প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

আমি ভাবছিলাম যে আপনি কীভাবে আর-তে কোনও পায়সন রিগ্রেশন সমীকরণ থেকে ডেটা তৈরি করবেন? আমি সমস্যার মধ্যে কীভাবে যেতে হবে তা নিয়ে একধরণের বিভ্রান্তি রয়েছি। সুতরাং যদি আমি ধরে নিই যে আমাদের কাছে দুটি অনুমানকারী রয়েছে এবং যা বিতরণ করা হয়েছে । এবং ইন্টারসেপ্ট 0 এবং উভয় সহগ দুটি সমান …

14 r  regression  poisson-distribution  simulation 

নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির এখনও অবধি আমি বেশিরভাগ উদাহরণে দেখেছি, নেটওয়ার্কটি শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং নোডগুলি সিগময়েড ফাংশন দিয়ে রূপান্তরিত হয়। যাইহোক, আমি একটি অবিচ্ছিন্ন আসল মান আউটপুট করতে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করতে চাই (বাস্তবে আউটপুটটি সাধারণত -5 থেকে +5 এর মধ্যে থাকে)। আমার প্রশ্নগুলি হ'ল: 1. Should I still …

14 regression  neural-networks 

স্ট্যানফোর্ডে অ্যান্ড্রু এনগির বিনামূল্যে অনলাইন মেশিন লার্নিং কোর্সে আমি ভিডিওগুলি নিয়ে যাচ্ছি । তিনি গ্রেডিয়েন্ট বংশোদ্ভূতকে অ্যালগরিদম হিসাবে অষ্টাভে এটি সম্পাদন করার জন্য লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং লেখার কাজগুলি সমাধান করার জন্য আলোচনা করেন ses সম্ভবত আমি আর এ ফাংশনগুলি আবার লিখতে পারি, তবে আমার প্রশ্নটি কি lm () ফাংশনটি ইতিমধ্যে …

14 r  regression  machine-learning  gradient-descent 

টুকরোচক লিনিয়ার রিগ্রেশন করার জন্য কি কোনও প্যাকেজ রয়েছে, যা একাধিক নট স্বয়ংক্রিয়ভাবে সনাক্ত করতে পারে? ধন্যবাদ। আমি যখন স্ট্রোকঞ্জ প্যাকেজটি ব্যবহার করি। আমি পরিবর্তন পয়েন্টগুলি সনাক্ত করতে পারি না। এটি কীভাবে পরিবর্তনের পয়েন্টগুলি সনাক্ত করে তা আমার কোনও ধারণা নেই। প্লটগুলি থেকে, আমি দেখতে পেলাম যে আমি চাই যে …

14 regression  change-point 

আমি আর আর শেখার বিষয়ে ডুব দিতে চলেছি এবং আমার শেখার প্রকল্পটিতে ভবিষ্যদ্বাণীমূলক সমীকরণ বিকাশের জন্য কোনও ডেটাশেটে মিশ্র- বা এলোমেলো-প্রভাবের রিগ্রেশন প্রয়োগ করা হবে। আমি এই পোস্টে লেখকের উদ্বেগ ভাগ করছি কিভাবে মিশ্রিত প্রভাবগুলির মডেলগুলির জন্য এনএলএম বা lme4 আর লাইব্রেরি চয়ন করবেন? নিজের সাথে পরিচিত হওয়ার জন্য NLME …

14 r  regression  random-effects-model 

পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণের পদ্ধতি এবং ফলাফলগুলি সম্পর্কে পড়া, বিশেষত এপিডেমিওলজিতে, আমি প্রায়শই মডেলগুলির সমন্বয় বা নিয়ন্ত্রণ সম্পর্কে শুনে থাকি । কোনও অ-পরিসংখ্যানবিদকে আপনি কীভাবে এটি ব্যাখ্যা করবেন? নির্দিষ্ট পরিবর্তনশীলের জন্য নিয়ন্ত্রণের পরে আপনি কীভাবে আপনার ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করবেন? স্টাটা বা আর-তে ছোট হাঁটাচলা, বা একটি অনলাইন পয়েন্টার, একটি সত্য রত্ন হবে।

14 regression  modeling  epidemiology 

এটি একটি অনুশীলন বা পদ্ধতি যা আমার কয়েকজন সহকর্মী অনুসরণ করে regarding লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেলটি তৈরি করার সময় আমি দেখেছি লোকেরা শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলি (বা ধ্রুবক ভেরিয়েবলগুলি যা বাইন হয়) তাদের নিজ নিজ ওজনের প্রমাণ (ওও) দিয়ে প্রতিস্থাপন করে। অনুমিত এবং নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের মধ্যে মনোটোনিক সম্পর্ক স্থাপনের জন্য এটি করা হয় …

14 regression  logistic  categorical-data  modeling 

আমি রিগ্রেশন মডেলগুলির বিষয়ে একটি কোর্স নিচ্ছি এবং লিনিয়ার রিগ্রেশন প্রদানের জন্য প্রদত্ত একটি বৈশিষ্ট্য হ'ল যখন কোনও ইন্টারসেপ্ট অন্তর্ভুক্ত করা হয় তখন অবশিষ্টগুলি সর্বদা শূন্যের সমষ্টি হয়। কেস কেন এই ঘটনাটির জন্য একটি ভাল ব্যাখ্যা সরবরাহ করতে পারে?

14 regression  residuals 

আমি ব্যবসায় এবং অর্থনীতি থেকে স্নাতক যারা বর্তমানে তথ্য ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জন করছে। লিনিয়ার রিগ্রেশন (এলআর) এবং তারপরে টাইম সিরিজ অ্যানালাইসিস (টিএস) অধ্যয়নকালে, আমার মনে একটি প্রশ্ন ছড়িয়ে পড়ে। একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং এটিতে লেগ ভেরিয়েবল যুক্ত করার পরিবর্তে (এসিএফ এবং পিএসিএফ ব্যবহার করে নির্ধারিত ল্যাগের ক্রম সহ) কেন …

14 regression  time-series  multiple-regression  least-squares  arima 

আমি এসএএস-তে আমার ডেটাতে লজিস্টিক রিগ্রেশন প্রয়োগ করেছি এবং এখানে আরওসি বক্ররেখা এবং শ্রেণিবিন্যাস টেবিল রয়েছে। আমি শ্রেণিবদ্ধকরণ টেবিলের পরিসংখ্যানগুলির সাথে স্বাচ্ছন্দ্য বোধ করছি তবে রকের বক্ররেখা এবং এর অধীনে অঞ্চলটি কী দেখায় ঠিক তা নিশ্চিত নয়। কোন ব্যাখ্যা ব্যাপকভাবে প্রশংসা করা হবে।

14 regression  logistic  classification  roc 

আমি এখানে পড়লাম যে হ'ল রিগ্রেশন কোপিলিটির তাত্পর্য হিসাবে টি-টেস্ট করার সময় আমার যে পরিমাণ স্বাধীনতার ডিগ্রি ব্যবহার করা উচিত ছিল, তবে কেন তা বুঝতে পারছি না। আমার বোধগম্যতা ছিল যে টি-পরীক্ষাগুলিতে সাধারণত ডিগ্রি স্বাধীনতা ছিল।n - পি - 1n−p−1n-p-1n - 1n−1n-1

14 regression  hypothesis-testing  multiple-regression  t-test 

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 

গাউস-মার্কভ উপপাদ্য আমাদের বলে যে ওএলএসের অনুমানকারীটি লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলের সেরা লিনিয়ার নিরপেক্ষ অনুমানক। তবে ধরুন আমি লিনিয়ারিটি এবং পক্ষপাতহীনতা সম্পর্কে কোন চিন্তা করি না। তারপরে লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটির জন্য আরও কিছু (সম্ভাব্য ননলাইনার / পক্ষপাতদুষ্ট) অনুমানক আছে যা গাউস-মার্কভ অনুমানের অধীনে বা অন্য কিছু সাধারণ অনুমানের অধীনে সবচেয়ে কার্যকর? …

14 regression  unbiased-estimator 

প্রশ্নটি সোজাসুজি: ওয়াইয়ের সাথে আবদ্ধ এবং বিযুক্ত হয়ে গেলে লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করা কি উপযুক্ত (যেমন পরীক্ষার স্কোর 1 ~ 100, কিছু প্রাক-সংজ্ঞায়িত র‌্যাঙ্কিং 1 ~ 17)? এই ক্ষেত্রে, লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করা কি "ভাল নয়", বা এটি ব্যবহার করা সম্পূর্ণ ভুল?

14 regression  multiple-regression  least-squares  linear  bounds 

ক্রস-এনট্রপি ব্যয়টি কি রিগ্রেশন প্রসঙ্গে (শ্রেণিবিন্যাসের বিপরীতে) অর্থবোধ করে? যদি তা হয় তবে আপনি টেনসরফ্লো এর মাধ্যমে খেলনার উদাহরণ দিতে পারেন? তা না হলে কেন? আমি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলিতে ক্রস-এনট্রপি এবং মাইকেল নীলসেনের ডিপ লার্নিংয়ের বিষয়ে পড়ছিলাম এবং মনে হয় এটি এমন একটি বিষয় যা স্বাভাবিকভাবেই রিগ্রেশন এবং শ্রেণিবিন্যাসের জন্য ব্যবহার …

14 regression  entropy  tensorflow  cross-entropy