প্রশ্ন ট্যাগ «polynomial»

আমার একটি (মিশ্র) মডেল রয়েছে যার মধ্যে আমার ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের একজনের পূর্ববর্তী কেবল চতুর্ভুজ সংক্রান্তভাবে ভবিষ্যদ্বাণী সম্পর্কিত (পরীক্ষামূলক কৌশলগত কারণে) সম্পর্কিত হওয়া উচিত। অতএব, আমি মডেলটিতে কেবল চতুর্ভুজ শব্দটি যুক্ত করতে চাই। দুটি জিনিস আমাকে তা করতে বাধা দেয়: আমি মনে করি যে আমি আরও পড়েছি যে উচ্চতর অর্ডার বহুত্বগুলি ফিট …

57 regression  polynomial 

যদি বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন মডেলগুলি ননলাইনার সম্পর্কের মডেল করে, তবে কীভাবে এটি একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশনের একটি বিশেষ ক্ষেত্রে হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে? উইকিপিডিয়ায় উল্লেখ করা হয়েছে যে "যদিও বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন তথ্যের সাথে একটি অ-লাইন মডেল ফিট করে তবে একটি পরিসংখ্যানগত অনুমানের সমস্যা হিসাবে এটি লিনিয়ার, এই অর্থে যে রিগ্রেশন ফাংশন …

38 regression  multiple-regression  linear-model  nonlinear-regression  polynomial 

রিগ্রেশন করার সময়, উদাহরণস্বরূপ, দুটি হাইপার প্যারামিটারগুলি বেছে নিতে হ'ল প্রায়শই ফাংশনটির ক্ষমতা (যেমন: বহুত্বের বৃহত্তম ব্যয়কারী) এবং নিয়মিতকরণের পরিমাণ। আমি যা সম্পর্কে বিভ্রান্ত হয়েছি, তা কেন কেবলমাত্র একটি কম ক্ষমতার ফাংশনটি বেছে নিচ্ছেন না এবং তারপরে কোনও নিয়মিতকরণ উপেক্ষা করবেন না? এইভাবে, এটি উপকারী হবে না। নিয়মিতকরণের সাথে যদি …

32 regression  machine-learning  optimization  regularization  polynomial 

আমি বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন-এর জন্য সাইকিট-লার্ন ব্যবহার করার চেষ্টা করছি। আমি বহুবর্ষীয় রিগ্রেশন যা পড়েছি তা থেকে লিনিয়ার রিগ্রেশন একটি বিশেষ ক্ষেত্রে। আমি আশা করছিলাম যে সম্ভবত বিজ্ঞানের এক সাধারণীকরণীয় রৈখিক মডেলটিকে উচ্চতর অর্ডার বহুত্বের সাথে মানিয়ে নিতে প্যারামিটারাইজড করা যেতে পারে তবে আমি এটি করার কোনও বিকল্প দেখতে পাচ্ছি না। …

29 regression  machine-learning  large-data  polynomial  scikit-learn 

আমি একটি পরিবর্তনশীল প্রত্যাবর্তন করতে চান সম্মুখের । কাঁচা বা অরথোগোনাল বহুপদী ব্যবহার করে আমার এটি করা উচিত? আমি এগুলি নিয়ে সাইটে যে প্রশ্নটি করেছি সেগুলিতে দেখেছি, তবে এগুলি ব্যবহারের মধ্যে পার্থক্য কী তা আমি সত্যিই বুঝতে পারি না। yYyx,x2,…,x5x,x2,…,x5x,x^2,\ldots,x^5 কেন আমি শুধু কোফিসিয়েন্টস পেতে একটি "স্বাভাবিক" রিগ্রেশন ব্যবহার করতে …

22 r  regression  polynomial 

আমি আমার ওএলএস রিগ্রেশন দিয়ে শুরু করি: যেখানে ডি একটি ডামি ভেরিয়েবল, অনুমানগুলি কম পি-মান দিয়ে শূন্যের থেকে আলাদা হয়ে যায়। আমি তারপরে একটি র‌্যামসে রিসেট পরীক্ষা করলাম এবং সমীকরণটির কিছু ভুল বানান রয়েছে তা আমি খুঁজে পেয়েছি, আমি এইভাবে x: y=β0+β1x1+β2D+εy=β0+β1x1+β2D+ε y = \beta _0 + \beta_1x_1+\beta_2 D + …

20 regression  multiple-regression  interpretation  least-squares  polynomial 

দেখে মনে হচ্ছে আমার কাছে যদি রিগ্রেশন মডেল থাকে যেমন yi∼β0+β1xi+β2x2i+β3x3iyi∼β0+β1xi+β2xi2+β3xi3y_i \sim \beta_0 + \beta_1 x_i+\beta_2 x_i^2 +\beta_3 x_i^3আমি হয় একটি কাঁচা বহুপুত্র ফিট করতে পারি এবং অবিশ্বাস্য ফলাফল পেতে পারি বা একটি অর্থোগোনাল বহুবর্ষের সাথে ফিট করতে পারি এবং সহগগুলি পাই যাগুলির সরাসরি শারীরিক ব্যাখ্যা নেই (যেমন আমি এগুলিকে …

14 regression  linear-model  regression-coefficients  polynomial 

আমি জানি যে কীভাবে পয়েন্টগুলির একটি সেটে লিনিয়ার রিগ্রেশন করা যায়। এটি হল, আমি জানি যে কীভাবে আমার পছন্দের একটি বহুপদী, কোনও প্রদত্ত ডেটা সেট, (এলএসই অর্থে) মাপসই করা যায়। যাইহোক, আমি যা জানি না, তা হল কীভাবে আমার সমাধানটিকে আমার পছন্দের কিছু নির্দিষ্ট পয়েন্টগুলিতে যেতে বাধ্য করা। আমি এটি …

14 regression  machine-learning  least-squares  linear-model  polynomial 

বিশপ এর মেশিন লার্নিংয়ের বইয়ে, এটি একটি বহুবচনীয় ফাংশনটিকে ডেটা পয়েন্টগুলির একটি সেটে বক্ররেখা-ফিটিংয়ের সমস্যা নিয়ে আলোচনা করেছে। এমটি বহুবর্ষের জন্য লাগানো অর্ডার হোক। এটি যে হিসাবে জানায় আমরা দেখতে পাই যে এম বাড়ার সাথে সাথে সহগের পরিমাণগুলি সাধারণত আরও বড় হয়। বিশেষত এম = 9 বহুবর্ষের জন্য, গুণাগুণগুলি বড় …

13 regression  least-squares  curve-fitting  polynomial 

সাধারণভাবে, আমি ভাবছি যে উচ্চতর অর্ডার ভেরিয়েবলগুলির সাথে কোনও রিগ্রেশন ফিটিং করার সময় অরথোগোনাল বহুবর্ষগুলি ব্যবহার না করা আরও ভাল কিনা। বিশেষত, আমি আর এর ব্যবহার নিয়ে ভাবছি: তাহলে poly()সঙ্গে raw = FALSEহিসাবে একই লাগানো মান উৎপন্ন poly()সঙ্গে raw = TRUE, এবং polyসঙ্গে raw = FALSEসমাধান করে বহুপদী রিগ্রেশন সঙ্গে …

13 r  regression  polynomial 

অবিচ্ছিন্ন পয়েন্টের অরথোগোনাল বহুবৈচিত্রগুলি হ'ল বহুবচন যা এই বিন্দুতে এমন মান তৈরি করে যে এর বিন্দু পণ্য এবং জোড়াওয়ালা পারস্পরিক সম্পর্কটি শূন্য। আর ফাংশন পলির সাথে অরথোগোনাল বহুপদী তৈরি করতে পারে । একই ফাংশনে একটি বৈকল্পিক পলিম রয়েছে যা মাল্টিভারিয়েট পয়েন্টস সেটগুলিতে অরথোগোনাল বহুবচন তৈরি করে। যাইহোক, ফলস্বরূপ বহুভুজগুলি যুগলভাবে …

12 r  multiple-regression  polynomial  orthogonal 

শুধুমাত্র লিনিয়ার এবং শর্তাবলী সহ একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন, যদি আমার কাছে একটি লিনিয়ার সহগ এবং চতুর্ভুজ সহগ আমি কি বলতে পারি যে সম্ভাবনার টার্নিং পয়েন্ট রয়েছে ?β 2 - β 1 / ( 2 β 2 )β1β1\beta_1β2β2\beta_2−β1/(2β2)−β1/(2β2)-\beta_1 / (2\beta_2)

12 interpretation  logit  polynomial 

জন্য বহুপদী রিগ্রেশন সম্পাদন সম্মুখের , মানুষ কখনো কখনো কাঁচা polynomials, কখনও কখনও লম্ব polynomials ব্যবহার করুন। কিন্তু যখন তারা সম্পূর্ণ স্বেচ্ছাচারী বলে মনে হয় তা ব্যবহার করে।ওয়াইওয়াইYএক্সএক্সX এখানে এবং এখানে কাঁচা বহুপদী ব্যবহার করা হয়। তবে এখানে এবং এখানে , অরথোগোনাল বহুপথগুলি সঠিক ফলাফল দেয় বলে মনে হয়। কি, …

11 regression  polynomial 

অরথোগোনাল পলিনোমিয়াল কনট্রাস্ট ভেরিয়েবলের সেটটিতে কীভাবে দক্ষতার সাথে একটি শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবল (ফ্যাক্টর) পুনর্বার করতে হবে দয়া করে আমাকে ধারণা দিন। বিভিন্ন ধরণের বিপরীতে ভেরিয়েবলের (যেমন বিচ্যুতি, সরল, হেলমার্ট ইত্যাদি) পাসটি হ'ল: প্রকারের সাথে বৈপরীত্য সহগগুলি ম্যাট্রিক্সের অনুরূপ রচনা করুন। কোডের ম্যাট্রিক্স পেতে এটি বিপরীত বা সাধারণকরণ-বিপরীত। উদাহরণ স্বরূপ: Suppose there …

11 contrasts  polynomial 

জেনেটিক অ্যাসোসিয়েশন স্টাডিতে কেউ কেন যুবা এবং বয়সের স্কোওয়ারেট হিসাবে ব্যবহার করবে? আমি বয়সের ব্যবহার বুঝতে পারি যদি এটি কোনও উল্লেখযোগ্য কোভারিয়েট হিসাবে চিহ্নিত করা হয় তবে বয়সের স্কোয়ার ব্যবহারের ক্ষেত্রে আমি ক্ষতিতে আছি।

11 multiple-regression  polynomial  predictor  bioinformatics  genetics