প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

সংক্ষিপ্ত , একটি উপপাদ্য গ্যারান্টি রয়েছে যে এর একটি অনন্য স্পারস দ্রবণ সি রয়েছে (আরও তথ্যের জন্য পরিশিষ্ট দেখুন)।argmin∥c∥1subject to y=Xcargmin‖c‖1subject to y=Xc\text{argmin} \Vert c \Vert_1\\ \text{subject to } y = Xc ccc লসোর জন্য কি একই রকম উপপাদ্য রয়েছে? যদি এই ধরনের উপপাদ্য থাকে তবে এটি কেবল লাসোর স্থিতিশীলতার …

12 regression  self-study  feature-selection  lasso  regularization 

আমি নেতিবাচক রিজ রিগ্রেশন সম্পর্কে সাহিত্য খুঁজছি । সংক্ষেপে, এটি অনুমানক সূত্রে নেতিবাচক ব্যবহার করে লিনিয়ার রিজ রিগ্রেশনকে সাধারণীকরণ করা হয় :ইতিবাচক ক্ষেত্রে একটি দুর্দান্ত তত্ত্ব রয়েছে: ক্ষতির ফাংশন হিসাবে, বাধা হিসাবে, বেয়েস পূর্বের হিসাবে ... তবে আমি কেবল উপরের সূত্রটি সহ নেতিবাচক সংস্করণে হারিয়েছি বলে মনে করি। আমি যা …

12 regression  regularization  ridge-regression 

এখানে একটি ছোট উদাহরণ: MyDf<-data.frame(x=c(1,2,3,4), y=c(1.2, .7, -.5, -3)) এখন এর সাথে base::lm: > lm(y~x, data=MyDf) %>% summary Call: lm(formula = y ~ x, data = MyDf) Residuals: 1 2 3 4 -0.47 0.41 0.59 -0.53 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 3.0500 0.8738 3.491 0.0732 . x …

12 r  regression  p-value  linear-model 

আমি নিয়মিত মেশিন লার্নিং বিশ্লেষণে লিনিয়ার রিগ্রেশন এবং "গভীর শেখার" সেটিংসে লিনিয়ার রিগ্রেশন মধ্যে পার্থক্য জানতে চাই know গভীর শিক্ষার সেটিং-এ লিনিয়ার রিগ্রেশন-এর জন্য কি অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়।

12 regression  machine-learning  deep-learning 

মেশিন লার্নিংয়ে (রিগ্রেশন সমস্যার জন্য), আমি প্রায়শই দেখি গড়-স্কোয়ার্ড-ত্রুটি (এমএসই) বা গড়-পরম-ত্রুটি (এমএই) ত্রুটি ফাংশন হিসাবে ব্যবহার করা হচ্ছে হ্রাস করতে (আরও নিয়মিতকরণের মেয়াদ)। আমি ভাবছি যদি এমন পরিস্থিতি রয়েছে যেখানে পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ ব্যবহার করা আরও উপযুক্ত হবে? যদি এইরকম পরিস্থিতি বিদ্যমান থাকে তবে: কোন পরিস্থিতিতে এমএসই / এমএইয়ের …

12 regression  machine-learning  svm  optimization  deep-learning 

ডেমোগ্রাফিক এবং পরিষেবা থেকে ভিজিট গণনা গণনা করার চেষ্টা করা। তথ্য খুব skew হয়। Histograms: কিউকি প্লট (বাম লগ হয়): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) cityএবং serviceফ্যাক্টর ভেরিয়েবল হয়। আমি সমস্ত ভেরিয়েবলের জন্য একটি কম পি মান পাই *** তবে আমি .05 এর একটি কম আর-স্কোয়ারও পাই। আমার কি …

12 regression  multiple-regression  predictive-models  exponential  qq-plot 

কেন সময় সিরিজ বিশ্লেষণকে কোনও মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম হিসাবে বিবেচনা করা হয় না (লিনিয়ার প্রতিরোধের বিপরীতে)। রিগ্রেশন এবং সময় সিরিজ বিশ্লেষণ উভয়ই পূর্বাভাসের পদ্ধতি। তাহলে কেন তাদের একজনকে শেখার অ্যালগরিদম বিবেচনা করা হয় তবে অন্যটি নয়?

12 regression  machine-learning  time-series  terminology 

নিম্নলিখিতটি mtcarsডেটাসেট থেকে তৈরি একটি মডেল : > ols(mpg~wt+am+qsec, mtcars) Linear Regression Model ols(formula = mpg ~ wt + am + qsec, data = mtcars) Model Likelihood Discrimination Ratio Test Indexes Obs 32 LR chi2 60.64 R2 0.850 sigma 2.4588 d.f. 3 R2 adj 0.834 d.f. 28 Pr(> chi2) 0.0000 …

12 regression  multiple-regression  r-squared 

এই পৃষ্ঠার উদাহরণগুলি দেখায় যে সাধারণ রিগ্রেশন আউটলিয়ারদের দ্বারা স্পষ্টভাবে প্রভাবিত হয় এবং এটি শক্তিশালী রিগ্রেশন পদ্ধতির মাধ্যমে কাটিয়ে উঠতে পারে: http://www.alastairsanderson.com/R/tutorials/robust-regression-in-R/ । আমি বিশ্বাস করি lmrob এবং ltsReg অন্যান্য শক্তিশালী রিগ্রেশন কৌশল। কেন প্রতিটি বার সাধারণ রিগ্রেশন (এলএম) না করে শক্ত রিগ্রেশন (আরএলএম বা আরকিউ এর মতো) করা উচিত …

12 regression  multiple-regression  robust 

ডেটা লার্নিং অফ ডেটা লেকচার সিরিজে প্রফেসর উল্লেখ করেছেন যে ভিসি ডাইমেনশন একটি প্রদত্ত মডেল কতগুলি পয়েন্ট ছিন্ন করতে পারে তার উপর মডেল জটিলতা পরিমাপ করে। সুতরাং এটি শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেলগুলির জন্য নিখুঁতভাবে কাজ করে যেখানে আমরা N পয়েন্টগুলির বাইরে বলতে পারি যদি শ্রেণিবদ্ধকারী কার্যকরভাবে ভিসি ডাইমেনশন পরিমাপ কে হতে পারে …

12 regression  machine-learning  vc-dimension 

Overfitting মানুষ মানুষ নিয়মিতকরণ পরামিতি সঙ্গে একটি নিয়মিতকরণ শব্দ (মডেল প্যারামিটার স্কোয়ারড সমষ্টি সমানুপাতিক) যোগ প্রতিরোধ করার জন্য রৈখিক রিগ্রেশনের খরচ ফাংশন। এই পরামিতিটি ল্যাম্বদা কি ল্যাংরেঞ্জ গুণক হিসাবে একই? সুতরাং নিয়মিতকরণ ল্যাগরেঞ্জ গুণক এর পদ্ধতির মতই কি? বা এই পদ্ধতিগুলি কীভাবে যুক্ত? λλ\lambdaλλ\lambda

12 regression  optimization  regularization 

কেউ দয়া করে একটি মিশ্র মডেল এবং লিনিয়ার রিগ্রেশন বিশ্লেষণের মধ্যে পার্থক্যটি ব্যাখ্যা করতে পারেন? (আমার কাছে পরিসংখ্যান সম্পর্কে খুব সীমাবদ্ধ জ্ঞান আছে))

12 regression  mixed-model 

আমার কাছে ডেটা রয়েছে যার জন্য আমি স্পিয়ারম্যান পারস্পরিক সম্পর্কের গণনা করেছি এবং এটি কোনও প্রকাশনার জন্য ভিজ্যুয়ালাইজ করতে চাই। নির্ভরশীল ভেরিয়েবলটি স্থান পেয়েছে, ইন্ডিপেন্ডেট ভেরিয়েবলটি নয়। আমি যা দেখতে চাই তা প্রকৃত opeালের তুলনায় সাধারণ প্রবণতা, তাই আমি স্বাধীনকে স্থান দিয়েছি এবং স্পিয়ারম্যান পারস্পরিক সম্পর্ক / রিগ্রেশন প্রয়োগ করেছি। …

12 regression  data-visualization  spearman-rho  ordered-logit  isotonic 

আমি অনেকগুলি স্তরের একটি ফ্যাক্টর সহ একটি মডেল ফিট করি এবং সেই মডেলটি ফিট করতে আর কে সত্যই দীর্ঘ সময় নেয়। কেন? উদাহরণস্বরূপ, আমি যদি খেলোয়াড়দের বেতনের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি রিগ্রেশন ফিট করি এবং খেলোয়াড়দের সংশ্লিষ্ট জাতীয়তার জন্য একটি ফ্যাক্টর প্রেডিক্টর অন্তর্ভুক্ত করি, তবে খেলোয়াড়দের মতো ধারাবাহিক ভবিষ্যদ্বাণীকারীর সাথে …

12 regression  categorical-data 

আমি একই দুটি রেফ্রিজারেশন সিস্টেমে ব্যবহৃত দুটি (২) ফ্রিজ (গ্যাস) মূল্যায়ন করছি। মূল্যায়নের জন্য আমার কাছে স্যাচুরেটেড সাকশন তাপমাত্রা ( এসএসS ), ঘনীভূত তাপমাত্রা ( ), এবং এম্পারেজ ( ) ডেটা রয়েছে। ডেটা দুটি (2) সেট আছে; 1 ম রেফ্রিজারেন্ট ( ) এবং 2 য় রেফ্রিজারেন্ট ( )। আমি রিগ্রেশন …

12 regression  regression-coefficients