lasso पर टैग किए गए जवाब

मैं glmnetपैकेज के लिए नया हूं , और मैं अभी भी अनिश्चित हूं कि परिणामों की व्याख्या कैसे करें। क्या कोई मुझे निम्नलिखित ट्रेस प्लॉट पढ़ने में मदद कर सकता है? निम्नलिखित को चलाकर ग्राफ प्राप्त कर रहा था: library(glmnet) return <- matrix(ret.ff.zoo[which(index(ret.ff.zoo)==beta.df$date[2]), ]) data <- matrix(unlist(beta.df[which(beta.df$date==beta.df$date[2]), ][ ,-1]), ncol=num.factors) …

15 r  data-visualization  interpretation  lasso  glmnet 

मैं सोच रहा था, क्यों LASSO और LARS मॉडल चयन के तरीके इतने लोकप्रिय हैं, भले ही वे मूल रूप से सौतेले वार फॉरवर्ड सिलेक्शन के भिन्नरूप हैं (और इस तरह पथ निर्भरता से पीड़ित हैं)? इसी तरह, मॉडल चयन के लिए जनरल टू स्पेसिफिक (GETS) के तरीकों को ज्यादातर …

15 feature-selection  model-selection  lasso  stepwise-regression  lars 

मैंने सांख्यिकीय शिक्षा में सबसे लोकप्रिय किताबें पढ़ी हैं 1- सांख्यिकीय शिक्षा के तत्व। 2- सांख्यिकीय शिक्षा का परिचय । दोनों का उल्लेख है कि रिज प्रतिगमन में दो सूत्र हैं जो समकक्ष हैं। क्या इस परिणाम का एक समझने योग्य गणितीय प्रमाण है? मैं क्रॉस वैलिडेट के माध्यम से …

15 regression  lasso  regularization  ridge-regression  lagrange-multipliers 

वहाँ किसी भी विश्लेषणात्मक परिणाम या के बारे में प्रयोगात्मक कागजात हैं इष्टतम के गुणांक के चुनाव जुर्माना अवधि। द्वारा इष्टतम , मैं एक पैरामीटर है कि सबसे अच्छा मॉडल है, या कि कम करता है उम्मीद हानि का चयन करने की संभावना को अधिकतम मतलब है। मैं पूछ रहा …

15 model-selection  lasso  shrinkage 

बन्द है। यह सवाल ऑफ टॉपिक है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह क्रॉस मान्य के लिए विषय पर हो । 3 साल पहले बंद हुआ । मैं आर में एक रसद प्रतिगमन निर्माण …

15 r  logistic  categorical-data  lasso  glmnet 

लैसो अनुमान परिभाषित बीटा λ = आर्ग मिनट बीटा ∈ आर पी 1β^λ=argminβ∈Rp12n∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1,β^λ=arg⁡minβ∈Rp12n‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1,\hat\beta^\lambda = \arg\min_{\beta \in \mathbb{R}^p} \frac{1}{2n} \|y - X \beta\|_2^2 + \lambda \|\beta\|_1,जहांithithi^{th}पंक्तिxi∈Rpxi∈Rpx_i \in \mathbb{R}^pडिजाइन के मैट्रिक्सX∈Rn×pX∈Rn×pX \in \mathbb{R}^{n \times p}स्टोकेस्टिक प्रतिक्रिया की व्याख्या के लिए covariates का एक वेक्टर हैyiyiy_i(i=1,…ni=1,…ni=1, \dots n) के लिए। हम जानते हैं …

14 lasso  regularization 

मैं निम्नलिखित प्रक्रिया का उपयोग करके एक यादृच्छिक वन बनाना चाहूंगा: विभाजन को निर्धारित करने के लिए सूचना के लाभ का उपयोग करके डेटा और सुविधाओं के यादृच्छिक नमूनों पर एक पेड़ बनाएं एक पत्ती नोड को समाप्त करें यदि यह पूर्व-परिभाषित गहराई से अधिक है या किसी भी विभाजन …

14 classification  random-forest  lasso  ensemble 

मेरी सामान्य समझ है AIC मॉडल के फिट की अच्छाई और मॉडल की जटिलता के बीच व्यापार बंद से संबंधित है। AIC=2k−2ln(L)AIC=2k−2ln(L)AIC =2k -2ln(L) kkk = मॉडल में मापदंडों की संख्या LLL = संभावना बायसियन सूचना मानदंड बीआईसी एआईसी के साथ निकटता से संबंधित है। एआईसी बीआईसी की तुलना में …

14 cross-validation  lasso  aic  ridge-regression  bic 

यासो पंक्तियों या स्तंभों की संख्या बढ़ने के साथ लैस्सो प्रतिगमन की स्पर्शोन्मुख समय जटिलता क्या है?

14 lasso  time-complexity 

कई गणित-भारी पेपर हैं जो बेयसियन लास्सो का वर्णन करते हैं, लेकिन मैं परीक्षण चाहता हूं, जेएजीएस कोड को सही करें जिसका मैं उपयोग कर सकता हूं। कोई व्यक्ति BUGS / JAGS कोड का नमूना ले सकता है जो लॉजिस्टिक प्रतिगमन को नियमित करता है? कोई भी योजना (L1, L2, …

14 bayesian  logistic  lasso  jags  regularization 

मैं सांख्यिकीय सीखने की किताब के तत्वों में सर्वश्रेष्ठ सबसे अच्छा चयन के बारे में पढ़ रहा हूं। अगर मेरे पास 3 भविष्यवाणियां हैं , तो मैं सबसेट बनाता हूं :x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_323=823=82^3=8 कोई भविष्यवाणियों के साथ सबसेट साथ सबसेटx1x1x_1 साथ सबसेटx2x2x_2 भविष्यवक्ता साथ सबसेटx3x3x_3 भविष्यवाणियों के साथ सबसेटx1,x2x1,x2x_1,x_2 भविष्यवाणियों के साथx1,x3x1,x3x_1,x_3 …

13 regression  feature-selection  lasso  bias-variance-tradeoff 

\newcommand{\diag}{\operatorname{diag}} हमें समस्या है: इस धारणा के साथ: \ sum_ {i = 1} ^ nx_ix_i ^ टी = \ निदान (\ sigma_1 ^ 2, ..., \ sigma_d ^ 2)।minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),minw∈Rd(1n∑i=1n(⟨w,xi⟩−yi)2+2λ||w||1),\min_{w\in\mathbb{R}^{d}}\left( \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} \left( \langle w,x_{i}\rangle-y_{i} \right)^{2} +2\lambda||w||_1\right),∑i=1nxixTi=diag(σ21,...,σ2d).∑i=1nxixiT=diag⁡(σ12,...,σd2).\sum_{i=1}^nx_ix_i^T=\diag(\sigma_1^2,...,\sigma_d^2). क्या इस मामले में एक बंद-रूप समाधान है? मेरे पास वह है: (XTX)−1=diag(σ−21,...,σ−2d),(XTX)−1=diag⁡(σ1−2,...,σd−2),(X^TX)^{-1}=\diag\left(\sigma_1^{-2},...,\sigma_d^{-2}\right), और इसलिए …

13 mathematical-statistics  lasso  computational-statistics  regularization 

लोचदार जाल के लिए प्रेरणा में से एक LASSO की निम्नलिखित सीमा थी: में p>np>np > n मामला है, ज्यादा से ज्यादा लैसो चयन n चर यह पहले संतृप्त, उत्तल अनुकूलन समस्या की प्रकृति की वजह से। यह एक चर चयन विधि के लिए एक सीमित सुविधा है। इसके अलावा, …

13 regression  optimization  feature-selection  lasso 

सांख्यिकीय लर्निंग के तत्वों में तालिका 18.1 एक 14 वर्ग डेटा सेट पर कई classifiers के प्रदर्शन को सारांशित करता है। मैं इस तरह के मल्टीस्कल्स वर्गीकरण समस्याओं के लिए लसो और लोचदार नेट के साथ एक नए एल्गोरिथ्म की तुलना कर रहा हूं। glmnetएल1एल1L_1 ध्यान दें कि धारा १ …

13 classification  lasso  glmnet 

मैं LASSO समस्या के लिए गुणांक प्राप्त करना चाहूंगा ||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y−Xβ||+λ||β||1.||Y-X\beta||+\lambda ||\beta||_1. समस्या यह है कि ग्लमैनेट और लार्स फ़ंक्शन अलग-अलग उत्तर देते हैं। Glmnet फ़ंक्शन के लिए मैं के गुणांक के लिए पूछता हूं / | | य | | सिर्फ λ के बजाय , लेकिन मुझे अभी भी अलग-अलग …

13 r  machine-learning  regression  lasso  regularization