P
Ibp
про логарифмирование - не знаю зачем вам логарифмировать веса. можете объяснить?
В примере это указано
Size: a a a
2020 May 24
I
В примере это указано
напомните, пожалуйста, в каком примере
P
Ibp
относительно весов, это значит линейность рассматривается относительно весов и веса в данном случае являются аргументами определяющими значения функции в каждой точке. а признаки - не могут быть аргументами функции, потому что одному и тому же признаку могут соответствовать разные значения регрессии, то есть они не задают функциональную зависимость.
Ничего не понятно. Модель мапит вектор признаков на действительную ось, и если одному и тому же набору признаков соответствуют разные числа то ваша модель функцией в математическом смысле не является
P
I
.
логарифм и там еще есть умножение одного веса на другой, не являются линейными преобразованиями относительно w в данном случае, поэтому и нелинейность. это вообще как бы базис, который еще в школе учат если чо,
I
Ничего не понятно. Модель мапит вектор признаков на действительную ось, и если одному и тому же набору признаков соответствуют разные числа то ваша модель функцией в математическом смысле не является
почитайте что такое регрессия где нибудь на досуге
P
Ibp
логарифм и там еще есть умножение одного веса на другой, не являются линейными преобразованиями относительно w в данном случае, поэтому и нелинейность. это вообще как бы базис, который еще в школе учат если чо,
Веса не меняются, это константы, новые можно обозначить например w0' и w1'
P
Ibp
почитайте что такое регрессия где нибудь на досуге
Отличный аргумент
I
ну я не учитель и мои возможности не безграничны, а на этот вопрос я тут уже больше 5 раз отвечал: про линейную и нелинейную регрессию, так что сорь
P
Я не просил ничего объяснить, вы можете ответить на аргумент переиндексации константных параметров? Что случится с моей моделью если я заменю log(w0) - >w0'? Она станет линейной?)
I
да
I
с одной оговоркой, что другие веса тоже линейны
I
w0 это просто в данном случае один из аргументов, коэффициент перед которым x0=1
P
Вы понимаете что веса это константы и они не могут характеризоваться как линейные или не линейные?
P
В вопросе было сказано оценить МОДЕЛЬ
I
все на сегодня хватит
AK
Вот, что есть: «Хотя полиномиальная регрессия подходит нелинейную модель к данным, как статистическая оценка задача является линейным, в том смысле , что функция регрессии E ( у | х ) является линейная относительно неизвестных параметров , которые оцениваются из данных . По этой причине, полиномиальная регрессия считается частным случаем множественной линейной регрессии .»
AK
«является линейной относительно неизвестных параметров»
IK
Вы понимаете что веса это константы и они не могут характеризоваться как линейные или не линейные?
а почему веса это константы? значения признаков как раз константы
I
ну вот написано все русскими буквами, ну чего может быть не понятно