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कई स्वतंत्र चर में से महत्वपूर्ण भविष्यवाणियों का पता लगाना
दो गैर-अतिव्यापी आबादी (रोगियों और स्वस्थ, कुल ) के एक डेटासेट में मैं निरंतर आश्रित चर के लिए महत्वपूर्ण ( स्वतंत्र चर में से) महत्वपूर्ण भविष्यवाणियां खोजना चाहता हूं । भविष्यवक्ताओं के बीच सहसंबंध मौजूद है। मुझे यह पता लगाने में दिलचस्पी है कि क्या भविष्यवाणियों में से कोई भी …

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मेथिलिकरण डेटा (पी >> एन) पर ग्लमैनेट के साथ फ़ीचर चयन और मॉडल
मैं उन प्रासंगिक विशेषताओं का चयन करने के लिए GLM और इलास्टिक नेट का उपयोग करना चाहूंगा + एक रेखीय प्रतिगमन मॉडल का निर्माण (यानी, भविष्यवाणी और समझ दोनों, इसलिए अपेक्षाकृत कुछ मापदंडों के साथ छोड़ दिया जाना बेहतर होगा)। आउटपुट निरंतर है। यह प्रति मामलों में जीन है । …

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क्या कोई (सैद्धांतिक रूप से) वजन से कम प्रशिक्षण नमूनों के साथ एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित कर सकता है?
सबसे पहले: मुझे पता है, एक तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक सामान्य आकार का कोई नमूना नहीं है। यह कार्य की जटिलता, डेटा में शोर और इतने पर जैसे कई कारकों पर निर्भर करता है। और मेरे पास जितने अधिक प्रशिक्षण नमूने होंगे, उतना ही बेहतर मेरा …

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समीकरणों की एक पूर्व निर्धारित प्रणाली के लिए रिज प्रतिगमन लागू करना?
जब , तो कम से कम वर्गों की समस्या जो के मान पर एक गोलाकार प्रतिबंध लगाती है, उसे लिखा जा सकता है एक अतिव्यापी प्रणाली के लिए। \ | \ cdot \ | _2 एक वेक्टर का यूक्लिडियन मानदंड है।y=Xβ+ey=Xβ+ey = X\beta + eδδ\deltaββ\betamin ∥y−Xβ∥22s.t. ∥β∥22≤δ2min⁡ ‖y−Xβ‖22s.t.⁡ ‖β‖22≤δ2\begin{equation} \begin{array} …
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