penalized पर टैग किए गए जवाब

LASSO प्रतिगमन शून्य की ओर गुणांक सिकुड़ता है, इस प्रकार प्रभावी रूप से मॉडल चयन प्रदान करता है। मेरा मानना ​​है कि मेरे डेटा में नाममात्र और निरंतर कोवरिएट्स के बीच सार्थक बातचीत हैं। हालांकि, जरूरी नहीं कि वे सच्चे मॉडल के 'मुख्य प्रभाव' सार्थक (गैर-शून्य) हों। निश्चित रूप से …

25 machine-learning  lasso  glmnet  shrinkage  penalized 

एल 1 दंडित प्रतिगमन (उर्फ लासो) दो योगों में प्रस्तुत किया गया है। बता दें कि दो उद्देश्य कार्य फिर दो अलग-अलग फॉर्मूलेशन हैं अधीन और, समतुल्य रूप से करुश-कुह्न-टकर (केकेटी) स्थितियों का उपयोग करना, यह देखना आसान है कि पहले सूत्रीकरण के लिए स्थिर स्थिति दूसरी सूत्रीकरण के ढाल …

20 regression  lasso  penalized 

लासो या रिज रिग्रेशन में, एक संकोचन पैरामीटर को निर्दिष्ट करना होता है, जिसे अक्सर या द्वारा कहा जाता है । यह मान अक्सर क्रॉस सत्यापन के माध्यम से चुना जाता है प्रशिक्षण डेटा पर विभिन्न मूल्यों का एक गुच्छा की जाँच करके और देखने के लिए कि परीक्षण डेटा …

16 regression  lasso  regularization  ridge-regression  penalized 

मैंने कई स्थानों पर पढ़ा है कि जब LASSO का उपयोग करके एक मॉडल फिट किया जाता है तो R Squared एक आदर्श उपाय नहीं है। हालाँकि, मैं स्पष्ट नहीं हूँ कि ऐसा क्यों है। इसके अलावा, क्या आप सबसे अच्छा विकल्प सुझा सकते हैं?

12 regression  lasso  r-squared  penalized 

मैं BSTS R पैकेज के बारे में स्टीवन स्कॉट की स्लाइड्स पढ़ रहा हूं (आप उन्हें यहां पा सकते हैं: स्लाइड्स )। किसी समय, जब संरचनात्मक समय श्रृंखला के मॉडल में कई रजिस्टरों को शामिल करने के बारे में बात की जाती है, तो वह प्रतिगमन गुणांकों के स्पाइक और …

11 r  bayesian  feature-selection  penalized  bsts 

मान लीजिए मैं दो आकलनकर्ता है बीटा 1 और β 2 है कि एक ही पैरामीटर के अनुरूप आकलनकर्ता हैं β 0 और ऐसी है कि √βˆ1β^1\widehat{\beta}_1βˆ2β^2\widehat{\beta}_2β0β0\beta_0n−−√(βˆ1−β0)→dN(0,V1),n−−√(βˆ2−β0)→dN(0,V2)n(β^1−β0)→dN(0,V1),n(β^2−β0)→dN(0,V2)\sqrt{n}(\widehat{\beta}_1 -\beta_0) \stackrel{d}\rightarrow \mathcal{N}(0, V_1), \quad \sqrt{n}(\widehat{\beta}_2 -\beta_0) \stackrel{d}\rightarrow \mathcal{N}(0, V_2) के साथV1≤V2V1≤V2V_1 \leq V_2PSD अर्थ में। इस प्रकार, asymptotically β 1से अधिक कुशल …

11 regression  ridge-regression  shrinkage  penalized 

मेरे पास कोई विशिष्ट उदाहरण या कार्य नहीं है। मैं बी-स्प्लिन का उपयोग करने में अभी नया हूं और मैं प्रतिगमन संदर्भ में इस फ़ंक्शन की बेहतर समझ प्राप्त करना चाहता था। मान लेते हैं कि हम प्रतिक्रिया चर और कुछ भविष्यवक्ताओं के बीच संबंधों का आकलन करना चाहते हैं …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

उदाहरण: मेरे पास नौकरी के विवरण में एक वाक्य है: "यूके में जावा वरिष्ठ इंजीनियर"। मैं इसे 2 श्रेणियों के रूप में भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करना चाहता हूं: English और IT jobs। यदि मैं पारंपरिक वर्गीकरण मॉडल का उपयोग करता हूं, तो यह …

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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 …

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