Exemples: J'ai une phrase dans la description de poste: "Java senior engineer in UK". Je veux utiliser un modèle d'apprentissage profond pour le prédire en 2 catégories: English et IT jobs. Si j'utilise un modèle de classification traditionnel, il ne peut prédire qu'une seule étiquette avec softmaxfonction à la dernière …
Supposons que nous ayons la matrice de données , qui est par- , et le vecteur d'étiquette , qui est -par-un. Ici, chaque ligne de la matrice est une observation, et chaque colonne correspond à une dimension / variable. (supposez )XX\mathbf{X}nnnpppOuiOuiYnnnn > pn>pn>p Alors qu'est-ce que data space, variable space, …
Je suppose une configuration générale de régression, c'est-à-dire qu'une fonction continue est choisie dans une famille pour s'adapter aux données données ( peut être n'importe quel espace tel que cube ou en fait tout espace topologique raisonnable) selon certains critères naturels.hθ: X→ Rnhθ:X→Rnh_\theta:X\to \mathbb R^n{ hθ}θ{hθ}θ\{h_\theta\}_\theta( xje, yje) ∈ X× …
N'entraîne-t-il pas un sur-ajustement? Mes résultats seraient-ils plus fiables si j'ajoutais une procédure de jack-knife ou de bootstrap dans le cadre de l'analyse?
Je veux inclure le terme et son carré (variables prédictives) dans une régression parce que je suppose que les faibles valeurs de ont un effet positif sur la variable dépendante et les valeurs élevées ont un effet négatif. Le devrait capturer l'effet des valeurs plus élevées. J'espère donc que le …
J'ai récemment reçu une révision de mon article de recherche et voici le commentaire de l'examinateur sur mon article: les résultats obtenus à partir d'un modèle ne sont pas tout à fait convaincants, en particulier la régression linéaire présente généralement des lacunes dans le traitement des valeurs aberrantes. Je suggère …
EDIT: Depuis que j'ai fait ce post, j'ai suivi un post supplémentaire ici . Résumé du texte ci-dessous: Je travaille sur un modèle et j'ai essayé la régression linéaire, les transformations de Box Cox et GAM mais je n'ai pas fait beaucoup de progrès En utilisant R, je travaille actuellement …
J'essaie d'apprendre un modèle de régression linéaire. Cependant, j'ai une certaine confusion liée à la normalisation des données. J'ai normalisé les caractéristiques / prédicteurs à zéro moyenne et variance unitaire. Dois-je faire de même pour la cible. Si oui, pourquoi?
J'utilise PROC GLM dans SAS pour ajuster une équation de régression de la forme suivante Oui= b0+ b1X1+ b2X2+ b3X3+ b4tOui=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4t Y = b_0 + b_1X_1 + b_2X_2 + b_3X_3 + b_4t Le tracé QQ des résidus rouges résultants indique un écart par rapport à la normalité. Toute transformation de …
Je voudrais exécuter une régression linéaire sur un ensemble de données multidimensionnelles. Il existe des différences entre les différentes dimensions en termes de leur ordre de grandeur. Par exemple, la dimension 1 a généralement une plage de valeurs de [0, 1] et la dimension 2 a une plage de valeurs …
Je prévois d'inclure les coordonnées comme covariables dans l'équation de régression afin de s'adapter à la tendance spatiale qui existe dans les données. Après cela, je veux tester les résidus sur l'autocorrélation spatiale en variation aléatoire. J'ai plusieurs questions: Dois-je effectuer une régression linéaire dans laquelle seules les variables indépendantes …
Supposons que l'on nous donne un ensemble de données de la forme et . On nous donne la tâche de prédire sur la base des valeurs de . Nous estimons deux régressions où: ( y , x 1 , x 2 , ⋯ , x n - 1 ) y …
Existe-t-il des algorithmes standard (par opposition aux programmes) pour effectuer une régression linéaire hiérarchique? Est-ce que les gens ne font généralement que du MCMC ou existe-t-il des algorithmes plus spécialisés, peut-être partiellement fermés?
J'ai un grand ensemble de données composé des valeurs de plusieurs centaines de variables financières qui pourraient être utilisées dans une régression multiple pour prédire le comportement d'un fonds indiciel au fil du temps. Je voudrais réduire le nombre de variables à une dizaine tout en conservant autant de pouvoir …
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