প্রশ্ন ট্যাগ «penalized»

লাসো রিগ্রেশন সহগের সংখ্যাগুলি শূন্যের দিকে সঙ্কুচিত করে, এভাবে কার্যকরভাবে মডেল নির্বাচন সরবরাহ করে। আমি বিশ্বাস করি যে আমার ডেটাতে নামমাত্র এবং অবিচ্ছিন্ন সহকারীদের মধ্যে অর্থপূর্ণ মিথস্ক্রিয়া রয়েছে। অগত্যা, তবে সত্যিকারের মডেলটির 'মূল প্রভাবগুলি' অর্থবহ (শূন্য নয়)। সত্যিকারের মডেলটি অজানা বলে অবশ্যই আমি এটি জানি না। আমার উদ্দেশ্যগুলি হ'ল প্রকৃত …

25 machine-learning  lasso  glmnet  shrinkage  penalized 

এল 1 পেনালাইজড রিগ্রেশন (ওরফে লাসো) দুটি ফর্মুলেশনে উপস্থাপিত হয়। দুটি উদ্দেশ্যমূলক ফাংশনটি তারপরে দুটি পৃথক সূত্রগুলি সাপেক্ষে এবং এবং, equivalently কারুশ-কুহান-টকার (কেকেটি) শর্তাবলী ব্যবহার করে, প্রথম সূত্রের স্থিতিস্থাপকতা দ্বিতীয় সূত্রের গ্রেডিয়েন্ট গ্রহণ করা এবং এটি 0 এর সমান স্থাপনের সমান, এটি সহজেই পাওয়া যায় যা আমি খুঁজে পাই না …

20 regression  lasso  penalized 

Lasso বা শৈলশিরা রিগ্রেশনে, এক সংকোচন প্যারামিটার প্রায়ই ডাকা নির্দিষ্ট করতে হয়েছে বা α । এই মান প্রায়ই যা সেরা উদাঃ উৎপাদ প্রশিক্ষণ ডেটা এবং দেখে মান আলাদা একটি গুচ্ছ চেক করে ক্রস বৈধতা মাধ্যমে নির্বাচিত করা হয় আর 2 টেস্ট ডেটার উপর। মানগুলির পরিসীমাটি কোনটি পরীক্ষা করা উচিত? এটি …

16 regression  lasso  regularization  ridge-regression  penalized 

আমি বেশ কয়েকটি জায়গায় পড়েছি যে যখন কোনও মডেল লাসো ব্যবহার করে ফিট হয় তখন আর স্কয়ার্ড কোনও আদর্শ পরিমাপ নয়। তবে কেন তা ঠিক তা নিয়ে আমি পরিষ্কার নই । উপরন্তু, আপনি সেরা বিকল্প সুপারিশ করতে পারেন?

12 regression  lasso  r-squared  penalized 

আমি বিএসটিএস আর প্যাকেজ সম্পর্কে স্টিভেন স্কটের স্লাইডগুলি পড়ছি (আপনি সেগুলি এখানে পেতে পারেন: স্লাইডগুলি )। এক পর্যায়ে যখন স্ট্রাকচারাল টাইম সিরিজের মডেলটিতে অনেক রেজিস্ট্রারকে অন্তর্ভুক্ত করার বিষয়ে কথা বলার সময় তিনি রিগ্রেশন সহগের স্পাইক এবং স্ল্যাব প্রিয়ারদের পরিচয় করিয়ে দেন এবং বলেছিলেন যে দণ্ডিত পদ্ধতির তুলনায় এগুলি আরও ভাল। …

11 r  bayesian  feature-selection  penalized  bsts 

ধরুন আমি দুই estimators আছে বিটা 1 এবং β 2 যে একই প্যারামিটারের সামঞ্জস্যপূর্ণ estimators হয় β 0 এবং এই ধরনের যে √βˆ1β^1\widehat{\beta}_1βˆ2β^2\widehat{\beta}_2β0β0\beta_0n−−√(βˆ1−β0)→dN(0,V1),n−−√(βˆ2−β0)→dN(0,V2)n(β^1−β0)→dN(0,V1),n(β^2−β0)→dN(0,V2)\sqrt{n}(\widehat{\beta}_1 -\beta_0) \stackrel{d}\rightarrow \mathcal{N}(0, V_1), \quad \sqrt{n}(\widehat{\beta}_2 -\beta_0) \stackrel{d}\rightarrow \mathcal{N}(0, V_2) সঙ্গেV1≤V2V1≤V2V_1 \leq V_2পিএসডি অর্থে। সুতরাং, এসিম্পটোটিকভাবে β 1থেকে অধিক কার্যকরী β 2। এই দুটি অনুমানকারী বিভিন্ন ক্ষতি …

11 regression  ridge-regression  shrinkage  penalized 

আমার মনে একটি নির্দিষ্ট উদাহরণ বা কাজ নেই। আমি বি-স্প্লাইনগুলি ব্যবহারের ক্ষেত্রে কেবল নতুন এবং আমি রিগ্রেশন প্রসঙ্গে এই ফাংশনটির আরও ভাল ধারণা পেতে চাই। ধরা যাক আমরা প্রতিক্রিয়ার ভেরিয়েবল এবং কিছু ভবিষ্যদ্বাণী মধ্যে সম্পর্কটি মূল্যায়ন করতে চাই । ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে কয়েকটি সংখ্যাসূচক ভেরিয়েবলের পাশাপাশি কিছু শ্রেণীবদ্ধগুলি অন্তর্ভুক্ত থাকে।yyyx1,x2,...,xpx1,x2,...,xpx_1, x_2,...,x_p …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

উদাহরণ: আমার কাজের বাক্যে একটি বাক্য রয়েছে: "যুক্তরাজ্যের জাভা সিনিয়র ইঞ্জিনিয়ার"। আমি এটি 2 বিভাগ: English এবং হিসাবে পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি গভীর শিক্ষার মডেল ব্যবহার করতে চাই IT jobs। যদি আমি traditionalতিহ্যগত শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেল ব্যবহার করি তবে এটি কেবল softmaxসর্বশেষ স্তরে ফাংশন সহ 1 টি লেবেল পূর্বাভাস দিতে পারে …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

কাউন্ট ডেটাতে কীভাবে পাঠ্যকে মডেল করবেন সে সম্পর্কে আমার একটি প্রশ্ন রয়েছে, বিশেষত কীভাবে lassoবৈশিষ্ট্যগুলি হ্রাস করার জন্য আমি এই কৌশলটি ব্যবহার করতে পারি । বলুন যে আমার কাছে এন অনলাইন নিবন্ধ এবং প্রতিটি নিবন্ধের জন্য পৃষ্ঠাগুলির গণনা রয়েছে। আমি প্রতিটি নিবন্ধের জন্য 1-গ্রাম এবং 2-গ্রাম উত্তোলন করেছি এবং আমি …

9 poisson-distribution  lasso  glmnet  overdispersion  penalized