regression पर टैग किए गए जवाब

सवाल सीधा है: क्या वाई बाउंडेड और असतत होने पर रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करना उचित है (उदाहरण के लिए टेस्ट स्कोर 1 ~ 100, कुछ पूर्व-निर्धारित रैंकिंग 1 ~ 17)? इस मामले में, क्या रैखिक प्रतिगमन का उपयोग करना "अच्छा नहीं" है, या इसका उपयोग करना पूरी तरह से …

14 regression  multiple-regression  least-squares  linear  bounds 

क्या प्रति-प्रवेश लागत प्रतिगमन के संदर्भ में समझ में आता है (वर्गीकरण के विपरीत)? यदि हां, तो आप TensorFlow के माध्यम से एक खिलौना उदाहरण दे सकते हैं? यदि नहीं, तो क्यों नहीं? मैं माइकल नील्सन द्वारा न्यूरल नेटवर्क्स और डीप लर्निंग में क्रॉस-एंट्रोपी के बारे में पढ़ रहा था …

14 regression  entropy  tensorflow  cross-entropy 

में Kahneman और Deaton (2010) † , लेखकों निम्नलिखित लिखें:††^\dagger यह प्रतिगमन 0.67852 के मूल माध्य वर्ग त्रुटि (RMSE) के साथ 37% विचरण को स्पष्ट करता है। आउटलेर्स और अनुमानित आय रिपोर्ट को समाप्त करने के लिए, हमने टिप्पणियों को छोड़ दिया जिसमें लॉग इनकम और इसकी भविष्यवाणी के बीच …

13 regression  outliers 

मैं वर्तमान में एक समस्या पर काम कर रहा हूं जिसमें हमारे पास एक छोटा डेटासेट है और परिणाम पर एक उपचार के कारण प्रभाव में रुचि रखते हैं। मेरे सलाहकार ने मुझे प्रतिक्रिया के रूप में परिणाम के साथ प्रत्येक भविष्यवक्ता पर एक अविभाज्य प्रतिगमन करने का निर्देश दिया …

13 regression  multivariate-analysis  model-selection  causality  univariate 

यदि और दोनों को प्रभावित करने वाले छोड़े गए चर हैं तो पर का एक प्रतिगमन कारण नहीं हो सकता है । लेकिन नहीं छोड़ा गया चर और माप त्रुटि के लिए, एक प्रतिगमन कारण है? यही है, अगर हर संभव चर प्रतिगमन में शामिल है?yyyxxxxxxyyy

13 regression  bias  causality 

मैं सांख्यिकीय सीखने की किताब के तत्वों में सर्वश्रेष्ठ सबसे अच्छा चयन के बारे में पढ़ रहा हूं। अगर मेरे पास 3 भविष्यवाणियां हैं , तो मैं सबसेट बनाता हूं :x1,x2,x3x1,x2,x3x_1,x_2,x_323=823=82^3=8 कोई भविष्यवाणियों के साथ सबसेट साथ सबसेटx1x1x_1 साथ सबसेटx2x2x_2 भविष्यवक्ता साथ सबसेटx3x3x_3 भविष्यवाणियों के साथ सबसेटx1,x2x1,x2x_1,x_2 भविष्यवाणियों के साथx1,x3x1,x3x_1,x_3 …

13 regression  feature-selection  lasso  bias-variance-tradeoff 

हाल ही में, मुझे अर्थशास्त्र में कई पेपर पढ़ने पड़े (ऐसा क्षेत्र जिससे मैं बहुत परिचित नहीं हूं)। एक बात जो मैंने देखी है, वह यह है कि जब प्रतिक्रिया चर द्विआधारी होता है, तब भी ओएलएस का उपयोग करके लगाए गए रैखिक प्रतिगमन मॉडल सर्वव्यापी होते हैं। मेरा सवाल …

13 regression  logistic  econometrics 

मैं इस सवाल को बड़े पैमाने पर प्रतिगमन ( लिंक ) के बारे में पढ़ रहा था, जहां व्हीबर ने एक दिलचस्प बिंदु बताया है: "आपके द्वारा चलाए जाने वाले लगभग कोई भी सांख्यिकीय परीक्षण इतना शक्तिशाली होगा कि" महत्वपूर्ण "प्रभाव की पहचान करना लगभग सुनिश्चित हो जाएगा। आपको महत्व …

13 regression  statistical-significance 

एक मानदंड अद्वितीय है (कम से कम आंशिक रूप से) क्योंकि गैर-उत्तल और उत्तल के बीच की सीमा पर है। एक मानदंड 'सबसे विरल' उत्तल मानदंड (दाएं?) है।L1L1L_1p=1p=1p=1L1L1L_1 मैं समझता हूं कि यूक्लिडियन मानदंड की ज्यामिति में जड़ें हैं और इसकी स्पष्ट व्याख्या है जब आयामों में समान इकाइयां होती …

13 regression  regularization  sparse 

मुझे पता है कि रैखिक प्रतिगमन में प्रतिक्रिया चर निरंतर होना चाहिए लेकिन ऐसा क्यों है? मुझे ऐसा कुछ भी ऑनलाइन नहीं मिल रहा है जो यह बताता हो कि मैं प्रतिक्रिया चर के लिए असतत डेटा का उपयोग क्यों नहीं कर सकता।

13 regression  linear 

छोटी पृष्ठभूमि मैं प्रतिगमन विश्लेषण की व्याख्या पर काम कर रहा हूं, लेकिन मैं आर, आर स्क्वेर्ड और अवशिष्ट मानक विचलन के अर्थ के बारे में वास्तव में भ्रमित हूं। मुझे पता है परिभाषाएँ: चरित्र चित्रण आर एक स्कैल्पलॉट पर दो चर के बीच एक रैखिक संबंध की ताकत और …

13 r  regression  regression-coefficients  linear  pearson-r 

मशीन लर्निंग पर बिशप की किताब में, यह डेटा बिंदुओं के एक सेट में एक बहुपद समारोह की वक्र-फिटिंग की समस्या पर चर्चा करता है। बता दें कि M बहुपद का गुणनखंड है। यह बताता है कि हम देखते हैं कि, जैसा कि एम बढ़ता है, गुणांक का परिमाण आमतौर …

13 regression  least-squares  curve-fitting  polynomial 

यह देखते हुए दो यादृच्छिक चर और η हम गणना कर सकता है उनके "सहसंबंध गुणांक" ग , और इन दो यादृच्छिक चर के बीच सबसे अच्छा फिट की रेखा बनाती हैं। मेरा सवाल यह है कि क्यों?ξξ\xiηη\etaccc 1) यादृच्छिक चर, कर रहे हैं और η जो सबसे खराब संभव …

13 regression 

में वायुमंडलीय विज्ञान में सांख्यिकीय तरीकों , डैनियल विल्क्स नोट एकाधिक रेखीय प्रतीपगमन समस्याओं को जन्म दे सकता है कि अगर वहाँ भविष्यवक्ताओं के बीच बहुत मजबूत intercorrelations (3 संस्करण, पेज 559-560) कर रहे हैं: एक पैथोलॉजी जो कई रेखीय प्रतिगमन में हो सकती है, यह है कि मजबूत पारस्परिक …

13 regression  pca  bias 

एक शर्मनाक सरल सवाल है - लेकिन ऐसा लगता है कि यह पहले से वैधता पर नहीं पूछा गया है: प्रतिगमन मॉडल की परिभाषा क्या है? एक समर्थन प्रश्न भी, प्रतिगमन मॉडल क्या नहीं है? उत्तरार्द्ध के संबंध में, मुझे मुश्किल उदाहरणों में दिलचस्पी है जहां उत्तर तुरंत स्पष्ट नहीं …

13 regression  linear-model  model  terminology  definition