regression पर टैग किए गए जवाब

कई रैखिक प्रतिगमन में, मैं समझ सकता हूं कि अवशिष्ट और भविष्यवक्ताओं के बीच संबंध शून्य हैं, लेकिन अवशिष्ट और मानदंड चर के बीच अपेक्षित सहसंबंध क्या है? क्या यह शून्य या अत्यधिक सहसंबद्ध होने की उम्मीद है? इस का मतलब क्या है?

26 regression  residuals 

मैं तंत्रिका नेटवर्क के साथ प्रतिगमन में दिलचस्पी रखता हूं। शून्य छिपे हुए नोड्स + स्किप-लेयर कनेक्शन वाले तंत्रिका नेटवर्क रैखिक मॉडल हैं। एक ही तंत्रिका जाल के बारे में क्या लेकिन छिपे हुए नोड्स के साथ? मैं सोच रहा हूं कि स्किप-लेयर कनेक्शन की भूमिका क्या होगी? सहज रूप …

26 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

मैं सोच रहा था कि कोई एल्गोरिथ्म एक ही समय में वर्गीकरण और प्रतिगमन कर सकता है। उदाहरण के लिए, मैं एल्गोरिथ्म को एक क्लासिफायरियर सीखने देना चाहता हूं, और प्रत्येक लेबल के भीतर एक ही समय में , यह एक निरंतर लक्ष्य भी सीखता है। इस प्रकार, प्रत्येक प्रशिक्षण …

25 regression  machine-learning  classification  predictive-models  finite-mixture-model 

मान लीजिए कि मैं एक प्रतिगमन चला रहा हूं । शीर्ष सिद्धांत घटकों का चयन करके , क्या मॉडल पर अपनी भविष्य कहनेवाला शक्ति बरकरार रखता है ?कश्मीर एक्स वाईY∼ एक्सY∼XY \sim Xकश्मीरkkएक्सXXYYY मैं समझता हूं कि यदि शीर्ष eigenvalues ​​के साथ के सहसंयोजक मैट्रिक्स के eigenvectors हैं, तो शीर्ष …

25 regression  classification  pca  dimensionality-reduction  regularization 

मेरे पास कम से कम वर्गों के संदर्भ में रिज दंड के बारे में कई प्रश्न हैं: βridge=(λID+X′X)−1X′yβridge=(λID+X′X)−1X′y\beta_{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y 1) अभिव्यक्ति से पता चलता है कि X का सहसंयोजक मैट्रिक्स एक विकर्ण मैट्रिक्स की ओर सिकुड़ा हुआ है, जिसका अर्थ है कि (यह मानते हुए कि …

25 regression  pca  regularization  ridge-regression 

एक साधारण प्रतिगमन मॉडल में, y=β0+β1x+ε,y=β0+β1x+ε, y = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon, OLS आकलनकर्ता ββ^OLS0β^0OLS\hat{\beta}_0^{OLS} और ββ^OLS1β^1OLS\hat{\beta}_1^{OLS} सहसंबंध हैं। दो अनुमानकों के बीच सहसंबंध का सूत्र है (यदि मैंने इसे सही ढंग से प्राप्त किया है): Corr(β^OLS0,β^OLS1)=−∑ni=1xin−−√∑ni=1x2i−−−−−−−√.Corr⁡(β^0OLS,β^1OLS)=−∑i=1nxin∑i=1nxi2. \operatorname{Corr}(\hat{\beta}_0^{OLS},\hat{\beta}_1^{OLS}) = \frac{-\sum_{i=1}^{n}x_i}{\sqrt{n} \sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_i^2} }. प्रशन: सहसंबंध की उपस्थिति के लिए …

25 regression  least-squares  estimators 

नीचे दिखाया गया मेरा आश्रित चर किसी भी स्टॉक वितरण के लायक नहीं है जिसे मैं जानता हूं। रैखिक प्रतिगमन कुछ गैर-सामान्य, दाएं-तिरछी अवशिष्ट का उत्पादन करता है जो कि एक विषम तरीके (2 भूखंड) में अनुमानित वाई से संबंधित है। परिवर्तनों के लिए कोई सुझाव या अन्य तरीके सबसे …

25 regression  multiple-regression  data-transformation  censoring 

ओएलएस के लिए मेरे सवाल के बाद , मुझे आश्चर्य है: क्वांटाइल प्रतिगमन के लिए कौन से नैदानिक ​​भूखंड मौजूद हैं? (और क्या उनके आर कार्यान्वयन हैं?) एक त्वरित Google खोज पहले से ही कृमि साजिश के साथ आया था (जिसके बारे में मैंने पहले कभी नहीं सुना है), और …

25 r  regression  diagnostic  quantile-regression  gamlss 

मैं कुछ वक्र को सुचारू करने के लिए लूस या एक चौरसाई विभाजन का उपयोग करने के लिए पेशेवरों / विपक्षों को बेहतर ढंग से समझने की इच्छा रखता हूं। मेरे प्रश्न का एक और रूपांतर यह है कि अगर एक तरह से स्मूथिंग स्लाइन का निर्माण होता है तो …

25 regression  splines  loess 

हाल ही में मैंने मशीन लर्निंग का अध्ययन करना शुरू किया, हालांकि मैं लॉजिस्टिक रिग्रेशन के पीछे के अंतर्ज्ञान को समझने में असफल रहा । लॉजिस्टिक रिग्रेशन के बारे में निम्नलिखित तथ्य हैं जो मुझे समझ में आए। परिकल्पना के आधार के रूप में हम सिग्माइड फ़ंक्शन का उपयोग करते …

25 regression  machine-learning  logistic 

एक प्रतिगमन में, बातचीत शब्द दोनों संबंधित प्रत्यक्ष प्रभावों को मिटा देता है। क्या मैं बातचीत को छोड़ देता हूं या परिणाम की रिपोर्ट करता हूं? बातचीत मूल परिकल्पना का हिस्सा नहीं थी।

25 regression  interaction 

मैं थोड़ा भ्रमित हूँ अगर एक सांख्यिकीय मॉडल में एक स्वतंत्र चर (जिसे भविष्यवक्ता या सुविधा भी कहा जाता है), उदाहरण के लिए, रैखिक प्रतिगमन में , एक यादृच्छिक चर है?एक्सXXY= β0+ β1एक्सY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1 X

25 regression  random-variable  experiment-design  predictor 

एसवीएम के सभी उदाहरण वर्गीकरण से संबंधित हैं। मुझे समझ में नहीं आता है कि प्रतिगमन के लिए एक एसवीएम (सपोर्ट वेक्टर रेजिस्टर) का उपयोग प्रतिगमन में कैसे किया जा सकता है। मेरी समझ से, एक एसवीएम अधिकतम हाइपरप्लेन को खोजने के लिए दो वर्गों के बीच के अंतर को …

25 regression  svm 

मशीन लर्निंग (एमएल) रैखिक और लॉजिस्टिक रिग्रेशन तकनीकों का भारी उपयोग करता है। यह भी सुविधा इंजीनियरिंग तकनीक (पर निर्भर करता है feature transform, kernel, आदि)। क्यों है कुछ भी नहीं के बारे में variable transformation(उदाहरण के लिए power transformation) एमएल में उल्लेख किया है? (उदाहरण के लिए, मैं कभी …

24 regression  machine-learning  data-transformation 

मैं वर्तमान में R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection में Twitter के AnomalyDetection का उपयोग कर रहा हूं । यह एल्गोरिथ्म सीज़न के साथ डेटा के लिए समय श्रृंखला विसंगति का पता लगाता है। प्रश्न: क्या इसके समान कोई अन्य एल्गोरिदम हैं (मौसमी के लिए नियंत्रण कोई फर्क नहीं पड़ता)? मैं अपने डेटा पर …

24 r  regression  time-series  anomaly-detection