model-selection पर टैग किए गए जवाब

क्या फीड-फॉरवर्ड न्यूरल नेटवर्क में परतों की संख्या, और प्रत्येक परत में नोड्स की संख्या का चयन करने के लिए एक मानक और स्वीकृत तरीका है? मुझे तंत्रिका नेटवर्क के निर्माण के स्वचालित तरीकों में दिलचस्पी है।

540 model-selection  neural-networks 

एआईसी और बीआईसी दोनों अनुमानित मापदंडों की संख्या के लिए दंडित मॉडल फिट का आकलन करने के दोनों तरीके हैं। जैसा कि मैं इसे समझता हूं, BIC AIC की तुलना में मुक्त मापदंडों के लिए मॉडल को अधिक दंडित करता है। मानदंडों की कठोरता के आधार पर वरीयता के अलावा, …

222 modeling  aic  cross-validation  bic  model-selection 

एक मानक मशीन-शिक्षण परिदृश्य की कल्पना करें: आप एक बड़े बहुभिन्नरूपी डेटासेट के साथ सामना कर रहे हैं और आपको इसकी बहुत धुंधली समझ है। आपको जो कुछ करने की आवश्यकता है वह आपके पास जो कुछ है उसके आधार पर कुछ चर के बारे में भविष्यवाणियां करना है। हमेशा …

207 machine-learning  forecasting  modeling  model-selection  forecastability 

मैं स्वचालित मॉडल चयन के लिए एक एल्गोरिथ्म को लागू करना चाहूंगा। मैं स्टेप वाइज रिग्रेशन करने के बारे में सोच रहा हूं, लेकिन कुछ भी करेगा (इसे लीनियर रिग्रेशन पर आधारित होना होगा)। मेरी समस्या यह है कि मैं एक कार्यप्रणाली, या एक खुला स्रोत कार्यान्वयन नहीं पा रहा …

193 references  feature-selection  model-selection  aic  stepwise-regression 

मैं सोच रहा हूं कि के-फोल्ड क्रॉस-वैरिफिकेशन करने के बाद एक प्रेडिक्टिव मॉडल कैसे चुना जाए। यह अजीबोगरीब तरीके से किया जा सकता है, इसलिए मुझे और अधिक विस्तार से समझाएं: जब भी मैं K- गुना क्रॉस-सत्यापन चलाते हैं, मैं प्रशिक्षण डेटा के K सबसेट का उपयोग करता हूं, और …

148 cross-validation  model-selection 

क्रॉस-वेलिडेशन के बाद हमेशा पूर्ण डेटासेट के साथ प्रशिक्षित करना एक अच्छा विचार है ? इसे दूसरे तरीके से डालें, क्या मेरे डेटासेट के सभी नमूनों के साथ प्रशिक्षण लेना ठीक है और यह जांचने में सक्षम नहीं है कि क्या यह विशेष फिटिंग ओवरफिट है ? समस्या पर कुछ …

139 machine-learning  cross-validation  model-selection 

वाक्यांश p -hacking (यह भी: "डेटा ड्रेजिंग" , "स्नूपिंग" या "फिशिंग") विभिन्न प्रकार के सांख्यिकीय कदाचार को संदर्भित करता है जिसमें परिणाम कृत्रिम रूप से सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण हो जाते हैं। "अधिक महत्वपूर्ण" परिणाम प्राप्त करने के कई तरीके हैं, जिनमें शामिल हैं, लेकिन किसी भी तरह सीमित नहीं …

94 hypothesis-testing  statistical-significance  p-value  model-selection  reproducible-research 

मॉडल चयन के लिए नेस्टेड क्रॉस सत्यापन का उपयोग कैसे किया जा सकता है ? मैंने जो ऑनलाइन पढ़ा, उसमें से नेस्टेड सीवी निम्नानुसार काम करता है: आंतरिक सीवी लूप है, जहां हम एक ग्रिड खोज का संचालन कर सकते हैं (जैसे हर उपलब्ध मॉडल के लिए के-गुना चल रहा …

91 cross-validation  model-selection 

डेटा का उपयोग करके व्यावसायिक समस्याओं को हल करते समय, यह सामान्य है कि कम से कम एक प्रमुख धारणा है कि अंडर-पिंस शास्त्रीय आँकड़े अमान्य हैं। अधिकांश समय, कोई भी उन मान्यताओं की जांच करने के लिए परेशान नहीं करता है ताकि आप वास्तव में कभी भी नहीं जान …

82 model-selection  nonparametric  outliers  robust  philosophical 

मेरे पास लगभग 30 स्वतंत्र चर के साथ एक डेटासेट है और उनके और आश्रित चर के बीच संबंधों का पता लगाने के लिए एक सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (GLM) का निर्माण करना चाहते हैं। मुझे ज्ञात है कि इस स्थिति के लिए मुझे जो विधि सिखाई गई थी, स्टेप वाइज …

76 regression  generalized-linear-model  model-selection  stepwise-regression 

यह प्रश्न सीवी पर कुछ साल पहले पूछा गया है, यह 1 के प्रकाश में एक repost के लायक लगता है) परिमाण बेहतर कंप्यूटिंग प्रौद्योगिकी के आदेश (जैसे समानांतर कंप्यूटिंग, एचपीसी आदि) और 2) नई तकनीकों, जैसे [3]। पहला, कुछ संदर्भ। मान लेते हैं कि लक्ष्य परिकल्पना परीक्षण नहीं है, …

67 machine-learning  modeling  feature-selection  model-selection  prediction 

जब आप एक बड़े डेटासेट के लिए मॉडल फिट करने की कोशिश कर रहे हैं, तो आम सलाह डेटा को तीन भागों में विभाजित करना है: प्रशिक्षण, सत्यापन और परीक्षण डेटासेट। ऐसा इसलिए है क्योंकि मॉडल में आमतौर पर मापदंडों के तीन "स्तर" होते हैं: पहला "पैरामीटर" मॉडल वर्ग (जैसे …

61 machine-learning  model-selection  data-mining 

पृष्ठभूमि मैं दवा में नैदानिक ​​अनुसंधान कर रहा हूं और कई सांख्यिकी पाठ्यक्रम ले चुका हूं। मैंने लीनियर / लॉजिस्टिक रिग्रेशन का उपयोग करते हुए कभी कोई पेपर प्रकाशित नहीं किया है और वह चर चयन को सही तरीके से करना चाहता है। व्याख्या करना महत्वपूर्ण है, इसलिए कोई फैंसी …

55 regression  feature-selection  model-selection 

पी पर। उनके 34 PRNN ब्रायन रिप्ले टिप्पणी करते हैं कि "AIC को Aikeike (1974) ने 'एक सूचना मानदंड' के रूप में नामित किया था, हालांकि आमतौर पर ऐसा माना जाता है कि A का अर्थ Akaike है"। दरअसल, जब AIC स्टेटिस्टिक्स की शुरुआत करते हैं, Akaike (1974, p.719) बताते …

47 forecasting  model-selection  aic  bic 

में इस पत्र शीर्षक "के बीच सामान्यीकृत रैखिक मॉडल लागू मेडिकल डाटा का चयन" लेखकों लिखें: सामान्यीकृत रैखिक मॉडल में, लिंक को फ़ंक्शन द्वारा, प्रतिक्रिया को बदलने के बजाय, मतलब बदल दिया जाता है। परिवर्तन के दो तरीकों से काफी भिन्न परिणाम हो सकते हैं; उदाहरण के लिए, लॉग-ट्रांसफ़ॉर्मेड प्रतिक्रियाओं …

46 generalized-linear-model  model-selection  lognormal