প্রশ্ন ট্যাগ «ridge-regression»

প্রশ্ন এই Lasso চক্রান্ত (glmnet) থেকে উপসংহার Lasso মূল্নির্ধারক যে একঘেয়ে নয় সমাধান পাথ প্রমান। এটি হ'ল কিছু কফিশিয়েন্ট সঙ্কুচিত হওয়ার আগেই পরম মানে বৃদ্ধি পায়। আমি এই মডেলগুলিকে বিভিন্ন ধরণের ডেটা সেটগুলিতে প্রয়োগ করেছি এবং "বন্যের মধ্যে" এই আচরণটি কখনও দেখিনি এবং আজ অবধি তারা ধরেই নিয়েছিল যে তারা …

18 lasso  ridge-regression  elastic-net 

আমি অত্যন্ত মাল্টিকোল্লায়নার ডেটাতে রিজ রিগ্রেশন ব্যবহার করছি। ওএলএস ব্যবহার করে আমি বহুগুণরেখার কারণে সহগের উপর বড় স্ট্যান্ডার্ড ত্রুটি পেয়েছি। আমি জানি রিজ রিগ্রেশন এই সমস্যাটি মোকাবেলা করার একটি উপায়, তবে আমি যে রিজ রিগ্রেশনটি দেখেছি তার সমস্ত বাস্তবায়নে সহগের জন্য কোনও মানক ত্রুটি নেই। আমি নির্দিষ্ট কোন সহগের স্ট্যান্ডার্ড …

18 standard-error  ridge-regression 

প্রাথমিক , দ্বৈত এবং কার্নেল রিজ রিগ্রেশন মধ্যে পার্থক্য কি ? লোকেরা তিনটিই ব্যবহার করছে, এবং বিভিন্ন সূত্রের প্রত্যেকে যেহেতু বিভিন্ন উত্সে ব্যবহার করে তা আমার অনুসরণ করা কঠিন। তাহলে কেউ আমাকে সহজ কথায় বলতে পারেন এই তিনটির মধ্যে পার্থক্য কী? এ ছাড়াও প্রত্যেকের কিছু সুবিধা বা অসুবিধা কী হতে …

18 regression  kernel-trick  ridge-regression 

পাঠ্য শ্রেণীবদ্ধকরণের জন্য একটি পরীক্ষার সময়, আমি রিজ শ্রেণিবদ্ধকারী ফলাফলগুলি পেয়েছি যা এই শ্রেণিবদ্ধদের মধ্যে নিয়মিত পরীক্ষাগুলি শীর্ষ করে থাকে যা সাধারণত দেখা হয় এবং এসভিএম, এনবি, কেএনএন ইত্যাদির মতো পাঠ্য খনির কাজগুলির জন্য প্রয়োগ করা হয় যদিও আমি বিশদ বিবরণ দিইনি প্যারামিটারগুলি সম্পর্কে কিছু সাধারণ টুইট বাদে এই নির্দিষ্ট …

18 machine-learning  classification  text-mining  ridge-regression 

ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি তৈরি করার সময় আমি নিয়মিতকরণের সুবিধাগুলি সম্পর্কে জানি (পক্ষপাতিত্ব বনাম বৈচিত্র, অত্যধিক মানসিক চাপ প্রতিরোধ করা)। তবে, আমি ভাবছি যে নিয়মিতকরণ (লাসো, রিজ, ইলাস্টিক নেট) করাও যদি ভাল ধারণা হয় তবে যখন রিগ্রেশন মডেলের মূল উদ্দেশ্যটি সহগের উপর নির্ভর করে (যা দেখে ভবিষ্যদ্বাণীকারীরা পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ)। আমি মানুষের চিন্তাভাবনা …

18 inference  lasso  ridge-regression  elastic-net  selectiveinference 

লাসো এবং রিজের মতো দণ্ডিত রিগ্রেশন অনুমানকারীরা নির্দিষ্ট কিছু প্রিয়ারের সাথে বায়েশিয়ান অনুমানের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ বলে মনে হয়। আমার ধারণা (যেহেতু বায়েশিয়ান পরিসংখ্যান সম্পর্কে আমি যথেষ্ট পরিমাণে জানি না) একটি নির্দিষ্ট টিউনিং প্যারামিটারের জন্য পূর্বের সাথে একটি কংক্রিট উপস্থিত রয়েছে। এখন একটি ঘনত্ববাদী ক্রস বৈধতা দ্বারা সুরক্ষা পরামিতি অনুকূল করতে …

17 bayesian  lasso  ridge-regression 

আমি পাইথন / সি মডিউলে রিজ রিগ্রেশন বাস্তবায়ন করছি এবং আমি এই "সামান্য" সমস্যাটি পেয়েছি। ধারণাটি হ'ল আমি স্বাধীনতার কার্যকর ডিগ্রি কম-বেশি সমান ব্যবধানে নমুনা করতে চাই ( "পরিসংখ্যান শিক্ষার উপাদানগুলির" পৃষ্ঠা 65 এর প্লটের মতো ), উদাহরণস্বরূপ: df(λ)=∑i=1pd2id2i+λ,df(λ)=∑i=1pdi2di2+λ,\mathrm{df}(\lambda)=\sum_{i=1}^{p}\frac{d_i^2}{d_i^2+\lambda}, যেখানেd2idi2d_i^2 ম্যাট্রিক্স eigenvalues হয়XTXXTXX^TXথেকেdf(λmax)≈0df(λmax)≈0\mathrm{df}(\lambda_{\max})\approx 0থেকেdf(λmin)=pdf(λmin)=p\mathrm{df}(\lambda_{\min})=p। প্রথম সীমাটি নির্ধারণের একটি সহজ উপায় …

17 ridge-regression 

আমার 150 টি বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং এগুলির মধ্যে অনেকগুলি একে অপরের সাথে অত্যন্ত সংযুক্ত। আমার লক্ষ্যটি হল একটি বিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলের মান পূর্বাভাস দেওয়া, যার পরিসীমা 1-8 । আমার নমুনার আকার 550 এবং আমি 10-ভাঁজ ক্রস-বৈধতা ব্যবহার করছি । এএফএআইআইকি, নিয়মিতকরণ পদ্ধতিগুলির মধ্যে (লাসো, ইলাস্টিক নেট এবং রিজ) বৈশিষ্ট্যগুলির মধ্যে সম্পর্কের …

17 regression  lasso  regularization  ridge-regression  elastic-net 

একটি প্রমিত OLS ঔজ্জ্বল্যের প্রেক্ষাপটে রিগ্রেশন সমস্যা বিবেচনা করুন : আমার ম্যাট্রিকস রয়েছে এবং \ এক্স এবং আমি L = \ | \ Y- \ X \ B \ | ^ 2 হ্রাস করতে \ বি সন্ধান করতে চাই । সমাধানটি \ টুপি \ বি = \ আরগমিন_ \ বি …

16 regression  least-squares  ridge-regression 

লাসো রিগ্রেশন ব্যাখ্যা করার সময়, একটি হীরা এবং বৃত্তের চিত্রটি প্রায়শই ব্যবহৃত হয়। বলা হয়ে থাকে যে লাসোতে সীমাবদ্ধতার আকৃতিটি হীরক হওয়ায় প্রাপ্ত ন্যূনতম স্কোয়ার সমাধানগুলি হীরাটির কোণায় এমনভাবে স্পর্শ করতে পারে যে এটি কিছু পরিবর্তনশীল সঙ্কুচিত হতে পারে। তবে, রিজ রিগ্রেশনে, কারণ এটি একটি বৃত্ত, এটি প্রায়শই অক্ষকে স্পর্শ …

16 regression  lasso  ridge-regression 

রিজ রিগ্রেশন অনুমান পরামিতি ββ\boldsymbol \beta একটি রৈখিক মডেল y=Xβy=Xβ\mathbf y = \mathbf X \boldsymbol \beta দ্বারা যেখানে একটি নিয়মিতকরণ প্যারামিটার। এটি সুপরিচিত যে অনেকগুলি পরস্পর সম্পর্কিত ভবিষ্যদ্বাণীকারী থাকাকালীন এটি প্রায়শই ওএলএস রিগ্রেশন ( ) এর চেয়ে ভাল সম্পাদন করে ।β^λ=(X⊤X+λI)−1X⊤y,β^λ=(X⊤X+λI)−1X⊤y,\hat{\boldsymbol \beta}_\lambda = (\mathbf X^\top \mathbf X + \lambda \mathbf …

16 regression  ridge-regression  shrinkage 

Lasso বা শৈলশিরা রিগ্রেশনে, এক সংকোচন প্যারামিটার প্রায়ই ডাকা নির্দিষ্ট করতে হয়েছে বা α । এই মান প্রায়ই যা সেরা উদাঃ উৎপাদ প্রশিক্ষণ ডেটা এবং দেখে মান আলাদা একটি গুচ্ছ চেক করে ক্রস বৈধতা মাধ্যমে নির্বাচিত করা হয় আর 2 টেস্ট ডেটার উপর। মানগুলির পরিসীমাটি কোনটি পরীক্ষা করা উচিত? এটি …

16 regression  lasso  regularization  ridge-regression  penalized 

এই সাইটে ইতিমধ্যে একই বিষয়ে কথা বলার একটি পোস্ট রয়েছে: সঙ্কুচিত কেন কাজ করে? তবে, উত্তরগুলি জনপ্রিয় হওয়া সত্ত্বেও, আমি বিশ্বাস করি না যে প্রশ্নের সূত্রটি সত্যই সম্বোধিত হয়েছে। এটি বেশ পরিষ্কার যে অনুমানের ক্ষেত্রে কিছু পক্ষপাতমূলক প্রবর্তন বৈচিত্র্য হ্রাস এনেছে এবং অনুমানের মানের উন্নতি করতে পারে। যাহোক: 1) পক্ষপাত …

15 regularization  ridge-regression  shrinkage 

লিনিয়ার রিগ্রেশন মডেলগুলিতে আমি লাসো, রিজ এবং ইলাস্টিক-নেট ধরণের নিয়মিতকরণ সম্পর্কে সচেতন। প্রশ্ন: এটি (বা অনুরূপ) ধরণের প্রাক্কলিত প্রাক্কলনটি আরিমা মডেলিংয়ে (একটি খালি এমএ অংশবিহীন) প্রয়োগ করা যেতে পারে? Arima মডেলের ভবনে, এটি একটি পূর্ব-নির্বাচিত সর্বাধিক ল্যাগ অর্ডার (বিবেচনা স্বাভাবিক বলে মনে হয় , কুই মি একটি এক্স ) এবং …

15 time-series  arima  lasso  regularization  ridge-regression 

আমি দেখতে কিনা যাওয়ার জন্য চেষ্টা করছি শৈলশিরা রিগ্রেশন , Lasso , প্রধান উপাদান রিগ্রেশন (পিসিআর), অথবা আংশিক লিস্ট স্কোয়ার যেখানে ভেরিয়েবল / বৈশিষ্ট্য (এর সংখ্যক আছে একটি পরিস্থিতির মধ্যে (পিএলএস) ) এবং নমুনা ছোট নম্বর ( এন < পি ), এবং আমার উদ্দেশ্যটি পূর্বাভাস।pppn<pn<pn np>10np>10np>10n ভেরিয়েবল ( এবং ওয়াই …

15 regression  pca  lasso  ridge-regression  partial-least-squares