প্রশ্ন ট্যাগ «elastic-net»

L1- নিয়মিত লিনিয়ার রিগ্রেশন ফিটিংয়ের জন্য স্থানাঙ্ক বংশোদ্ভূত ব্যবহারের তুলনায় LARS [1] ব্যবহারের পক্ষে কি কি? আমি মূলত পারফরম্যান্সের দিকগুলিতে আগ্রহী (আমার সমস্যাগুলি Nকয়েক হাজার এবং p<20 এর মধ্যে থাকে) তবে তবে অন্য কোনও অন্তর্দৃষ্টিও প্রশংসা হবে। সম্পাদনা: যেহেতু আমি প্রশ্ন পোস্ট করেছি, চিএল ফ্রেডম্যান এট আল দ্বারা একটি কাগজ …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

দ্রষ্টব্য: এই প্রশ্নটি পুনরায় পোস্ট করা হয়েছে, কারণ আমার আগের প্রশ্নটি আইনি কারণে মুছে ফেলা হয়েছিল। আর- lmeএর nlmeপ্যাকেজ থেকে ফাংশনটির সাথে এসএএস থেকে প্রসকে মিক্সেড তুলনা করার সময় , আমি কিছু বরং বিভ্রান্তিকর পার্থক্যের উপর হোঁচট খেয়েছি। আরও সুনির্দিষ্টভাবে বলা যায় যে বিভিন্ন পরীক্ষায় স্বাধীনতার ডিগ্রিগুলির মধ্যে পার্থক্য রয়েছে …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

লিনিয়ার রিগ্রেশন সমস্যার জন্য এল 1 (লাসো) এবং / অথবা ইলাস্টিক নেট নিয়মিতকরণের জন্য স্থানাঙ্ক বংশোদ্ভুত ব্যবহারের জন্য কোনও ভাল কাগজপত্র বা বই রয়েছে কি?

12 regression  references  lasso  regularization  elastic-net 

রেফারেন্স বুক 1 , বই 2 এবং কাগজ অনুসারে । এটি উল্লেখ করা হয়েছে যে নিয়ন্ত্রিত রিগ্রেশন (রিজ, ল্যাসো এবং ইলাস্টিক নেট) এবং তাদের সীমাবদ্ধ সূত্রগুলির মধ্যে একটি সমতা রয়েছে। আমি ক্রস ভ্যালিডেটেড 1 এবং ক্রস ভ্যালিডেটেড 2 এর দিকেও নজর রেখেছি, তবে আমি কোনও পরিষ্কার উত্তর দেখতে পাচ্ছি না …

12 regression  optimization  lasso  ridge-regression  elastic-net 

রিজ রিগ্রেশন এবং লাসো সম্পর্কে আমার ইতিমধ্যে একটি ধারণা রয়েছে। লাসোর জন্য, এল 1 পেনাল্টি শব্দটি একটি বিচ্ছিন্ন সহগ ভেক্টর এনে দেবে, যা বৈশিষ্ট্য নির্বাচন পদ্ধতি হিসাবে দেখা যেতে পারে। তবে লাসোর জন্য কিছু সীমাবদ্ধতা রয়েছে। যদি বৈশিষ্ট্যগুলির উচ্চ সম্পর্ক থাকে তবে লাসো কেবল তাদের মধ্যে একটি নির্বাচন করবে। তদ্ব্যতীত, …

12 feature-selection  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

লাসো এবং অভিযোজিত লাসো দুটি ভিন্ন জিনিস, তাই না? (আমার কাছে, জরিমানাগুলি অন্যরকম দেখায়, তবে আমি কেবল কিছু মিস করছি কিনা তা যাচাই করে দেখছি)) আপনি যখন সাধারণত স্থিতিস্থাপক নেট সম্পর্কে কথা বলেন, বিশেষ ক্ষেত্রে লাসো বা অভিযোজক লাসো? আপনি আলফা = 1 বাছাই করে কোনটি গ্ল্যামনেট প্যাকেজটি করে? অভিযোজিত …

12 lasso  glmnet  elastic-net  oracle 

ElasticNetপাইথনে এবং glmnetআর একই ডাটা সেটে সাইকিট-লার্নের সাথে একটি ইলাস্টিক নেট মডেল লাগানো কিনা তা যাচাই করে দেখার চেষ্টা করেছেন ? আমি প্যারামিটারগুলির অনেকগুলি সংমিশ্রণ নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে যাচ্ছি (যেহেতু দুটি ফাংশন ডিফল্ট মানগুলির সাথে তারা তর্কিত স্থানে পৃথক হয়) এবং ডেটা স্কেলিং করে, তবে কিছুই দুটি ভাষার মধ্যে একই …

11 machine-learning  scikit-learn  glmnet  elastic-net 

বেশ কয়েকটি উত্তরে আমি দেখেছি ক্রসভিলেটেড ব্যবহারকারীরা ওপিকে লাসো, রিজ এবং ইলাস্টিক নেটে প্রাথমিক কাগজপত্র সন্ধান করার পরামর্শ দেয়। উত্তরোত্তর জন্য, লাসো, রিজ এবং ইলাস্টিক নেটগুলিতে সেমিনাল কী কাজ করে?

10 references  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

শিরোনাম অনুসারে, আমি লাইব্রেরি থেকে LBFGS অপ্টিমাইজার ব্যবহার করে গ্ল্যামনেট লিনিয়ার থেকে ফলাফলগুলি প্রতিলিপি করার চেষ্টা করছি lbfgs। এই অপটিমাইজারটি ততক্ষণ আমাদের বিচ্ছিন্নতা সম্পর্কে চিন্তা না করে একটি এল 1 নিয়ন্ত্রক পদ যুক্ত করতে দেয়, যতক্ষণ না আমাদের উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন (এল 1 নিয়ন্ত্রক শব্দটি ব্যতীত) উত্তল থাকে। মধ্যে ইলাস্টিক নেট …

10 r  regression  regularization  glmnet  elastic-net 

আমি ইলাস্টিক নেট সম্পর্কিত এই নিবন্ধটি পড়ছিলাম। তারা বলে যে তারা স্থিতিস্থাপক নেট ব্যবহার করে কারণ আমরা কেবল লাসো ব্যবহার করলে এটি ভবিষ্যতবাণীকারীদের মধ্যে কেবলমাত্র একটি ভবিষ্যদ্বাণীকে বেছে নিয়েছে যা অত্যন্ত সম্পর্কিত corre তবে আমরা যা চাই এটি তা নয়। আমি বোঝাতে চাইছি এটি বহুবিশ্বের সমস্যা থেকে আমাদের বাঁচায় এটি …

10 regression  lasso  elastic-net 

পেনালাইজড মডেলগুলি এমন মডেলগুলি অনুমান করতে ব্যবহার করা যেতে পারে যেখানে পরামিতিগুলির সংখ্যা নমুনার আকারের সমান বা তার চেয়েও বেশি বেশি is শ্রেণিবদ্ধ বা গণনা ডেটার বৃহত স্পার ছকগুলির লগ-লিনিয়ার মডেলগুলিতে এই পরিস্থিতি দেখা দিতে পারে। এই সেটিংগুলিতে প্রায়শই এমন ফ্যাক্টরের স্তরের সংমিশ্রণ করে টেবিলগুলি ধসে ফেলা বাঞ্ছনীয় বা সহায়ক …

10 categorical-data  lasso  elastic-net  log-linear  many-categories 

সুতরাং, আমার 16 টি ট্রায়াল রয়েছে যার মধ্যে আমি হামিং দূরত্ব ব্যবহার করে কোনও ব্যক্তিকে বায়োমেট্রিক বৈশিষ্ট্য থেকে প্রমাণীকরণের চেষ্টা করছি। আমার প্রান্তিকতা 3.5 এ সেট করা হয়েছে। আমার ডেটা নীচে রয়েছে এবং কেবল 1 টি পরীক্ষা সত্য পজিটিভ: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 …

9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction