প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশনে, আমি বুঝতে পারি যে অবশিষ্ট এবং ভবিষ্যদ্বাণীকারীদের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কগুলি শূন্য, তবে অবশিষ্ট এবং মানদণ্ডের ভেরিয়েবলের মধ্যে প্রত্যাশিত পারস্পরিক সম্পর্ক কী? এটি কি শূন্য বা উচ্চ সম্পর্কের প্রত্যাশা করা উচিত? এর অর্থ কী?

26 regression  residuals 

আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির সাথে প্রতিরোধে আগ্রহী। শূন্য লুকানো নোড + স্লিপ-স্তর সংযোগ সহ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি লিনিয়ার মডেল। একই স্নায়বিক জাল সম্পর্কে কি তবে লুকানো নোড সঙ্গে? আমি ভাবছি স্কিপ-লেয়ার সংযোগগুলির ভূমিকা কী হবে? স্বজ্ঞাতভাবে, আমি বলব যে আপনি যদি স্কিপ-স্তর সংযোগগুলি অন্তর্ভুক্ত করেন তবে চূড়ান্ত মডেলটি একটি রৈখিক মডেল + …

26 regression  machine-learning  neural-networks  deep-learning 

আমি ভাবছি যদি কোনও অ্যালগরিদম একই সাথে শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং রিগ্রেশন করতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, আমি অ্যালগরিদম একটি ক্লাসিফায়ার শিখতে দিন চাই, এবং একই সময়ে মধ্যে প্রতিটি লেবেল, এটি একটি ধারাবাহিক লক্ষ্য learns। সুতরাং, প্রতিটি প্রশিক্ষণের উদাহরণের জন্য এটির একটি শ্রেণিবদ্ধ লেবেল এবং একটি অবিচ্ছিন্ন মান রয়েছে। আমি প্রথমে একজন শ্রেণিবদ্ধকে প্রশিক্ষণ …

25 regression  machine-learning  classification  predictive-models  finite-mixture-model 

মনে করুন আমি একটি রিগ্রেশন চালাচ্ছি । কেন এক্স এর শীর্ষ কে নীতি উপাদান নির্বাচন করে, মডেলটি ওয়াইয়ের উপর তার ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ শক্তি ধরে রাখে ?ওয়াই। এক্সY∼XY \sim Xএক্স ওয়াইটkkএক্সXXওয়াইYY আমি বুঝতে পারি যে মাত্রিকতা-হ্রাস / বৈশিষ্ট্য-নির্বাচনের দৃষ্টিকোণ থেকে, যদি v_1, v_2, ... v_k শীর্ষ কে ইগেনভ্যালুগুলির সাথে এক্সেরবনাম1, ভি2, । …

25 regression  classification  pca  dimensionality-reduction  regularization 

ন্যূনতম স্কোয়ার্স প্রসঙ্গে রিজ পেনাল্টি সম্পর্কে আমার বেশ কয়েকটি প্রশ্ন রয়েছে: βr i dছই= ( λ আইডি+ এক্স'এক্স)−1X′yβridge=(λID+X′X)−1X′y\beta_{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y 1) অভিব্যক্তিটি সূচিত করে যে এক্স এর কোভারিয়েন্স ম্যাট্রিক্সটি একটি তির্যক ম্যাট্রিক্সের দিকে সঙ্কুচিত হয়েছে, যার অর্থ (প্রক্রিয়াটির আগে ভেরিয়েবলগুলি মানক হিসাবে ধরে নেওয়া হয়) ইনপুট ভেরিয়েবলগুলির …

25 regression  pca  regularization  ridge-regression 

একটি সাধারণ রিগ্রেশন মডেলে, y=β0+β1x+ε,y=β0+β1x+ε, y = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon, ওএলএস অনুমানকারী এবং পরস্পর সম্পর্কযুক্ত।ββ^OLS0β^0OLS\hat{\beta}_0^{OLS}β^OLS1β^1OLS\hat{\beta}_1^{OLS} দুটি অনুমানকারীদের মধ্যে সম্পর্কের সূত্রটি হ'ল (যদি আমি এটি সঠিকভাবে উত্পন্ন করেছি): Corr(β^OLS0,β^OLS1)=−∑ni=1xin−−√∑ni=1x2i−−−−−−−√.Corr⁡(β^0OLS,β^1OLS)=−∑i=1nxin∑i=1nxi2. \operatorname{Corr}(\hat{\beta}_0^{OLS},\hat{\beta}_1^{OLS}) = \frac{-\sum_{i=1}^{n}x_i}{\sqrt{n} \sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_i^2} }. প্রশ্নাবলী: পারস্পরিক সম্পর্কের উপস্থিতির স্বজ্ঞাত ব্যাখ্যা কী? পারস্পরিক সম্পর্কের উপস্থিতি কি কোনও গুরুত্বপূর্ণ জড়িত? …

25 regression  least-squares  estimators 

নীচে প্রদর্শিত আমার নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল আমার জানা কোনও স্টক বিতরণে ফিট করে না। লিনিয়ার রিগ্রেশন কিছুটা অ-স্বাভাবিক, ডান-স্কিউড অবশিষ্টাংশ উত্পাদন করে যা বেআইনী উপায়ে ওয়াইডের (2 য় চক্রান্ত) সম্পর্কিত। রূপান্তরকরণের জন্য কোনও পরামর্শ বা সর্বাধিক বৈধ ফলাফল এবং সর্বোত্তম ভবিষ্যদ্বাণীপূর্ণ নির্ভুলতা পেতে অন্য উপায়? সম্ভব হলে আমি 5 টি মান …

25 regression  multiple-regression  data-transformation  censoring 

ওএলএস-এর বিষয়ে আমার প্রশ্ন অনুসরণ করে আমি অবাক হই: কোয়ান্টাইল রিগ্রেশন-এর জন্য ডায়াগনস্টিক প্লটগুলি কী রয়েছে? (এবং তাদের কি আর বাস্তবায়ন আছে?) কৃমি প্লটটি নিয়ে ইতিমধ্যে একটি দ্রুত গুগল অনুসন্ধান এসেছে (যা আমি এর আগে কখনও শুনিনি), এবং আপনি যে আরও পদ্ধতি সম্পর্কে জেনে থাকতে পারেন তা জানতে পেরে আমি …

25 r  regression  diagnostic  quantile-regression  gamlss 

আমি কোনও বক্ররেখার মসৃণকরণের জন্য লোস বা একটি স্মুথ স্প্লাইজগুলি ব্যবহার করার পক্ষে ভাল / কৌশলগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে চাই। আমার প্রশ্নের অন্য একটি পরিবর্তন হ'ল যদি এমন কোনও উপায়ে মসৃণ স্প্লাইন তৈরির উপায় থাকে যা লোয়েস ব্যবহারের মতো একই ফলাফল দেয় yield কোন রেফারেন্স বা অন্তর্দৃষ্টি স্বাগত জানানো হয়।

25 regression  splines  loess 

সম্প্রতি আমি মেশিন লার্নিং অধ্যয়ন শুরু করেছি, তবে আমি লজিস্টিক রিগ্রেশনের পিছনে অন্তর্নিহিত বুঝতে পারি নি । নীচে লজিস্টিক রিগ্রেশন সম্পর্কে তথ্য যা আমি বুঝতে পারি। অনুমানের ভিত্তি হিসাবে আমরা সিগময়েড ফাংশন ব্যবহার করি । আমি বুঝতে পারছি না কেন এটা একটি সঠিক পছন্দ, তবে কেন এটা শুধুমাত্র পছন্দ আমি …

25 regression  machine-learning  logistic 

কোনও রিগ্রেশনে, মিথস্ক্রিয়া শব্দটি সম্পর্কিত উভয় সরাসরি প্রভাবকে মুছে দেয়। আমি কি ইন্টারঅ্যাকশনটি ফেলে দিচ্ছি বা ফলাফলটি রিপোর্ট করব? মিথস্ক্রিয়াটি মূল অনুমানের অংশ ছিল না।

25 regression  interaction 

আমি সামান্য বিভ্রান্ত করছি যদি একটি স্বাধীন পরিবর্তনশীল একটি পরিসংখ্যানগত মডেল (এছাড়াও predictor বা বৈশিষ্ট্য বলা হয়), উদাহরণস্বরূপ রৈখিক রিগ্রেশনে , একটি দৈব চলক হয়?ওয়াই = β 0 + β 1 এক্সXXXY=β0+β1XY=β0+β1XY=\beta_0+\beta_1 X

25 regression  random-variable  experiment-design  predictor 

এসভিএমগুলির সমস্ত উদাহরণ শ্রেণিবদ্ধের সাথে সম্পর্কিত। আমি বুঝতে পারি না যে কীভাবে রিগ্রেশনের জন্য একটি এসভিএম (সমর্থন ভেক্টর রেজিস্ট্রার) রিগ্রেশনে ব্যবহৃত হতে পারে। আমার উপলব্ধি থেকে, একটি এসভিএম সর্বোত্তম হাইপারপ্লেন খুঁজে পেতে দুটি শ্রেণীর মধ্যে মার্জিন সর্বাধিক করে তোলে। এটি কীভাবে সম্ভবত কোনও রিগ্রেশন সমস্যায় কাজ করবে?

25 regression  svm 

মেশিন লার্নিং (এমএল) ভারীভাবে লিনিয়ার এবং লজিস্টিক রিগ্রেশন কৌশল ব্যবহার করে। এছাড়া বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং কৌশল (উপর নির্ভর feature transform, kernelইত্যাদি)। এমএল-তে (উদাঃ ) সম্পর্কে কিছুই উল্লেখ করা হয়নি কেন ? (উদাহরণস্বরূপ, বৈশিষ্ট্যগুলিতে রুট বা লগ নেওয়ার বিষয়ে আমি কখনই শুনি না, তারা সাধারণত কেবল বহুপদী বা আরবিএফ ব্যবহার করে)) একইভাবে, …

24 regression  machine-learning  data-transformation 

আমি বর্তমানে টুইটারের অ্যানোমালিডিটেকশনটি আর: https://github.com/twitter/AnomalyDtetection এ ব্যবহার করছি । এই অ্যালগরিদম মৌসুমী সহ ডেটাগুলির জন্য সময় সিরিজের অসাধারণ সনাক্তকরণ সরবরাহ করে। প্রশ্ন: এর মতো আর কোনও অ্যালগোরিদম রয়েছে (alityতুতে নিয়ন্ত্রণের বিষয়টি বিবেচনা করে না)? আমি আমার ডেটাতে যতটা সম্ভব সময় সিরিজ অ্যালগরিদমগুলি স্কোর করার চেষ্টা করছি যাতে আমি সেরাটি …

24 r  regression  time-series  anomaly-detection