«regression» etiketlenmiş sorular

Şu anda sırt regresyonunu öğreniyorum ve daha karmaşık modellerin (veya daha karmaşık bir modelin tanımının) cezalandırılması konusunda biraz kafam karıştı. Anladığım kadarıyla, model karmaşıklığı mutlaka polinom düzeni ile ilişkili değildir. Yani:2 + 3 + 4x2+ 5x3+ 6x42+3+4x2+5x3+6x4 2 + 3+ 4x^2 + 5x^3 + 6x^4 aşağıdakilerden daha karmaşık bir modeldir: …

9 regression  regularization  hyperparameter 

Scikit'te olasılık kalibrasyonu ile ilgili belgeleri öğrenirler, lojistik regresyonu diğer yöntemlerle karşılaştırırlar ve rastgele ormanın lojistik regresyondan daha az iyi kalibre edildiğini belirtirler. Lojistik regresyon neden iyi kalibre edildi? Bir kişi, lojistik regresyonun kalibrasyonunu nasıl mahvedebilir (birinin bir egzersiz olarak istemeyeceği değil)?

9 regression  logistic  calibration 

Sürekli yanıta uygulanan OLS regresyonu ile, her bir ortak değişken üzerinde artıkların regresyonlarını sırayla çalıştırarak çoklu regresyon denklemi oluşturulabilir. Benim sorum, bunu lojistik regresyon artıklarıyla lojistik regresyon ile yapmanın bir yolu var mı? Yani, tahmin etmek istersem Pr(Y=1|x,z)Pr(Y=1|x,z)\Pr(Y = 1 | x, z)standart genelleştirilmiş doğrusal modelleme yaklaşımını kullanarak, karşı lojistik …

9 regression  logistic  residuals 

RKHS regresyonunda regülasyon ile lineer regresyon arasındaki farkı inceliyorum, ancak ikisi arasındaki önemli farkı kavramakta zorlanıyorum. Verilen giriş-çıkış çiftleri , bir işlev tahmin etmek isteyen aşağıdaki gibi ; burada bir çekirdek işlevidir. katsayıları çözülerek bulunabilir. ; burada, gösterimde bazı kötüye kullanımlarla , çekirdek matrisi K'nın i, j 'girişi olan {\ …

9 regression  generalized-linear-model  regularization  kernel-trick  rbf-kernel 

'İstatistiksel Öğrenmenin Unsurları' nda, doğrusal modelin sapma-varyans ayrışması ifadesi burada gerçek hedef fonksiyonudur, , modelindeki rastgele hatanın varyansıdır ve lineer tahmin olan .Er r (x0) =σ2ε+ E[ f(x0) - Ef^(x0)]2+ | | h (x0) ||2σ2ε,Err(x0)=σϵ2+E[f(x0)−Ef^(x0)]2+||h(x0)||2σϵ2,Err(x_0)=\sigma_\epsilon^2+E[f(x_0)-E\hat f(x_0)]^2+||h(x_0)||^2\sigma_\epsilon^2,f(x0)f(x0)f(x_0)σ2εσϵ2 \sigma_\epsilon^2y= f( x ) + ϵy=f(x)+ϵy=f(x)+\epsilonf^( x )f^(x)\hat f(x)f( x )f(x)f(x) Varyans terimi burada …

9 regression  linear-model  bias-variance-tradeoff 

Veri noktalarını ya daha karmaşık bir modele ya da daha karmaşık bir modele ihtiyaç duymadan sınıflandırmak istiyorum. Şu anki düşüncem, tüm verileri basit bir doğrusal modele uydurmak ve bu sınıflandırmayı yapmak için artıkların boyutunu gözlemlemektir. Daha sonra hataya olan önyargı ve sapma katkıları hakkında biraz okuma yaptım ve doğrudan önyargı …

9 regression  multiple-regression  residuals  bias-variance-tradeoff 

Aşağıdaki verileri simüle ettiğim aşağıdaki grafiği düşünün. Gerçek olma olasılığı 1 olan siyah çizgi ile gösterilen ikili sonucuna . Bir ortak değişken ve arasındaki fonksiyonel ilişki , lojistik bağlantı ile 3. dereceden polinomdur (bu nedenle çift yönlü doğrusal değildir).yo b syÖbsy_{obs}xxxp (yo b s= 1 | x )p(yÖbs=1|x)p(y_{obs}=1 | x) …

9 regression  logistic  bayesian  confidence-interval  credible-interval 

Şu anda iki farklı fosfor test değerini birbirine dönüştürmenin bir yolu üzerinde çalışıyorum. Arka fon Toprakta mevcut bitki fosforunu ölçmek için birçok (ekstraksiyon) yöntem vardır. Farklı ülkeler farklı yöntemler uygulamaktadır, bu nedenle ülkeler arasındaki P-doğurganlığını karşılaştırmak için P-test değerini x, Y-testi değerine dayalı olarak hesaplamak gerekir ve bunun tersi de …

9 regression  total-least-squares 

Örnekler: İş tanımında bir cümle var: "İngiltere'de Java kıdemli mühendisi". Derin bir öğrenme modelini 2 kategori olarak tahmin etmek istiyorum: English ve IT jobs. Geleneksel sınıflandırma modeli kullanırsam, sadece softmaxson katmanda işlevli 1 etiket tahmin edebilir . Bu nedenle, her iki kategoride "Evet" / "Hayır" ı tahmin etmek için 2 …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Farklı nüfus boyutlarına sahip bir grup şehrim var ve bir şehirdeki içki deposu sayısı ile DUI sayısı arasında pozitif bir doğrusal ilişki olup olmadığını görmek istedim. Bu ilişkinin anlamlı olup olmadığını belirlediğim yerde, tahmini regresyon katsayısının t-testine dayanmaktadır. Şimdi açıkça pop. Bir kentin büyüklüğü hem DUI'lerin sayısı hem de likör …

9 regression  multicollinearity 

Cox orantılı tehlike modelinden sağkalım eğrisini nasıl yorumluyorsunuz? Bu oyuncak örneğinde, verilerdeki agedeğişken üzerinde bir cox orantılı tehlike modelimiz olduğunu kidneyve hayatta kalma eğrisini oluşturduğumuzu varsayalım . library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age, data=kidney) plot(conf.int="none", survfit(fit)) grid() Örneğin, zamanında hangi ifade doğrudur? ya da her ikisi de yanlış mı?200200200 Bildirim 1:% …

9 r  survival  cox-model  likelihood  machine-learning  deep-learning  generative-models  machine-learning  reinforcement-learning  q-learning  regression  multicollinearity  convergence  beta-distribution  bernoulli-distribution  machine-learning  self-study  pattern-recognition  neural-networks  stochastic-processes  linear 

İstatistiklerdeki kısa deneyimimden sonra, ANOVA sonuçları elde etmek için kullanılan karelerin toplamı türü (tip I, II, III, IV ...) test sonuçlarında (özellikle etkileşimli ve eksik olan modellerde dramatik bir fark yaratabilir) veri). Ancak henüz bir rapor görmedim. Neden böyle? Birinin bunu (istatistiklerin kendisi değil) bir şekilde bildiren örnek bir kağıt …

9 regression  anova  manova  reporting  sums-of-squares 

Bu yazı iki değişkenli bir doğrusal regresyon modelini, Yi=β0+β1xiYi=β0+β1xiY_i = \beta_0 + \beta_1x_i. Her zaman toplam kareler toplamının (SSTO) hata için kareler (SSE) ve iman üzerine model (SSR) için kareler toplamına bölünmesini aldım, ama gerçekten bir kez düşünmeye başladığımda, anlayamıyorum neden çalışıyor ... Ben parçası do anlıyorum: yiyiy_i: Gözlenen y …

9 regression  sums-of-squares  orthogonal 

Hastie ve Tibshirani, kitaplarının bölüm 4.3.2'sinde doğrusal regresyon ortamında, en küçük kareler yaklaşımının aslında maksimum olasılıkla özel bir durum olduğunu belirtmişlerdir. Bu sonucu nasıl kanıtlayabiliriz? Not: Yedek matematiksel bilgi yok.

9 regression  maximum-likelihood  least-squares 

Bu ödev baskısını okuyorum ve Gauss Süreci Regresyonu için denklemleri elde ettiklerinde zorlanıyorum. Rasmussen & Williams ayarı ve gösterimini kullanırlar . Bu nedenle, toplam, sıfır ortalama, durağan ve normal olarak dağıtılmış gürültü varyans kabul edilir:σ2noiseσnoise2\sigma^2_{noise} y= f( x ) + ϵ ,ϵ ∼ N( 0 ,σ2n o i s e)y=f(x)+ε,ε~N-(0,σnÖbense2)y=f(\mathbf{x})+\epsilon, …

9 regression  bayesian  gaussian-process