regression पर टैग किए गए जवाब

मैं कल्पना करता हूं कि एक चर पर जितना बड़ा गुणांक होता है, उस आयाम में मॉडल को "स्विंग" करने की अधिक क्षमता होती है, जिससे शोर को फिट करने का एक बढ़ा मौका मिलता है। हालांकि मुझे लगता है कि मुझे मॉडल और बड़े गुणांक में विचरण के बीच …

33 regression  variance  linear-model  bias  regularization 

के लिए परीक्षण आंकड़ा Hosmer-Lemeshow एक रसद प्रतिगमन मॉडल के फिट (GOF) की भलाई के लिए परीक्षण (HLT) के रूप में परिभाषित किया गया है: नमूना फिर , में विभाजित होता है , निम्न मात्राओं की गणना करता है:d=10d=10d=10D1,D2,…,DdD1,D2,…,DdD_1, D_2, \dots , D_{d} O1d=∑i∈DdyiO1d=∑i∈DdyiO_{1d}=\displaystyle \sum_{i \in D_d} y_i , यानी …

33 regression  logistic  goodness-of-fit  degrees-of-freedom  hosmer-lemeshow-test 

मैं एक सॉफ्टवेयर इंजीनियर लर्निंग मशीन लर्निंग हूं, खासकर एंड्रयू एनजी के मशीन लर्निंग कोर्स के जरिए । नियमितीकरण के साथ रैखिक प्रतिगमन का अध्ययन करते समय , मुझे ऐसे शब्द मिले हैं जो भ्रामक हैं: एल 1 नियमितीकरण या एल 2 नियमितीकरण के साथ प्रतिगमन LASSO रिज रिग्रेशन तो …

33 regression  terminology  lasso  regularization  ridge-regression 

Tikhonov नियमितीकरण और रिज प्रतिगमन अक्सर ऐसे शब्दों के रूप में उपयोग किया जाता है जैसे कि वे समान थे। क्या यह निर्दिष्ट करना संभव है कि अंतर क्या है?

33 regression  terminology  regularization  ridge-regression  tikhonov-regularization 

मैं एक ओएलएस रैखिक प्रतिगमन के साथ जुड़े विश्वास बैंड के घुमावदार आकार की उत्पत्ति को समझने की कोशिश कर रहा हूं और यह कैसे प्रतिगमन मापदंडों (ढलान और अवरोधन) के आत्मविश्वास अंतराल से संबंधित है, उदाहरण के लिए (आर का उपयोग करके): require(visreg) fit <- lm(Ozone ~ Solar.R,data=airquality) visreg(fit) …

33 regression  confidence-interval 

क्या कोई व्यक्ति SVD और PCA को समझने वाले किसी व्यक्ति के लिए आंशिक रूप से कम से कम वर्ग प्रतिगमन (ऑनलाइन उपलब्ध) के पीछे सिद्धांत के एक अच्छे प्रदर्शन की सिफारिश कर सकता है? मैंने कई स्रोतों को ऑनलाइन देखा है और ऐसा कुछ भी नहीं पाया है जिसमें …

33 regression  references  regularization  svd  partial-least-squares 

प्रतिगमन करते समय, उदाहरण के लिए, चुनने के लिए दो हाइपर पैरामीटर अक्सर फ़ंक्शन की क्षमता (उदाहरण के लिए, एक बहुपद का सबसे बड़ा प्रतिपादक), और नियमितीकरण की मात्रा है। मैं जिस उलझन में हूं, वह यह है कि क्यों न केवल कम क्षमता वाले फंक्शन का चयन किया जाए …

32 regression  machine-learning  optimization  regularization  polynomial 

मैं बस अंस्कोम्बे की चौकड़ी पर आया हूं (चार डेटासेट में लगभग अप्रभेद्य वर्णनात्मक आँकड़े हैं, लेकिन प्लॉट किए जाने पर बहुत अलग दिखते हैं) और मैं उत्सुक हूं कि क्या कुछ और कम या ज्यादा जाने-माने डेटासेट हैं जो कुछ पहलुओं के महत्व को प्रदर्शित करने के लिए बनाए …

32 regression  data-visualization  dataset 

मैं एक lm()मॉडल को एक डेटा सेट में फिट कर रहा हूं जिसमें वित्तीय तिमाही (Q1, Q2, Q3) के लिए संकेतक शामिल हैं, जो Q4 को डिफ़ॉल्ट बनाते हैं)। का उपयोग करते हुए lm(Y~., data = data) मुझे NAQ3 के लिए गुणांक के रूप में मिलता है , और एक …

32 r  regression 

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 

मशीन सीखने के बारे में कौरसेरा पर एंड्रयू एनजी द्वारा दिए गए रैखिक प्रतिगमन पर एक व्याख्यान से मैं थोड़ा भ्रमित हूं। वहां, उन्होंने एक लागत समारोह दिया जो योग के वर्गों को न्यूनतम करता है: 12m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))212m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m \left(h_\theta(X^{(i)})-Y^{(i)}\right)^2 मैं समझता हूं कि कहां से आता है। मुझे …

32 regression  machine-learning  loss-functions 

प्रतिगमन समस्या के लिए, मैंने देखा है कि लोग "चयन के गुणांक" (उर्फ आर स्क्वार्ड) का उपयोग मॉडल चयन करने के लिए करते हैं, उदाहरण के लिए, नियमितीकरण के लिए उपयुक्त दंड गुणांक का पता लगाना। हालाँकि, प्रतिगमन सटीकता के माप के रूप में "माध्य चुकता त्रुटि" या "मूल माध्य …

32 regression  r-squared 

मैं एक प्रतिगमन समस्या पर काम कर रहा हूं जहां इनपुट एक छवि है, और लेबल 80 और 350 के बीच एक निरंतर मूल्य है। प्रतिक्रिया के बाद चित्र कुछ रसायनों के होते हैं। जो रंग निकलता है, वह किसी अन्य रसायन की एकाग्रता को इंगित करता है जिसे छोड़ …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

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 

मैं काउंटर डेटा के लिए प्रतिगमन मॉडल पर सेलर्स और शुमेली द्वारा एक बहुत ही दिलचस्प लेख पढ़ रहा हूं । शुरुआत के करीब (पृष्ठ 944) वे मैककुल्फ और नेल्डर (1989) का हवाला देते हुए कहते हैं कि नकारात्मक द्विपद प्रतिगमन अलोकप्रिय है और एक समस्याग्रस्त विहित लिंक है। मुझे …

31 regression  modeling  negative-binomial