প্রশ্ন ট্যাগ «regression»

আমি এসভিএম এবং এসভিআর সম্পর্কে বেসিকগুলি জানি, তবে এখনও আমি হাইপারপ্লেন যা প্রান্তিকতা সর্বাধিকতর করে SVR- র সাথে ফিট করে তা খুঁজে পেতে সমস্যাটি পাই না। দ্বিতীয়ত, আমি এসভিআর-এ সহনশীলতার মার্জিন হিসাবে ব্যবহৃত সম্পর্কে কিছু পড়েছি । এর মানে কী?ϵϵ\epsilon তৃতীয়, এসভিএম এবং এসভিআরে ব্যবহৃত ফাংশন পরামিতিগুলির মধ্যে কোনও পার্থক্য …

11 regression  machine-learning  svm 

যখন সিদ্ধান্ত গাছের কথা আসে, তখন ভবিষ্যদ্বাণী করা মানটি কী প্রশিক্ষণের ডেটার ব্যাপ্তির বাইরে থাকতে পারে? উদাহরণস্বরূপ, যদি টার্গেট ভেরিয়েবলের প্রশিক্ষণ ডেটা সেট পরিসীমা 0-100 হয়, যখন আমি আমার মডেলটি তৈরি করি এবং এটি অন্য কোনওটিতে প্রয়োগ করি, তখন আমার মানগুলি -5 হতে পারে? বা 150? প্রদত্ত সিদ্ধান্তের গাছের প্রতিরোধের …

11 regression  predictive-models  random-forest  cart 

আমি এমন কৌশলগুলির বিষয়ে সংস্থানসমূহ (বই, বক্তৃতা নোট ইত্যাদি) সন্ধান করছি যা একাধিক-লক্ষ্যবস্তুযুক্ত ডেটা পরিচালনা করতে পারে (উদা: তিনটি নির্ভরশীল ভেরিয়েবল: 2 বিচ্ছিন্ন এবং 1 ধারাবাহিক)। কারও কি এর কোন সম্পদ / জ্ঞান আছে? আমি জানি যে এটির জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা সম্ভব।

11 regression  machine-learning  predictive-models  references 

আমি রিগ্রেশনের জন্য গাউসিয়া প্রক্রিয়া (জিপি) ব্যবহার করছি। আমার সমস্যাটিতে এটি দুটি বা ততোধিক ডেটা পয়েন্টের জন্য একেবারেই সাধারণ একে অপরের সাথে অপেক্ষাকৃত দৈর্ঘ্যের কাছে সমস্যার স্কেল। এছাড়াও, পর্যবেক্ষণগুলি অত্যন্ত গোলমাল হতে পারে। গণনাগুলির গতি বাড়ানোর জন্য এবং পরিমাপের নির্ভুলতার উন্নতি করার জন্য, একে অপরের নিকটে থাকা পয়েন্টগুলির ক্লাস্টারগুলিকে একীভূত …

11 regression  machine-learning  gaussian-process 

আমাকে অবশ্যই স্বীকার করতে হবে যে আমি আমার ক্লাস, আন্ডারগ্রাড বা গ্রেডের কোনওটিতে আগে এই শব্দটির কথা শুনিনি। লজিস্টিক রিগ্রেশন বায়েশিয়ান হওয়ার অর্থ কী? আমি নিয়মিত লজিস্টিক থেকে নীচের মতো বায়েশিয়ান লজিস্টিকের দিকে রূপান্তর সহ একটি ব্যাখ্যা খুঁজছি: লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলটিতে এটি সমীকরণ: ।E(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y)=β0+β1x1+...+βnxnE(y) = \beta_0 + \beta_1x_1 + ... …

11 regression  logistic  bayesian  multiple-regression  generalized-linear-model 

জেমস, উইটেন, হাস্টি, তিবশিরানী (২০১৩) র র ' রেড রেজিস্ট্রেশন / ল্যাসো'র অ্যাপ্লিকেশন ইন স্ট্যাটাসটিকাল লার্নিং বইয়ের ল্যাব বিভাগ §§.। পেরিয়ে যাচ্ছি । আরও সুনির্দিষ্টভাবে, আমি Ridgeআর প্যাকেজ 'আইএসএলআর' থেকে 'হিট্টার্স' ডেটাসেটে বিজ্ঞান-বিজ্ঞান মডেলটি প্রয়োগ করার চেষ্টা করছি । আমি আর কোডে প্রদর্শিত একই বৈশিষ্ট্যগুলির সেট তৈরি করেছি। যাইহোক, আমি …

11 r  machine-learning  scikit-learn  regression 

অবিচ্ছিন্ন অনুপাতে মডেলিং করার সময় (যেমন সমীক্ষা চতুর্ভুজগুলিতে আনুপাতিক উদ্ভিদ কভার, বা কোনও কার্যক্রমে জড়িত সময়ের অনুপাত), লজিস্টিক রিগ্রেশনকে অনুচিত বলে মনে করা হয় (যেমন ওয়ার্টন অ্যান্ড হুই (২০১১) আরকসিন অ্যাসিনাইন (বাস্তুশাস্ত্রে অনুপাতের বিশ্লেষণ ))। বরং লগিট-ট্রান্সফর্মেশন অনুপাতের পরে বা সম্ভবত বিটা রিগ্রেশন পরে ওএলএসের রিগ্রেশন আরও উপযুক্ত more কি …

11 r  regression  logistic 

আমি নিম্নলিখিতটি করতে চাই: 1) বিটা ওলস রিগ্রেশন (কোনও দণ্ডের শর্ত নেই) ; হ'ল রিগ্রাস করার জন্য ব্যবহৃত ভেরিয়েবলগুলি। আমি এটি দ্বারা জেখ*ঞbj∗b_{j}^{*}ঞjj lm.model = lm(y~ 0 + x) betas = coefficients(lm.model) ২) দন্ডের মেয়াদ সহ লাসো রিগ্রেশন, নির্বাচনের মানদণ্ড বায়েশিয়ান ইনফরমেশন মাপদণ্ড (বিআইসি) হইবে, প্রদত্ত λঞ= লগ( টি)টি| খ*ঞ|λj=log⁡(T)T|bj∗|\lambda …

11 r  regression  glmnet  lars 

আমি এসএএস-তে একটি পয়সন রিগ্রেশন করছিলাম এবং দেখতে পেলাম যে পিয়ারসন চি-স্কোয়ার্ড মানটি স্বাধীনতার ডিগ্রি দ্বারা বিভক্ত ছিল প্রায় 5 এর মধ্যে, যা উল্লেখযোগ্য পরিমাণে অবিচ্ছিন্নতার ইঙ্গিত দেয়। সুতরাং, আমি প্রোক জেনোমডের সাথে একটি নেতিবাচক দ্বিপদী মডেল ফিট করি এবং পাইয়ারসন চি-স্কোয়ার্ড মানটি স্বাধীনতার ডিগ্রি দ্বারা বিভক্ত হয়ে 0.80 হয়। …

11 regression  binomial  underdispersion 

আমি ধারণা করি যে আপনার স্টাডিজ ডিজাইনে পরিবর্তনের জন্য নিয়ন্ত্রণ করা আপনার রিগ্রেশন মডেল-পরবর্তী সময়ে নিয়ন্ত্রণের চেয়ে ত্রুটি হ্রাস করতে আরও কার্যকর at কেউ "আনুষ্ঠানিকভাবে" নিয়ন্ত্রণ "এই দুটি উদাহরণ পৃথকভাবে ব্যাখ্যা করতে মন চাইবেন? ত্রুটি হ্রাস এবং আরও সুনির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী উত্পন্ন করতে তারা তুলনামূলকভাবে কার্যকর কী?

11 regression  experiment-design  controlling-for-a-variable 

আমি একটি পূর্বাভাস অ্যাপ্লিকেশন বিকাশ করছি যার উদ্দেশ্য হ'ল একজন আমদানিকারককে তার সরবরাহকারীর গ্রাহক নেটওয়ার্ক থেকে তার পণ্যগুলির জন্য পূর্বাভাসের অনুমতি দেওয়া। চাহিদা পূরণের জন্য পর্যাপ্ত পরিমাণ ইনভেন্টরি থাকার পরেও বিক্রয় পরিসংখ্যানগুলি চাহিদার জন্য বেশ ভাল প্রক্সি। ইনভেন্টরি যখন শূন্যে নেমে আসে, যদিও (পরিস্থিতি আমরা আমাদের গ্রাহকদের এড়াতে সাহায্য করতে …

11 r  regression  machine-learning  censoring 

আমি লসো রিগ্রেশন সম্পাদন করার চেষ্টা করছি, যার নিম্নলিখিত রূপ রয়েছে: ছোট করুন মধ্যেwww(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y−Xw)′(Y−Xw)+λ|w|1(Y - Xw)'(Y - Xw) + \lambda \;|w|_1 একটি , আমাকে চতুর্ভুজ প্রোগ্রামিংয়ের সাহায্যে অনুকূল সন্ধান করার পরামর্শ দেওয়া হয়েছিল , যা নিম্নলিখিত ফর্মটি গ্রহণ করে:ডাব্লুλλ\lambdawww ছোট করুন মধ্যে , এর বিষয়1xxxএx≤বি।12x′Qx+c′x12x′Qx+c′x\frac{1}{2} x'Qx + c'xAx≤b.Ax≤b.Ax \le b. …

11 regression  lasso  quadratic-form 

আমি একটি রিগ্রেশন ফিট করছি । রূপান্তর বিন্দু অনুমান (এবং আত্মবিশ্বাস / পূর্বাভাস অন্তর) ঘৃণা দ্বারা ব্যাক বৈধ? আমি বিশ্বাস করি না, যেহেতু E [ f ( X ) ] ≠ f ( E [ X ] ) তবে অন্যের মতামত চেয়েছিল।লগ( y))log⁡(y)\log(y)ই[ চ( এক্স) ] ≠ চ( ঙ)[ এক্স] …

11 regression  back-transformation 

আমার একটি গবেষণা রয়েছে যেখানে অনেকগুলি ফলাফল শতাংশের মতো উপস্থাপিত হয় এবং আমি এই ফলাফলগুলিতে কিছু শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলের প্রভাব মূল্যায়নের জন্য একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন ব্যবহার করছি। আমি ভাবছিলাম, যেহেতু একটি লিনিয়ার রিগ্রেশন ধরে নিচ্ছে যে ফলাফলটি একটি ধারাবাহিক বিতরণ, সুতরাং এই জাতীয় মডেলটি শতাংশে প্রয়োগ করার ক্ষেত্রে কি পদ্ধতিগত সমস্যা …

11 regression  ratio  percentage 

আমার একটি হস্তক্ষেপের সাথে একটি মাসিক সময় সিরিজ রয়েছে এবং আমি ফলাফলের উপর এই হস্তক্ষেপের প্রভাবটি মাপ দিতে চাই। আমি বুঝতে পারি যে সিরিজটি বরং ছোট এবং এর প্রভাব এখনও শেষ হয় নি yet তথ্যটি cds <- structure(c(2580L, 2263L, 3679L, 3461L, 3645L, 3716L, 3955L, 3362L, 2637L, 2524L, 2084L, 2031L, 2256L, …

11 r  regression  arima  intervention-analysis