1 min read
D) Related Poisson regression E) References
Regression 회귀는 예측하는 함수를 만드는 것이다. 예측하려는 데이터의 종류가 numerical 또는 categorical data 에 따라서 사용하는 알고리즘이 달라진다.
Isotonic Regression B) Related C) References [ICR IARC, 2023] EDA and Submission | Kaggle.
Polynomial Regression polynomial functions of the predictors in the linear regression model B) Interaction Effect 그냥 단순히 변수들을 additive 하게 나열하는 것보다, 변수간 관계를 생각해서 섞는게 효과가 좋을 수 있다.
Lasso Regression ridge regression 과 달리 L1-norm 을 regularization term 으로 사용하는 linear 모델이다.
Weighted Least Squares variance 가 input 마다 다른 것 p(\boldsymbol{y}\mid\boldsymbol{x};\boldsymbol{\theta})=\mathcal{N}\left(\boldsymbol{y}\mid\mathbf{X}\boldsymbol{w},\boldsymbol{\...
Elastic Net ridge 과 lasso regression 을 합친 하이브리드 선형 모델 \mathcal{L}\left(\boldsymbol{w}, \lambda {1}, \lambda {2}\right)=\|\boldsymbol{y}-\mathbf{X} \boldsymbol{w}\|^{2}+\lambda...
Sequential Logistic Regression Bayesian 형식으로 표현된 logistic regression 의 likelihood 는 다음과 같다.
Least Squares Estimation least squares estimation 이란 주어진 데이터의 선형 모델을 풀기 위한 접근 방식들의 통칭을 의미한다.
Generalized Linear Model feature vector x\in\mathbb{R}^{d} 가 주어졌을 때 observation Y 는 평균이 \mu\left(x^{\top}\theta\right) 인 exponential family 분포를 따른다.
Mean Squared Error MSE of the estimates \begin{aligned}\operatorname{MSE}&=\mathbb{E}\left[\left(\hat{\theta}...