Câu hỏi được gắn thẻ «regression»

Kỹ thuật phân tích mối quan hệ giữa một (hoặc nhiều) biến "phụ thuộc" và biến "độc lập".



5
Làm thế nào các thành phần chính hàng đầu có thể giữ sức mạnh dự đoán trên một biến phụ thuộc (hoặc thậm chí dẫn đến dự đoán tốt hơn)?
Giả sử tôi đang chạy một hồi quy . Tại sao bằng cách chọn các thành phần nguyên tắc hàng đầu của , mô hình có giữ được khả năng dự đoán của nó trên không?Y∼ XY∼XY \sim XkkkXXXYYY Tôi hiểu rằng từ chiều giảm / điểm tính năng lựa …

3
Giải thích chính quy sườn núi trong hồi quy
Tôi có một số câu hỏi liên quan đến hình phạt sườn núi trong bối cảnh bình phương nhỏ nhất: βridge=(λID+X′X)−1X′yβridge=(λID+X′X)−1X′y\beta_{ridge} = (\lambda I_D + X'X)^{-1}X'y 1) Biểu thức cho thấy ma trận hiệp phương sai của X được thu nhỏ theo ma trận đường chéo, nghĩa là (giả sử …

2
Mối tương quan giữa các công cụ ước tính OLS cho đánh chặn và độ dốc
Trong mô hình hồi quy đơn giản, y=β0+β1x+ε,y=β0+β1x+ε, y = \beta_0 + \beta_1 x + \varepsilon, các công cụ ước tính OLS và có mối tương quan với nhau.ββ^OLS0β^0OLS\hat{\beta}_0^{OLS}β^OLS1β^1OLS\hat{\beta}_1^{OLS} Công thức cho mối tương quan giữa hai công cụ ước tính là (nếu tôi đã dẫn xuất chính xác): Corr(β^OLS0,β^OLS1)=−∑ni=1xin−−√∑ni=1x2i−−−−−−−√.Corr⁡(β^0OLS,β^1OLS)=−∑i=1nxin∑i=1nxi2. …




2
Trực giác đằng sau hồi quy logistic
Gần đây tôi bắt đầu học máy học, tuy nhiên tôi đã không nắm bắt được trực giác đằng sau hồi quy logistic . Sau đây là những sự thật về hồi quy logistic mà tôi hiểu. Là cơ sở cho giả thuyết, chúng tôi sử dụng chức năng sigmoid …







Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.