Câu hỏi được gắn thẻ «regression»

Tôi đã sử dụng hồi quy hạt nhân Nadaraya-Watson trước đây để làm mịn dữ liệu. Gần đây tôi đã chạy vào hồi quy quy trình Gaussian. Prima facie, họ dường như không liên quan. Nhưng tôi tự hỏi nếu có lẽ có một kết nối sâu sắc hơn mà …

10 regression  nonparametric  gaussian-process  kernel-smoothing 

Nói rằng tôi muốn đào tạo một bộ phân loại gán hình ảnh của một người khi còn trẻ , trung niên hoặc già . Một cách đơn giản sẽ là coi các lớp là các loại độc lập và huấn luyện một bộ phân loại. Nhưng rõ ràng có …

10 regression  machine-learning  classification  discrete-data 

Trong Kinh tế lượng của Hayashi, người ta đã nói rằng một trong những giả định của OLS cổ điển là: Và tôi biết rằng hàm ý đó là cho tất cả và thuật ngữ lỗi không tương thích với các biến hồi quy.E(ϵi|x1,x2,…,xn)=0, for i=1,…,n.(1)(1)E(ϵi|x1,x2,…,xn)=0, for i=1,…,n.\mathbb{E}(\epsilon_i\lvert\mathbf{x_1}, \mathbf{x_2}, \ldots, …

10 regression  econometrics  least-squares 

Trong Discovering kê sử dụng SPSS 4th Edition bởi Andy Field, đó là khuyến cáo để bao gồm các thuật ngữ tương tác giữa các biến độc lập và logarit tự nhiên chuyển đổi tương ứng của nó biến để kiểm tra các vi phạm giả thiết tuyến tính. Lý …

10 regression  logistic  assumptions 

Hiện đang học hồi quy sườn và tôi hơi bối rối về việc xử phạt các mô hình phức tạp hơn (hoặc định nghĩa của một mô hình phức tạp hơn). Theo những gì tôi hiểu, độ phức tạp của mô hình không nhất thiết tương quan với thứ tự …

9 regression  regularization  hyperparameter 

Trong scikit tìm hiểu các tài liệu về hiệu chuẩn xác suất, họ so sánh hồi quy logistic với các phương pháp khác và nhận xét rằng rừng ngẫu nhiên được hiệu chuẩn kém hơn so với hồi quy logistic. Tại sao hồi quy logistic hiệu chỉnh tốt? Làm thế …

9 regression  logistic  calibration 

Với hồi quy OLS được áp dụng cho đáp ứng liên tục, người ta có thể xây dựng phương trình hồi quy bội bằng cách hồi quy chạy tuần tự các phần dư trên mỗi hiệp phương sai. Câu hỏi của tôi là, có cách nào để làm điều này …

9 regression  logistic  residuals 

Tôi đang nghiên cứu sự khác biệt giữa chính quy trong hồi quy RKHS và hồi quy tuyến tính, nhưng tôi gặp khó khăn trong việc nắm bắt sự khác biệt quan trọng giữa hai phương pháp này. (xi,yi)(xi,yi)(x_i,y_i)f(⋅)f(⋅)f(\cdot)f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),f(x)≈u(x)=∑i=1mαiK(x,xi),\begin{equation}f(x)\approx u(x)=\sum_{i=1}^m \alpha_i K(x,x_i),\end{equation}K(⋅,⋅)K(⋅,⋅)K(\cdot,\cdot)αmαm\alpha_mminα∈Rn1n∥Y−Kα∥2Rn+λαTKα,minα∈Rn1n‖Y−Kα‖Rn2+λαTKα,\begin{equation} {\displaystyle \min _{\alpha\in R^{n}}{\frac {1}{n}}\|Y-K\alpha\|_{R^{n}}^{2}+\lambda \alpha^{T}K\alpha},\end{equation}i,ji,ji,jKKKK(xi,xj)K(xi,xj){\displaystyle K(x_{i},x_{j})} α∗=(K+λnI)−1Y.α∗=(K+λnI)−1Y.\begin{equation} …

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

Tôi muốn phân loại các điểm dữ liệu là cần một mô hình phức tạp hơn hoặc không cần một mô hình phức tạp hơn. Suy nghĩ hiện tại của tôi là điều chỉnh tất cả dữ liệu cho một mô hình tuyến tính đơn giản và quan sát kích …

9 regression  multiple-regression  residuals  bias-variance-tradeoff 

Trong 'Các yếu tố của học thống kê', biểu thức phân rã phương sai của mô hình tuyến tính được đưa ra là trong đó là hàm mục tiêu thực tế, là phương sai của lỗi ngẫu nhiên trong mô hình và là công cụ ước tính tuyến tính của …

9 regression  linear-model  bias-variance-tradeoff 

Hãy xem xét cốt truyện dưới đây trong đó tôi mô phỏng dữ liệu như sau. Chúng tôi xem xét một kết quả nhị phân mà xác suất thực sự là 1 được biểu thị bằng đường màu đen. Mối quan hệ chức năng giữa hiệp phương trình và là …

9 regression  logistic  bayesian  confidence-interval  credible-interval 

Tôi hiện đang làm việc để biến đổi hai giá trị kiểm tra phốt pho khác nhau thành khác. Lý lịch Có nhiều phương pháp (chiết) để đo phốt pho có sẵn trong đất. Các quốc gia khác nhau áp dụng các phương pháp khác nhau, do đó để so …

9 regression  total-least-squares 

Giả sử tôi có một loạt các thành phố với quy mô dân số khác nhau và tôi muốn xem liệu có mối quan hệ tuyến tính tích cực giữa số lượng cửa hàng rượu trong một thành phố và số lượng DUI không. Trường hợp tôi xác định liệu …

9 regression  multicollinearity 

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 

Làm thế nào để bạn giải thích một đường cong sống sót từ mô hình nguy cơ tỷ lệ cox? Trong ví dụ về đồ chơi này, giả sử chúng ta có mô hình nguy hiểm theo tỷ lệ cox trên agebiến trong kidneydữ liệu và tạo đường cong sinh …

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