প্রশ্ন ট্যাগ «linear-model»

আমি কল্পনা করতে পারি যে একটি চলকটির উপর বৃহত্তর গুণফল, মডেলটির সেই মাত্রায় "সুইং" করার ক্ষমতা আরও বেশি, শব্দের সাথে মানিয়ে যাওয়ার আরও একটি সুযোগ সরবরাহ করে। যদিও আমি মনে করি যে মডেল এবং বড় সহগের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে আমি যুক্তিসঙ্গত ধারণা পেয়েছি, তবে কেন তারা ওভারফিট মডেলগুলিতে ঘটে তা …

33 regression  variance  linear-model  bias  regularization 

আমি ম্যাট্রিক্স এ এর ​​প্রতিটি কলামের বিরুদ্ধে একটি ভেক্টর বিকে পুনরায় চাপিয়ে দিতে চাই, যদি কোনও অনুপস্থিত তথ্য না পাওয়া যায় তবে এটি তুচ্ছ, তবে যদি ম্যাট্রিক্স এ-তে অনুপস্থিত মান রয়েছে, তবে এ এর ​​বিরুদ্ধে আমার প্রতিরোধকে কেবল সারি অন্তর্ভুক্ত করতে বাধ্য করা হবে যেখানে সমস্ত মান উপস্থিত থাকে (ডিফল্ট …

32 r  missing-data  linear-model 

আমি কোর্সেরা উপাদান ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং শেখার চেষ্টা করছিলাম । এই বক্তৃতায় অ্যান্ড্রু এনজি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলের সহগগুলি খুঁজে পেতে গ্রেডিয়েন্ট বংশদ্ভুত অ্যালগরিদম ব্যবহার করে যা ত্রুটি ফাংশন (ব্যয় ফাংশন) হ্রাস করবে। লিনিয়ার রিগ্রেশন জন্য, আমাদের কি গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূত দরকার? দেখে মনে হচ্ছে যে আমি ত্রুটিযুক্তভাবে ত্রুটি ফাংশনটিকে আলাদা …

31 regression  machine-learning  linear-model  gradient-descent 

রৈখিক রিগ্রেশনের ক্ষেত্রে সহজ সালে y=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1x , আপনি অন্তত বর্গ মূল্নির্ধারক আহরণ করতে β 1 = Σ ( এক্স আমি - ˉ এক্স ) ( Y আমি - ˉ Y )β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar x)^2} যেমন আপনাকে জানতে হবে হবে না β 0অনুমান করার জন্যβ^0β^0\hat\beta_0β^1β^1\hat\beta_1 ধরুন আমি y=β1x1+β2x2y=β1x1+β2x2y=\beta_1x_1+\beta_2x_2 , কিভাবে আমি …

30 regression  multiple-regression  generalized-linear-model  linear-model 

আমি আমার সমস্যাটি একটি উদাহরণ দিয়ে ব্যাখ্যা করব। ধরুন আপনি কোনও ব্যক্তির আয়ের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চান এমন কয়েকটি বৈশিষ্ট্য দেওয়া হয়েছে: {বয়স, লিঙ্গ, দেশ, অঞ্চল, শহর} আপনার মতো প্রশিক্ষণ ডেটাসেট রয়েছে train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

পটভূমি ধরা যাক, আমাদের কাছে একটি সাধারণ সর্বনিম্ন স্কোয়ার্স মডেল রয়েছে যেখানে আমাদের রিগ্রেশন মডেলটিতে টটky = এক্স β+ + εY=এক্সβ+ +ε\mathbf{y}=\mathbf{X}\mathbf{\beta} + \mathbf{\epsilon} যেখানে একটি হল কোফিসিয়েন্টস এর ভেক্টর, হয় নকশা ম্যাট্রিক্স দ্বারা সংজ্ঞায়িতββ\mathbf{\beta}(k×1)(k×1)(k\times1)Xএক্স\mathbf{X} X=⎛⎝⎜⎜⎜⎜⎜⎜11⋮1x11x21xn1x12…⋱………x1(k−1)⋮⋮xn(k−1)⎞⎠⎟⎟⎟⎟⎟⎟X=(1x11x12…x1(k−1)1x21…⋮⋮⋱⋮1xn1……xn(k−1))\mathbf{X} = \begin{pmatrix} 1 & x_{11} & x_{12} & \dots & x_{1\;(k-1)} \\ 1 & …

29 regression  linear-model  least-squares  t-distribution 

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 

আমার সুরক্ষা ফেরতের একটি পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স রয়েছে যার নির্ধারকটি শূন্য। (এটি নমুনা পারস্পরিক সম্পর্ক ম্যাট্রিক্স এবং সম্পর্কিত কোভেরিয়েন্স ম্যাট্রিক্সের তাত্ত্বিকভাবে ইতিবাচক সুনির্দিষ্ট হওয়া উচিত বলে কিছুটা অবাক করার মতো বিষয় রয়েছে)) আমার হাইপোথিসিসটি হ'ল কমপক্ষে একটি সুরক্ষা অন্যান্য সিকিওরিটির উপর নির্ভর করে dependent আর-তে এমন কোনও ফাংশন রয়েছে যা …

26 r  correlation  pca  linear-model  svd 

এটি আমার প্রথম পোস্ট, তাই আমি যদি কিছু মান অনুসরণ না করি তবে দয়া করে এটি আমার উপরে সহজ করে নিন! আমি আমার প্রশ্নের জন্য একটি অনুসন্ধান করেছি এবং কিছুই আসেনি। আমার প্রশ্নটি সাধারণত রৈখিক মডেলিং (জিএলএম) এবং জেনারেলাইজড লিনিয়ার মডেলিং (জিজেডএলএম) এর মধ্যে ব্যবহারিক পার্থক্যের আশেপাশে সম্পর্কিত। আমার ক্ষেত্রে …

25 modeling  linear-model 

লসোর জন্য বিভিন্ন বাস্তবায়ন সফ্টওয়্যার উপলব্ধ । আমি বিভিন্ন ফোরামে বায়সিয়ান অ্যাপ্রোচ বনাম ঘন ঘনবাদী পদ্ধতির বিষয়ে অনেক আলোচনা জানি। আমার প্রশ্নটি লাসোর সাথে খুব নির্দিষ্ট - নিয়মিত ল্যাসো বনাম বায়সিয়ান লাসোর পার্থক্য বা সুবিধা কী কী ? প্যাকেজে বাস্তবায়নের দুটি উদাহরণ এখানে রয়েছে: # just example data set.seed(1233) X …

24 r  machine-learning  linear-model  lasso 

আর-তে লিনিয়ার-মিশ্র মডেলগুলি সম্পর্কে একটি প্রশ্নের পূর্ববর্তী হিসাবে এবং প্রাথমিক / মধ্যবর্তী পরিসংখ্যান আফিকোনাডোর জন্য একটি রেফারেন্স হিসাবে ভাগ করার জন্য, আমি "ম্যানুয়াল" গণনার সাথে জড়িত পদক্ষেপগুলিকে একটি স্বাধীন "প্রশ্নোত্তর ও এ-স্টাইল" হিসাবে পোস্ট করার সিদ্ধান্ত নিয়েছি একটি সাধারণ রৈখিক প্রতিরোধের সহগ এবং পূর্বাভাসিত মান। উদাহরণটি আর-ইন-বিল্ট ডেটাসেটের সাথে রয়েছে, …

22 r  regression  linear-model  lm 

আমি একটি রৈখিক মডেল (এলএম) ফিট করতে চাই যেখানে অবশিষ্টাংশগুলি সুস্পষ্টভাবে বর্ণনামূলক ভেরিয়েবলের উপর নির্ভরশীল। আমি যেভাবে এটি করতে জানি তা হ'ল গামা পরিবারের সাথে বৈচিত্র্যকে মডেল করার জন্য গ্ল্যাম ব্যবহার করে এবং তারপরে এলএম ফাংশনের ওজনের মধ্যে এটির বিপরীতমুখীকরণ করা (উদাহরণ: http://nitro.biosci.arizona.edu/r/chapter31 .pdf ) আমি ভাবছিলাম: এটাই কি একমাত্র …

22 r  generalized-linear-model  linear-model  heteroscedasticity  gamlss 

(আপডেট: আমি এর আরও গভীর দিকে ডাইভ করেছিলাম এবং ফলাফলগুলি এখানে পোস্ট করেছি ) নামযুক্ত পরিসংখ্যান পরীক্ষার তালিকা বিশাল। অনেকগুলি সাধারণ পরীক্ষাগুলি সরল রৈখিক মডেলগুলির উপর নির্ভর করে নির্ভর করে, উদাহরণস্বরূপ, এক-নমুনা টি-টেস্টটি কেবল y = β + ε যা নাল মডেলের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করা হয় y = μ + …

22 regression  correlation  anova  t-test  linear-model 

রৈখিক প্রতিরোধের অনুমানগুলি কী তা নিয়ে আমি কিছুটা বিভ্রান্ত। এখনও পর্যন্ত আমি যাচাই করেছি কিনা: সমস্ত ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের সাথে রৈখিকভাবে সম্পর্কযুক্ত। (এটি ছিল) ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে কোনও মিল ছিল। (সামান্য তাত্পর্য ছিল)। আমার মডেলের ডেটাপয়েন্টগুলির কুকের দূরত্ব 1 এর নীচে (এটি হ'ল, সমস্ত দূরত্ব 0.4 এর নীচে, সুতরাং …

22 linear-model  residuals  assumptions  normality-assumption 

লক । এই প্রশ্নটি এবং এর উত্তরগুলি লক করা আছে কারণ প্রশ্নটি অফ-টপিক তবে historicalতিহাসিক তাত্পর্যপূর্ণ। এটি বর্তমানে নতুন উত্তর বা মিথস্ক্রিয়া গ্রহণ করছে না। আমি আর একটি রৈখিক মডেল তৈরি করেছি: mod = lm(train_y ~ train_x)। আমি এটিকে X এর একটি তালিকা পাস করতে এবং এর পূর্বাভাস / অনুমান …

21 r  forecasting  linear-model