Запитання з тегом «logistic»

Приклади: у мене є речення в описі посади: "Старший інженер Java у Великобританії". Я хочу використовувати модель глибокого навчання, щоб передбачити її як 2 категорії: English і IT jobs. Якщо я використовую традиційну модель класифікації, вона може передбачити лише 1 мітку з softmaxфункцією на останньому шарі. Таким чином, я можу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

Я знаю, що я бачив це обома способами, тож чи є різниця між ними, а про кого частіше йдеться?

9 logistic  terminology  logarithm  loss-functions 

Я читав у книзі машинного навчання, що параметри лінійної регресії можна оцінити (серед інших методів) за допомогою градієнтного спуску, тоді як параметри логістичної регресії зазвичай оцінюються за максимальною оцінкою ймовірності. Чи можна пояснити новакові (мені), чому нам потрібні різні методи для лінійної / логістичної регресії. а чому б не MLE …

9 regression  logistic  maximum-likelihood 

Наступна багаторівнева логістична модель з однією пояснювальною змінною на рівні 1 (індивідуальний рівень) та однією пояснювальною змінною на рівні 2 (рівень групи): logit (pi j) =π0 j+π1 jхi j… ( 1 )logit(pij)=π0j+π1jхij…(1)\text{logit}(p_{ij})=\pi_{0j}+\pi_{1j}x_{ij}\ldots (1) π0 j=γ00+γ01zj+у0 j… ( 2 )π0j=γ00+γ01zj+у0j…(2)\pi_{0j}=\gamma_{00}+\gamma_{01}z_j+u_{0j}\ldots (2) π1 j=γ10+γ11zj+у1 j… ( 3 )π1j=γ10+γ11zj+у1j…(3)\pi_{1j}=\gamma_{10}+\gamma_{11}z_j+u_{1j}\ldots (3) де, залишки на …

9 r  logistic  generalized-linear-model  simulation  multilevel-analysis 

У коментарі тут @gung написав: Я вважаю, що вони можуть трохи перекритись (можливо, ~ 25%) і все-таки бути значущими на рівні 5%. Пам’ятайте, що 95% ІС, який ви бачите, призначений для індивідуального АБО, але тест 2 АБО полягає в різниці між ними. Однак якщо вони взагалі не перетинаються, то вони, …

9 logistic  confidence-interval  odds-ratio  references 

Я розумію, що навіть регресія не дає причинності. Він може давати асоціацію лише між змінною y та x змінними та, можливо, напрямом. Я прав? Я часто знаходив фрази, схожі на "x прогнозує у", навіть у більшості підручників курсу та на різних сторінках курсу в Інтернеті. І ви часто називаєте регресорів …

9 regression  logistic  predictive-models  terminology  causality 

Я використав функцію 'polr' в пакеті MASS, щоб запустити порядкову логістичну регресію для порядкової категоріальної змінної відповіді з 15 безперервними пояснювальними змінними. Я використовував код (показаний нижче), щоб перевірити, чи відповідає моя модель припущенню пропорційних шансів, виконуючи поради, наведені в посібнику UCLA . Однак я трохи переживаю за результат, що …

9 r  logistic  assumptions  ordered-logit  polr 

У мене набір даних близько 5000 функцій. Для цих даних я вперше використав тест Chi Square для вибору особливостей; після цього я отримав близько 1500 змінних, які показали залежність значущості від змінної відповіді. Тепер мені потрібно підходити до цього логістичної регресії. Я використовую пакунок glmulti для R (пакет glmulti забезпечує …

9 r  logistic  generalized-linear-model  modeling  regression-strategies 

У мене є логістична регресійна модель (підходить через glmnet в R з регулюванням пружної сітки), і я хотів би максимально розрізнити між справжніми позитивними та помилковими позитивами. Для цього було придумано наступну процедуру: Підходить стандартна модель логістичної регресії Використовуючи поріг прогнозування як 0,5, визначте всі позитивні прогнози Призначте вагу 1 …

9 r  regression  logistic  classification  glmnet 

Нещодавно я переглянув свою дослідницьку роботу, і наступний коментар рецензента щодо моєї роботи: Результати, отримані за однією моделлю, не зовсім переконливі, особливо лінійна регресія, як правило, має недоліки в роботі з людьми, що втратили життя. Я пропоную авторам також спробувати логістичну регресію та порівняти відповідні результати з поточними результатами. Якщо …

9 regression  logistic  multiple-regression 

Я використовую стандартну версію логістичної регресії, щоб підходити мої вхідні змінні до двійкових вихідних змінних. Однак у моїй проблемі негативні результати (0s) значно перевищують позитивні результати (1s). Співвідношення 20: 1. Тому, коли я треную класифікатор, здається, що навіть функції, які наголошують на можливості позитивного виводу, все ще мають дуже низькі …

9 regression  logistic  weighted-regression 

У мене виникають труднощі з розумінням одного пояснення логістичної регресії. Логістичний регрес відбувається між температурою і рибою, яка гине або не гине. Нахил логістичної регресії становить 1,76. Тоді шанси, що риба гине, збільшуються на коефіцієнт досвіду (1,76) = 5,8. Іншими словами, шанси на те, що риба гине, збільшуються на 5,8 …

9 logistic  odds-ratio  odds 

Тож я працюю з логістичними регресійними моделями у Р. Хоча я ще новачок у статистиці, я відчуваю, що до цього часу я трохи розуміюсь щодо регресійних моделей, але все ще є щось, що мене турбує: Дивлячись на пов’язане зображення, ви бачите зведені R друку для прикладу створеної нами моделі. Модель …

9 r  regression  logistic  p-value  interpretation 

На сторінці 232 статті "Супутник R застосованій регресії" відзначають Фокс та Вайсберг Тільки сім'я Гаусса має постійну дисперсію, а у всіх інших GLM умовна дисперсія y at xx\bf{x} залежить від μ(x)μ(x)\mu(x) Раніше вони зазначали, що умовна дисперсія Пуассона є μμ\mu а двочлен є μ(1−μ)Nμ(1−μ)N\frac{\mu(1-\mu)}{N}. Для гауссів це звичне і часто …

9 logistic  generalized-linear-model 

Я намагався створити деякі тестові дані для логістичної регресії, і я знайшов цей пост. Як імітувати штучні дані для логістичної регресії? Це хороша відповідь, але вона створює лише постійні змінні. Що з категоричною змінною x3 з 5 рівнями (ABCDE), пов'язаними з y, для того ж прикладу, що і у посиланні?

9 r  logistic  simulation