-learn  metric 

আমাদের বলুন যে আমরা একটি আইটেমের মধ্যে একটি দূরত্ব, যা কোনও মেট্রিক নয় তা সংজ্ঞায়িত করি । এই দূরত্বের ভিত্তিতে আমরা এরপরে একটি Agglomerative হায়ারার্কিকাল ক্লাস্টারিং ব্যবহার করি । অর্থপূর্ণ ফলাফল পেতে আমরা কি প্রতিটি পরিচিত অ্যালগরিদম (একক / সর্বাধিক / অ্যাভেরেজ লিঙ্কেজ ইত্যাদি) ব্যবহার করতে পারি? বা অন্যভাবে বলতে …

9 clustering  multilevel-analysis  metric  hierarchical-clustering