প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

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 

বায়সিয়ান রিগ্রেশন সম্পর্কে আমি কিছু প্রশ্ন পেয়েছি: হিসাবে একটি মানক রিগ্রেশন দেওয়া হয়েছে । যদি আমি এটিকে কোনও বায়েশিয়ান রিগ্রেশনে পরিবর্তন করতে চাই তবে আমার কি এবং উভয়ের জন্য পূর্ব বিতরণ দরকার (বা এটি এভাবে কাজ করে না)?y=β0+β1x+εy=β0+β1x+εy = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilonβ0β0\beta_0β1β1\beta_1 স্ট্যান্ডার্ড রিগ্রেশন-এ এবং একক মান …

57 regression  bayesian 

আমি এটি পড়তে থাকি এবং স্বজ্ঞাতভাবে আমি এটি দেখতে পারি তবে এল 2 নিয়মিতকরণ থেকে কেউ কীভাবে বলতে পারেন যে এটি বিশ্লেষণাত্মকভাবে গাউসিয়ান প্রাইমার? একইভাবে এল 1 বলার আগে ল্যাপলেশনের সমান। পরবর্তী কোনও রেফারেন্স দুর্দান্ত হবে।

56 regression  references  regularization 

আমি 50 ধারাবাহিক ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবলগুলি ব্যবহার করে বাইনারি ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছি (বেশিরভাগ ভেরিয়েবলের পরিসীমা to )আমার ডেটা সেটটিতে প্রায় 24,000 সারি রয়েছে। আমি যখন আর তে চালাই , তখন আমি পাই:−∞−∞-\infty∞∞\inftyglm Warning messages: 1: glm.fit: algorithm did not converge 2: glm.fit: fitted probabilities numerically 0 or 1 occurred …

56 r  regression  logistic  separation 

পটভূমি আমি মেডিসিনে ক্লিনিকাল গবেষণা করছি এবং বেশ কয়েকটি পরিসংখ্যান কোর্স নিয়েছি। আমি কখনও লিনিয়ার / লজিস্টিক রিগ্রেশন ব্যবহার করে একটি কাগজ প্রকাশ করি নি এবং সঠিকভাবে পরিবর্তনশীল নির্বাচন করতে চাই। ব্যাখ্যামূলকতা গুরুত্বপূর্ণ, সুতরাং অভিনব মেশিন শেখার কোনও কৌশল নেই। আমি ভেরিয়েবল সিলেকশন সম্পর্কে আমার বোঝার সংক্ষিপ্তসার করেছি - কেউ …

55 regression  feature-selection  model-selection 

আমি লজিস্টিক রিগ্রেশন হিসাবে একই কাজ সম্পাদন করে এমন অনেক অ্যালগরিদম চাই। এটি হল অ্যালগরিদম / মডেল যা কিছু ব্যাখ্যামূলক ভেরিয়েবল (এক্স) সহ বাইনারি প্রতিক্রিয়া (ওয়াই) এর পূর্বাভাস দিতে পারে। আপনি যদি অ্যালগরিদমের নাম রাখেন, তবে আপনি এটি আর-তে কীভাবে প্রয়োগ করবেন তাও যদি দেখান তবে আমি খুশি হব other …

55 r  regression  logistic  classification  predictive-models 

ধরে নেওয়া যাক আপনি কোনও সামাজিক বিজ্ঞান গবেষক / একনোমেট্রিকিয়ান কোনও পরিষেবার জন্য চাহিদার প্রাসঙ্গিক ভবিষ্যদ্বাণী খুঁজে পাওয়ার চেষ্টা করছেন Le আপনার কাছে চাহিদা অনুসারে বর্ণিত দুটি ফলাফল / নির্ভরশীল ভেরিয়েবল রয়েছে (হ্যাঁ / না পরিষেবা এবং অনুষ্ঠানের সংখ্যাটি ব্যবহার করে)। আপনার কাছে 10 ভবিষ্যদ্বাণী / স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল রয়েছে যা …

54 regression  multivariate-analysis  predictive-models  multiple-regression  multiple-comparisons 

দেখে মনে হয় যে কিছু ক্ষেত্রে মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার রিগ্রেশন সহ নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে একই রকম ফলাফল পাওয়া সম্ভব এবং মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার রিগ্রেশন অত্যন্ত দ্রুত এবং সহজ। কোন পরিস্থিতিতে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি মাল্টিভারিয়েট লিনিয়ার রিগ্রেশনের চেয়ে ভাল ফলাফল দিতে পারে?

54 regression  multiple-regression  neural-networks 

স্বাধীন ভেরিয়েবলগুলির জন্য রূপান্তর করার মতো কোনও বাক্স-কক্স রয়েছে? এটি, এমন একটি রূপান্তর যা পরিবর্তনশীলকে অনুকূল করে তোলে যাতে লিনিয়ার মডেলটির জন্য আরও যুক্তিসঙ্গত ফিট করতে পারে?xxxy~f(x) যদি তাই হয় তবে এটির সাথে কোন অনুষ্ঠান করার আছে R?

53 r  regression  data-transformation  normality-assumption 

আমি এমন কিছু ডেটা বিশ্লেষণ করছি যেখানে আমি সাধারণ লিনিয়ার রিগ্রেশন করতে চাই, তবে এটি সম্ভব নয় কারণ আমি ইনপুট ডেটার ধারাবাহিক স্ট্রিমের সাথে অন-লাইন সেটিংয়ের সাথে কাজ করছি (যা দ্রুত স্মৃতিতে খুব বেশি বড় হবে) এবং প্রয়োজন যখন এটি গ্রাস করা হচ্ছে তখন প্যারামিটারের অনুমানগুলি আপডেট করতে। অর্থাৎ আমি …

53 time-series  regression  algorithms  real-time 

ত্রুটি শব্দটির মধ্যে "ধ্রুবক বৈকল্পিক" থাকার অর্থ কী? আমি এটি দেখতে পাচ্ছি, আমাদের একটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল এবং একটি স্বতন্ত্র ভেরিয়েবল সহ একটি ডেটা আছে। নিয়মিত বৈকল্পিকতা লিনিয়ার রিগ্রেশন-এর অন্যতম অনুমান। আমি ভাবছি যে সমকামিতা মানে কি। যেহেতু আমার কাছে 500 টি সারি রয়েছে, আমার একক বৈকল্পিক মান থাকবে যা স্পষ্টত …

53 regression  heteroscedasticity 

আমি মনে করি প্রতিবারই আমি যখন কেউ শুনি যে হতাশ হয়ে পড়ে থাকি যে অবশেষ এবং / অথবা বৈষম্যমূলক আচরণের অস্বাভাবিকতা ওএলএস অনুমানকে লঙ্ঘন করে। কোনও ওএলএস মডেলের প্যারামিটারগুলি অনুমান করার জন্য গাউস-মার্কভের উপপাদ্য দ্বারা এই অনুমানগুলির কোনওটিই প্রয়োজন। ওএলএস মডেলের হাইপোথিসিস পরীক্ষায় এটি কীভাবে গুরুত্বপূর্ণ তা আমি দেখতে পাচ্ছি …

52 regression  assumptions  normality-assumption  robust  teaching 

আমি রিগ্রেশন মডেল তৈরি করছি। প্রাকপ্রসেসিং পদক্ষেপ হিসাবে, আমি আমার বৈশিষ্ট্যটির মানগুলি 0 এবং মান বিচ্যুতি 1 হিসাবে স্কেল করেছি 1. লক্ষ্য মানগুলিও স্বাভাবিক করার প্রয়োজন কি?

52 regression  machine-learning 

আমি মেশিন লার্নিংয়ে দেখেছি এমন কিছু উপাদান বলেছে যে রিগ্রেশনের মাধ্যমে কোনও শ্রেণিবিন্যাসের সমস্যার কাছে আসা একটি খারাপ ধারণা। তবে আমি মনে করি ডেটা ফিট করার জন্য একটি অবিচ্ছিন্ন রিগ্রেশন করা সর্বদা সম্ভব এবং বিচ্ছিন্ন শ্রেণিবদ্ধকরণের জন্য ধারাবাহিক ভবিষ্যদ্বাণী কেটে ফেলা সম্ভব। তাহলে কেন এটি খারাপ ধারণা?

51 regression  machine-learning  classification 

যেহেতু আরএফ অ-রৈখিকতা পরিচালনা করতে পারে তবে সহগ সরবরাহ করতে পারে না, তাই গুরুত্বপূর্ণ গুণাবলী সংগ্রহ করার জন্য এলোমেলো বন ব্যবহার করা এবং তার সহগগুলি পাওয়ার জন্য এই বৈশিষ্ট্যগুলি একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে প্লাগ করা কি বুদ্ধিমানের কাজ হবে?

50 regression  machine-learning  feature-selection  random-forest  regression-strategies