Perguntas com a marcação «regression»

Eu sou um novato de verdade quando se trata de estatística, por favor, não me julgue e minha pergunta;) Estou fazendo uma análise de regressão linear com o SPSS e, como meus dados não são normalmente distribuídos nem mostram homoscedasticidade, decidi usar o bootstrap. Agora, estou realmente confuso quando se …

7 regression  spss  bootstrap 

Nos Modelos Lineares Generalizados, a distribuição condicional da variável de resposta deve pertencer à família exponencial. Por que essa restrição é importante? Que propriedade um modelo de regressão perderia se escolhêssemos uma distribuição fora da família exponencial?

7 regression  generalized-linear-model  exponential-family 

Isso não está diretamente relacionado à minha outra pergunta , embora o tópico seja o mesmo. Também é provavelmente uma pergunta muito trivial, mas tenha paciência :) Eu estava discutindo com um colega sobre o uso da regressão de processo gaussiana, e ele fez duas afirmações com as quais não …

7 regression  bayesian  gaussian-process 

A estimativa de regressão tradicional da crista é β^ridge=(XTX+λI)−1XTYβ^ridge=(XTX+λI)−1XTY \hat{\beta}_{ridge} = (X^TX+\lambda I)^{-1} X^T Y que vem da adição do termo de penalidade λ||β||22λ||β||22\lambda ||\beta||^2_2. Tenho lutado para encontrar literatura sobre a regularização em direção a um valor específico . Em particular, observei um modelo de regressão de cumeeira que …

7 regression  references  least-squares  ridge-regression 

Um modelo de regressão linear regular é , onde são coeficientes desconhecidos e \ varepsilon é ruído gaussiano com média zero e variação constante. Estou construindo um modelo em que o termo de erro \ varepsilon tem duas complicações:y=c′x+εy=c′x+εy = c'x + \varepsiloncccεε\varepsilonεε\varepsilon Sua distribuição não é normal. A variação …

7 regression 

Por que a hipótese de regressão logística é vista como uma função de probabilidade? Entendo que o usamos para prever 0 ou 1, mas ainda assim, por que uma função (a hipótese) que gera números entre 0 e 1 pode ser considerada uma função de probabilidade? Isso é heurístico?

7 regression  logistic  generalized-linear-model 

Quando um algoritmo de aprendizagem (por exemplo, classificação, regressão, clustering ou redução de dimensão) usa apenas o produto escalar entre pontos de dados , podemos usar implicitamente um mapeamento dimensional mais alto através do truque do kernel, troca de todos os casos em que o produto escalar ocorre pelo kernel …

7 regression  machine-learning  classification  kernel-trick 

Estou realizando uma regressão logística. Criei os seguintes dados de teste (os dois preditores e o critério são variáveis ​​binárias): UV1 UV2 AV 1 1 1 1 2 1 1 1 3 1 1 1 4 1 1 1 5 1 1 1 6 1 1 1 7 1 1 …

7 r  regression  logistic  logit 

Minha pergunta está relacionada à regularização em regressão linear e regressão logística. Atualmente, estou fazendo a terceira semana do curso Machine Learning de Andrew Ng sobre Coursera. Entendo como o ajuste excessivo pode ser um problema comum e tenho alguma intuição de como a regularização pode reduzir o ajuste excessivo. …

7 regression  machine-learning  regularization  overfitting 

Tenho dados sobre diferentes equipes, jogadores etc. Estou tentando descobrir a melhor maneira de modelar o resultado de uma partida, que pode terminar em uma vitória para o time da casa, uma perda para o time da casa ou um empate. Estou tendo problemas para modelar isso. Por exemplo, posso …

7 regression  modeling  poisson-distribution 

Quais são as alternativas de última geração aos Processos Gaussianos (GP) para regressão não-linear não paramétrica com incerteza de previsão, quando o tamanho do conjunto de treinamento começa a se tornar proibitivo para os GPs de baunilha, mas ainda não é muito grande? Os detalhes do meu problema são: o …

7 regression  machine-learning  bayesian  nonparametric  gaussian-process 

Para explorar como a LASSOregressão funciona, escrevi um pequeno pedaço de código que deve otimizar a LASSOregressão escolhendo o melhor parâmetro alfa. Não consigo descobrir por que a LASSOregressão está me dando resultados tão instáveis ​​para o parâmetro alfa após a validação cruzada. Aqui está o meu código Python: from …

7 r  regression  python  lasso  penalized 

Se temos regressores estocásticos, estamos desenhando pares aleatórios para um monte de , a chamada amostra aleatória, de uma distribuição probabilística fixa, mas desconhecida . Teoricamente falando, a amostra aleatória nos permite aprender ou estimar alguns parâmetros da distribuição .(yEu,x⃗ Eu)(yEu,x→Eu)(y_i,\vec{x}_i)EuEui( y,x⃗ )(y,x→)(y,\vec{x})( y,x⃗ )(y,x→)(y,\vec{x}) Se fixamos regressores, teoricamente falando, …

7 regression  distributions  conditional-probability  stochastic-processes  likelihood 

Ao usar o comando drop1 em R para construção de modelo, é dito que a variável com o menor valor de AIC deve ser descartada. Qual poderia ser a razão para o mesmo? Eu sei que a AIC fala sobre perda de informações e um valor mais baixo da AIC …

7 r  regression  aic 

Na regressão linear do cume e do laço, um passo importante é escolher o parâmetro de ajuste lambda, geralmente eu uso a pesquisa de grade na escala de log de -6-> 4, funciona bem no cume, mas no laço, devo levar em conta a ordem da magnitude da saída y? …

7 regression  cross-validation  lasso  regularization  ridge-regression