Saya membaca pracetak makalah ini , dan saya mengalami kesulitan mengikuti derivasi mereka dari persamaan untuk Regresi Proses Gaussian. Mereka menggunakan pengaturan & notasi Rasmussen & Williams . Dengan demikian, aditif, mean-nol, stasioner, dan noise terdistribusi normal dengan varian...
Terlepas dari kesamaan mendasar seperti kedua model ini, probabilitas keberhasilan daripada memodelkan variabel respons secara langsung; Saya percaya bahwa ada jawaban yang lebih andal yang menunjukkan perbedaan dan persamaan di antara model-model ini. Satu perbedaannya adalah, dalam logistik...
Saya mencoba membuat model yang diperkecil untuk memprediksi banyak variabel dependen (DV) (~ 450) yang sangat berkorelasi. Variabel independen saya (IV) juga banyak (~ 2000) dan sangat berkorelasi. Jika saya menggunakan laso untuk memilih model yang direduksi untuk setiap output secara...
Hastie dan Tibshirani menyebutkan dalam bagian 4.3.2 dari buku mereka bahwa dalam pengaturan regresi linier, pendekatan kuadrat terkecil sebenarnya merupakan kasus khusus dari kemungkinan maksimum. Bagaimana kita dapat membuktikan hasil ini? PS: Tidak ada detail
Posting ini mengacu pada model regresi linier bivariat, Yi=β0+β1xiYi=β0+β1xiY_i = \beta_0 + \beta_1x_i . Saya selalu mengambil partisi jumlah total kuadrat (SSTO) menjadi jumlah kuadrat untuk kesalahan (SSE) dan jumlah kuadrat untuk model (SSR) pada iman, tetapi begitu saya mulai benar-benar...
Mengikuti pengalaman singkat saya dalam statistik, tampaknya jenis jumlah kuadrat (tipe I, II, III, IV ...) yang digunakan dalam mendapatkan hasil ANOVA dapat membuat perbedaan dramatis dalam hasil tes (terutama model dengan interaksi dan hilang data). Namun saya belum melihat makalah yang...
Saya tahu prior Zellner menggunakan data untuk mengatur informasi sebelumnya, tetapi sebenarnya seluruh model tergantung pada data. Apakah ada alasan
Bagaimana Anda menginterpretasikan kurva survival dari model hazard proporsional cox? Dalam contoh mainan ini, anggaplah kita memiliki model hazard proporsional cox pada agevariabel dalam kidneydata, dan menghasilkan kurva survival. library(survival) fit <- coxph(Surv(time, status)~age,...
Contoh: Saya memiliki kalimat dalam deskripsi pekerjaan: "Java senior engineer in UK". Saya ingin menggunakan model pembelajaran yang mendalam untuk memperkirakannya sebagai 2 kategori: English dan IT jobs. Jika saya menggunakan model klasifikasi tradisional, hanya dapat memprediksi 1 label dengan...
Saat ini saya sedang berupaya untuk mengubah dua nilai tes fosfor yang berbeda menjadi satu sama lain. Latar Belakang Ada banyak (ekstraksi) metode untuk mengukur fosfor tersedia tanaman di tanah. Negara yang berbeda menerapkan metode yang berbeda, maka untuk membandingkan kesuburan P di seluruh...
Misalkan saya memiliki banyak kota dengan ukuran populasi yang berbeda, dan saya ingin melihat apakah ada hubungan linier positif antara jumlah toko minuman keras di kota dan jumlah DUI. Di mana saya menentukan apakah hubungan ini signifikan atau tidak berdasarkan uji-t dari estimasi koefisien...
Hai, saya sedang mempelajari teknik regresi. Data saya memiliki 15 fitur dan 60 juta contoh (tugas regresi). Ketika saya mencoba banyak teknik regresi yang dikenal (gradient boosted tree, Decision tree regression, AdaBoostRegressor dll) regresi linier dilakukan dengan sangat baik. Skor hampir...
Saya sadar ini adalah praktik umum untuk membakukan fitur untuk ridge dan lasso regression, akan tetapi, apakah lebih praktis untuk menormalkan fitur pada skala (0,1) sebagai alternatif standardisasi z-skor untuk metode regresi ini?
Saya memiliki model regresi sederhana ( y = param1 * x1 + param2 * x2 ). Ketika saya memasukkan model ke data saya, saya menemukan dua solusi yang baik: Solusi A, params = (2,7), yang terbaik pada set pelatihan dengan RMSE = 2.5 TAPI! Solusi B params = (24,20) menang besar pada set validasi ,...
Pertimbangkan plot di bawah ini di mana saya mensimulasikan data sebagai berikut. Kami melihat hasil biner yang kemungkinan benar menjadi 1 ditunjukkan dengan garis hitam. Hubungan fungsional antara kovariat x dan p ( y o b s = 1 | x ) adalah polinomial urutan ke-3 dengan tautan logistik (sehingga...
Dalam 'The Elements of statistik Learning', ekspresi bias-variance dekomposisi linier model diberikan sebagai mana f ( x 0 )Er r ( x0) = σ2ϵ+ E[ f( x0) - Ef^( x0) ]2+ | | h ( x0) | |2σ2ϵ,Err(x0)=σϵ2+E[f(x0)−Ef^(x0)]2+||h(x0)||2σϵ2,Err(x_0)=\sigma_\epsilon^2+E[f(x_0)-E\hat...
Saya ingin mengklasifikasikan poin data sebagai membutuhkan model yang lebih kompleks, atau tidak membutuhkan model yang lebih kompleks. Pemikiran saya saat ini adalah untuk mencocokkan semua data ke model linier sederhana, dan mengamati ukuran residu untuk membuat klasifikasi ini. Saya kemudian...
Saya membaca Thinking, Fast and Slow oleh Daniel Kahneman dan saya menemukan teks berikut Beberapa tahun yang lalu saya memiliki kesempatan yang tidak biasa untuk memeriksa ilusi keterampilan finansial dari dekat. Saya telah diundang untuk berbicara dengan sekelompok penasihat investasi di...
Saya sedang mempelajari perbedaan antara regularisasi dalam regresi RKHS dan regresi linier, tetapi saya kesulitan memahami perbedaan penting antara keduanya. (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...
Ada sejumlah situs web yang menggambarkan penurunan gradien untuk menemukan parameter untuk regresi linier sederhana (di sini adalah salah satunya). Google juga menjelaskannya dalam kursus ML baru (untuk umum) mereka. Namun di Wikipedia , rumus berikut untuk menghitung parameter