Domande taggate «nonlinear»

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Modello lineare non lineare o generalizzato: come ti riferisci alla regressione logistica, di Poisson, ecc.?
Ho una domanda sulla semantica su cui vorrei esprimere le opinioni degli altri statistici. Sappiamo che modelli come la logistica, Poisson, ecc. Rientrano nell'ambito di modelli lineari generalizzati. Il modello include funzioni non lineari dei parametri, che possono a loro volta essere modellate utilizzando la struttura del modello lineare utilizzando …
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cosa rende le reti neurali un modello di classificazione non lineare?
Sto cercando di capire il significato matematico dei modelli di classificazione non lineari: Ho appena letto un articolo che parla delle reti neurali come modello di classificazione non lineare. Ma mi rendo conto che: Il primo strato: h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h1=x1∗wx1h1+x2∗wx1h2h_1=x_1∗w_{x1h1}+x_2∗w_{x1h2} h2= x1∗ wx 2 h 1+ x2∗ wx 2 h 2h2=x1∗wx2h1+x2∗wx2h2h_2=x_1∗w_{x2h1}+x_2∗w_{x2h2} Il …
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Se un modello di serie temporali con regressione automatica non è lineare, richiede comunque la stazionarietà?
Pensando all'utilizzo di reti neurali ricorrenti per la previsione di serie storiche. Fondamentalmente implementano una sorta di auto-regressione non lineare generalizzata, rispetto ai modelli ARMA e ARIMA che usano l'auto-regressione lineare. Se stiamo eseguendo una regressione automatica non lineare, è ancora necessario che le serie storiche siano stazionarie e dovremmo …
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L'accuratezza della macchina con incremento gradiente diminuisce all'aumentare del numero di iterazioni
Sto sperimentando l'algoritmo della macchina per aumentare il gradiente tramite il caretpacchetto in R. Utilizzando un piccolo set di dati di ammissione al college, ho eseguito il seguente codice: 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] <- …
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 
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Distinzione tra modello lineare e non lineare
Ho letto alcune spiegazioni sulle proprietà dei modelli lineari o non lineari, ma a volte non sono sicuro che un modello a portata di mano sia lineare o non lineare. Ad esempio, il seguente modello è lineare o non lineare? yt=β0+β1B(L;θ)Xt+εtyt=β0+β1B(L;θ)Xt+εty_t=\beta_0 + \beta_1B(L;\theta)X_t+\varepsilon_t Con: B ( L ; θ ) …
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Perché è importante fare una distinzione tra regressione "lineare" e "non lineare"?
Qual è l'importanza della distinzione tra modelli lineari e non lineari? La domanda Modello lineare non lineare o generalizzato: come ti riferisci alla regressione logistica, di Poisson, ecc.? e la sua risposta fu un chiarimento estremamente utile della linearità / non linearità dei modelli lineari generalizzati. Sembra estremamente importante distinguere …
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Non linearità prima dello strato finale di Softmax in una rete neurale convoluzionale
Sto studiando e cercando di implementare reti neurali convoluzionali, ma suppongo che questa domanda si applichi ai percetroni multistrato in generale. I neuroni di output nella mia rete rappresentano l'attivazione di ogni classe: il neurone più attivo corrisponde alla classe prevista per un dato input. Per considerare un costo di …
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Quali sono i criteri e il processo decisionale per la non linearità nei modelli statistici?
Spero che la seguente domanda generale abbia senso. Tieni presente che ai fini di questa particolare domanda non sono interessato a ragioni teoriche (dominio del soggetto) per l'introduzione della non linearità. Pertanto, formulerò la domanda completa come segue: Che cos'è un quadro logico ( criteri e, se possibile, processo decisionale …
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Come devo modellare le interazioni tra variabili esplicative quando una di esse può avere termini quadratici e cubici?
Spero sinceramente di aver formulato questa domanda in modo tale da poter dare una risposta definitiva - in caso contrario, per favore fatemi sapere e proverò di nuovo! Dovrei anche supporre che userò R per queste analisi. Ho diverse misure di plant performance (Ys)cui sospetto siano state influenzate da quattro …
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