regression पर टैग किए गए जवाब

कंप्रेस्ड सेंसिंग में, एक प्रमेय गारंटी है कि में एक अद्वितीय विरल समाधान है c (अधिक विवरण के लिए परिशिष्ट देखें)।argmin∥c∥1subject to y=Xcargmin‖c‖1subject to y=Xc\text{argmin} \Vert c \Vert_1\\ \text{subject to } y = Xc ccc क्या लैस्सो के लिए एक समान प्रमेय है? यदि ऐसा कोई प्रमेय है, तो न …

12 regression  self-study  feature-selection  lasso  regularization 

मैं नकारात्मक रिज प्रतिगमन के बारे में साहित्य की तलाश कर रहा हूं । संक्षेप में, यह नकारात्मक का उपयोग कर रैखिक रिज प्रतिगमन का सामान्यीकरण है :λλ\lambda आकलनकर्ता सूत्र में β = ( एक्स ⊤ एक्स + λ मैं ) - 1 एक्स ⊤ y । सकारात्मक मामले का …

12 regression  regularization  ridge-regression 

यहाँ एक छोटा सा उदाहरण है: MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) अब इसके साथ base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.0500 0.8738 3.491 0.0732 …

12 r  regression  p-value  linear-model 

मैं "रेगुलर लर्निंग" सेटिंग में रेगुलर मशीन लर्निंग एनालिसिस और लीनियर रिग्रेशन में लीनियर रिग्रेशन में अंतर जानना चाहता हूं। गहरी लर्निंग सेटिंग में रेखीय प्रतिगमन के लिए कौन से एल्गोरिदम का उपयोग किया जाता है।

12 regression  machine-learning  deep-learning 

मशीन लर्निंग (प्रतिगमन समस्याओं के लिए) में, मैं अक्सर मीन-स्क्वेर्ड-एरर (MSE) या मीन-एब्सोल्यूट-एरर (MAE) को कम से कम करने के लिए एरर फंक्शन के रूप में उपयोग किया जाता है (साथ ही रेगुलराइजेशन टर्म)। मैं सोच रहा हूँ कि क्या ऐसी परिस्थितियाँ हैं जहाँ सहसंबंध गुणांक का उपयोग करना अधिक …

12 regression  machine-learning  svm  optimization  deep-learning 

जनसांख्यिकी और सेवा से यात्रा की गणना करने की कोशिश कर रहा है। डेटा बहुत तिरछा है। हिस्टोग्राम: qq भूखंड (बाएं लॉग है): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) cityऔर serviceकारक चर हैं। मुझे सभी चर के लिए कम p मान मिलता है, लेकिन मुझे .05 का निम्न r-squared भी …

12 regression  multiple-regression  predictive-models  exponential  qq-plot 

जब पेड़ों पर निर्णय लेने की बात आती है, तो क्या अनुमानित मूल्य प्रशिक्षण डेटा की सीमा के बाहर हो सकता है? उदाहरण के लिए, यदि प्रशिक्षण डेटा लक्ष्य श्रेणी की रेंज 0-100 है, जब मैं अपना मॉडल तैयार करता हूं और इसे किसी और चीज पर लागू करता हूं, …

12 regression  predictive-models  random-forest  cart 

समय श्रृंखला विश्लेषण को मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (रैखिक प्रतिगमन के विपरीत) क्यों नहीं माना जाता है। प्रतिगमन और समय श्रृंखला विश्लेषण दोनों पूर्वानुमान विधियां हैं। तो उनमें से एक को एक लर्निंग एल्गोरिदम क्यों माना जाता है लेकिन दूसरे को नहीं?

12 regression  machine-learning  time-series  terminology 

निम्नलिखित mtcarsडेटासेट से बनाया गया एक मॉडल है : > ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars) Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes Obs 32 LR chi2 60.64 R2 0.850 sigma 2.4588 d.f. 3 R2 adj 0.834 d.f. 28 Pr(> …

12 regression  multiple-regression  r-squared 

इस पृष्ठ के उदाहरणों से पता चलता है कि साधारण प्रतिगमन बाहरी तौर पर प्रभावित होता है और इसे मजबूत प्रतिगमन की तकनीकों से दूर किया जा सकता है: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ । मेरा मानना ​​है कि lmrob और ltsReg अन्य मजबूत प्रतिगमन तकनीकें हैं। साधारण प्रतिगमन (lm) करने के बजाय हर …

12 regression  multiple-regression  robust 

डेटा से व्याख्यान श्रृंखला लर्निंग में , प्रोफेसर का उल्लेख है कि वीसी आयाम मॉडल जटिलता को मापता है कि किसी दिए गए मॉडल कितने बिंदुओं को चकनाचूर कर सकता है। तो यह वर्गीकरण मॉडल के लिए पूरी तरह से अच्छी तरह से काम करता है, जहां हम एन बिंदुओं …

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ओवरफिटिंग से बचने के लिए लोग रेगुलराइजेशन टर्म (मॉडल के मापदंडों के वर्ग योग के समानुपातिक) को रेगुलराइजेशन पैरामीटर के साथ लीनियर रिग्रेशन की लागत फ़ंक्शन के साथ जोड़ते हैं । इस पैरामीटर है λ एक lagrange गुणक के रूप में एक ही? तो क्या लैगेंज मल्टीप्लायर की विधि के …

12 regression  optimization  regularization 

क्या कोई मिश्रित मॉडल और रेखीय प्रतिगमन विश्लेषण के बीच अंतर बता सकता है? (मेरे पास आँकड़ों का बहुत सीमित ज्ञान है।)

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मेरे पास डेटा है जिसके लिए मैंने स्पीयरमैन सहसंबंध की गणना की और इसे प्रकाशन के लिए कल्पना करना चाहता हूं। निर्भर चर को रैंक किया गया है, स्वतंत्र चर नहीं है। जो मैं कल्पना करना चाहता हूं वह वास्तविक ढलान की तुलना में सामान्य प्रवृत्ति है, इसलिए मैंने स्वतंत्र …

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मैं एक मॉडल को कई स्तरों के साथ फिट करता हूं और उस मॉडल को फिट करने के लिए आर को वास्तव में लंबा समय लगता है। ऐसा क्यों है? उदाहरण के लिए, यदि मैं खिलाड़ियों के वेतन की भविष्यवाणी करने के लिए एक प्रतिगमन फिट बैठता हूं, और सभी …

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