Wszystkie przykłady SVM są związane z klasyfikacją. Nie rozumiem, w jaki sposób można użyć SVM do regresji (regressor wektora pomocniczego) w regresji. Z mojego zrozumienia, SVM maksymalizuje margines między dwiema klasami, aby znaleźć optymalną hiperpłaszczyznę. Jak mogłoby to działać w przypadku...
Zastanawiam się, czy istnieje jakiś algorytm, który mógłby dokonać klasyfikacji i regresji w tym samym czasie. Na przykład chciałbym, aby algorytm nauczył się klasyfikatora, a jednocześnie w ramach każdej etykiety uczy się również ciągłego celu. Zatem dla każdego przykładu szkolenia ma kategoryczną...
Mam nadzieję uzyskać intuicyjne i przystępne wyjaśnienie regresji kwantowej. Powiedzmy, że mam prosty zestaw danych wyniku i predyktorów .X 1 , X 2YYYX1, X2)X1,X2X_1, X_2 Jeśli na przykład uruchomię regresję przy 0,25, 0,5, 0,75 i odzyskam .β0 , .25, β1 , .25. . . β2 ,...
Próbuję dopasować dane do GLM (regresja Poissona) w R. Kiedy wykreśliłem reszty w stosunku do dopasowanych wartości, wykres utworzył wiele (prawie liniowych z lekką wklęsłą krzywą) „linii”. Co to znaczy? library(faraway) modl <- glm(doctorco ~ sex + age + agesq + income + levyplus + freepoor +...
W odpowiedzi na moje pytanie dotyczące OLS zastanawiam się: jakie wykresy diagnostyczne istnieją dla regresji kwantowej? (i czy jest ich implementacja R?) Szybka wyszukiwarka google już wymyśliła fabułę robaka (o której nigdy wcześniej nie słyszałem) i chętnie poznam więcej metod, o których możesz...
Chciałbym lepiej zrozumieć zalety / wady stosowania splajnów less lub wygładzających do wygładzania niektórych krzywych. Inną odmianą mojego pytania jest to, czy istnieje sposób na skonstruowanie wygładzającego splajnu w sposób, który da takie same wyniki, jak użycie lessa. Wszelkie odniesienia...
Załóżmy, że używam regresji . Dlaczego, wybierając najlepsze głównych składników , model zachowuje moc predykcyjną na ?Y∼XY∼XY \sim XkkkXXXYYY Rozumiem, że z punktu widzenia redukcji wymiarów / wyboru cech, jeśli są wektorami własnymi macierzy kowariancji X z najwyższymi wartościami własnymi k ,...
ANOVA a wielokrotna regresja liniowa? Rozumiem, że obie te metody wydają się wykorzystywać ten sam model statystyczny. Jednak w jakich okolicznościach powinienem skorzystać z której metody? Jakie są zalety i wady tych metod w porównaniu? Dlaczego ANOVA jest tak często stosowana w badaniach...
Jeśli najlepszym przybliżeniem liniowym (przy użyciu najmniejszych kwadratów) moich punktów danych jest linia y=mx+by=mx+by=mx+b , jak mogę obliczyć błąd przybliżenia? Jeśli obliczę odchylenie standardowe różnic między obserwacjami i prognozami
Zadano mi więc pytanie, na podstawie których oszacowano centralne miary L1 (tj. Lasso) i L2 (tj. Regresja grzbietu). Odpowiedź to L1 = mediana i L2 = średnia. Czy jest w tym coś intuicyjnego? A może trzeba to ustalić algebraicznie? Jeśli tak, jak mam to
Uczenie maszynowe (ML) w znacznym stopniu wykorzystuje techniki regresji liniowej i logistycznej. Powołuje się on także na technikach inżynierii (funkcja feature transform, kernelitp). Dlaczego nic o variable transformation(np power transformation) wymienione w ML? (Na przykład, nigdy nie słyszę o...
„New York Times” długo komentuje „oceniający wartość dodaną” system oceniania nauczycieli, który służy do przekazywania informacji nauczycielom z Nowego Jorku. Lede to równanie używane do obliczania wyników - przedstawione bez kontekstu. Retoryczna strategia wydaje się zastraszaniem za pomocą...
Czy można przeprowadzić regresję, jeśli wszystkie zmienne zależne i niezależne są zmiennymi
Co to jest notacja algebraiczna do obliczania przedziału predykcji dla regresji wielokrotnej? Brzmi głupio, ale mam problem ze znalezieniem wyraźnej algebraicznej notacji tego.
Chcę wiedzieć, dlaczego regresja logistyczna nazywana jest modelem liniowym. Wykorzystuje funkcję sigmoidalną, która nie jest liniowa. Dlaczego więc regresja logistyczna jest modelem
Problem W regresji zwykle obliczany jest średni błąd kwadratu (MSE) dla próbki: aby zmierzyć jakość predyktora.MSE=1n∑i=1n(g(xi)−gˆ(xi))2MSE=1n∑i=1n(g(xi)−g^(xi))2 \text{MSE} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^n\left(g(x_i) - \widehat{g}(x_i)\right)^2 Obecnie pracuję nad problemem regresji, którego...
Próbuję zrozumieć regresję kwantową, ale jedną rzeczą, która sprawia, że cierpię, jest wybór funkcji straty. ρτ(u)=u(τ−1{u<0})ρτ(u)=u(τ−1{u<0})\rho_\tau(u) =
W analizie regresji liniowej analizujemy wartości odstające, badamy wielokoliniowość, testujemy heteroscedastyczność. Pytanie brzmi: czy istnieje jakikolwiek nakaz ich zastosowania? Mam na myśli, czy najpierw musimy przeanalizować wartości odstające, a następnie zbadać wielokoliniowość? Czy...
Podczas budowania modelu regresji w R ( lm) często otrzymuję ten komunikat "there are aliased coefficients in the model" Co to dokładnie znaczy? Również z tego powodu predict()daje ostrzeżenie. Chociaż jest to tylko ostrzeżenie, chcę wiedzieć, w jaki sposób możemy wykryć / usunąć aliowane...
Obecnie używam Twitter AnomalyDetection w R: https://github.com/twitter/AnomalyDetection . Ten algorytm zapewnia wykrywanie anomalii szeregów czasowych dla danych z sezonowością. Pytanie: czy istnieją inne algorytmy podobne do tego (kontrola sezonowości nie ma znaczenia)? Próbuję zdobyć jak...