প্রশ্ন ট্যাগ «linear»

পিসিএ একটি লিনিয়ার পদ্ধতি হিসাবে বিবেচিত হয়, তবে: পি সি এ (এক্স) ≠ পি সি এ ( এক্স)1) + পি সি এ ( এক্স)2) + + ... + + পি সি একটি ( এক্সএন) ,PCA(X)≠PCA(X1)+PCA(X2)+…+PCA(Xn),\mathrm{PCA}(X)\neq \mathrm{PCA}(X_1)+\mathrm{PCA}(X_2)+\ldots+\mathrm{PCA}(X_n), যেখানে । এই বলতে চাই যে eigenvectors ডেটার উপর PCAs দ্বারা প্রাপ্ত ম্যাট্রিক্স হয় …

35 pca  linear 

ডিসিশন স্টাম্প একটি সিদ্ধান্ত গাছ যা কেবল একটি বিভাজন। এটি পিসওয়াস ফাংশন হিসাবেও লেখা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ধরুন একটি ভেক্টর, এবং প্রথম উপাদান , রিগ্রেশন সেটিংয়ে, কিছু সিদ্ধান্ত স্টাম্প হতে পারেxxxx1x1x_1xxx f(x)={35x1≤2x1>2f(x)={3x1≤25x1>2f(x)= \begin{cases} 3& x_1\leq 2 \\ 5 & x_1 > 2 \\ \end{cases} তবে এটি কি লিনিয়ার মডেল? হিসাবে …

19 machine-learning  cart  linear  boosting 

আমি Y এবং X1, X2 এর মধ্যে সম্পর্কের বর্ণনা দিতে একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করছি। তত্ত্ব থেকে আমি বুঝতে পেরেছিলাম যে একাধিক রিগ্রেশন Y এবং X এর প্রতিটি (Y এবং X1, Y এবং X2) এর মধ্যে রৈখিক সম্পর্ককে ধরে নিয়েছে। আমি এক্স এর কোনও রূপান্তর ব্যবহার করছি না সুতরাং, আমি …

16 regression  multiple-regression  python  linear 

রৈখিক মডেলের জন্য ওএলএস দ্রবণটি পরামিতিগুলির জন্য সর্বোত্তম রৈখিক নিরপেক্ষ अनुमानক সরবরাহ করে। অবশ্যই আমরা নিম্ন বৈকল্পিকের জন্য পক্ষপাতের সাথে ব্যবসা করতে পারি, যেমন রিজ রিগ্রেশন। তবে আমার প্রশ্নটি কোনও পক্ষপাতিত্ব না হওয়া সম্পর্কিত regarding কিছু অন্যান্য অনুমানক রয়েছে যা কিছুটা সাধারণভাবে ব্যবহৃত হয়, যা নিরপেক্ষ তবে ওএলএস অনুমান পরামিতিগুলির …

15 regression  least-squares  linear  unbiased-estimator  blue 

আমার প্রশ্নটি খুব সহজ: আমরা ত্রুটি শব্দটি লিনিয়ার রিগ্রেশন অনুমানের অনুসরণ করে এমন বিতরণ হিসাবে কেন সাধারণকে বেছে নিই? কেন আমরা অন্যকে ইউনিফর্ম, টি বা যাই হোক না কেন পছন্দ করি না?

15 regression  mathematical-statistics  normal-distribution  error  linear 

ধরা যাক আমাদের ইনপুট (প্রেডিকটার) এবং আউটপুট (প্রতিক্রিয়া) ডেটা পয়েন্ট এ, বি, সি, ডি, ই রয়েছে এবং আমরা পয়েন্টগুলির মধ্যে একটি লাইন ফিট করতে চাই। প্রশ্নটি চিত্রিত করার জন্য এটি একটি সাধারণ সমস্যা, তবে উচ্চতর মাত্রায়ও বাড়ানো যেতে পারে। সমস্যা বিবৃতি বর্তমানের সেরা ফিট বা অনুমানটি উপরের কৃষ্ণাঙ্গ রেখা দ্বারা …

14 regression  linear  fitting  cost-maximization 

আমি এটি বোঝাতে চাই যে মডেলটি পৃথক ডেটা পয়েন্টের পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে খারাপ তবে দৃ firm় প্রবণতা প্রতিষ্ঠা করেছে (উদাহরণস্বরূপ x যখন উপরে যায় তখন y উপরে যায়)।

14 regression  inference  r-squared  linear 

কেন লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং জেনারেলাইজড মডেলটির বেমানান অনুমান রয়েছে? লিনিয়ার রিগ্রেশন-এ, আমরা অনুমান করি যে অবশিষ্টাংশ আসে গাউসিয়ান রূপের অন্যান্য রিগ্রেশন (লজিস্টিক রিগ্রেশন, বিষ রিগ্রেশন) এ আমরা ধরে নিই যে প্রতিক্রিয়াটি কিছু বন্টন (দ্বিপদী, শিরা ইত্যাদি) তৈরি করে। কেন কখনও কখনও অনুমিত এবং অন্যান্য সময় সাড়া অনুমান? আমরা বিভিন্ন সম্পত্তি …

14 regression  generalized-linear-model  assumptions  linear 

নিম্নলিখিত শর্তগুলির লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রসঙ্গে আপনার অর্থের পার্থক্য সম্পর্কে আমি সত্যিই বিভ্রান্ত হয়েছি: চ পরিসংখ্যান স্কোয়ার অবশিষ্ট স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি আমি এই ওয়েবটিটি পেয়েছি যা রৈখিক প্রতিরোধের সাথে জড়িত বিভিন্ন পদগুলিতে আমাকে দুর্দান্ত অন্তর্দৃষ্টি দিয়েছে, তবে উপরে বর্ণিত শর্তগুলি দেখতে অনেকটা দেখতে (যতদূর আমি বুঝতে পারি)। আমি যা পড়েছি এবং কী …

14 linear-model  nonlinear-regression  linear  f-statistic 

প্রশ্নটি সোজাসুজি: ওয়াইয়ের সাথে আবদ্ধ এবং বিযুক্ত হয়ে গেলে লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করা কি উপযুক্ত (যেমন পরীক্ষার স্কোর 1 ~ 100, কিছু প্রাক-সংজ্ঞায়িত র‌্যাঙ্কিং 1 ~ 17)? এই ক্ষেত্রে, লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করা কি "ভাল নয়", বা এটি ব্যবহার করা সম্পূর্ণ ভুল?

14 regression  multiple-regression  least-squares  linear  bounds 

আমি জানি যে লিনিয়ার রিগ্রেশন এ রেসপন্স ভেরিয়েবল অবশ্যই অবিচ্ছিন্ন হতে পারে তবে কেন এটি এমন? আমি অনলাইনে এমন কিছু খুঁজে পাচ্ছি না যা ব্যাখ্যা করে যে আমি কেন প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের জন্য পৃথক ডেটা ব্যবহার করতে পারি না।

13 regression  linear 

সামান্য ব্যাকগ্রাউন্ড আমি রিগ্রেশন বিশ্লেষণের ব্যাখ্যার উপর কাজ করছি তবে আমি r, r স্কোয়ারড এবং অবশিষ্ট স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুততার অর্থ সম্পর্কে সত্যিই বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। আমি সংজ্ঞাগুলি জানি: Characterizations r একটি স্ক্যাটারপ্লোটে দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে রৈখিক সম্পর্কের শক্তি এবং দিকের পরিমাপ করে আর-স্কোয়ারটি ফিটেড রিগ্রেশন লাইনের সাথে ডেটা কতটা কাছাকাছি তার …

13 r  regression  regression-coefficients  linear  pearson-r 

আমি খুব বড় লিনিয়ার রিগ্রেশন সমস্যা নিয়ে কাজ করছি, ডেটা আকার এত বড় যে তাদের মেশিনগুলির একটি গোষ্ঠীতে সংরক্ষণ করতে হবে। সমস্ত নমুনা একক মেশিনের মেমোরিতে (এমনকি ডিস্কে) একত্রিত করতে এটি অনেক বড় হবে এই ডেটাগুলিকে রিগ্রেশন করার জন্য, আমি একটি সমান্তরাল পদ্ধতির কথা চিন্তা করছি, অর্থাত্, প্রতিটি পৃথক বাক্সে …

13 regression  linear  large-data 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি মতামত ভিত্তিক । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে পোস্টটি সম্পাদনা করে সত্য এবং উদ্ধৃতি দিয়ে উত্তর দেওয়া যায় । 2 বছর আগে বন্ধ । আমি বর্তমানে লিনিয়ার রিগ্রেশন ক্লাসে আছি, তবে আমি এই অনুভূতিটি কাঁপতে পারি …

12 regression  machine-learning  linear  teaching 

আমি মন্টগোমেরি, পেক এবং ভাইনিং দ্বারা লিনিয়ার রিগ্রেশন অ্যানালাইসিসের ভূমিকা ব্যবহার করে লিনিয়ার রিগ্রেশন শিখছি । আমি একটি ডেটা বিশ্লেষণ প্রকল্প চয়ন করতে চাই। আমার নির্বুদ্ধ ধারণা আছে যে লিনিয়ার রিগ্রেশন কেবল তখনই উপযুক্ত যখন ব্যাখ্যা করা যায় যে ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল এবং প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবলের মধ্যে লিনিয়ার ক্রিয়ামূলক সম্পর্ক রয়েছে বলে …

12 regression  data-transformation  model  linear  regression-strategies