logistic पर टैग किए गए जवाब

मेरे पास शब्दार्थ के बारे में एक प्रश्न है कि मैं साथी सांख्यिकीविदों की राय पर क्या चाहूंगा। हम जानते हैं कि लॉजिस्टिक, पॉइसन आदि मॉडल सामान्यीकृत रैखिक मॉडल की छतरी के नीचे आते हैं। मॉडल में मापदंडों के गैर-रेखीय कार्य शामिल हैं, जो उचित लिंक फ़ंक्शन का उपयोग करके …

23 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  nonlinear  link-function 

मैंने दो प्रकार के लॉजिस्टिक लॉस फॉर्मूलेशन देखे हैं। हम आसानी से दिखा सकते हैं कि वे समान हैं, एकमात्र अंतर लेबल की परिभाषा है ।yyy गठन / संकेतन 1, :y∈{0,+1}y∈{0,+1}y \in \{0, +1\} L(y,βTx)=−ylog(p)−(1−y)log(1−p)L(y,βTx)=−ylog⁡(p)−(1−y)log⁡(1−p) L(y,\beta^Tx)=-y\log(p)-(1-y)\log(1-p) जहां , जहां लॉजिस्टिक फ़ंक्शन वास्तविक संख्या से 0,1 अंतराल का मानचित्र बनाता है।p=11+exp(−βTx)p=11+exp⁡(−βTx)p=\frac …

23 logistic  generalized-linear-model  notation  loss-functions 

लघु संस्करण: हम जानते हैं कि लॉजिस्टिक रिग्रेशन और प्रोबेट रिग्रेशन को एक निरंतर अव्यक्त चर को शामिल करने के रूप में व्याख्या किया जा सकता है जो अवलोकन से पहले कुछ निश्चित सीमा के अनुसार विवेकाधीन हो जाता है। क्या इसी तरह की अव्यक्त चर व्याख्या, पोइसन प्रतिगमन के …

21 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  probit  latent-variable 

मैं असंतुलित डेटा (9: 1) के साथ एक लॉजिस्टिक प्रतिगमन मॉडल करना चाहता हूं। मैं glmआर में फ़ंक्शन में वज़न विकल्प का प्रयास करना चाहता था , लेकिन मैं 100% निश्चित नहीं हूं कि यह क्या करता है। कहते हैं कि मेरा आउटपुट वेरिएबल है c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,1)। अब मैं "1" 10 …

21 regression  logistic  classification  unbalanced-classes  weighted-data 

क्या कोई मुझे सलाह दे सकता है कि एक क्लॉगल लिंक का उपयोग करके लॉजिस्टिक रिग्रेशन से अनुमानों की व्याख्या कैसे करें? मैंने निम्नलिखित मॉडल फिट किया है lme4: glm(cbind(dead, live) ~ time + factor(temp) * biomass, data=mussel, family=binomial(link=cloglog)) उदाहरण के लिए, समय का अनुमान 0.015 है। क्या यह कहना …

21 logistic  regression-coefficients 

अनिवार्य रूप से, मेरा सवाल यह है कि बहुपरत पर्सेप्ट्रॉन में, सिग्माइड्रॉन का उपयोग सिग्मॉइड सक्रियण फ़ंक्शन के साथ किया जाता है। तो नवीनीकरण नियम में है कि y के रूप में गणना की जाती हैy^y^\hat{y} y^=11+exp(−wTxi)y^=11+exp⁡(−wTxi)\hat{y} = \frac{1}{1+\exp(-\mathbf{w}^T\mathbf{x}_i)} यह "सिग्मॉइड" पर्सेप्ट्रॉन एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन से कैसे भिन्न होता है? …

21 logistic  classification  neural-networks  gradient-descent  perceptron 

लॉजिस्टिक और लॉगिट रिग्रेशन में क्या अंतर है? मैं समझता हूं कि वे समान हैं (या यहां तक ​​कि एक ही चीज) लेकिन क्या कोई इन दोनों के बीच के अंतर को समझा सकता है? बाधाओं के बारे में एक है?

21 regression  logistic  terminology  logit  odds 

एक छोटे से डेटा सेट (में ) है कि मैं के साथ काम कर रहा हूँ, कई चर मुझे दे सही भविष्यवाणी / जुदाई । मैं इस प्रकार समस्या से निपटने के लिए फर्थ लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करता हूं।n ∼ 100n~100n\sim100 यदि मैं एआईसी या बीआईसी द्वारा सर्वश्रेष्ठ मॉडल …

21 logistic  model-selection  aic  separation 

मेरे पास एक दोहराया-मापी प्रयोग है जहां निर्भर चर एक प्रतिशत है, और मेरे पास स्वतंत्र चर के रूप में कई कारक हैं। मैं glmerआर पैकेज lme4से इसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन समस्या (निर्दिष्ट करके family=binomial) के रूप में उपयोग करना चाहूंगा क्योंकि यह सीधे इस सेटअप को समायोजित करने के लिए …

21 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

क्या कोई लॉग-लीनियर रिग्रेशन और लॉजिस्टिक रिग्रेशन के बीच अंतर की स्पष्ट सूची प्रदान कर सकता है? मैं समझता हूं कि पूर्व एक सरल रेखीय प्रतिगमन मॉडल है, लेकिन मुझे स्पष्ट नहीं है कि प्रत्येक का उपयोग कब किया जाना चाहिए।

21 regression  logistic  logit  log-linear 

मैं पिछले डेटा को देखते हुए डेटा के निर्भर चर (यानी पंक्ति) के मूल्य का अनुमान लगाने के लिए स्ट्रीमिंग डेटा (बहुआयामी समय श्रृंखला) के संदर्भ में एक बाइनरी लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल का उपयोग करना चाहूंगा। जहां तक ​​मुझे पता है, लॉजिस्टिक रिग्रेशन को पारंपरिक रूप से पोस्टमॉर्टम विश्लेषण के …

21 r  time-series  logistic 

मैंने आर में एक सामान्यीकृत रैखिक मिश्रित मॉडल चलाया और दो भविष्यवक्ताओं के बीच एक बातचीत प्रभाव शामिल किया। बातचीत महत्वपूर्ण नहीं थी, लेकिन मुख्य प्रभाव (दो भविष्यवक्ता) दोनों थे। अब कई पाठ्यपुस्तक के उदाहरण मुझे बताते हैं कि यदि बातचीत का एक महत्वपूर्ण प्रभाव है, तो मुख्य प्रभावों की …

21 logistic  mixed-model  interaction  interpretation  regression-coefficients 

डेटा में कई विशेषताएं हैं (जैसे 100) और उदाहरणों की संख्या 100,000 की तरह है। डेटा विरल है। मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन या svm का उपयोग करके डेटा को फिट करना चाहता हूं। मुझे कैसे पता चलेगा कि क्या विशेषताएं रैखिक या गैर-रैखिक हैं ताकि मैं कर्नेल ट्रिक का उपयोग कर …

21 machine-learning  logistic  svm  data-mining 

लॉजिस्टिक रिग्रेशन में परफेक्ट अलगाव के बारे में हमारी कई अच्छी चर्चाएँ हैं। जैसे, R में लॉजिस्टिक रिग्रेशन सही अलगाव (हक-डोनर घटना) के रूप में हुआ। अब क्या? और लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल अभिसरण नहीं करता है । मैं व्यक्तिगत रूप से अभी भी महसूस करता हूं कि यह सहज नहीं …

20 logistic  generalized-linear-model  optimization  intuition  separation 

मैं उन क्लासिफ़ायर की तलाश कर रहा हूं जो आउटपुट संभावनाएं हैं जो उदाहरण दो वर्गों में से एक से संबंधित हैं। मुझे लॉजिस्टिक रिग्रेशन और भोले-भाले लोगों का पता है, लेकिन क्या आप मुझे दूसरों के बारे में बता सकते हैं जो समान तरीके से काम करते हैं? यही …

20 machine-learning  probability  logistic  classification  naive-bayes