Je lis souvent qu'une fonction est «hautement non linéaire». À ma connaissance, il y a «linéaire» et «non linéaire», alors de quoi s'agit-il «fortement»? Y a-t-il une différence formelle par rapport au non linéaire? Comment est-il
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Je lis souvent qu'une fonction est «hautement non linéaire». À ma connaissance, il y a «linéaire» et «non linéaire», alors de quoi s'agit-il «fortement»? Y a-t-il une différence formelle par rapport au non linéaire? Comment est-il
J'ai une question sur la sémantique sur laquelle j'aimerais avoir l'avis de mes collègues statisticiens. Nous savons que des modèles tels que la logistique, Poisson, etc. tombent sous l'égide de modèles linéaires généralisés. Le modèle comprend des fonctions non linéaires des paramètres, qui...
Je recherche une étude de cas de régression linéaire avancée illustrant les étapes nécessaires pour modéliser des relations non linéaires complexes et multiples à l'aide de GLM ou OLS. Il est étonnamment difficile de trouver des ressources allant au-delà des exemples d'école de base: la plupart des...
J'essaie de comprendre la signification mathématique des modèles de classification non linéaires: Je viens de lire un article sur le fait que les réseaux de neurones sont un modèle de classification non linéaire. Mais je réalise juste que: La première couche:
Penser à utiliser des réseaux de neurones récurrents pour la prévision de séries chronologiques. Ils implémentent essentiellement une sorte d'auto-régression non linéaire généralisée, par rapport aux modèles ARMA et ARIMA qui utilisent l'auto-régression linéaire. Si nous effectuons une...
J'expérimente l'algorithme de la machine de renforcement de gradient via le caretpackage en R. À l'aide d'un petit ensemble de données d'admission à l'université, j'ai exécuté le code suivant: library(caret) ### Load admissions dataset. ### mydata <-
Je comprends le principe de base derrière l'algorithme pour LLE se compose de trois étapes. Trouver le voisinage de chaque point de données par une métrique telle que k-nn. Trouvez des poids pour chaque voisin qui dénotent l'effet du voisin sur le point de données. Construire l'incorporation de...
J'ai lu quelques explications sur les propriétés des modèles linéaires par rapport aux modèles non linéaires, mais je ne sais toujours pas si un modèle disponible est linéaire ou non linéaire. Par exemple, le modèle suivant est-il linéaire ou non linéaire? yt= β0+ β1B ( L ; θ ) Xt+...
Pour analyser les données d'une expérience de biophysique, j'essaie actuellement de faire un ajustement de courbe avec un modèle hautement non linéaire. La fonction modèle ressemble essentiellement à: y= a x + b x- 1 / deuxy=ax+bx−1/2y = ax + bx^{-1/2} Ici, la valeur de est particulièrement...
J'étudie et j'essaie de mettre en œuvre des réseaux de neurones convolutionnels, mais je suppose que cette question s'applique aux perceptrons multicouches en général. Les neurones de sortie de mon réseau représentent l'activation de chaque classe: le neurone le plus actif correspond à la classe...
Quelle est l'importance de la distinction entre modèles linéaires et non linéaires? La question du modèle linéaire non linéaire ou généralisé: comment référez-vous à la régression logistique, Poisson, etc.? et sa réponse a été une clarification extrêmement utile de la linéarité / non-linéarité des...
J'ai lu sur la méthode Nyström pour aproximation du noyau de bas rang. Cette méthode est implémentée dans scikit-learn [1] comme méthode pour projeter des échantillons de données à une approximation de bas rang du mappage des fonctionnalités du noyau. À ma connaissance, étant donné un ensemble...
J'espère sincèrement avoir formulé cette question de manière à ce qu'elle puisse être résolue définitivement - sinon, faites-le moi savoir et je vais réessayer! Je devrais également, je suppose, noter que j'utiliserai R pour ces analyses. J'ai plusieurs mesures plant performance (Ys)dont je...
J'espère que la question générale suivante aura un sens. Veuillez garder à l'esprit qu'aux fins de cette question particulière, je ne suis pas intéressé par les raisons théoriques (domaine) d'introduire la non-linéarité. Par conséquent, je formulerai la question complète comme suit: Qu'est-ce qu'un...
Nous avons ajusté une fonction non linéaire aux données observées. La prochaine étape devrait être l'évaluation de la qualité de l'ajustement de cette fonction (comme pour les modèles linéaires).R2R2R^2 Quels sont les moyens habituels de mesurer cela? Modifier 1: Le montage a été réalisé comme...
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x...
J'implémente un classificateur SVM non linéaire avec le noyau RBF. On m'a dit que la seule différence avec un SVM normal était que je devais simplement remplacer le produit scalaire par une fonction du noyau: Je sais comment fonctionne un SVM linéaire normal, c'est-à-dire qu'après avoir résolu le...