প্রশ্ন ট্যাগ «discriminant-analysis»

আমি লিনিয়ার বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন মধ্যে পরিসংখ্যানগত পার্থক্য প্রায় আমার মাথা মোড়ানো চেষ্টা করছি । আমার বোধগম্যটি কি ঠিক যে, দুটি শ্রেণির শ্রেণিবদ্ধকরণ সমস্যার জন্য, এলডিএ দুটি সাধারণ ঘনত্বের ফাংশন (প্রতিটি শ্রেণীর জন্য একটি) পূর্বাভাস দেয় যা একটি লিনিয়ার সীমানা তৈরি করে যেখানে তারা ছেদ করে, যেখানে লজিস্টিক …

36 regression  logistic  classification  discriminant-analysis 

আমি scikit-learnমাত্রা হ্রাসের জন্য মেশিন লার্নিং লাইব্রেরি (পাইথন) থেকে লিনিয়ার ডিসক্রিমিনেন্ট অ্যানালাইসিস (এলডিএ) ব্যবহার করছিলাম এবং ফলাফলগুলি সম্পর্কে কিছুটা কৌতূহল ছিলাম। আমি এখন অবাক হয়ে যাচ্ছি যে এলডিএ scikit-learnকী করছে যাতে ফলাফলগুলি দেখতে আলাদা হয়, যেমন একটি ম্যানুয়াল পদ্ধতি বা একটি এলডিএ আর থেকে করা হয়েছিল। এখানে কেউ আমাকে কিছু …

26 python  scikit-learn  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  svd 

এই তিনটি বিশ্লেষণ কীভাবে ব্যবহার করতে হয় কেউ পার্থক্য ব্যাখ্যা করতে এবং নির্দিষ্ট উদাহরণ দিতে পারে? এলডিএ - লিনিয়ার বৈষম্য বিশ্লেষণ এফডিএ - ফিশারের বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ কিউডিএ - চতুর্ভুজ বৈষম্য বিশ্লেষণ আমি সর্বত্র অনুসন্ধান করেছি, তবে এই বিশ্লেষণগুলি কীভাবে ব্যবহৃত হয় এবং ডেটা গণনা করা হয় তা দেখতে প্রকৃত মানগুলির …

26 classification  discriminant-analysis 

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 …

26 pca  discriminant-analysis  partial-least-squares  canonical-correlation 

ধরুন আমার কাছে তত্ত্বাবধানের পরিসংখ্যান শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য একটি ডেটাসেট রয়েছে, যেমন, কোনও বয়েসের শ্রেণিবদ্ধের মাধ্যমে। এই ডেটাসেটে 20 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং আমি প্রিন্সিপাল কম্পোনেন্ট অ্যানালাইসিস (পিসিএ) এবং / অথবা লিনিয়ার ডিসক্রিমেন্ট্যান্ট অ্যানালাইসিস (এলডিএ) এর মতো মাত্রিক হ্রাস কৌশলগুলির মাধ্যমে এটি 2 টি বৈশিষ্ট্যে সিদ্ধ করতে চাই। উভয় কৌশলই ডেটাটিকে …

25 classification  pca  regularization  discriminant-analysis  overfitting 

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?

24 regression  logistic  discriminant-analysis  canonical-correlation  reduced-rank-regression 

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 …

20 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  canonical-correlation 

আমি একটি এলডিএ (লিনিয়ার বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ) প্লটটি পরিসংখ্যান শিক্ষার উপাদানগুলির সিদ্ধান্তের সীমানা সহ দেখেছি : আমি বুঝতে পারি যে ডেটাগুলি একটি নিম্ন-মাত্রিক উপ-স্পেসে প্রত্যাশিত। তবে আমি জানতে চাই যে আমরা কীভাবে মূল মাত্রায় সিদ্ধান্তের সীমানা পেয়েছি যেমন আমি সিদ্ধান্তের সীমাটি একটি নিম্ন-মাত্রিক উপ-স্পেসে উপস্থাপন করতে পারি (উপরের চিত্রের কালো রেখাগুলি …

19 r  references  discriminant-analysis 

বেশ কয়েকটি জায়গায় আমি দাবি দেখেছি যে মানোভা আনোভা প্লাস লিনিয়ার বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণ (এলডিএ) এর মতো, তবে এটি সর্বদা একটি হাত-দোলানো ধরণের হয়ে থাকে। আমি এটি ঠিক বোঝাতে চাইছি তা জানতে চাই । আমি মানোভা গণনার সমস্ত বিবরণ বর্ণনা করে বিভিন্ন পাঠ্যপুস্তকগুলি পেয়েছি, তবে স্ট্যাটিস্টিশিয়ান নয় এমন কারও কাছে অ্যাক্সেসযোগ্য …

18 anova  discriminant-analysis  manova 

91 পৃষ্ঠায় "পরিসংখ্যান শিক্ষার উপাদানগুলি" থেকে শব্দ রয়েছে: পি-ডাইমেনশনাল ইনপুট স্পেসের কে সেন্ট্রয়েডগুলি সর্বাধিক কে -1 মাত্রিক উপস্পেসে বিস্তৃত হয় এবং পি যদি কে এর চেয়ে অনেক বড় হয় তবে এটি মাত্রাটি যথেষ্ট পরিমাণে নেমে যাবে। আমার দুটি প্রশ্ন আছে: কেন পি-ডাইমেনশনাল ইনপুট স্পেসে থাকা কে সেন্ট্রয়েডগুলি সর্বাধিক কে -১ …

18 machine-learning  discriminant-analysis 

ইন R, আমি শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য ldaলাইব্রেরি থেকে ফাংশন ব্যবহার MASSকরি। আমি যেমন এলডিএ বুঝি, ইনপুট xএক্সxyyy লেবেল বরাদ্দ করা হবে , যা p(y|x)p(y|x)p(y|x) সর্বাধিক করে ? তবে আমি যখন মডেলটি ফিট করি, যেখানে x=(Lag1,Lag2)x=(Lag1,Lag2)x=(Lag1,Lag2)y=Direction,y=Direction,y=Direction, আমি আউটপুটটি বেশ বুঝতে পারি না lda, সম্পাদনা করুন: নীচে আউটপুট পুনরুত্পাদন করতে, প্রথম চালান: library(MASS) …

17 r  discriminant-analysis  inference 

আমি 8 টি শ্রেণির ডেটা সহ একটি বহু-শ্রেণীর এলডিএ শ্রেণিবদ্ধ প্রশিক্ষণ দিচ্ছি । প্রশিক্ষণ সম্পাদন করার সময়, আমি একটি সতর্কতা পেয়েছি: " ভেরিয়েবলগুলি কলাইনারি " আমি 90% এরও বেশি প্রশিক্ষণের যথাযথতা পাচ্ছি । আমি পাইথনে সাইকিটস-লার্ন লাইব্রেরিটি ব্যবহার করছি মাল্টি-ক্লাসের ডেটা ট্রেন এবং পরীক্ষা করি। আমিও পরীক্ষার যথাযথ নির্ভুলতা পাই …

16 machine-learning  classification  python  scikit-learn  discriminant-analysis 

আমি বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণের কিছু কৌশল পেয়েছি এবং সেগুলি সম্পর্কে আমার কাছে প্রশ্ন রয়েছে। তাই: যখন ক্লাসগুলি ভালভাবে পৃথক করা হয়, লজিস্টিক রিগ্রেশনের জন্য প্যারামিটারের অনুমানগুলি আশ্চর্যজনকভাবে অস্থির হয়। গুণাগুণগুলি অনন্ত যেতে পারে। এলডিএ এই সমস্যায় ভুগছে না। বৈশিষ্ট্যগুলির সংখ্যা যদি ছোট হয় এবং প্রতিটি শ্রেণীর মধ্যে পূর্বাভাসকারীদের বিতরণ প্রায় স্বাভাবিক …

16 regression  logistic  multivariate-analysis  discriminant-analysis 

বৈষম্যমূলক বিশ্লেষণে, নির্ভরশীল পরিবর্তনশীলটি শ্রেণিবদ্ধ, তবে আমি লিনিয়ার বৈষম্য বিশ্লেষণে স্বতন্ত্র পরিবর্তনশীল হিসাবে কিছু অন্যান্য ধারাবাহিক পরিবর্তনশীল (যেমন আবাসিক স্থিতি: গ্রামীণ, নগর) ব্যবহার করতে পারি?

15 logistic  categorical-data  discriminant-analysis  regression-strategies 

আমি পিসিএ এবং এলডিএ পদ্ধতিগুলির সাথে ফিড করছি এবং আমি একটি মুহূর্তে আটকা পড়েছি, আমার মনে হয় যে এটি এত সহজ যে আমি এটি দেখতে পাচ্ছি না that শ্রেণীর মধ্যে ( ) এবং মধ্য-শ্রেণীর ( ) স্ক্যাটার ম্যাট্রিকগুলি সংজ্ঞায়িত করা হয়:SWSWS_WSBSBS_B এসওয়াট= ∑i = 1সিΣt = 1এন( এক্সআমিটি- μআমি) ( …

14 discriminant-analysis