lasso पर टैग किए गए जवाब

मैं कई आश्रित चर (DV) (~ 450) की भविष्यवाणी करने के लिए एक कम मॉडल बनाने की कोशिश कर रहा हूं जो अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। मेरे स्वतंत्र चर (IV) भी कई हैं (~ 2000) और अत्यधिक सहसंबद्ध। यदि मैं व्यक्तिगत रूप से प्रत्येक आउटपुट के लिए कम किए गए मॉडल …

9 r  lasso  multivariate-regression 

मैं वेनिला उपनगर विधियों के माध्यम से लासो को हल करने के लिए सोच रहा था। लेकिन मैंने लोगों को समीपवर्ती ढाल वंश का उपयोग करने का सुझाव देते हुए पढ़ा है। क्या कोई यह उजागर कर सकता है कि लास्सो के लिए वेनिला उपनगर विधियों के बजाय समीपस्थ जीडी …

9 machine-learning  optimization  lasso  gradient-descent 

मैं एक विश्लेषण कर रहा हूँ जहाँ प्राथमिक लक्ष्य डेटा को समझना है। अंतर-सत्यापन (10k) के लिए डेटासेट काफी बड़ा है, और भविष्यवाणियों में निरंतर और डमी चर दोनों शामिल हैं, और परिणाम निरंतर है। मुख्य लक्ष्य यह देखना था कि क्या मॉडल की व्याख्या करने में आसान बनाने के …

9 lasso  explanatory-models 

मुझे अन्य पोस्टों से पता चला है कि कोई भी लसो मॉडल में प्रवेश करने वाले पूर्वसूचक चरों के लिए 'महत्व' या 'महत्व' को प्रदर्शित नहीं कर सकता क्योंकि उन चरों के पी-मान या मानक विचलन की गणना करना अभी भी प्रगति पर है। उस तर्क के तहत, क्या यह …

9 statistical-significance  bootstrap  simulation  lasso  regression-strategies 

यह सवाल गूंगा हो सकता है, लेकिन मैंने देखा कि लास्सो के प्रतिगमन के दो अलग-अलग रूप हैं । हम जानते हैं कि Lasso समस्या वर्ग हानि और प्लस से जुड़े उद्देश्य को कम करना हैLLL-1 दंड अवधि, इस प्रकार व्यक्त की गई, minβ∥y−Xβ∥22+λ∥β∥1minβ‖y−Xβ‖22+λ‖β‖1 \min_\beta \|y - X \beta\|_2^2 + …

9 lasso 

मेरे पास एक सवाल है कि कैसे गणना डेटा पर पाठ को मॉडल किया जाए, विशेष रूप से मैं lassoसुविधाओं को कम करने के लिए तकनीक का उपयोग कैसे कर सकता हूं । मान लें कि मेरे पास एन ऑनलाइन लेख हैं और प्रत्येक लेख के लिए पृष्ठदृश्यों की गिनती …

9 poisson-distribution  lasso  glmnet  overdispersion  penalized 

मैं एक प्रेडिक्टिव कॉस्ट मॉडल पर काम कर रहा हूं जहां मरीज की उम्र (वर्षों में मापी गई एक पूर्णांक मात्रा) भविष्यवक्ता चरों में से एक है। अस्पताल में रहने के जोखिम और उम्र के बीच एक मजबूत संबंध न होना स्पष्ट है: मैं रोगी उम्र के लिए दंडित प्रतिगमन …

9 nonlinear-regression  lasso  ridge-regression  smoothing  splines 

मान लीजिए कि मेरे पास फॉर्म का अनुदैर्ध्य डेटा है य =(Y1, … ,Yजे) ∼ एन( μ , Σ )Y=(Y1,…,YJ)∼N(μ,Σ)\mathbf Y = (Y_1, \ldots, Y_J) \sim \mathcal N(\mu, \Sigma)(मेरे पास कई अवलोकन हैं, यह सिर्फ एक एकल का रूप है)। मुझे प्रतिबंधों में दिलचस्पी हैΣΣ\Sigma। एक अप्रतिबंधितΣΣ\Sigma लेने के बराबर …

9 feature-selection  lasso  shrinkage 

तो, मेरे पास 16 परीक्षण हैं जिनमें मैं एक व्यक्ति को बॉयोमीट्रिक विशेषता से हैमिंग दूरी का उपयोग करके प्रमाणित करने की कोशिश कर रहा हूं। मेरी दहलीज 3.5 पर सेट है। मेरा डेटा नीचे है और केवल परीक्षण 1 एक सच्चा सकारात्मक है: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction