ridge-regression पर टैग किए गए जवाब

प्राइमल , ड्यूल और कर्नेल रिज रिग्रेशन में क्या अंतर है ? लोग तीनों का उपयोग कर रहे हैं, और अलग-अलग स्रोतों में सभी द्वारा उपयोग किए जाने वाले अलग-अलग संकेतन के कारण मेरे लिए पालन करना मुश्किल है। तो क्या कोई मुझे सरल शब्दों में बता सकता है कि …

19 regression  kernel-trick  ridge-regression 

यह सवाल कि इस लास्सो प्लाट (ग्लमैनेट) से क्या निष्कर्ष निकलता है , लसो अनुमानक के लिए समाधान पथ प्रदर्शित करता है जो कि मोनोटोनिक नहीं है। यही है, कुछ ताबूत सिकुड़ने से पहले निरपेक्ष मूल्य में बढ़ते हैं। मैंने इन मॉडलों को कई अलग-अलग प्रकार के डेटा सेटों पर …

18 lasso  ridge-regression  elastic-net 

मैं अत्यधिक बहुस्तरीय डेटा पर रिज प्रतिगमन का उपयोग कर रहा हूं। ओएलएस के उपयोग से मुझे मल्टीकोलिनरिटी के कारण गुणांक पर बड़ी मानक त्रुटियां मिलती हैं। मैं जानता हूं कि रिज रिग्रेशन इस समस्या से निपटने का एक तरीका है, लेकिन रिज रिग्रेशन के सभी कार्यान्वयनों में जो मैंने …

18 standard-error  ridge-regression 

पाठ वर्गीकरण के लिए एक प्रयोग के दौरान, मैंने पाया कि रिज क्लासिफायर जनरेट करने वाले परिणाम लगातार उन क्लासिफायरों के बीच परीक्षणों को शीर्ष पर लाते हैं जो कि आमतौर पर एसवीएम, एनबी, केएनएन आदि जैसे टेक्स्ट माइनिंग कार्यों के लिए उल्लिखित हैं और लागू होते हैं, हालांकि, मैंने …

18 machine-learning  classification  text-mining  ridge-regression 

मैं पूर्वानुमान मॉडल (पूर्वाग्रह बनाम विचरण, ओवरफिटिंग को रोकने) के निर्माण के दौरान नियमितीकरण के लाभों के बारे में जानता हूं। लेकिन, मैं सोच रहा हूं कि क्या नियमितीकरण (लासो, रिज, इलास्टिक नेट) करना भी एक अच्छा विचार है, जब प्रतिगमन मॉडल का मुख्य उद्देश्य गुणांकों पर अनुमान है (यह …

18 inference  lasso  ridge-regression  elastic-net  selectiveinference 

LASSO और रिज जैसे दंडित प्रतिगमन अनुमानकों को कुछ पुजारियों के साथ बायेसियन अनुमानकों के अनुरूप कहा जाता है। मुझे लगता है (जैसा कि मैं बायेसियन आंकड़ों के बारे में पर्याप्त नहीं जानता हूं) कि एक निश्चित ट्यूनिंग पैरामीटर के लिए, पहले से एक ठोस मौजूद है। अब एक व्यक्तिवादी …

17 bayesian  lasso  ridge-regression 

मैं पायथन / सी मॉड्यूल में रिज रिग्रेशन लागू कर रहा हूं, और मैं इस "छोटी" समस्या को लेकर आया हूं। विचार यह है कि मैं और अधिक या कम समान अंतराल पर स्थित (जैसे स्वतंत्रता के प्रभावी डिग्री नमूने के लिए चाहते हैं "सांख्यिकीय लर्निंग के तत्वों" पृष्ठ पर …

17 ridge-regression 

मेरे पास 150 विशेषताओं का एक सेट है, और उनमें से कई एक-दूसरे के साथ अत्यधिक सहसंबद्ध हैं। मेरा लक्ष्य एक असतत चर के मूल्य का अनुमान लगाना है, जिसकी सीमा 1-8 है । मेरे नमूने का आकार 550 है , और मैं 10-गुना क्रॉस-सत्यापन का उपयोग कर रहा हूं …

17 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

एक मानक OLS प्रतिगमन समस्या पर विचार करें : मेरे पास _ और और मैं को कम करने के लिए ढूंढना चाहता हूं समाधान \ hat \ B = \ argmin_ \ B \ {L \} = (\ X ^ \ top \ X) ^ + \ X ^ \ …

16 regression  least-squares  ridge-regression 

LASSO प्रतिगमन की व्याख्या करते समय, एक हीरे और वृत्त का आरेख अक्सर उपयोग किया जाता है। ऐसा कहा जाता है कि क्योंकि LASSO में कसना का आकार एक हीरा है, इसलिए प्राप्त न्यूनतम वर्ग समाधान हीरे के कोने को छू सकता है जैसे कि यह कुछ चर के संकोचन …

16 regression  lasso  ridge-regression 

रिज रिग्रेशन का अनुमान एक रेखीय मॉडल में पैरामीटर by \ hat {\ boldsymbol \ Beta} _ \ lambda = (\ mathbff x ^ \ top \ mathbf X + \ lambda \ mathbf I) ^ {- 1} \ mathbf X ^ \ top \ mathbf y, जहां \ lambda …

16 regression  ridge-regression  shrinkage 

लासो या रिज रिग्रेशन में, एक संकोचन पैरामीटर को निर्दिष्ट करना होता है, जिसे अक्सर या द्वारा कहा जाता है । यह मान अक्सर क्रॉस सत्यापन के माध्यम से चुना जाता है प्रशिक्षण डेटा पर विभिन्न मूल्यों का एक गुच्छा की जाँच करके और देखने के लिए कि परीक्षण डेटा …

16 regression  lasso  regularization  ridge-regression  penalized 

इस साइट पर पहले से ही एक पोस्ट है जो एक ही मुद्दे के बारे में बात कर रही है: संकोचन क्यों काम करता है? लेकिन, उत्तर लोकप्रिय होने के बावजूद, मुझे विश्वास नहीं होता कि प्रश्न का सार वास्तव में संबोधित है। यह बहुत स्पष्ट है कि अनुमान में …

15 regularization  ridge-regression  shrinkage 

मैं रेखीय प्रतिगमन मॉडल में लेसो, रिज और इलास्टिक-नेट प्रकार के नियमितीकरण से अवगत हूं। सवाल: क्या यह (या एक समान) तरह का दंडात्मक अनुमान ARIMA मॉडलिंग (गैर-रिक्त एमए भाग के साथ) पर लागू किया जा सकता है? ARIMA मॉडल के निर्माण में, पहले से चयनित अधिकतम लैग ऑर्डर ( …

15 time-series  arima  lasso  regularization  ridge-regression 

मैं यह देखने की कोशिश कर रहा हूं कि रिज रिग्रेशन , LASSO , प्रिंसिपल कंपोनेंट रिग्रेशन (PCR), या आंशिक लिटर स्क्वेयर (PLS) ऐसी स्थिति में जाना चाहिए, जहां बड़ी संख्या में वैरिएबल / फीचर्स ( ppp ) और कम संख्या में सैंपल हों ( n<pn<pn n , अधिकांश समय …

15 regression  pca  lasso  ridge-regression  partial-least-squares