Na przykład podczas regresji, dwoma hiperparametrami do wyboru są często pojemność funkcji (np. Największy wykładnik wielomianu) i ilość regularyzacji. Jestem zdezorientowany, dlaczego nie po prostu wybrać funkcję niskiej pojemności, a następnie zignorować jakąkolwiek regularyzację? W ten sposób...
Właśnie natknąłem się na kwartet Anscombe (cztery zestawy danych, które mają prawie nie do odróżnienia statystyki opisowe, ale wyglądają zupełnie inaczej po wydrukowaniu) i jestem ciekawy, czy istnieją inne mniej lub bardziej znane zestawy danych, które zostały stworzone, aby pokazać znaczenie...
Artykuł „Dokładne obliczanie wariancji biegu” na stronie http://www.johndcook.com/standard_deviation.html pokazuje, jak obliczyć średnią biegu, wariancję i odchylenia standardowe. Czy istnieją algorytmy, w których parametry modelu regresji liniowej lub logistycznej mogą być podobnie „dynamicznie”...
Pracowałem nad problemem regresji, w którym dane wejściowe to obraz, a etykieta ma wartość ciągłą od 80 do 350. Obrazy mają związek chemiczny po zajściu reakcji. Kolor, który się okazuje, wskazuje stężenie innej chemikaliów, która pozostała, i to właśnie model ma wytworzyć - stężenie tej substancji...
Wyobrażać sobie Prowadzisz regresję liniową za pomocą czterech predyktorów numerycznych (IV1, ..., IV4) Gdy jako predyktor uwzględniono tylko IV1, standaryzowana jest beta +.20 Gdy uwzględnisz także IV2 do IV4, znak znormalizowanego współczynnika regresji IV1 zmienia się na -.25(tzn. Staje się...
W zbiorze danych dwóch nie pokrywających się populacji (pacjenci i osoby zdrowe, ogółem n=60n=60n=60 ) chciałbym znaleźć (spośród zmiennych niezależnych) znaczące predyktory dla zmiennej zależnej ciągłej. Występuje korelacja między predyktorami. Chcę dowiedzieć się, czy któryś z predyktorów jest...
Próbuję zrozumieć, dlaczego wyniki regresji logistycznej tych dwóch bibliotek dają różne wyniki. Używam zestawu danych z UCLA Idre poradnik , przewidywania admitna podstawie gre, gpai rank. rankjest traktowany jako zmienna kategorialna, dlatego najpierw jest konwertowany na zmienną fikcyjną...
Próbowałem nauczyć się uczenia maszynowego przy użyciu materiału Coursera . W tym wykładzie Andrew Ng wykorzystuje algorytm spadku gradientu do znalezienia współczynników modelu regresji liniowej, które zminimalizują funkcję błędu (funkcję kosztu). Czy do regresji liniowej potrzebujemy spadku...
Powiedzmy na przykład, że robisz model liniowy, ale dane są złożone.yyy y=xβ+ϵy=xβ+ϵ y = x \beta + \epsilon Mój zestaw danych jest złożony, ponieważ we wszystkich liczbach mają postać . Czy jest coś proceduralnie odmiennego podczas pracy z takimi danymi?yyy(a+bi)(a+bi)(a + bi) Pytam, bo...
Czytam bardzo interesujący artykuł Sellersa i Shmueli na temat modeli regresji dla danych zliczania. Na początku (s. 944) przytaczają McCullaugh i Nelder (1989), twierdząc, że regresja dwumianowa jest niepopularna i ma problematyczne powiązanie kanoniczne. Znalazłem wspomniany fragment i mówi (s....
W przypadku prostej regresji liniowej można uzyskać estymator najmniejszych kwadratów tak, że nie musisz znać aby oszacowaćy=β0+β1xy=β0+β1xy=\beta_0+\beta_1xβ^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2β^1=∑(xi−x¯)(yi−y¯)∑(xi−x¯)2\hat\beta_1=\frac{\sum(x_i-\bar x)(y_i-\bar y)}{\sum(x_i-\bar...
Przeglądam notatki z wykładu Andrew Ng na temat uczenia maszynowego. Notatki wprowadzają nas do regresji logistycznej, a następnie do perceptronu. Opisując Perceptron, notatki mówią, że po prostu zmieniamy definicję funkcji progowej używanej do regresji logistycznej. Po wykonaniu tej czynności...
Nasz mały zespół prowadził dyskusję i utknął. Czy ktoś wie, czy regresja Coxa ma podstawowy rozkład Poissona. Dyskutowaliśmy, że być może regresja Coxa przy stałym ryzyku będzie podobna do regresji Poissona z silną wariancją. Jakieś
Pracuję z dużym zestawem danych (poufnym, więc nie mogę udostępniać zbyt wiele) i doszedłem do wniosku, że konieczna będzie regresja dwumianowa. Nigdy wcześniej nie dokonywałem regresji glm i nie mogę znaleźć żadnych jasnych informacji na temat założeń. Czy są takie same dla MLR? Czy mogę...
Mam na myśli, że niektóre z tych zmiennych są ze sobą ściśle skorelowane. Jak / dlaczego / w jakim kontekście definiujemy je jako zmienne niezależne
Uwaga: Wiem, że L1 ma właściwość wyboru funkcji. Próbuję zrozumieć, który wybrać, gdy wybór funkcji jest całkowicie nieistotny. Jak zdecydować, której regularyzacji (L1 lub L2) użyć? Jakie są zalety i wady każdej z regulacji L1 / L2? Czy zaleca się najpierw dokonać wyboru funkcji za pomocą L1, a...
Mam binarny model regresji logistycznej z pseudo-kwadratem McFaddena wynoszącym 0,192 ze zmienną zależną o nazwie płatność (1 = płatność i 0 = brak płatności). Jaka jest interpretacja tego pseudo R-kwadrat? Czy jest to porównanie względne dla modeli zagnieżdżonych (np. Model 6 zmiennych ma pseudo...
Wyjaśnię mój problem na przykładzie. Załóżmy, że chcesz przewidzieć dochód danej osoby na podstawie niektórych atrybutów: {Wiek, płeć, kraj, region, miasto}. Masz taki zestaw danych szkoleniowych train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4,...
Możemy użyć lm()do przewidywania wartości, ale w niektórych przypadkach nadal potrzebujemy równania formuły wynikowej. Na przykład dodaj równanie do
Zawsze używam lm()w R do regresji liniowej na . Ta funkcja zwraca współczynnik taki, żeyyyxxxββ\betay=βx.y=βx.y = \beta x. Dzisiaj dowiedziałem się o całkowitej liczbie najmniejszych kwadratów i tej princomp()funkcji (analiza głównego składnika, PCA) można użyć do jej wykonania. To powinno być dla...