প্রশ্ন ট্যাগ «mse»

সর্বাধিক সম্ভাবনার প্রাক্কলনকারী (এমএলই) অসম্পূর্ণভাবে দক্ষ; আমরা ব্যবহারিক ফলস্বরূপ দেখতে পাই যে তারা প্রায়শই ক্ষুদ্রতর নমুনার মাপে এমনকি মুহুর্তের পদ্ধতি (এমওএম) অনুমানের চেয়েও ভাল করে (যখন তারা পৃথক হয়) এখানে উভয় পক্ষপাতদুষ্ট যখন সাধারণত ছোট পরিবর্তিত হয় এবং সাধারণত সাধারণত ছোট গড় স্কোয়ার ত্রুটি (এমএসই) আরও সাধারণভাবে বোঝার অর্থ 'এর …

57 estimation  maximum-likelihood  mse  method-of-moments  efficiency 

আমি একটি নির্দিষ্ট ডেটাসেটের জন্য ওয়েকার মধ্যে শ্রেণিবদ্ধ করছি I've তবে, এখন আমি এটি একটি সংখ্যাসূচক বৈশিষ্ট্যের জন্য চালাচ্ছি এবং আউটপুটটি হ'ল: Correlation coefficient 0.3305 Mean absolute error 11.6268 Root mean squared error 46.8547 Relative absolute error 89.2645 % Root relative squared error 94.3886 % Total Number of Instances 36441 …

41 machine-learning  error  weka  mse  rms 

উইকিপিডিয়া সংজ্ঞা তাকান: গড় স্কোয়ার ত্রুটি (এমএসই) স্কয়ারের অবশিষ্টাংশের যোগফল (আরএসএস) এটা আমার মনে হচ্ছে এমএসই = 1এনআরএসএস = 1এন∑ ( চআমি- yআমি)2MSE=1এনআরএসএস=1এনΣ(চআমি-Yআমি)2\text{MSE} = \frac{1}{N} \text{RSS} = \frac{1}{N} \sum (f_i -y_i)^2 যেখানে তিনি নমুনার সংখ্যা এবং আমাদের অনুমান ।এনএনNচআমিচআমিf_iYআমিYআমিy_i তবে উইকিপিডিয়ায় নিবন্ধগুলির কোনওটিতেই এই সম্পর্কের কথা বলা হয়নি। কেন? আমি …

31 residuals  mse 

বন্ধ থাকে। এই প্রশ্নটি অফ-টপিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি ক্রস ভ্যালিডেটের জন্য অন-বিষয় । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি একটি ডেটাসেটের উপরে ক্রস বৈধতাযুক্ত এলোমেলো বন চালানোর জন্য ক্যারেট ব্যবহার করছি। Y পরিবর্তনশীল একটি ফ্যাক্টর। আমার …

29 r  random-forest  caret  regression  prediction  fitting  social-science  poisson-distribution  distributions  characteristic-function  bayesian  prior  regression  normal-distribution  interaction  nonparametric  skewness  svm  standard-deviation  standard-error  regression-coefficients  igraph  natural-language  word2vec  word-embeddings  regression  machine-learning  sampling  r  regression  machine-learning  random-forest  ensemble  sampling  unbiased-estimator  proof  estimators  mse  probability  conditional-probability  bayes  anova  missing-data  neural-networks  recommender-system  r  confidence-interval  sample  multiple-imputation  r  time-series  forecasting  mase 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

এমএসইর বিবর্তনের চেয়ে বেশি বিয়াসের স্কোয়ারে বিভক্ত হতে পারে তা দেখানোর ক্ষেত্রে, উইকিপিডিয়ায় প্রমাণটির একটি পদক্ষেপ রয়েছে, যা চিত্রটিতে হাইলাইট হয়েছে। কিভাবে কাজ করে? প্রত্যাশাটি কীভাবে তৃতীয় পদক্ষেপ থেকে চতুর্থ ধাপে পণ্যটির দিকে ঠেলা যায়? দুটি শর্ত যদি স্বতন্ত্র থাকে তবে প্রত্যাশাটি উভয় পদেই প্রয়োগ করা উচিত নয়? এবং যদি …

23 random-variable  expected-value  mse 

আমি কিছুটা অটোএনকডার ব্যবহার করছি এবং টেনসরফ্লো দিয়ে আমি এমন একটি মডেল তৈরি করেছি যা এমএনআইএসটি ডেটাসেটটি পুনর্গঠন করার চেষ্টা করে। আমার নেটওয়ার্কটি খুব সহজ: এক্স, ই 1, ই 2, ডি 1, ওয়াই, যেখানে ই 1 এবং ই 2 স্তরগুলি এনকোডিং করছে, ডি 2 এবং ওয়াই স্তরগুলি ডিকোডিং করছে (এবং …

21 mse  autoencoders  tensorflow  cross-entropy 

আমি পরিসংখ্যানগত শিক্ষার উপাদানগুলির পক্ষপাতিত্ব-বৈচিত্র্য ট্রেড অফের অধ্যায়টি পড়ছি এবং 29 পৃষ্ঠার সূত্রটিতে আমার সন্দেহ আছে যেখানে এলোমেলোভাবে এমন একটি মডেল থেকে ডেটা উত্থাপন করা যাক data প্রত্যাশিত মান number এবং ভেরিয়েন্স । যাক মডেলের ত্রুটির প্রত্যাশিত মান যেখানে ভবিষ্যদ্বাণী হল আমাদের শিক্ষার্থীর। বই অনুসারে, ত্রুটিটি হ'ল Y=f(x)+ϵY=f(x)+ϵ Y = …

20 machine-learning  unbiased-estimator  mse  bias-variance-tradeoff 

এমএডি = গড় নিখুঁত বিচ্যুতি এমএসই = গড় স্কোয়ার ত্রুটি আমি বিভিন্ন জায়গা থেকে পরামর্শ দেখেছি যে কিছু অপ্রয়োজনীয় গুণাবলী থাকা সত্ত্বেও এমএসই ব্যবহার করা হয় (উদাঃ http://www.stat.nus.edu.sg/~staxyc/T12.pdf , যা পি 8 তে উল্লেখ করেছে "সাধারণত বিশ্বাস করা হয় যে এমএডি এমএসইয়ের চেয়ে ভাল মানদণ্ড However তবে গণিতের তুলনায় এমএসই …

15 forecasting  error  mse  mae 

ধরুন আমরা দুটি estimators আছে এবং জন্য কিছু প্যারামিটার । কোন প্রাক্কলনকারী "আরও ভাল" তা নির্ধারণ করার জন্য আমরা কী এমএসইতে দেখি (মানে স্কোয়ার ত্রুটি)? অন্য কথায় আমরা দেখি look যেখানে অনুমানকারকের পক্ষপাত এবং অনুমানকারীটির বৈকল্পিক? যার বৃহত্তর এমএসই রয়েছে তার চেয়ে খারাপ অনুমানকারী?α 2 x এম এস ই = …

13 estimation  mse 

আমি উইকিপিডিয়ায় গুয়াস-মার্কভ উপপাদ্যটি পড়ছি এবং আমি আশা করছিলাম যে কেউ আমাকে উপপাদ্যের মূল বিষয়টি বের করতে সহায়তা করতে পারে। আমরা ম্যাট্রিক্স আকারে একটি রৈখিক মডেল ধরে নিয়েছি: Y= এক্সβ+ + ηy=Xβ+η y = X\beta +\eta এবং আমরা নীল খুঁজছি, βˆβ^ \widehat\beta । অনুযায়ী এই , আমি হবে শুধুমাত্রη= y- …

9 regression  least-squares  mse  blue