প্রশ্ন ট্যাগ «canonical-correlation»

4
কীভাবে ক্যানোনিকাল পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ করে (কী কী মূল উপাদান বিশ্লেষণ করে তার তুলনায়) কীভাবে কল্পনা করা যায়?
ক্যানোনিকাল পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ (সিসিএ) মূল উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) সম্পর্কিত একটি কৌশল। স্ক্যাটার প্লট ব্যবহার করে পিসিএ বা লিনিয়ার রিগ্রেশন শেখানো সহজ হলেও (গুগল চিত্র অনুসন্ধানে কয়েক হাজার উদাহরণ দেখুন), সিসিএর জন্য আমি তেমন একটি স্বজ্ঞাত দ্বি-মাত্রিক উদাহরণ দেখিনি। লিনিয়ার সিসিএ কীভাবে দৃষ্টিভঙ্গি দিয়ে ব্যাখ্যা করবে?

1
পিসিএ, এলডিএ, সিসিএ এবং পিএলএস
পিসিএ, এলডিএ, সিসিএ, এবং পিএলএস কীভাবে সম্পর্কিত? এগুলি সমস্ত "বর্ণালী" এবং লিনিয়ার বীজগণিত এবং খুব ভাল বোঝা বলে মনে হয় (তাদের চারপাশে নির্মিত 50+ বছরের তত্ত্বটি বলুন)। এগুলি খুব আলাদা জিনিসের জন্য ব্যবহৃত হয় (মাত্রিকতা হ্রাসের জন্য পিসিএ, শ্রেণিবিন্যাসের জন্য এলডিএ, রিগ্রেশনের জন্য পিএলএস) তবে তারা তাদের খুব ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত …

4
রিগ্রেশন এবং লিনিয়ার বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণের (এলডিএ) মধ্যে সম্পর্ক কী?
রিগ্রেশন এবং লিনিয়ার বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ (এলডিএ) এর মধ্যে কি সম্পর্ক রয়েছে? তাদের মিল এবং পার্থক্য কি? দুটি ক্লাস বা দুটি ক্লাসের বেশি হলে কী কোনও পার্থক্য রয়েছে?

1
এলডিএ, শ্রেণিবদ্ধকরণ কৌশল কীভাবে পিসিএর মতো মাত্রিকতা হ্রাস কৌশল হিসাবে কাজ করে
এই নিবন্ধে , লেখক রৈখিক বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণকে (এলডিএ) প্রধান উপাদান বিশ্লেষণের (পিসিএ) সাথে সংযুক্ত করেছেন। আমার সীমিত জ্ঞানের সাথে, আমি কীভাবে এলডিএ পিসিএর সাথে কিছুটা মিল হতে পারে তা অনুসরণ করতে পারছি না। আমি সবসময়ই ভেবে এসেছি যে এলডিএ হ'ল লজিস্টিক রিগ্রেশনের অনুরূপ শ্রেণিবদ্ধকরণ অ্যালগরিদমের একটি রূপ। আমি কীভাবে এলডিএ …

2
র‌্যাঙ্ক পারস্পরিক সম্পর্কের সাথে ক্যানোনিকাল পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ
ক্যানোনিকাল রিলেশনশিপ অ্যানালাইসিস (সিসিএ) লক্ষ্য দুটি সেট সেটগুলির রৈখিক সংমিশ্রণের স্বাভাবিক পিয়ারসন পণ্য-মুহুর্তের সম্পর্ক (অর্থাত্ লিনিয়ার পারস্পরিক সম্পর্ক) e এই খুব কেন আমরা ব্যবহার, উদাহরণস্বরূপ, Spearman- হয় - এখন, এটা সত্য যে এই পারস্পরিক সম্পর্কের সহগের সমিতির রৈখিক শুধুমাত্র পরিমাপ করে বিবেচনা বা Kendall- τ (রেঙ্ক) পারস্পরিক সম্পর্ক কোফিসিয়েন্টস যা …

1
এই ডেটাসেটের দু'টি অভিন্ন ডেটাসেটের মধ্যে পিসিএর সমান কি সিসিএ?
পঠন উইকিপিডিয়া ক্যানোনিকাল পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ সম্পর্কে (CCA) দুই র্যান্ডম ভেক্টরের জন্য এবং , আমি ভাবছিলাম যদি প্রধান উপাদান anslysis (পিসিএ) CCA যখন হিসাবে একই ?এক্সএক্সXওয়াইওয়াইYএক্স= ওয়াইএক্স=ওয়াইX=Y
আমাদের সাইট ব্যবহার করে, আপনি স্বীকার করেছেন যে আপনি আমাদের কুকি নীতি এবং গোপনীয়তা নীতিটি পড়েছেন এবং বুঝতে পেরেছেন ।
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.