Запитання з тегом «nonlinear»

Я часто читаю про функцію "високо нелінійної". На моє розуміння, існує "лінійний" і "нелінійний", і про що це "високо"? Чи існує формальна відмінність від нелінійної? Як це визначено?

27 terminology  nonlinear  mathematical-statistics 

У мене є питання щодо семантики, на яке я хотів би думати колеги-статистики. Ми знаємо, що такі моделі, як логістична, пуассонова тощо, потрапляють під парасольку узагальнених лінійних моделей. Модель включає нелінійні функції параметрів, які можуть, в свою чергу, моделюватися за допомогою лінійної рамки моделі за допомогою відповідної функції зв'язку. Мені …

23 logistic  generalized-linear-model  poisson-regression  nonlinear  link-function 

Я шукаю розширений випадок лінійної регресії, що ілюструє кроки, необхідні для моделювання складних, декількох нелінійних зв’язків за допомогою GLM або OLS. Напрочуд складно знайти ресурси, що виходять за рамки базових шкільних прикладів: більшість прочитаних книг не піде далі, ніж перетворення журналу відповіді, поєднане з BoxCox одного прогноктора, або природний сплайн …

22 multiple-regression  generalized-linear-model  data-transformation  splines  nonlinear 

Я намагаюся зрозуміти математичний зміст нелінійних моделей класифікації: Я щойно прочитав статтю, яка розповідає про нейронні мережі як нелінійну модель класифікації. Але я просто розумію, що: Перший шар: 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} Наступний шар y=b∗wby+h1∗wh1y+h2∗wh2yy=b∗wby+h1∗wh1y+h2∗wh2уy=b∗w_{by}+h_1∗w_{h1y}+h_2∗w_{h2y} Можна спростити до =b'+(x1∗wx1h1+x2∗wx1h2)∗wh1y+(x1∗wx2h1+x2∗wx2h2)∗wh2y=b′+(x1∗wx1h1+x2∗wx1h2)∗wh1y+(x1∗wx2h1+x2∗wx2h2)∗wh2y=b′+(x_1∗w_{x1h1}+x_2∗w_{x1h2})∗w_{h1y}+(x_1∗w_{x2h1}+x_2∗w_{x2h2})∗w_{h2y} =b'+x1(wh1y∗wx1h1+wx2h1∗wh2y)+x2(wh1y∗wx1h1+wx2h2∗wh2y)=b′+x1(wh1y∗wx1h1+wx2h1∗wh2y)+x2(wh1y∗wx1h1+wx2h2∗wh2y)=b′+x_1(w_{h1y}∗w_{x1h1}+w_{x2h1}∗w_{h2y})+x_2(w_{h1y}∗w_{x1h1}+w_{x2h2}∗w_{h2y}) Двошарова нейромережа - це просто проста лінійна регресія =b′+x1∗W′1+x2∗W′2=b′+x1∗W1′+x2∗W2'=b^′+x_1∗W_1^′+x_2∗W_2^′ Це можна показати …

18 neural-networks  nonlinear-regression  nonlinear 

Думаючи про використання періодичних нейронних мереж для прогнозування часових рядів. Вони в основному реалізують своєрідну узагальнену нелінійну авторегресію порівняно з моделями ARMA та ARIMA, які використовують лінійну авторегресію. Якщо ми виконуємо нелінійну авторегресію, чи все-таки необхідно, щоб часовий ряд був нерухомим, і чи потрібно нам виконувати диференціювання способу, який ми …

17 time-series  autoregressive  nonlinear  stationarity 

Я експериментую з алгоритмом машини для підвищення градієнта через caretпакет в Р. Використовуючи невеликий набір даних про вступ до коледжу, я застосував такий код: 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 …

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 

Я розумію, що основний принцип алгоритму для LLE складається з трьох етапів. Пошук сусідства кожної точки даних за деяким показником, таким як k-nn. Знайдіть ваги для кожного сусіда, який позначає вплив, який має сусід на точку даних. Побудуйте низькомірне вбудовування даних на основі обчислених ваг. Але математичне пояснення кроків 2 …

13 machine-learning  model-selection  feature-selection  dimensionality-reduction  nonlinear 

Я прочитав кілька пояснень щодо властивостей лінійних та нелінійних моделей, але все ж іноді я не впевнений, чи є модель під рукою лінійна чи нелінійна. Наприклад, чи є наступна модель лінійною чи нелінійною? yt=β0+β1B(L;θ)Xt+εtyt=β0+β1B(L;θ)Xt+εty_t=\beta_0 + \beta_1B(L;\theta)X_t+\varepsilon_t З: 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} Де являє собою (розпадається) Експоненціальну функцію полінома виду виду:b(k;θ)b(k;θ)b(k;\theta) b(k;θ)=exp(θ1k+θ2k2)∑Kk=1exp(θ1k+θ2k2)b(k;θ)=exp⁡(θ1k+θ2k2)∑k=1Kexp⁡(θ1k+θ2k2)b(k;\theta)=\frac{\exp(\theta_1 k+\theta_2k^2)}{\sum_{k=1}^{K}\exp(\theta_1k+\theta_2k^2)} …

13 linear-model  nonlinear-regression  nonlinear 

Яке значення відрізняє лінійна та нелінійна моделі? Питання Нелінійна проти узагальненої лінійної моделі: як ви ставитесь до логістичної, пуассонової регресії тощо? і його відповідь була надзвичайно корисним з’ясуванням лінійності / нелінійності узагальнених лінійних моделей. Мабуть критично важливим є відмежування лінійних від нелінійних моделей, але мені незрозуміло чому? Наприклад, розглянемо такі …

12 linear-model  nonlinear-regression  nonlinear 

Для аналізу даних експерименту з біофізики я в даний час намагаюся зробити підгонку кривої з дуже нелінійною моделлю. Функція моделі в основному виглядає так: y=ax+bx−1/2y=ax+bx−1/2y = ax + bx^{-1/2} Тут особливо велике значення викликає значення .bbb Сюжет для цієї функції: (Зауважте, що модель моделі заснована на ретельному математичному описі системи, …

12 curve-fitting  nonlinear 

Я вивчаю і намагаюся реалізувати звивисті нейронні мережі, але, мабуть, це питання стосується взагалі багатошарових перцептронів. Вихідні нейрони в моїй мережі представляють активацію кожного класу: найактивніший нейрон відповідає передбачуваному класу для заданого входу. Щоб розглянути можливість перехресної ентропії на навчання, я додаю шар softmax в кінці мережі, так що значення …

12 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  nonlinear  softmax 

Я читав про метод Nyström для апроксимації ядра низького рангу. Цей метод реалізований у scikit-learn [1] як метод проектування зразків даних до наближення низького рангу відображення функції ядра. Наскільки мені відомо, зважаючи на навчальний набір та функцію ядра, він генерує апроксимацію низького рангу матриці ядра ядра , застосовуючи SVD до …

12 scikit-learn  dimensionality-reduction  kernel-trick  nonlinear 

Я сподіваюся, що наступне загальне питання має сенс. Будь ласка, майте на увазі, що для цілей цього конкретного питання мене не цікавлять теоретичні (предметні області) причини введення нелінійності. Тому сформулюю повне запитання наступним чином: Що таке логічна база ( критерії та, якщо можливо, процес прийняття рішень ) для введення нелінійності …

10 nonlinear-regression  methodology  nonlinear  regression-strategies 

Я щиро сподіваюся, що я сформулював це питання таким чином, що на нього можна остаточно відповісти - якщо ні, будь ласка, дайте мені знати, і я спробую ще раз! Я також мушу зазначити, що я буду використовувати R для цих аналізів. У мене є кілька заходів , plant performance (Ys)які …

10 hypothesis-testing  mixed-model  interaction  nonlinear  regression-strategies