«regression» etiketlenmiş sorular

Andrew Ng'in "Machine Learning" kursunu birkaç ay önce Coursera üzerinden aldım, matematik / türevlerin çoğuna dikkat etmedim ve bunun yerine uygulama ve pratikliğe odaklandım. O zamandan beri altta yatan teoriyi incelemeye başladım ve Prof. Ng'nin bazı derslerini tekrar gözden geçirdim. "Düzenli Doğrusal Regresyon" konulu konferansını okuyordum ve şu maliyet fonksiyonunu …

13 regression  self-study 

Meslektaşım yanıt değişkenini (yani ) yükselterek dönüştürdükten sonra bazı verileri analiz etmek istiyor .1818\frac18y0.125y0.125y^{0.125} Bundan rahatsızım ama nedenini açıklamakta zorlanıyorum. Bu dönüşüm için herhangi bir mekanik gerekçe düşünemiyorum. Daha önce hiç görmedim ve belki de Tip I hata oranlarını falan şişirdiğinden endişe ediyorum - ama bu endişeleri destekleyecek hiçbir şeyim …

12 regression  data-transformation  aic 

Kapalı . Bu soru görüş temelli . Şu anda cevapları kabul etmiyor. Bu soruyu geliştirmek ister misiniz? Bu yayını düzenleyerek gerçekler ve alıntılarla yanıtlanabilmesi için soruyu güncelleyin . 2 yıl önce kapalı . Şu anda doğrusal bir regresyon sınıfındayım, ancak öğrendiğim şeyin artık modern istatistikler veya makine öğrenimi ile ilgili …

12 regression  machine-learning  linear  teaching 

Lojistik regresyonun parametre tahmini / eğitimi gerçekten nasıl çalışır? Şimdiye kadar sahip olduğum şeyi koymaya çalışacağım. Bir olasılık şeklinde lojistik fonksiyonun çıkış x değerine bağlı olarak y çıktısı: P( y= 1 | x ) = 11 + e- ωTx≡ σ( ωTx )P(y=1|x)=11+e−ωTx≡σ(ωTx)P(y=1|x)={1\over1+e^{-\omega^Tx}}\equiv\sigma(\omega^Tx) P( y= 0 | x ) = 1 …

12 regression  logistic  likelihood 

Çok Değişkenli Model Oluşturma: Patrick Royston ve Willie Sauerbrei tarafından Sürekli Değişkenleri Modellemek için Kesirli Polinomlara Dayalı Regresyon Analizine Pragmatik Bir Yaklaşım okuyorum . Şimdiye kadar etkilendim ve daha önce düşünmediğim ilginç bir yaklaşım. Ancak yazarlar eksik verilerle ilgilenmezler. Gerçekten de, s. 17 Kayıp verilerin "pek çok ek sorun yarattığını …

12 regression  missing-data  fractional-polynomial 

Özelliklerin nasıl seçileceği hakkında birkaç mesaj vardır . Yöntemlerden biri, t istatistiklerine dayalı özellik önemini açıklar. Standart özelliklere varImp(model)sahip doğrusal model üzerine uygulanan R'de , her model parametresi için t istatistik istatistiği kullanılır. Temel olarak, t istatistiklerine dayanarak bir özellik seçiyoruz, yani katsayının ne kadar kesin olduğu. Fakat katsayımın kesinliği …

12 regression  p-value  feature-selection 

Doğrusal regresyonu inceledim ve x'in evin alanını metre kare cinsinden ve y'nin fiyatı dolar cinsinden belirlediği {{x, y)} setinin altında denedim. Bu Andrew Ng Notes'taki ilk örnektir . 2104.400 1600.330 2400.369 1416.232 3000.540 Bir örnek kod geliştirdim ama çalıştırdığımda maliyet her adımda artıyor, her adımda azalıyor. Kod ve çıktı aşağıda …

12 regression  least-squares  gradient-descent  supervised-learning 

İlgili en az mutlak sapma sorunu:. LP problemi olarak aşağıdaki şekilde yeniden düzenlenebileceğini biliyorum:argminwL ( w ) = ∑ni = 1| yben- wTx |arg⁡minwL(w)=∑i=1n|yi−wTx| \underset{\textbf{w}}{\arg\min} L(w)=\sum_{i=1}^{n}|y_{i}-\textbf{w}^T\textbf{x}| min ∑ni = 1ubenmin∑i=1nui\min \sum_{i=1}^{n}u_{i} uben≥ xTw - ybeni = 1 , … , nui≥xTw−yii=1,…,nu_i \geq \textbf{x}^T\textbf{w}- y_{i} \; i = 1,\ldots,n uben≥ - …

12 regression  optimization  quantile-regression  linear-programming  least-absolute-deviations 

Zou ve diğ. "Kementin" serbestlik dereceleri " (2007), sıfır olmayan katsayıların sayısının, kementin serbestlik dereceleri için tarafsız ve tutarlı bir tahmin olduğunu göstermektedir. Bana biraz mantıksız geliyor. Bir regresyon modelimiz olduğunu varsayalım (değişkenlerin sıfır ortalaması olduğu yerlerde) y=βx+ε.y=βx+ε.y=\beta x + \varepsilon. değerinin sınırsız OLS tahmini olduğunu varsayalım . Çok düşük …

12 regression  lasso  degrees-of-freedom  shrinkage 

Ilımlı regresyon analizleri genellikle sosyal bilimlerde iki veya daha fazla öngörücü / ortak değişken arasındaki etkileşimi değerlendirmek için kullanılır. Tipik olarak, iki öngörücü değişkeni ile aşağıdaki model uygulanır: Y=β0+β1∗X+β2∗M+β3∗XM+eY=β0+β1∗X+β2∗M+β3∗XM+eY = β_0 + β_1*X + β_2*M + β_3*XM + e Ilımlılık testinin XM ürün terimi XMXMXM(bağımsız değişken XXX ile moderatör değişkeni …

12 regression  interaction 

tasarım matrisi açısından mükemmel bir eşbiçimlilik örneği nedir ?XXX tahmin edilemeyeceği bir örnek istiyorum ters çevrilemez.β^=(X′X)−1X′Yβ^=(X'X)-1X'Y\hat \beta = (X'X)^{-1}X'Y(X′X)(X'X)(X'X)

12 regression  multicollinearity  matrix  matrix-inverse 

Bir Poisson tepki değişkeninde aşırı dağılım ile başa çıkmak için üç öneriyle karşılaştım ve tüm sabit etkili başlangıç ​​modeli: Bir yarı model kullanın; Negatif binom GLM kullanın; Nesne düzeyinde rastgele efektli karışık bir model kullanın. Ama hangisini gerçekten seçmeli ve neden? Bunlar arasında gerçek bir kriter var mı?

12 regression  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  quasi-likelihood 

Yanılmıyorsam, doğrusal bir modelde, yanıtın dağılımının sistematik bir bileşen ve rastgele bir bileşen olduğu varsayılır. Hata terimi rastgele bileşeni yakalar. Bu nedenle, hata teriminin Normal olarak dağıtıldığını varsayarsak, bu yanıtın da Normal olarak dağıtıldığı anlamına gelmez mi? Bence öyle, ama sonra aşağıdaki gibi ifadeler oldukça kafa karıştırıcı görünüyor: Ve bu …

12 regression  assumptions 

Şu anda kendime sınıflandırma yapmayı öğretiyorum ve özellikle üç yönteme bakıyorum: destek vektör makineleri, sinir ağları ve lojistik regresyon. Anlamaya çalıştığım, lojistik regresyonun neden diğer ikisinden daha iyi performans göstereceğidir. Lojistik regresyon anlayışımdan buradaki fikir, lojistik fonksiyonun tüm verilere uymasıdır. Dolayısıyla verilerim ikiliyse, 0 etiketine sahip tüm verilerim 0 değerine …

12 regression  machine-learning  logistic  classification  regression-strategies 

ve değişkenlerinin ölçümünü yaptım . Her ikisinin de ilişkili belirsizlikleri ve olduğu bilinmektedir . ve arasındaki ilişkiyi bulmak istiyorum . Nasıl yapabilirim?x y σ x σ y x ynnnxxxyyyσxσx\sigma_xσyσy\sigma_yxxxyyy DÜZENLEME : her ile ilişkili farklı bir ve ile aynı .σ x , i y ixbenxix_iσx , benσx,i\sigma_{x,i}ybenyiy_i Tekrarlanabilir R örneği: …

12 r  regression  deming-regression