Perguntas com a marcação «regression»

Eu pesquisei sobre a regressão Bayesian Ridge na Internet, mas a maior parte do resultado que me tornei é sobre a regressão linear bayesiana. Gostaria de saber se são as mesmas coisas, porque a fórmula parece bastante semelhante

11 regression  bayesian 

Quando queremos estimar parâmetros de regressão linear, fazemos equações normais até o modelo linear que contém número de incógnitas. Por que essas equações são chamadas de equações normais?

11 regression  least-squares  terminology  linear 

Depois de analisar esta pergunta: tentando imitar a regressão linear usando Keras , tentei dar meu próprio exemplo, apenas para fins de estudo e para desenvolver minha intuição. Baixei um conjunto de dados simples e usei uma coluna para prever outra. Os dados são assim: Agora, criei um modelo keras …

11 regression  machine-learning  neural-networks  linear  keras 

Atualmente, estou trabalhando em um projeto de modelagem preditiva: tentando aprender um modelo e fazer previsões em tempo real com base no modelo que aprendi offline. Comecei a usar a regressão de cume recentemente, porque li que a regularização pode ajudar a reduzir o efeito da multicolinearidade. No entanto, eu …

11 regression  prediction  multicollinearity  ridge-regression 

Eu sou bastante novo em Machine Learning / Modeling e gostaria de ter um histórico desse problema. Eu tenho um conjunto de dados em que o número de observações é mas o número de variáveis ​​é . Em primeiro lugar, faz sentido considerar a construção de um modelo em um …

11 regression  machine-learning  dimensionality-reduction  penalized 

Suponha que eu esteja fazendo regressão com conjuntos de treinamento, validação e teste. Posso encontrar RMSE e R ao quadrado (R ^ 2, o coeficiente de determinação) da saída do meu software (como a função lm () de R). Meu entendimento é que o teste RMSE (ou MSE) é a …

11 r  regression  regression-coefficients  r-squared 

Eu tenho uma pergunta geral. Recentemente, acabei de aprender Expansão e Regularização Básica. Existem várias técnicas interessantes, incluindo: spline cúbico, spline natural, spline b e spline de suavização . A questão é: quais são os prós e os contras (se houver) do spline de suavização em comparação com o spline …

11 regression  smoothing 

Encontrei muitos posts úteis sobre variáveis ​​independentes padronizadas e variáveis ​​independentes centralizadas no stats.stackexchange.com, mas ainda estou um pouco confuso. Estou lhe pedindo uma avaliação do que entendi. Além disso, se o que se segue não estiver correto, você poderia me corrigir? Como padronizar. As variáveis ​​padronizadas são obtidas subtraindo …

11 regression  data-transformation  interpretation  standardization  centering 

Esta página wiki Regressão Linear Simples tem fórmulas para calcularαα\alpha e ββ\beta. Alguém poderia me dizer como derivar as fórmulas em caso ponderado?

11 regression 

Eu estou querendo saber a diferença entre eles. Basicamente, eles fazem o mesmo trabalho no final, encontrando coeficientes de parâmetros, mas parecem diferentes da maneira como encontramos os coeficientes. Para mim, o método dos mínimos quadrados parece usar diferenciação e forma de matriz para encontrar os coeficientes e o pseudo-inverso …

11 regression  multiple-regression  least-squares  regression-coefficients 

A regressão logística modela as chances de log de um evento como um conjunto de preditores. Ou seja, log (p / (1-p)) em que p é a probabilidade de algum resultado. Assim, a interpretação dos coeficientes de regressão logística bruta para alguma variável (x) deve estar na escala de chances …

10 regression  logistic  logit 

Eu tenho usado o Matlab para realizar mínimos quadrados sem restrição (mínimos quadrados comuns) e ele gera automaticamente os coeficientes, a estatística de teste e os valores de p. Minha pergunta é que, ao executar mínimos quadrados restritos (coeficientes estritamente não negativos), ele apenas gera os coeficientes, SEM estatística de …

10 regression  statistical-significance  least-squares  constrained-regression 

A forma fechada de w na regressão linear pode ser escrita como W^= ( XTX)- 1XTyw^=(XTX)−1XTy\hat{w}=(X^TX)^{-1}X^Ty Como podemos explicar intuitivamente o papel de nessa equação?( XTX)- 1(XTX)−1(X^TX)^{-1}

10 regression  least-squares  matrix  intuition  matrix-inverse 

Não tenho um exemplo ou tarefa específica em mente. Eu sou apenas novo no uso de splines-b e queria entender melhor essa função no contexto de regressão. Vamos supor que queremos avaliar a relação entre a variável resposta e alguns preditores x 1 , x 2 , . . . …

10 regression  multiple-regression  splines  polynomial  penalized 

Eu estava experimentando a relação entre os erros e os resíduos usando algumas simulações simples em R. Uma coisa que eu descobri é que, independentemente do tamanho da amostra ou variação de erro, sempre consigo exatamente 1 11 11 para a inclinação quando você se encaixa no modelo e r …

10 regression  least-squares  residuals