প্রশ্ন ট্যাগ «logistic»

আমার প্রশ্নটি হল: বিটা বিতরণ এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের সহগগুলির মধ্যে গাণিতিক সম্পর্ক কী ? উদাহরণস্বরূপ: লজিস্টিক (সিগময়েড) ফাংশন দ্বারা সরবরাহ করা হয়েছে f(x)=11+exp(−x)f(x)=11+exp⁡(−x)f(x) = \frac{1}{1+\exp(-x)} এবং এটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটিতে সম্ভাব্যতা মডেল করতে ব্যবহৃত হয়। যাক AAA একটি dichotomous হতে (0,1)(0,1)(0,1) রান ফলাফল এবং XXX একটি নকশা ম্যাট্রিক্স। লজিস্টিক …

16 regression  logistic  mathematical-statistics  beta-distribution 

চিত্র 1. লজিস্টিক ফাংশন চিত্র 2. সিগময়েড ফাংশন এটি কি আরও সাধারণ মানের সিগময়েড ফাংশনের মতো যেখানে আপনার উচ্চতর মান হতে পারে?

16 logistic 

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 

লিনিয়ার রিগ্রেশন (স্কোয়ার লস) এ, ম্যাট্রিক্স ব্যবহার করে আমাদের উদ্দেশ্যটির জন্য খুব সংক্ষিপ্ত স্বরলিপি রয়েছে minimize ∥Ax−b∥2minimize ‖Ax−b‖2\text{minimize}~~ \|Ax-b\|^2 যেখানে AAA হ'ল ডেটা ম্যাট্রিক্স, xxx হ'ল সহগুণ, এবং bbb এর প্রতিক্রিয়া। লজিস্টিক রিগ্রেশন উদ্দেশ্য জন্য ম্যাট্রিক্স স্বরলিপি আছে কি? আমি যে সমস্ত নোটেশন দেখেছি সেগুলি সমস্ত ডেটা পয়েন্টের সমষ্টি থেকে …

16 regression  logistic  linear-model  notation 

আমি আরএম তে গ্ল্যাম ব্যবহার করে একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করেছি I আমার দুটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল রয়েছে। আমি কীভাবে দুটি ভেরিয়েবলের স্ক্যাটার প্লটে আমার মডেলটির সিদ্ধান্তের সীমানা প্লট করতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, আমি কীভাবে এই চিত্রটি প্লট করতে পারি: http : //onlinecourses.sज्ञान.psu.edu/stat557/node/55 ধন্যবাদ।

16 r  logistic 

আমি মনে করি লজিস্টিক রিগ্রেশন-এ ফাংশনগুলি কীভাবে কাজ করে (বা সম্ভবত পুরোপুরি কেবল ফাংশন হয়) সে সম্পর্কে আমার কিছু মৌলিক বিভ্রান্তি রয়েছে। এটি কীভাবে h (x) ফাংশনটি চিত্রের বামদিকে প্রদর্শিত বাঁক তৈরি করে? আমি দেখতে পাচ্ছি যে এটি দুটি ভেরিয়েবলের প্লট তবে এর পরে এই দুটি ভেরিয়েবল (x1 এবং x2) …

15 logistic  data-visualization  function 

আমি lme4::glmer()দ্বিপদী জেনারেলাইজড মিশ্র মডেল (জিএলএমএম) এর উপর নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের সাথে ফিট করতে ব্যবহার করার চেষ্টা করছি যা বাইনারি নয়, তবে শূন্য এবং একের মধ্যে একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল। এই পরিবর্তনশীলটিকে কেউ সম্ভাবনা হিসাবে ভাবতে পারে; এটি আসলে হয় সম্ভাব্যতা হিসাবে প্রতিবেদন মানুষের বিষয় দ্বারা (একটি পরীক্ষা যে আমি সাহায্যের বিশ্লেষণ)। …

15 r  logistic  mixed-model  glmm  lme4-nlme 

আমি এর মাধ্যমে গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মেশিন অ্যালগরিদম নিয়ে পরীক্ষা করছি caret আর। প্যাকেজটির ing একটি ছোট কলেজ ভর্তি ডেটাসেট ব্যবহার করে, আমি নিম্নলিখিত কোডটি চালিয়েছি: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting …

15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

ধরা যাক আমাদের নিম্নলিখিত সমস্যাটি দেওয়া হয়েছে: ভবিষ্যদ্বাণী করুন কোন ক্লায়েন্টরা সম্ভবত আগামী 3 মাসের মধ্যে আমাদের দোকানে কেনা বন্ধ করবে। প্রতিটি ক্লায়েন্টের জন্য আমরা মাসটি জানি যখন কেউ আমাদের দোকানে কেনা শুরু করে এবং অতিরিক্তভাবে আমাদের মাসিক সামগ্রীতে অনেকগুলি আচরণগত বৈশিষ্ট্য রয়েছে। 'প্রবীণ' ক্লায়েন্ট পঞ্চাশ মাস ধরে কিনছেন; আসুন …

15 logistic  survival  cox-model 

আমি এই সমস্যাটি নিয়ে ভাবছিলাম বাইনারি ডেটা মডেলিংয়ের জন্য স্বাভাবিক লজিস্টিক ফাংশনটি হ'ল: তবে লগিট ফাংশনটি যা কোনও এস-আকৃতির বক্ররেখা, ডেটা মডেলিংয়ের জন্য সর্বদা সেরা? হতে পারে আপনার বিশ্বাস করার কারণ আছে যে আপনার ডেটা সাধারণ এস-আকৃতির বক্ররেখা অনুসরণ করে না তবে ডোমেনের সাথে একটি ভিন্ন ধরণের বক্ররেখা(0,1)log(p1−p)=β0+β1X1+β2X2+…log⁡(p1−p)=β0+β1X1+β2X2+… \log\left(\frac{p}{1-p}\right)=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\ldots (0,1)(0,1)(0,1) …

15 logistic  references  link-function 

আমার প্রকল্পে আমি বাইনারি শ্রেণিবদ্ধকরণ (1 বা 0) পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল তৈরি করতে চাই। আমার 15 টি ভেরিয়েবল রয়েছে যার মধ্যে 2 টি শ্রেণিবদ্ধ, বাকিগুলি ক্রমাগত এবং পৃথক পৃথক ভেরিয়েবলের মিশ্রণ। লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটি ফিট করার জন্য আমাকে এসভিএম, পার্সেপট্রন বা লিনিয়ার প্রোগ্রামিং ব্যবহার করে রৈখিক …

15 machine-learning  logistic  classification  svm  separation 

আমি আর-তে প্যাকেজ sklearnব্যবহার করে লজিস্টিক রিগ্রেশন লাইব্রেরি থেকে ফলাফলগুলি নকল করার চেষ্টা করছি glmnet। থেকে sklearnপণ্য সরবরাহ সংশ্লেষণ ডকুমেন্টেশন , এটা L2 শাস্তির অধীনে খরচ ফাংশন কমানোর জন্য চেষ্টা করছে minw,c12wTw+C∑i=1Nlog(exp(−yi(XTiডাব্লু + সি ) )+1)minw,c12wTw+ +সিΣআমি=1এনলগ⁡(মেপুঃ⁡(-Yআমি(এক্সআমিটিW+ +গ))+ +1)\min_{w,c} \frac12 w^Tw + C\sum_{i=1}^N \log(\exp(-y_i(X_i^Tw+c)) + 1) এর ভিগনেটগুলি থেকে glmnet, …

15 r  logistic  python  scikit-learn  glmnet 

আমি উদ্দেশ্য ফাংশন, এর চট আহরণ করা অসুবিধা আছে , লজিস্টিক প্রত্যাবৃত্তি যেখানে হল: l ( θ ) l ( θ ) = m ∑ i = 1 [ y আমি লগ ( এইচ θ ( এক্স i ) ) + ( 1 - y i ) লগ ( 1 …

15 logistic 

আমি সম্প্রতি ইমেলের মাধ্যমে নিম্নলিখিত প্রশ্নটি পেয়েছি। আমি নীচে একটি উত্তর পোস্ট করব, তবে অন্যেরা কী ভেবেছিল তা শুনতে আগ্রহী। আপনি কি লজিস্টিক রিগ্রেশনকে একটি নন-প্যারাম্যাট্রিক পরীক্ষা বলবেন? আমার বোধগম্যতা হল যে কেবলমাত্র পরীক্ষার অ-প্যারাম্যাট্রিকের লেবেল করা কারণ এটির ডেটা সাধারণত বিতরিত হয় না, অপর্যাপ্ত। অনুমানের অভাব নিয়ে এটি আরও …

15 hypothesis-testing  logistic  nonparametric 

নির্ভরশীল এবং স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল উভয় বাইনারি যেখানে লজিস্টিক রিগ্রেশন করা কি উপযুক্ত? উদাহরণস্বরূপ নির্ভরশীল ভেরিয়েবল 0 এবং 1 এবং পূর্বাভাসকরা বিপরীতে কোডযুক্ত ভেরিয়েবল -1 এবং 1?

15 logistic