regression पर टैग किए गए जवाब

मूल इलास्टिक नेट पेपर Zou & Hastie (2005) रेगुलराइजेशन और वैरिएबल सिलेक्शन के जरिए इलास्टिक नेट पेश किया लीनियर रिग्रेशन के लिए इलास्टिक नेट लॉस फंक्शन (यहां मेरा मानना ​​है कि सभी वेरिएबल्स को केंद्रित और स्केल किया गया है): लेकिन इसे "भोला लोचदार जाल" कहा जाता है। उन्होंने तर्क …

27 regression  regularization  glmnet  elastic-net  shrinkage 

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 

मैं गैर रेखीय प्रतिगमन SAS गैर रेखीय पर निम्न लिंक पढ़ रहा था । पहला खंड "नॉनलाइनर रिग्रेशन बनाम रैखिक रिग्रेशन" को पढ़ने से मेरी समझ यह थी कि नीचे दिया गया समीकरण वास्तव में एक रेखीय प्रतिगमन है, क्या यह सही है? यदि हां तो क्यों? y= बी1एक्स3+ बी2एक्स2+ …

27 regression  multiple-regression  nonlinear-regression  multicollinearity 

शायद यह सवाल अनुभवहीन है, लेकिन: यदि रैखिक प्रतिगमन पियर्सन के सहसंबंध गुणांक से निकटता से संबंधित है, तो क्या कोई प्रतिगमन तकनीक केंडल और स्पीयरमैन के सहसंबंध गुणांक से संबंधित हैं?

27 regression  correlation  pearson-r  spearman-rho  kendall-tau 

मैं इस प्रश्न के आसपास की चर्चा और विशेष रूप से फ्रैंक हैरेल की टिप्पणी पर विचार कर रहा हूं कि एक कम मॉडल में विचरण का अनुमान (यानी जिसमें से कई व्याख्यात्मक चर का परीक्षण और अस्वीकार कर दिया गया है) को यू के सामान्यीकृत डिग्री का उपयोग करना …

27 r  regression  model-selection  regression-strategies 

यह सवाल गणित स्टैक एक्सचेंज से माइग्रेट किया गया था क्योंकि इसका उत्तर क्रॉस वैलिडेट पर दिया जा सकता है। 8 साल पहले पलायन कर गए । जब मैं कुछ सॉफ़्टवेयर पैकेज (उदाहरण के लिए गणितज्ञ) में एक रेखीय प्रतिगमन करता हूं, तो मुझे मॉडल में अलग-अलग मापदंडों से जुड़े …

27 probability  regression 

मेरे सभी चर निरंतर हैं। कोई स्तर नहीं हैं। क्या यह संभव है और भी करने के लिए है चर के बीच बातचीत?

27 regression  modeling  interaction 

मैं अनेक संदर्भ उपस्थित में पढ़ा है कि प्रतिगमन पैरामीटर वेक्टर के लिए कमंद अनुमान BBB के पीछे मोड के बराबर है BBB जिसमें प्रत्येक के लिए पूर्व वितरण BiBiB_i एक डबल घातीय वितरण (यह भी लाप्लास वितरण के रूप में जाना जाता है) है। मैं यह साबित करने की …

27 regression  bayesian  lasso  prior  regularization 

मैं प्रतिगमन कार्य को हल करने की कोशिश कर रहा हूं। मुझे पता चला कि 3 मॉडल डेटा के विभिन्न सबसेट के लिए अच्छी तरह से काम कर रहे हैं: लैस्लोआरएस, एसवीआर और ग्रेडिएंट ट्री बोइंग। मैंने देखा कि जब मैं इन सभी 3 मॉडलों का उपयोग करके भविष्यवाणियाँ करता …

27 regression  scikit-learn  ensemble 

मैंने एंड्रयू एनजी के मशीन लर्निंग कोर्स को एक साल पहले पूरा कर लिया है, और अब मैं अपने हाई स्कूल मैथ की खोज को लॉजिस्टिक रिग्रेशन और तकनीकों के प्रदर्शन पर अनुकूलित करने के लिए लिख रहा हूं। इन तकनीकों में से एक, निश्चित रूप से, नियमितीकरण है। नियमितीकरण …

27 regression  machine-learning  optimization  regularization  overfitting 

मैं इलेक्ट्रिक लोड पूर्वानुमान के बारे में एक पेपर को समझने की कोशिश कर रहा हूं, लेकिन मैं अंदर की अवधारणाओं से जूझ रहा हूं, विशेष रूप से SARIMAX मॉडल। इस मॉडल का उपयोग लोड की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है और कई सांख्यिकीय अवधारणाओं का उपयोग करता …

27 regression  time-series  arima  autoregressive  intuition 

मान लें कि हम सरल f = x * yडीप न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके सरलता के लिए प्रतिगमन करना चाहते हैं । मुझे याद है कि ऐसे पुनर्विक्रेता हैं जो बताते हैं कि एनएन एक हीडेन परत के साथ किसी भी फ़ंक्शन को लगभग कर सकता है, लेकिन मैंने …

27 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

अबला अध्ययन क्या है? और क्या इसे करने का एक व्यवस्थित तरीका है? उदाहरण के लिए, मेरे पास एक रेखीय प्रतिगमन में nnn भविष्यवाणियां हैं जिन्हें मैं अपना मॉडल कहूंगा। मैं इस पर एक अध्ययन कैसे करूँगा? मुझे किन मेट्रिक्स का उपयोग करना चाहिए? एक व्यापक स्रोत या पाठ्यपुस्तक की …

27 regression  machine-learning  neural-networks 

परिकल्पना तहत रैखिक अविभाजित एकाधिक प्रतिगमन में निर्धारण, या R वर्ग, के गुणांक का वितरण क्या है ?आर 2 एच 0 : β = 0R2R^2H0:β=0H_0:\beta=0 यह भविष्यवाणियों की संख्या और नमूनों की संख्या पर कैसे निर्भर करता है ? क्या इस वितरण की विधा के लिए एक बंद-रूप अभिव्यक्ति है?k …

26 regression  mathematical-statistics  r-squared  intuition 

मैंने एक बार दो बार लासो का उपयोग करने की एक विधि (एक डबल-लासो की तरह) सुनी थी जहाँ आप चर के मूल सेट पर लासो प्रदर्शन करते हैं, S1 कहते हैं, S2 नामक एक विरल सेट प्राप्त करें, और फिर सेट S2 प्राप्त करने के लिए S2 पर फिर …

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