통계 및 빅 데이터 regression

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RBM 에 대해 이전에 질문 한 내용을 추적하고 있습니다. 나는 그것들을 설명하는 많은 문헌을 보았지만 실제로 회귀에 대해 이야기하지는 않았다 (라벨 데이터로 분류조차하지 않음). 레이블이없는 데이터에만 사용된다는 느낌이 들었습니다. 회귀 처리를위한 리소스가 있습니까? 아니면 숨겨진 레이어 위에 다른 레이어를 추가하고 CD 알고리즘을 위아래로 실행하는 것만 큼 간단합니까? 미리 감사드립니다.

13 regression machine-learning classification neural-networks

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변수를 버리지 않고 높은 다중 공선 성을 갖는 선형 회귀 분석에서 불안정한 추정값을 어떻게 처리 할 수 있습니까?

다중 공선 성이 높은 선형 회귀 분석의 베타 안정성? 선형 회귀 분석에서 변수 및 는 높은 다중 공선 성을 가지고 있습니다 (상관 관계는 약 0.9입니다).x 2엑스1x1x_1엑스2x2x_2 우리는 계수 안정성 에 대해 염려 하므로 다중 공선 성을 처리해야합니다.ββ\beta 교과서 솔루션은 변수 중 하나를 버리는 것입니다. 그러나 우리는 단순히 변수를 버림으로써 유용한 …

13 regression multicollinearity

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을 제곱 하면 왜 분산이 설명됩니까?

이것은 기본적인 질문 일지 모르지만 회귀 모델 의 값을 단순히 제곱하여 설명 된 분산의 그림을 줄 수있는 이유가 궁금합니다 .RRR 나는 계수가 관계의 힘을 줄 수 있다는 것을 이해 하지만,이 값을 단순히 제곱하는 것이 설명 된 분산의 척도를 어떻게 제공하는지 이해하지 못합니다.RRR 이것에 대한 쉬운 설명이 있습니까? 도와 주셔서 감사합니다!

13 regression correlation r-squared

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계층 적 로지스틱 회귀 분석에 Bernoulli 매개 변수에 베타 분포를 사용하는 이유는 무엇입니까?

저는 현재 Kruschke의 "Doing Bayesian Data Analysis"책을 읽고 있습니다. 그러나 계층 적 로지스틱 회귀 (20 장) 장은 다소 혼란 스럽다. 그림 20.2는 Bernoulli 매개 변수가 S 자형 함수를 통해 변환 된 계수에 대한 선형 함수로 정의되는 계층 적 로지스틱 회귀 분석을 설명합니다. 이것은 다른 소스에서도 온라인에서 본 대부분의 예에서 계층 …

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로지스틱 회귀 (또는 다른 형태의 회귀)에서 비선형 성 테스트

로지스틱 회귀 분석의 가정 중 하나는 로짓의 선형성입니다. 일단 모델을 설치하고 실행하면 Box-Tidwell 테스트를 사용하여 비선형 성을 테스트합니다. 내 연속 예측 변수 (X) 중 하나가 비선형성에 대해 양성으로 테스트되었습니다. 다음에 무엇을해야합니까? 이것은 가정을 위반하므로 예측 변수 (X)를 제거하거나 비선형 변환 (X * X)을 포함해야합니다. 아니면 변수를 범주 형으로 변환합니까? 참조가 …

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빅 데이터 설정을 위해 병렬 / 분산 방식으로 선형 회귀를 실행하는 방법은 무엇입니까?

데이터 크기가 너무 커서 시스템 클러스터에 저장 해야하는 매우 큰 선형 회귀 문제를 연구 중입니다. 모든 샘플을 하나의 단일 시스템 메모리 (디스크 포함)로 집계하기에는 너무 큽니다. 이 데이터를 회귀시키기 위해 병렬 접근 방식, 즉 각 개별 상자에서 회귀를 실행 한 다음 각 개별 베타 통계 (아마도 평균 또는 중앙값)를 기반으로 …

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교차 엔트로피 비용이 회귀 상황에서 의미가 있습니까?

교차 엔트로피 비용은 회귀와 관련하여 (분류가 아닌) 의미가 있습니까? 그렇다면 TensorFlow를 통해 장난감 예제를 제공 할 수 있습니까? 그렇지 않다면 왜 안됩니까? Michael Nielsen의 Neural Networks 및 Deep Learning 에서 교차 엔트로피에 대해 읽었 으며 회귀 및 분류에 자연스럽게 사용할 수있는 것처럼 보이지만 이후 TensorFlow에서 어떻게 효율적으로 적용하는지 이해할 수 …

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로지스틱 회귀 분석이 잘 보정 된 모델을 생성하는 이유는 무엇입니까?

로지스틱 회귀가 웹에서 클릭률을 예측하는 데 자주 사용되는 이유 중 하나는 잘 보정 된 모델을 생성한다는 것입니다. 이것에 대한 좋은 수학적 설명이 있습니까?

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로지스틱 회귀 분석에서 연속 독립 변수에 대해 로짓에 대한 선형성의 가정을 어떻게 확인해야합니까?

로지스틱 회귀 분석에서 연속 예측 변수에 대한 로짓에 대한 선형성의 가정과 혼동됩니다. 일 변량 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 잠재적 예측 변수를 스크리닝하는 동안 선형 관계를 확인해야합니까? 제 경우에는 다중 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 참가자의 영양 상태 (이 분적 결과)와 관련된 요인을 식별하고 있습니다. 연령, Charlson 동 반성 점수, Barthel 지수 …

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가우스 프로세스 회귀 분석에서의 하이퍼 파라미터 튜닝

내가 구현 한 가우시안 프로세스 회귀 알고리즘의 하이퍼 매개 변수를 조정하려고합니다. 수식 여기서 K 는 다음과 같은 공분산 행렬입니다. 요소 K_ {ij} = k (x_i, x_j) = b ^ {-1} \ exp (-\ frac {1} {2} (x_i-x_j) ^ TM (x_i-x_j)) + a ^ {-1 } \ delta_ {ij} 여기서 M …

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가우스 프로세스 : 다차원 출력에 GPML을 사용하는 방법

GPML을 사용하여 다차원 출력에 대해 가우시안 프로세스 회귀를 수행하는 방법이 있습니까? 데모 스크립트 에서는 1D 예제 만 찾을 수있었습니다. 다차원 입력 사례를 다루는 이력서에 대한 비슷한 질문 . 나는 무엇을 찾을 수 있는지 알아보기 위해 그들의 책을 살펴 보았습니다. 이 책 의 9 장 (섹션 9.1)에서는 여러 출력의 경우를 언급했습니다. …

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교호 작용 항과 고차 다항식

선형 설명 변수 와 종속 변수 와의 2 차 관계를 갖는 다른 설명 변수 사이의 양방향 상호 작용에 관심이 있다면 , 2 차 성분과의 상호 작용과 선형과의 상호 작용을 모두 포함해야합니다 모델의 구성 요소? 예 : 이전 스레드를 바탕으로 빌드 : 곡률 항 및 모델 선택 ( 이것이 R에서 사용하는 …

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이변 량 정규 분포 데이터에서 타원 영역을 얻는 방법은 무엇입니까?

다음과 같은 데이터가 있습니다. 나는 정규 분포 (커널 밀도 추정은 더 잘 작동하지만 그렇게 큰 정밀도는 필요하지 않음)를 적용하려고 시도했으며 꽤 잘 작동합니다. 밀도 플롯은 타원을 만듭니다. 점이 타원 영역 내에 있는지 여부를 결정하려면 타원 함수를 가져와야합니다. 그렇게하는 방법? R 또는 Mathematica 코드는 환영합니다.

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선형 회귀 분석에서 독립 변수로 1을 합한 비율 해석

범주 형 변수 개념과 친숙성을 피하기 위해 한 수준을 기준선으로 맞출 수있는 각각의 더미 변수 코딩에 익숙합니다. 또한 이러한 모델의 모수 추정값을 해석하는 방법에 대해서도 잘 알고 있습니다. 기준선 범주를 기준으로 주어진 적합 수준의 범주 형 예측 변수에 대한 예상 결과 변화입니다. 내가 확실하지 않은 것은 1 에 비례하는 독립 …

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인가

동료가 반응 변수를 1 의 거듭 제곱으로 높여서 변수를 변환 한 후 일부 데이터를 분석하려고합니다. (즉,y0.125).1818\frac18와이0.125y0.125y^{0.125} 나는 이것에 불편하지만, 이유를 분명히하기 위해 고군분투하고있다. 나는이 변화에 대한 어떤 기계적인 근거도 생각할 수 없다. 전에도 본 적이 없으며, 제 1 종 오류율이나 그 이상이 부풀려 질까 걱정됩니다. 그러나 이러한 우려를지지 할만한 것은 …

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