Pertanyaan yang diberi tag «nonlinear»

Tag ini tidak digunakan lagi karena terlalu luas. Temukan tag yang lebih spesifik.


1
Model linier nonlinear vs. umum: Bagaimana Anda merujuk pada regresi logistik, Poisson, dll.?
Saya memiliki pertanyaan tentang semantik yang saya inginkan tentang pendapat sesama ahli statistik. Kita tahu model seperti logistik, Poisson, dll. Jatuh di bawah payung model linear umum. Model ini mencakup fungsi-fungsi nonlinear dari parameter, yang pada gilirannya dapat dimodelkan menggunakan kerangka model linier dengan menggunakan fungsi tautan yang sesuai. Saya …

6
Contoh pemodelan regresi tingkat lanjut
Saya sedang mencari studi kasus regresi linier lanjutan yang menggambarkan langkah-langkah yang diperlukan untuk memodelkan hubungan yang kompleks dan banyak non-linear menggunakan GLM atau OLS. Secara mengejutkan sulit untuk menemukan sumber daya yang melampaui contoh-contoh sekolah dasar: sebagian besar buku yang saya baca tidak akan lebih jauh dari transformasi log …

3
apa yang membuat jaringan saraf model klasifikasi nonlinier?
Saya mencoba memahami makna matematika dari model klasifikasi non-linear: Saya baru saja membaca sebuah artikel yang berbicara tentang jaring saraf menjadi model klasifikasi non-linear. Tapi saya baru sadar bahwa: Lapisan pertama: h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h_1=x_1∗w_{x1h1}+x_2∗w_{x1h2} h2=x1∗wx2h1+x2∗wx2h2h2=x1∗wx2h1+x2∗wx2h2h_2=x_1∗w_{x2h1}+x_2∗w_{x2h2} Lapisan selanjutnya y= b ∗ wb y+ h1∗ bh 1 y+ h2∗ bh 2 yy=b∗wby+h1∗wh1y+h2∗wh2yy=b∗w_{by}+h_1∗w_{h1y}+h_2∗w_{h2y} Dapat disederhanakan …

2
Jika model deret waktu regresif otomatis adalah non-linear, apakah masih memerlukan stasioneritas?
Berpikir tentang menggunakan jaringan saraf berulang untuk peramalan deret waktu. Mereka pada dasarnya menerapkan semacam regresi otomatis non-linier umum, dibandingkan dengan model ARMA dan ARIMA yang menggunakan regresi otomatis linier. Jika kita melakukan regresi otomatis non-linier, apakah masih perlu agar deret waktu tetap dan apakah kita perlu melakukan pembedaan seperti …

4
Akurasi mesin peningkat gradien menurun karena jumlah iterasi meningkat
Saya bereksperimen dengan algoritma mesin peningkat gradien melalui caretpaket di R. Menggunakan dataset penerimaan perguruan tinggi kecil, saya menjalankan kode berikut: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <- read.csv("http://www.ats.ucla.edu/stat/data/binary.csv") ### Create yes/no levels for admission. ### mydata$admit_factor[mydata$admit==0] <- "no" mydata$admit_factor[mydata$admit==1] <- "yes" ### Gradient boosting machine algorithm. ### set.seed(123) …
15 machine-learning  caret  boosting  gbm  hypothesis-testing  t-test  panel-data  psychometrics  intraclass-correlation  generalized-linear-model  categorical-data  binomial  model  intercept  causality  cross-correlation  distributions  ranks  p-value  z-test  sign-test  time-series  references  terminology  cross-correlation  definition  probability  distributions  beta-distribution  inverse-gamma  missing-data  paired-comparisons  paired-data  clustered-standard-errors  cluster-sample  time-series  arima  logistic  binary-data  odds-ratio  medicine  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  unsupervised-learning  hierarchical-clustering  neural-networks  train  clustering  k-means  regression  ordinal-data  change-scores  machine-learning  experiment-design  roc  precision-recall  auc  stata  multilevel-analysis  regression  fitting  nonlinear  jmp  r  data-visualization  gam  gamm4  r  lme4-nlme  many-categories  regression  causality  instrumental-variables  endogeneity  controlling-for-a-variable 

1
Jelaskan langkah-langkah algoritma LLE (local linear embedding)?
Saya mengerti prinsip dasar di balik algoritma untuk LLE terdiri dari tiga langkah. Menemukan lingkungan setiap titik data dengan beberapa metrik seperti k-nn. Temukan bobot untuk setiap tetangga yang menunjukkan efek yang dimiliki tetangga pada titik data. Bangun penyisipan data dimensi rendah berdasarkan bobot yang dihitung. Tetapi penjelasan matematis dari …

4
Perbedaan antara model linier dan nonlinear
Saya telah membaca beberapa penjelasan tentang sifat-sifat model linear vs nonlinear, tetapi masih saya kadang-kadang tidak yakin apakah model di tangan adalah linear atau nonlinear. Sebagai contoh, apakah model berikut ini linear atau nonlinier? yt=β0+β1B(L;θ)Xt+εtyt=β0+β1B(L;θ)Xt+εty_t=\beta_0 + \beta_1B(L;\theta)X_t+\varepsilon_t Dengan: B(L;θ)=∑k=1Kb(k;θ)LkB(L;θ)=∑k=1Kb(k;θ)LkB(L;\theta)=\sum_{k=1}^{K}b(k;\theta)L^k LkXt=Xt−kLkXt=Xt−kL^kX_t=X_{t-k} Di mana mewakili (a meluruh) Alon fungsi Polinomial Eksponensial dari …

3
Mengapa penting untuk membuat perbedaan antara regresi "linear" versus "non-linear"?
Apa pentingnya perbedaan antara model linear dan non-linear? Pertanyaannya Nonlinear vs generalised model: Bagaimana Anda merujuk pada regresi logistik, Poisson, dll.? dan jawabannya adalah klarifikasi yang sangat membantu tentang linearitas / non-linearitas model linier umum. Tampaknya sangat penting untuk membedakan model linear dari model non-linear, tetapi tidak jelas bagi saya …

3
Strategi untuk pemasangan fungsi yang sangat tidak linier
Untuk menganalisis data dari percobaan biofisika, saya saat ini mencoba melakukan kurva fitting dengan model yang sangat non-linear. Fungsi model pada dasarnya terlihat seperti: y= a x + b x- 1 / 2y=ax+bx−1/2y = ax + bx^{-1/2} Di sini, khususnya nilai sangat menarik.bbb Plot untuk fungsi ini: (Perhatikan bahwa fungsi …

3
Non-linearitas sebelum lapisan Softmax akhir dalam jaringan saraf convolutional
Saya sedang belajar dan mencoba menerapkan jaringan saraf convolutional, tetapi saya kira pertanyaan ini berlaku untuk perceptrons multilayer secara umum. Neuron keluaran di jaringan saya mewakili aktivasi setiap kelas: neuron paling aktif sesuai dengan kelas prediksi untuk input yang diberikan. Untuk mempertimbangkan biaya lintas-entropi untuk pelatihan, saya menambahkan lapisan softmax …

1
Metode Nystroem untuk Perkiraan Kernel
Saya telah membaca tentang metode Nyström untuk aproximation kernel peringkat rendah. Metode ini diimplementasikan dalam scikit-learn [1] sebagai metode untuk memproyeksikan sampel data ke pendekatan peringkat rendah dari pemetaan fitur kernel. Sepengetahuan saya, diberikan set pelatihan dan fungsi kernel, itu menghasilkan pendekatan peringkat rendah dari matriks kernel dengan menerapkan SVD …

3
Apa kriteria dan pengambilan keputusan untuk non-linearitas dalam model statistik?
Saya harap pertanyaan umum berikut masuk akal. Harap diingat bahwa untuk keperluan pertanyaan khusus ini, saya tidak tertarik dengan alasan teoritis (domain subjek) untuk memperkenalkan non-linearitas. Oleh karena itu, saya akan merumuskan pertanyaan lengkap sebagai berikut: Apa itu kerangka kerja logis ( kriteria dan, jika mungkin, proses pengambilan keputusan ) …

2
Bagaimana saya harus memodelkan interaksi antara variabel penjelas ketika salah satu dari mereka mungkin memiliki istilah kuadratik dan kubik?
Saya sungguh berharap bahwa saya telah mengutarakan pertanyaan ini sedemikian rupa sehingga dapat dijawab secara pasti - jika tidak, tolong beri tahu saya dan saya akan mencoba lagi! Saya juga harus menebak bahwa saya akan menggunakan R untuk analisis ini. Saya memiliki beberapa ukuran plant performance (Ys)yang saya curigai dipengaruhi …

2
Goodness of fit untuk model nonlinear
Kami telah dilengkapi fungsi nonlinier untuk data yang diamati. Langkah selanjutnya adalah penilaian kebaikan kesesuaian fungsi ini (seperti untuk model linier).R2R2R^2 Apa cara yang biasa untuk mengukur ini? Edit 1: Pemasangan dilakukan sebagai berikut: Lakukan regresi linier dengan variabel bebas A dan B . Hitung parameter distribusi dari parameter regresi. …

Dengan menggunakan situs kami, Anda mengakui telah membaca dan memahami Kebijakan Cookie dan Kebijakan Privasi kami.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.