প্রশ্ন ট্যাগ «lasso»

আমি কেবল কৌতূহল বোধ করি কেন সাধারণত কেবলমাত্র এল1L1L_1 এবং এল2L2L_2 নিয়মাবলী নিয়মিত হয়। এগুলি আরও ভাল কেন তার প্রমাণ রয়েছে?

36 lasso  regularization  ridge-regression 

আমি 50,000 এর বেশি ভেরিয়েবল সহ একটি মডেলের জন্য লাসো বা রিজ রিগ্রেশন ব্যবহার করতে চাই। আমি আর তে সফ্টওয়্যার প্যাকেজ ব্যবহার করে এটি করতে চাই the সংকীর্ণ প্যারামিটার ( ) কীভাবে অনুমান করতে পারি ?λλ\lambda সম্পাদনা: আমি এখানে পৌঁছতে পয়েন্টটি এখানে: set.seed (123) Y <- runif (1000) Xv <- …

36 r  lasso  ridge-regression  high-dimensional 

ইলাস্টিক নেট নিয়মিতকরণ কি সবসময়ই লাসো এবং রিজকে প্রাধান্য দেয় যেহেতু এই পদ্ধতির ত্রুটিগুলি সমাধান করার জন্য মনে হয়? অন্তর্দৃষ্টি কী এবং ইলাস্টিক জালের পিছনে গণিতটি কী?

35 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

আমি একটি সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার লার্নিং মেশিন লার্নিং, বিশেষত অ্যান্ড্রু এনগের মেশিন লার্নিং কোর্সের মাধ্যমে । নিয়মিতকরণের সাথে লিনিয়ার রিগ্রেশন অধ্যয়ন করার সময় , আমি এমন পদ পেয়েছি যা বিভ্রান্তিকর: এল 1 নিয়মিতকরণ বা এল 2 নিয়ন্ত্রণের সাথে রিগ্রেশন ফাঁস-দড়ি রিজ রিগ্রেশন সুতরাং আমার প্রশ্নগুলি: এল 1 নিয়মিতকরণের সাথে রিগ্রেশন কি …

33 regression  terminology  lasso  regularization  ridge-regression 

রিজ, লাসো এবং ইলাস্টিকনেট নিয়ন্ত্রণের পদ্ধতিগুলি কীভাবে তুলনা করতে পারে? তাদের সম্পর্কিত সুবিধা এবং অসুবিধাগুলি কী কী? যে কোনও ভাল প্রযুক্তিগত কাগজ, বা বক্তৃতা নোট পাশাপাশি প্রশংসা করা হবে।

33 references  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

লাসো রিগ্রেশন মডেল এবং অন্যান্য নিয়মিত মডেল যেখানে প্যারামিটারগুলি কেবল আংশিকভাবে সমীকরণে প্রবেশ করছে সেখানে এআইসি বা বিআইসির মান গণনা করা সম্ভব? একজন কীভাবে স্বাধীনতার ডিগ্রি নির্ধারণ করে? আমি প্যাকেজ glmnet()থেকে ফাংশনটির সাথে লাসো রিগ্রেশন মডেলগুলি ফিট করার জন্য আর ব্যবহার করছি glmnetএবং আমি কীভাবে কোনও মডেলের জন্য এআইসি এবং …

31 r  model-selection  lasso  aic  bic 

দ্রষ্টব্য: আমি জানি যে এল 1 এর বৈশিষ্ট্য নির্বাচনের সম্পত্তি রয়েছে। বৈশিষ্ট্য নির্বাচন সম্পূর্ণ অপ্রাসঙ্গিক হলে আমি কোনটি বেছে নেব তা বোঝার চেষ্টা করছি। কোন নিয়মিতকরণ (এল 1 বা এল 2) ব্যবহার করবেন তা কীভাবে সিদ্ধান্ত নেবেন? এল 1 / এল 2 নিয়মিতকরণের প্রতিটিের পক্ষে কী কী? L1 ব্যবহার করে …

30 regression  lasso  regularization  ridge-regression 

লাসো (এবং অন্যান্য মডেল নির্বাচন পদ্ধতি) এর জন্য ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের পুনরুদ্ধার করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। আমি যে সাধারণ সুপারিশটি অনুসরণ করি তা হ'ল অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলের জন্য 0 গড়, 1 স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি নরমালাইজেশন ব্যবহার করা। তবে ডমি নিয়ে কী করার আছে? উদাহরণস্বরূপ , একই (দুর্দান্ত) গ্রীষ্মের স্কুল থেকে কিছু প্রয়োগিত উদাহরণ যা আমি …

30 predictive-models  model-selection  lasso  standardization  multidimensional-scaling 

আমি বিভিন্ন কোভেরিয়েটসের সাথে এআরএমএক্স মডেলের ফিট করতে পূর্বাভাস প্যাকেজে অটো.রিমা () ফাংশনটি ব্যবহার করি । যাইহোক, আমার প্রায়শই নির্বাচন করতে প্রচুর পরিমাণে ভেরিয়েবল থাকে এবং সাধারণত একটি চূড়ান্ত মডেল থাকে যা সেগুলির একটি সাবসেট নিয়ে কাজ করে। পরিবর্তনশীল নির্বাচনের জন্য অ্যাড-হক কৌশলগুলি আমি পছন্দ করি না কারণ আমি মানব …

29 r  time-series  lasso  regularization  elastic-net 

লাসো সমস্যা এর বন্ধ ফর্ম সমাধান রয়েছে: \ বিটা_জ ^ {\ পাঠ্য {লাসো}} = \ ম্যাথ্রিম {sgn} (\ বিটা ^ {\ পাঠ্য {এলএস}} _ জে) (| \ বিটা_জ ^ {\ পাঠ্য {এলএস } | - \ আলফা) ^ + যদি এক্সের অরথনোরমাল কলাম থাকে। এটি এই থ্রেডে দেখানো হয়েছিল: বদ্ধ …

28 regression  lasso  regularization 

আমি Lassoরিগ্রেশন জাতীয় কিছু আগে ভেরিয়েবলকে মানীকরণের তিনটি প্রধান কারণ পড়েছি : 1) সহগের ব্যাখ্যা। 2) সংকোচনের পরবর্তী সহগ অনুমানের তুলনামূলক পরিমাণের দ্বারা গুণমানের গুরুত্বকে র‌্যাঙ্ক করার ক্ষমতা। 3) বাধা প্রয়োজন নেই। তবে আমি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়টি নিয়ে ভাবছি। আমাদের কী ভাবার কারণ আছে যে মডেলাইজেশনটি মডেলটির নমুনা সাধারণীকরণের বাইরে …

28 normalization  lasso  standardization  regularization  shrinkage 

আমি যখন জিএএম ব্যবহার করি তখন এটি আমাকে অবশিষ্ট ডিএফ (কোডের শেষ লাইন)। ওটার মানে কি? জিএএম উদাহরণ ছাড়িয়ে যান, সাধারণভাবে, স্বাধীনতার ডিগ্রির সংখ্যাটি একটি অ-পূর্ণসংখ্যার সংখ্যা হতে পারে?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.1470 …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

আমি রেফারেন্স একটি সংখ্যা পড়া আছে যে রিগ্রেশন প্যারামিটার ভেক্টর জন্য Lasso অনুমান এর অবর মোড সমতূল্য যাতে প্রতিটি জন্য পূর্বের বন্টন একটি ডবল সূচকীয় বণ্টনের (এছাড়াও Laplace বন্টন নামেও পরিচিত) হয়।BBBBBBBiBiB_i আমি এটি প্রমাণ করার চেষ্টা করে যাচ্ছি, কেউ কি বিশদটি প্রকাশ করতে পারেন?

27 regression  bayesian  lasso  prior  regularization 

আমি একবার লাসো দুবার ব্যবহার করার পদ্ধতি শুনেছি (ডাবল-লাসোর মতো) যেখানে আপনি ভেরিয়েবলের আসল সেটটিতে লাসো সঞ্চালন করেন, এস 1 বলুন, এস 2 নামক একটি স্পারস সেট পান এবং তারপরে সেট এস 3 পেতে লসো আবার সেট করুন। । এর জন্য কি কোনও পদ্ধতিগত পদ আছে? এছাড়াও, দুবার লাসো করার …

26 regression  lasso  regularization  shrinkage  lars 

লাসোর রিগ্রেশন ধরুন সেরা সমাধান (উদাহরণস্বরূপ ন্যূনতম পরীক্ষার ত্রুটি) k বৈশিষ্ট্যগুলি নির্বাচন করে, যাতে \ টুপি {\ বিটা} ^ {লাসো} = \ বাম (\ টুপি \ a বিটা _1 _1 _1 {লাসো}, \ টুপি \ বিটা} _2 ^ ss লাসো}, ..., \ টুপি \ \ বিটা _ কে ^ {লাসো}, …

26 regression  feature-selection  lasso  regularization