প্রশ্ন ট্যাগ «resampling»

আমি বিভিন্ন পুনঃনির্মাণের পদ্ধতিগুলির মধ্যে পার্থক্য বোঝার চেষ্টা করছি (মন্টি কার্লো সিমুলেশন, প্যারামেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং, নন-প্যারামেট্রিক বুটস্ট্র্যাপিং, জ্যাককনিফিং, ক্রস-বৈধকরণ, র্যান্ডমাইজেশন পরীক্ষা এবং ক্রমশক্তি পরীক্ষা) এবং আর ব্যবহার করে নিজের প্রসঙ্গে আর ব্যবহার করে। বলুন আমার নিম্নোক্ত পরিস্থিতি আছে - আমি একটি ওয়াই ভেরিয়েবল ( Yvar) এবং এক্স ভেরিয়েবল ( Xvar) সহ …

73 r  bootstrap  resampling  jackknife  permutation-test 

এই প্রশ্নটি একটি সুস্পষ্ট উত্তর পেতে খুব খোলামেলা হতে পারে, তবে আশা করি না। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম, যেমন এসভিএম, জিবিএম, র‌্যান্ডম ফরেস্ট ইত্যাদি, সাধারণত কিছু ফ্রি প্যারামিটার থাকে যা থাম্ব গাইডেন্সের কিছু নিয়মের বাইরেও প্রতিটি ডেটা সেটে সুর করা দরকার। প্যারামিটারগুলির সেটটি সেরা জেনারেলাইজেশন ত্রুটি প্রদান করে যাতে এটি সাধারণত …

34 machine-learning  cross-validation  bootstrap  optimization  resampling 

বুটস্ট্র্যাপ নিয়ে সম্প্রতি পড়াশোনা করে আমি একটি ধারণামূলক প্রশ্ন নিয়ে এসেছি যা এখনও আমাকে ধাঁধা দেয়: আপনার জনসংখ্যা রয়েছে এবং আপনি জনসংখ্যার বৈশিষ্ট্যটি জানতে চান, যেমন , যেখানে আমি জনসংখ্যার প্রতিনিধিত্ব করতে ব্যবহার করি । উদাহরণস্বরূপ এই জনসংখ্যা হতে পারে। সাধারণত আপনি জনসংখ্যা থেকে সমস্ত ডেটা পেতে পারেন না। আপনি …

29 bootstrap  simulation  resampling 

আমাকে বলা হয়েছে যে স্ট্র্যাটেড ক্রস বৈধকরণ বিশেষত প্রতিক্রিয়া শ্রেণিগুলি ভারসাম্যহীন হলে ব্যবহার করা উপকারী। যদি ক্রস-বৈধকরণের একটি উদ্দেশ্য আমাদের মূল প্রশিক্ষণের ডেটা নমুনার এলোমেলোতার জন্য অ্যাকাউন্টে সহায়তা করা হয় তবে অবশ্যই প্রতিটি ভাঁজ একই শ্রেণীর বন্টন করা এর বিরুদ্ধে কাজ করবে যদি না আপনি নিশ্চিত হন যে আপনার আসল …

29 cross-validation  resampling  stratification 

এটি প্রায়শই বলা হয়েছে যে ক্রমশক্তি পরীক্ষার কোনও অনুমান নেই, তবে এটি অবশ্যই সত্য নয়। উদাহরণস্বরূপ, যদি আমার নমুনাগুলি কোনওভাবে পরস্পর সম্পর্কিত হয় তবে আমি কল্পনা করতে পারি যে তাদের লেবেলগুলিকে অনুমতি দেওয়া সঠিক কাজটি হবে না। কেবলমাত্র ভাবেন যে আমি এই সমস্যাটি সম্পর্কে উইকিপিডিয়া থেকে এই বাক্যটি পেয়েছি: "একটি …

22 hypothesis-testing  permutation-test  resampling 

caretমডেলিংয়ের বিভিন্ন পদ্ধতি পরীক্ষার জন্য আমি আর এ লাইব্রেরিটি ব্যবহার করছি । trainControlবস্তুর এক পুনরায় স্যাম্পলিং পদ্ধতি নির্দিষ্ট করার অনুমতি দেয়। পদ্ধতি বর্ণনা করা হয় ডকুমেন্টেশন অধ্যায় 2.3 এবং অন্তর্ভুক্ত: boot, boot632, cv, LOOCV, LGOCV, repeatedcvএবং oob। যদিও এর মধ্যে কিছু অনুমান করা সহজ, তবে এই সমস্ত পদ্ধতি পরিষ্কারভাবে সংজ্ঞায়িত …

20 r  resampling  caret 

আমি মারাত্মক ভারসাম্যহীন ডেটা নিয়ে কাজ করছি। সাহিত্যে, পুনঃ-স্যাম্পলিং (অতি-বা নিম্ন-স্যাম্পলিং) ব্যবহার করে ডেটাটিকে ভারসাম্য বজায় রাখতে বেশ কয়েকটি পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। দুটি ভাল পন্থা হ'ল: স্মোট: কৃত্রিম সংখ্যালঘু ওভার-স্যাম্পলিং টেকনিক ( স্মোট ) এডাসিন: ভারসাম্যহীন শিক্ষার জন্য অ্যাডাপিটিভ সিন্থেটিক স্যাম্পলিং অ্যাপ্রোচ ( ADASYN ) আমি ADASYN বাস্তবায়িত করেছি …

19 classification  dataset  resampling  unbalanced-classes  oversampling 

আপনি কীভাবে পরীক্ষা বা পরীক্ষা করে দেখতে পারবেন যে স্যাম্পলিং আইআইডি (স্বতন্ত্র এবং আইডেন্টালি বিতরণ করা হয়)? মনে রাখবেন যে আমি গাউসিয়ান এবং আইডেন্টিটিলি বিতরণ করি না, কেবল আইআইডি। এবং আমার মনে যে ধারণাটি আসে তা হ'ল নমুনাকে বারবার সমান আকারের দুটি উপ-নমুনায় ভাগ করা, কোলমোগোরভ-স্মারনভ পরীক্ষা করা এবং পি-মানগুলির …

16 hypothesis-testing  independence  kolmogorov-smirnov  resampling  iid 

"বুটস্ট্র্যাপ বৈধতা" / "পুনর্নির্মাণ ক্রস-বৈধকরণ" আমার কাছে নতুন, তবে এই প্রশ্নের উত্তর দিয়ে আলোচনা করা হয়েছিল । আমি সংগ্রহ করি এটিতে 2 ধরণের ডেটা জড়িত থাকে: আসল ডেটা এবং সিমুলেটেড ডেটা, যেখানে সিমুলেটেড ডেটাগুলির একটি সেট সেট রিয়েল রিপ্লেলিং-উইথ রিপ্লেসমেন্টের মাধ্যমে আসল ডেটা থেকে উত্পন্ন হয় যতক্ষণ না সিমুলেটেড ডেটা …

15 cross-validation  bootstrap  validation  resampling 

আমি কেবল জিজ্ঞাসা করতে চেয়েছিলাম যে আপনার মতে কোনটি বুটস্ট্র্যাপের সর্বোত্তম উপলব্ধ বইগুলি আছে out এর দ্বারা আমি অগত্যা কেবল এটির বিকাশকারীদের দ্বারা লিখিত একটিকে বোঝাতে চাই না। আপনি কি দয়া করে নীচের মানদণ্ডগুলি জুড়ে বুটস্ট্র্যাপের জন্য উপযুক্ত পাঠ্যপুস্তকটি নির্দেশ করতে পারেন? প্রযুক্তির জন্য দার্শনিক / জ্ঞানতাত্ত্বিক ভিত্তি যা প্রয়োগযোগ্যতা, …

14 sampling  model-selection  bootstrap  references  resampling 

আমি সম্প্রতি সময় সিরিজের পুনরায় নমুনার উপায়গুলি খুঁজছিলাম প্রায় দীর্ঘ মেমরি প্রক্রিয়াগুলির স্বতঃসংযোগ সংরক্ষণ করে। পর্যবেক্ষণের ডোমেনটি সংরক্ষণ করুন (উদাহরণস্বরূপ পুনঃসংখ্যার বারের পূর্ণসংখ্যার সিরিজ এখনও পূর্ণসংখ্যার একটি সিরিজ)। প্রয়োজনে কিছু স্কেলগুলিকে প্রভাবিত করতে পারে। আমি দৈর্ঘ্যের সময় সিরিজের জন্য নিম্নলিখিত ক্রমান্বয়ে স্কিমটি নিয়ে এসেছি 2N2N2^N: একটানা পর্যবেক্ষণের যুগল দ্বারা টাইম …

14 time-series  bootstrap  resampling  permutation-test 

আপনি যা করছেন সবই যদি অভিজ্ঞতা অভিজ্ঞতা থেকে পুনরায় স্যাম্পলিং হয় তবে কেন কেবল অনুশীলনমূলক বিতরণ অধ্যয়ন করবেন না? উদাহরণস্বরূপ বারবার নমুনা প্রয়োগ করে পরিবর্তনশীলতা অধ্যয়ন করার পরিবর্তে, কেন না কেবল অনুশীলনমূলক বিতরণ থেকে পরিবর্তনশীলতার পরিমাণ নির্ধারণ করা?

13 machine-learning  mathematical-statistics  sampling  bootstrap  resampling 

কীভাবে নমুনার বন্টন আনুমানিক করবেন তা পড়ার অর্থ আমি ননপ্যারমেট্রিক বুটস্ট্র্যাপ পদ্ধতিটি পেরিয়ে এসেছি। দৃশ্যত এক বিতরণের অনুমান করতে পারে বন্টনের দ্বারা ˉ এক্স * এন - ˉ এক্স এন , যেখানে ˉ এক্স * এন বুটস্ট্র্যাপ নমুনা নমুনা গড় উল্লেখ করে।এক্স¯এন- μX¯n−μ\bar{X}_n-\muএক্স¯*এন- এক্স¯এনX¯n∗−X¯n\bar{X}_n^*-\bar{X}_nএক্স¯*এনX¯n∗\bar{X}_n^* আমার প্রশ্নটি তখন: আমার কি কেন্দ্রীকরণ …

13 distributions  bootstrap  resampling  centering 

আমি ভাবছিলাম যে বুটস্ট্র্যাপ সিআই (এবং বার্টিকুলারে বিসিএ) সাধারণত বিতরণকৃত ডেটাতে কীভাবে সম্পাদন করে। বিভিন্ন ধরণের বিতরণে তাদের কর্মক্ষমতা পরীক্ষা করার মতো অনেক কাজ রয়েছে বলে মনে হয়, তবে সাধারণভাবে বিতরণ করা ডেটাতে কিছুই খুঁজে পেল না। যেহেতু প্রথমে অধ্যয়ন করা সুস্পষ্ট বিষয় বলে মনে হয়, তাই আমি মনে করি …

12 confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling 

আমার একটি খুব বড় ডেটাসেট রয়েছে এবং প্রায় 5% এলোমেলো মান অনুপস্থিত। এই ভেরিয়েবলগুলি একে অপরের সাথে সম্পর্কিত হয়। নীচের উদাহরণটি আর ডেটাসেটটি ডমি কোলেলেটেড ডেটা সহ একটি খেলনার উদাহরণ। set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", …

12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf