প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

আমি কল্পনা করতে পারি যে একটি চলকটির উপর বৃহত্তর গুণফল, মডেলটির সেই মাত্রায় "সুইং" করার ক্ষমতা আরও বেশি, শব্দের সাথে মানিয়ে যাওয়ার আরও একটি সুযোগ সরবরাহ করে। যদিও আমি মনে করি যে মডেল এবং বড় সহগের মধ্যে পার্থক্য সম্পর্কে আমি যুক্তিসঙ্গত ধারণা পেয়েছি, তবে কেন তারা ওভারফিট মডেলগুলিতে ঘটে তা …

33 regression  variance  linear-model  bias  regularization 

লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলের ফিটনেস (জিওএফ) এর হোস্টার-লেমশো পরীক্ষার (এইচএলটি) পরীক্ষার পরিসংখ্যানটি নীচে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে: নমুনা তারপর বিভক্ত করা deciles, , এক নির্ণয় নিম্নলিখিত পরিমাণে decile প্রতি:ডি 1 , ডি 2 , … , ডি ডিd=10d=10d=10D1,D2,…,DdD1,D2,…,DdD_1, D_2, \dots , D_{d} O1d=∑i∈DdyiO1d=∑i∈DdyiO_{1d}=\displaystyle \sum_{i \in D_d} y_i , অর্থাত্ ধনাত্মক মামলার পরিলক্ষিত …

33 regression  logistic  goodness-of-fit  degrees-of-freedom  hosmer-lemeshow-test 

আমি একটি সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার লার্নিং মেশিন লার্নিং, বিশেষত অ্যান্ড্রু এনগের মেশিন লার্নিং কোর্সের মাধ্যমে । নিয়মিতকরণের সাথে লিনিয়ার রিগ্রেশন অধ্যয়ন করার সময় , আমি এমন পদ পেয়েছি যা বিভ্রান্তিকর: এল 1 নিয়মিতকরণ বা এল 2 নিয়ন্ত্রণের সাথে রিগ্রেশন ফাঁস-দড়ি রিজ রিগ্রেশন সুতরাং আমার প্রশ্নগুলি: এল 1 নিয়মিতকরণের সাথে রিগ্রেশন কি …

33 regression  terminology  lasso  regularization  ridge-regression 

টিখনোভ নিয়মিতকরণ এবং রিজ রিগ্রেশন এমন শব্দগুলি প্রায়শই ব্যবহৃত হয় যেমন তারা অভিন্ন। পার্থক্যটি কী তা নির্দিষ্ট করে বলা সম্ভব?

33 regression  terminology  regularization  ridge-regression  tikhonov-regularization 

আমি কোনও ওএলএস লিনিয়ার রিগ্রেশন সম্পর্কিত কার্ভড শেপযুক্ত কনফিডেন্স ব্যান্ডের উত্স এবং এটি কীভাবে রিগ্রেশন প্যারামিটারের (আচ্ছাদন এবং ইন্টারসেপ্ট) আত্মবিশ্বাসের অন্তরগুলির সাথে সম্পর্কিত তা বোঝার চেষ্টা করছি: উদাহরণস্বরূপ (আর ব্যবহার করে): require(visreg) fit <- lm(Ozone ~ Solar.R,data=airquality) visreg(fit) দেখা যাচ্ছে যে ব্যান্ডটি 2.5% ইন্টারসেপ্ট, এবং 97.5% opeালের পাশাপাশি 97.5% ইন্টারসেপ্ট …

33 regression  confidence-interval 

যে কেউ এসভিডি এবং পিসিএ বোঝে এমন ব্যক্তির জন্য আংশিক ন্যূনতম স্কোয়ার রিগ্রেশন (অনলাইনে উপলব্ধ) এর পিছনে তত্ত্বটির ভাল প্রদর্শনের প্রস্তাব দিতে পারে? আমি অনলাইনে অনেক উত্সের দিকে নজর রেখেছি এবং এমন কোনও কিছুই খুঁজে পাইনি যার মধ্যে কঠোরতা এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতার সঠিক সংমিশ্রণ ছিল। আমি স্ট্যাটিস্টিকাল লার্নিংয়ের এলিমেন্টগুলিতে নজর রেখেছি …

33 regression  references  regularization  svd  partial-least-squares 

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 lm()একটি ডেটা সেটে এমন একটি মডেল ফিট করছি যা আর্থিক ত্রৈমাসিকের জন্য সূচকগুলি অন্তর্ভুক্ত করে (Q1, Q2, Q3, Q4 কে একটি ডিফল্ট করে তোলে)। ব্যবহার করে lm(Y~., data = data) আমি NAকিউ 3 এর সহগ হিসাবে এবং একটি সতর্কতা পেয়েছি যে এককতার কারণে একটি পরিবর্তনশীল বাদ দেওয়া হয়েছিল। আমার …

32 r  regression 

আমি সবেমাত্র আনসকম্বের চৌকোমিটি জুড়ে এসেছি (চারটি ডেটাসেট যা প্রায় পৃথক বর্ণনামূলক বর্ণনামূলক পরিসংখ্যান রয়েছে তবে পরিকল্পনার সময় খুব আলাদা দেখায়) এবং যদি আমি আরও কিছু বা কম সুপরিচিত ডেটাসেটগুলি নির্দিষ্ট দিকগুলির গুরুত্ব প্রদর্শনের জন্য তৈরি করা হয়েছে তা জানতে আগ্রহী am পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ।

32 regression  data-visualization  dataset 

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 মেশিন লার্নিং সম্পর্কে কোর্সেরায় অ্যান্ড্রু এনজি দ্বারা রৈখিক রিগ্রেশন সম্পর্কিত একটি বক্তৃতা দিয়ে কিছুটা বিভ্রান্ত হয়ে পড়েছি। সেখানে তিনি একটি ব্যয়ের কাজ দিয়েছেন যা স্কোয়ারের যোগফলকে হ্রাস করে: 12m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))212m∑i=1m(hθ(X(i))−Y(i))2 \frac{1}{2m} \sum _{i=1}^m \left(h_\theta(X^{(i)})-Y^{(i)}\right)^2 আমি বুঝতে পারি যে where কোথা থেকে এসেছে। আমি মনে করি তিনি এটি এমনটি করেছিলেন যাতে …

32 regression  machine-learning  loss-functions 

রিগ্রেশন সমস্যার জন্য, আমি দেখেছি লোকেরা মডেল নির্বাচন সম্পাদন করতে "সংকল্পের গুণফল" (ওরফে আর স্কোয়ার্ড) ব্যবহার করে, যেমন, নিয়মিতকরণের জন্য উপযুক্ত জরিমানা সহগ খুঁজে পাওয়া। তবে, রিগ্রেশন নির্ভুলতার পরিমাপ হিসাবে "গড় স্কোয়ার্ড ত্রুটি" বা "রুট গড় স্কোয়ার্ড ত্রুটি" ব্যবহার করাও সাধারণ। তাহলে এই দুজনের মধ্যে মূল পার্থক্য কী? এগুলি "নিয়মিতকরণ" …

32 regression  r-squared 

আমি একটি রিগ্রেশন সমস্যা নিয়ে কাজ করছি যেখানে ইনপুটটি একটি চিত্র এবং লেবেলটি 80 এবং 350 এর মধ্যে একটি অবিচ্ছিন্ন মান। ছবিগুলি প্রতিক্রিয়া হওয়ার পরে কিছু রাসায়নিকের are যে রঙটি বেরিয়ে আসে তা অন্য রাসায়নিকের ঘনত্বকে বোঝায় যা ছেড়ে গেছে এবং সেই মডেলের আউটপুট - সেই রাসায়নিকের ঘনত্ব। চিত্রগুলি ঘোরানো, …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

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 

আমি গণনা ডেটার জন্য রিগ্রেশন মডেলগুলিতে বিক্রয়কারী এবং শমুয়েলির একটি খুব আকর্ষণীয় নিবন্ধ পড়ছি am শুরুর দিকে (পৃষ্ঠা 944) তারা ম্যাককুল্লাওহ এবং নেল্ডারকে (1989) উদ্ধৃত করে বলেছে যে নেতিবাচক দ্বিপদী রিগ্রেশন অপ্রচলিত এবং সমস্যাযুক্ত ক্যানোনিকাল লিঙ্ক রয়েছে। আমি উল্লিখিত প্যাসেজটি পেয়েছি এবং এটিতে বলা হয়েছে (এম এবং এন এর 374 …

31 regression  modeling  negative-binomial