logistic पर टैग किए गए जवाब

Http://www.johndcook.com/standard_deviation.html पर एक पेपर "सटीक रूप से चल रहे विचरण" को दर्शाता है कि रनिंग माध्य, विचरण और मानक विचलन की गणना कैसे करें। क्या ऐसे एल्गोरिदम हैं जहां एक रेखीय या लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल के मापदंडों को उसी तरह "गतिशील रूप से" अपडेट किया जा सकता है, जैसा कि …

32 regression  logistic  online 

मैं एक प्रयोगात्मक डेटा सेट का विश्लेषण कर रहा हूं। डेटा में उपचार प्रकार और द्विपद परिणाम के युग्मित वेक्टर होते हैं: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... परिणाम कॉलम में, 1 सफलता को दर्शाता है और 0 विफलता को दर्शाता है। मैं …

32 logistic  anova  binomial  experiment-design 

मैं यह समझने की कोशिश कर रहा हूं कि इन दो पुस्तकालयों के लॉजिस्टिक प्रतिगमन से आउटपुट अलग-अलग परिणाम क्यों देता है। मैं UCLA आईडीआर ट्यूटोरियल के डेटासेट का उपयोग कर रहा हूं , और उसके admitआधार पर भविष्यवाणी कर रहा हूं । को श्रेणीबद्ध चर के रूप में माना …

31 regression  logistic  python  scikit-learn  statsmodels 

लो x∈{0,1}dx∈{0,1}dx \in \{0,1\}^d और y∈{0,1}y∈{0,1}y \in \{0,1\} और लगता है हम रसद प्रतिगमन का उपयोग कर भविष्यवाणी y दिया एक्स का कार्य मॉडल। लॉजिस्टिक रिग्रेशन गुणांक को बंद रूप में कब लिखा जा सकता है? एक उदाहरण है जब हम एक संतृप्त मॉडल का उपयोग करते हैं। है यही …

31 logistic  generalized-linear-model 

लॉजिस्टिक रिग्रेशन (और इसके ग्रहण किए गए वितरण) में कोई त्रुटि शब्द मौजूद है या नहीं, इस पर मैंने विभिन्न स्थानों पर पढ़ा है: कोई त्रुटि शब्द मौजूद नहीं है त्रुटि शब्द का एक द्विपद वितरण है (प्रतिक्रिया चर के वितरण के अनुसार) त्रुटि शब्द का लॉजिस्टिक वितरण है कृपया …

31 logistic  binomial  bernoulli-distribution  logistic-distribution 

मैंने लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए लॉस फ़ंक्शन के दो संस्करणों के बारे में पढ़ा, उनमें से कौन सही है और क्यों? से मशीन लर्निंग , झोउ ZH (चीनी में), के साथ :β=(w,b) and βTx=wTx+bβ=(w,b) and βTx=wTx+b\beta = (w, b)\text{ and }\beta^Tx=w^Tx +b l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln(1+eβTxi))(1)(1)l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln⁡(1+eβTxi))l(\beta) = \sum\limits_{i=1}^{m}\Big(-y_i\beta^Tx_i+\ln(1+e^{\beta^Tx_i})\Big) \tag 1 मेरे कॉलेज के …

31 logistic  loss-functions 

मैं मशीन लर्निंग पर एंड्रयू एनजी के व्याख्यान नोट्स के माध्यम से जा रहा हूं । नोट हमें लॉजिस्टिक रिग्रेशन और उसके बाद परसेप्ट्रान से परिचित कराते हैं। पर्सेप्ट्रॉन का वर्णन करते हुए, नोट्स कहते हैं कि हम सिर्फ लॉजिस्टिक रिग्रेशन के लिए उपयोग किए जाने वाले थ्रेशोल्ड फ़ंक्शन की …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

क्या कोई मुझे बता सकता है कि 'अवशिष्ट बनाम फिट', 'सामान्य q-q', 'स्केल-लोकेशन' और 'अवशिष्ट बनाम लीवरेज' प्लॉट की व्याख्या कैसे करें? मैं एक द्विपद जीएलएम फिटिंग कर रहा हूं, इसे बचा रहा हूं और फिर इसे साजिश रच रहा हूं।

30 r  logistic  data-visualization  generalized-linear-model  qq-plot 

जब आप लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल से फिट किए गए मूल्य का अनुमान लगाते हैं, तो मानक त्रुटियों की गणना कैसे की जाती है? मेरा मतलब है कि फिट किए गए मूल्यों के लिए, गुणांक के लिए नहीं (जिसमें फिशर्स सूचना मैट्रिक्स शामिल है)। मुझे केवल यह पता चला है कि …

29 r  regression  logistic  mathematical-statistics  references 

एकेइकी सूचना मानदंड (एआईसी) और सी-स्टेटिस्टिक (आरओसी वक्र के तहत क्षेत्र) लॉजिस्टिक प्रतिगमन के लिए मॉडल फिट के दो उपाय हैं। मुझे यह समझाने में परेशानी हो रही है कि जब दो उपायों के परिणाम सुसंगत नहीं हैं तो क्या हो रहा है। मुझे लगता है कि वे मॉडल फिट …

29 logistic  roc  aic  auc 

मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करने के लिए कुछ नया हूं, और निम्नलिखित मूल्यों की मेरी व्याख्याओं के बीच एक विसंगति से थोड़ा भ्रमित हूं जो मैंने सोचा था कि वही होगा: घातांक बीटा मान बीटा मानों का उपयोग करके परिणाम की संभावना की भविष्यवाणी की। यहां उस मॉडल का …

29 regression  logistic  interpretation  prediction  odds-ratio 

मेरे पास एक बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल है जिसमें मैकफेडन के छद्म आर-स्क्वायड 0.192 पर निर्भर है, जिसे भुगतान (1 = भुगतान और 0 = भुगतान नहीं) कहा जाता है। इस छद्म आर-वर्ग की व्याख्या क्या है? क्या यह नेस्टेड मॉडल के लिए एक सापेक्ष तुलना है (उदाहरण के लिए …

29 regression  self-study  logistic 

मैं कौरसेरा पर मशीन लर्निंग स्टैनफोर्ड कोर्स कर रहा हूं। लॉजिस्टिक रिग्रेशन पर अध्याय में, लागत समारोह यह है: फिर, इसे यहाँ व्युत्पन्न किया गया है: मैंने लागत समारोह के व्युत्पन्न होने की कोशिश की, लेकिन मुझे कुछ पूरी तरह से अलग मिला। व्युत्पन्न कैसे प्राप्त किया जाता है? मध्यस्थ …

29 regression  logistic  gradient-descent  derivative 

क्या लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल को ओवरफिट करना संभव है? मैंने एक वीडियो देखा जिसमें कहा गया था कि यदि आरओसी वक्र के नीचे मेरा क्षेत्र 95% से अधिक है, तो इसके बहुत अधिक फिट होने की संभावना है, लेकिन क्या लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल को ओवरफिट करना संभव है?

28 logistic  overfitting  regression-strategies 

जब मैं GAM का उपयोग करता हूं, तो यह मुझे अवशिष्ट डीएफ देता है (कोड में अंतिम पंक्ति)। इसका क्या मतलब है? GAM उदाहरण से परे, सामान्य तौर पर, क्या स्वतंत्रता की डिग्री की संख्या एक गैर-पूर्णांक संख्या हो सकती है?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ …

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