প্রশ্ন ট্যাগ «logistic»

Http://www.johndcook.com/standard_deedia.html এ "নির্ভুলভাবে চলমান বৈকল্পিক গণনা" একটি কাগজ দেখায় যে কীভাবে চলমান গড়, বৈচিত্র এবং মানক বিচ্যুতিগুলি গণনা করা যায়। অ্যালগরিদমগুলি রয়েছে যেখানে প্রতিটি নতুন প্রশিক্ষণের রেকর্ড সরবরাহ করার সাথে সাথে লিনিয়ার বা লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের প্যারামিটারগুলি একইভাবে "গতিশীল" আপডেট করা যেতে পারে?

32 regression  logistic  online 

আমি একটি পরীক্ষামূলক ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছি। ডেটাতে চিকিত্সার ধরণ এবং দ্বিপদী ফলাফলের জোড়যুক্ত ভেক্টর রয়েছে: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... ফলাফল কলামে, 1 একটি সাফল্য এবং 0 ব্যর্থতা নির্দেশ করে। আমি চিকিত্সা ফলাফল উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তিত হয় তা খুঁজে বের করতে চাই। …

32 logistic  anova  binomial  experiment-design 

আমি বুঝতে চেষ্টা করছি যে এই দুটি গ্রন্থাগারের লজিস্টিক রিগ্রেশন থেকে আউটপুট কেন বিভিন্ন ফলাফল দেয়। আমি ইউসিএলএ ইড্রি টিউটোরিয়াল থেকে ডেটাसेट ব্যবহার করছি , এর admitউপর ভিত্তি করে ভবিষ্যদ্বাণী করা gre, gpaএবং rank। rankশ্রেণীবদ্ধ ভেরিয়েবল হিসাবে বিবেচনা করা হয়, সুতরাং এটি প্রথমে rank_1বাদ পড়ে দিয়ে ডামি ভেরিয়েবলে রূপান্তরিত হয় …

31 regression  logistic  python  scikit-learn  statsmodels 

এবং Take নিন এবং ধরুন আমরা লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে y প্রদত্ত x এর পূর্বাভাস দেওয়ার কাজটি মডেল করব। লজিস্টিক রিগ্রেশন সহগগুলি বন্ধ আকারে কখন লেখা যেতে পারে? Y ∈ { 0 , 1 }x∈{0,1}dx∈{0,1}dx \in \{0,1\}^dy∈{0,1}y∈{0,1}y \in \{0,1\} একটি উদাহরণ হ'ল আমরা যখন একটি স্যাচুরেটেড মডেল ব্যবহার করি। এটি …

31 logistic  generalized-linear-model 

লজিস্টিক রিগ্রেশন (এবং এটি অনুমান করা বিতরণ) এ ত্রুটির শব্দ বিদ্যমান কিনা তা নিয়ে আমি বিভিন্ন জায়গায় পড়েছি যে: কোনও ত্রুটি শর্ত বিদ্যমান নেই ত্রুটির শব্দটির দ্বি-দ্বি বিতরণ (প্রতিক্রিয়া ভেরিয়েবলের বিতরণ অনুসারে) রয়েছে ত্রুটি শব্দটির একটি লজিস্টিক বিতরণ রয়েছে কেউ দয়া করে স্পষ্ট করতে পারেন?

31 logistic  binomial  bernoulli-distribution  logistic-distribution 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন এর জন্য ক্ষতির ফাংশনের প্রায় দুটি সংস্করণ পড়েছি, এর মধ্যে কোনটি সঠিক এবং কেন? থেকে মেশিন লার্নিং , ঝু zh (চীনা ভাষায়), সঙ্গে :β=(w,b) and βTx=wTx+bβ=(w,b) and βTx=wTx+b\beta = (w, b)\text{ and }\beta^Tx=w^Tx +b l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln(1+eβTxi))(1)(1)l(β)=∑i=1m(−yiβTxi+ln⁡(1+eβTxi))l(\beta) = \sum\limits_{i=1}^{m}\Big(-y_i\beta^Tx_i+\ln(1+e^{\beta^Tx_i})\Big) \tag 1 আমার কলেজ কোর্স থেকে :zi=yif(xi)=yi(wTxi+b)zi=yif(xi)=yi(wTxi+b)z_i = y_if(x_i)=y_i(w^Tx_i + …

31 logistic  loss-functions 

আমি মেশিন লার্নিংয়ের বিষয়ে অ্যান্ড্রু এনজি'র বক্তৃতার নোটগুলি দিয়ে যাচ্ছি । নোটগুলি আমাদের লজিস্টিক রিগ্রেশন এবং তারপরে পারসেপ্ট্রনের সাথে পরিচয় করিয়ে দেয়। পারসেপ্ট্রন বর্ণনা করার সময়, নোটগুলি বলে যে আমরা কেবল লজিস্টিক রিগ্রেশন জন্য ব্যবহৃত থ্রেশহোল্ড ফাংশনটির সংজ্ঞা পরিবর্তন করেছি। এটি করার পরে, আমরা শ্রেণিবিন্যাসের জন্য পার্সেপট্রন মডেলটি ব্যবহার করতে …

30 regression  machine-learning  self-study  logistic  perceptron 

কেউ কি আমাকে বলতে পারেন কীভাবে 'রেসিডুয়ালাম বনাম লাগানো', 'সাধারণ কিউ-কিউ', 'স্কেল-লোকেশন', এবং 'রেসিডুয়ালগুলি বনাম লিভারেজ' প্লটগুলি কীভাবে ব্যাখ্যা করা যায়? আমি একটি দ্বিপদী জিএলএম ফিট করছি, এটি সংরক্ষণ এবং এরপরে এটি প্লট করছি।

30 r  logistic  data-visualization  generalized-linear-model  qq-plot 

আপনি যখন লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল থেকে কোনও উপযুক্ত মানটির পূর্বাভাস দেন, তখন স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটিগুলি কীভাবে গণনা করা হয়? আমি সংযুক্ত মানগুলির জন্য নয়, সহগের জন্য নয় (যার মধ্যে ফিশার্স তথ্য ম্যাট্রিক্স জড়িত)। আমি কেবলমাত্র কীভাবে নম্বরগুলি পেতে পারি তা খুঁজে পেয়েছি R(উদাহরণস্বরূপ, এখানে আর-সাহায্যে, বা এখানে স্ট্যাক ওভারফ্লোতে) তবে আমি …

29 r  regression  logistic  mathematical-statistics  references 

আকাইকে তথ্য মানদণ্ড (এআইসি) এবং সি-স্ট্যাটিস্টিক (আরওসি বক্ররেখার অধীনে অঞ্চল) দুটি লজিস্টিক রিগ্রেশন-এর জন্য উপযুক্ত মডেলের দুটি পদক্ষেপ। দুটি ব্যবস্থার ফলাফল সামঞ্জস্যপূর্ণ না হলে কী চলছে তা বোঝাতে আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি অনুমান করি যে তারা মডেল ফিটগুলির সামান্য বিভিন্ন দিক পরিমাপ করছে তবে এই নির্দিষ্ট দিকগুলি কী? আমার কাছে …

29 logistic  roc  aic  auc 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহারে কিছুটা নতুন, এবং আমার নীচের মূল্যবোধগুলির ব্যাখ্যাগুলির মধ্যে একটি বৈষম্য দ্বারা কিছুটা বিভ্রান্ত হয়েছি যা আমি ভেবেছিলাম একই হবে: বিস্মৃত বিটা মান বিটা মান ব্যবহার করে ফলাফলের সম্ভাবনা পূর্বাভাস। আমি যে মডেলটি ব্যবহার করছি তার একটি সরল সংস্করণ এখানে দেওয়া হয়েছে, যেখানে অপুষ্টি ও বীমা উভয় …

29 regression  logistic  interpretation  prediction  odds-ratio 

আমার কাছে ম্যাকফ্যাডেনের সিউডো আর-স্কোয়ার সহ 0.192 এর একটি বাইনারি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল রয়েছে যার নাম পেমেন্ট (1 = পেমেন্ট এবং 0 = কোনও অর্থ প্রদান নয়) রয়েছে with এই সিউডো আর-স্কোয়ারটির ব্যাখ্যা কী? এটি কি নেস্টেড মডেলগুলির জন্য তুলনামূলক তুলনা (যেমন একটি 6 ভেরিয়েবল মডেলের একটি ম্যাকফ্যাডেনের সিউডো আর-এর …

29 regression  self-study  logistic 

আমি কোর্সেরাতে মেশিন লার্নিং স্ট্যানফোর্ড কোর্স করছি। লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কিত অধ্যায়ে, ব্যয় কার্যকারিতাটি হ'ল: তারপরে, এটি এখানে উদ্ভূত: আমি ব্যয় ফাংশনের ডেরাইভেটিভ পাওয়ার চেষ্টা করেছি তবে আমি সম্পূর্ণ আলাদা কিছু পেয়েছি। কীভাবে ডেরাইভেটিভ প্রাপ্ত হয়? মধ্যস্থতাকারী পদক্ষেপগুলি কোনটি?

29 regression  logistic  gradient-descent  derivative 

লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটিকে কীভাবে উপভোগ করা সম্ভব? আমি একটি ভিডিও দেখেছি যে বলছে যে যদি আরওসি বক্ররেখার অধীনে আমার অঞ্চলটি 95% এর চেয়ে বেশি হয় তবে এটির খুব বেশি লাগানো সম্ভব তবে লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের চেয়ে বেশি মানা করা কি সম্ভব?

28 logistic  overfitting  regression-strategies 

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