Câu hỏi được gắn thẻ «nonlinear-regression»

Chỉ sử dụng thẻ này cho các mô hình hồi quy trong đó phản hồi là hàm phi tuyến của các tham số. Không sử dụng thẻ này để chuyển đổi dữ liệu phi tuyến.

1
khớp một hàm số mũ bằng cách sử dụng bình phương tối thiểu so với mô hình tuyến tính tổng quát so với bình phương tối thiểu phi tuyến
Tôi có một bộ dữ liệu đại diện cho sự phân rã theo cấp số nhân. Tôi muốn khớp một hàm số mũ với dữ liệu này. Tôi đã thử chuyển đổi nhật ký biến phản hồi và sau đó sử dụng bình phương tối thiểu để khớp với một …
2
Độc lập trung bình có điều kiện ngụ ý không thiên vị và nhất quán của công cụ ước tính OLS
Hãy xem xét mô hình hồi quy bội sau:Y=Xβ+Zδ+U.(1)(1)Y=Xβ+Zδ+U.Y=X\beta+Z\delta+U.\tag{1} Ở đây là một vectơ cột; Ma trận a ; a vectơ cột; Ma trận a ; a vectơ cột; và , thuật ngữ lỗi, vectơ cột .YYYn×1n×1n\times 1XXXn×(k+1)n×(k+1)n\times (k+1)ββ\beta(k+1)×1(k+1)×1(k+1)\times 1ZZZn×ln×ln\times lδδ\deltal×1l×1l\times 1UUUn×1n×1n\times1 CÂU HỎI Giảng viên của tôi, sách giáo …
3
Ước tính mô hình hàm mũ
Mô hình hàm mũ là một mô hình được mô tả theo phương trình sau: yi^=β0⋅eβ1x1i+…+βkxkiyi^=β0⋅eβ1x1i+…+βkxki\hat{y_{i}}=\beta_{0}\cdot e^{\beta_{1}x_{1i}+\ldots+\beta_{k}x_{ki}} Cách tiếp cận phổ biến nhất được sử dụng để ước tính mô hình như vậy là tuyến tính hóa, có thể được thực hiện dễ dàng bằng cách tính toán logarit của …
1
Mô hình học sâu nào có thể phân loại các danh mục không loại trừ lẫn nhau
Ví dụ: Tôi có một câu trong mô tả công việc: "Kỹ sư cao cấp Java ở Anh". Tôi muốn sử dụng một mô hình học tập sâu để dự đoán nó thành 2 loại: English và IT jobs. Nếu tôi sử dụng mô hình phân loại truyền thống, nó …
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 
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.