Khóa học Machine learning miễn phí bằng tiếng việt trên Udemy - trang web dạy học hàng đầu: www.udemy.com/ly-thuyet-hoc-may/ Các khóa học khác: www.udemy.com/xac-suat-thong-ke/ www.udemy.com/kinhteluongcoban/ www.udemy.com/tai-chinh-dinh-luong/
Anh ơi cho em hỏi trong hồi qui đa biến nếu biến phụ thuộc là biến định lượng, còn biến độc lập là biến nhị giá hoặc định danh mình có chạy mô hình hồi qui như anh giảng được không ạ.
Chuỗi bài giảng học máy thống kê: bit.ly/HocMayThongKe Chuỗi bài giảng kinh tế lượng: bit.ly/BGKTL Để nhận xét/góp ý về video và theo dõi thêm các video mới: ► Đăng ký kênh: bit.ly/DaHoang ► Like Facebook: facebook.com/XSTKKTL
Chào bạn. Phương pháp mình giới thiệu là phương pháp frequentist. Phương pháp bayesian sẽ có phương pháp để update tham số và tối ưu hóa bằng cách dùng phương pháp bayes: Đầu tiên chọn một phân phối tiên nghiệm cho tham số, sau đó sẽ update tham số dựa trên công thức bayes dựa trên số liệu quan sát được. Cụ thể bạn tham khảo thêm: towardsdatascience.com/introduction-to-bayesian-linear-regression-e66e60791ea7 wiseodd.github.io/techblog/2017/01/05/bayesian-regression/
cảm ơn bạn đã reply vấn đề của mình. Hiện tại mình đang gặp rắc rồi về có nên áp dụng hồi quy tuyến tính đa biến vào bài toán của mình không. Mình có một hàm số không biết là có tuyến tính không F(x,y,z)=AX+BY+CZ. Prior của x phân phối theo tiêu chuẩn Uniform [45,55],Y phân phối theo tiêu chuẩn Uniform [10,15], và Z phân phối theo tiêu chuẩn Uniform [0.5,1.5]. Mình tiến hành 20 thí nghiệm chọn ngẫu nhiên X,y,Z thì mình có được 20 kết quả của hàm F. mục tiêu của mình là tiến hành sampling khoảng 1000 lần để có được 1000 giá trị của hàm F để tìm giá trị mean và variance của hàm F. và tìm hệ số tương quan của các biến x,y,z tới hàm F của mình. Vậy theo bạn thì mình có thể dùng hồi quy tuyến tính đa biến vào trường hợp này không? cảm ơn bạn nhiều.
Mình vẫn chưa hiểu lắm bài toán này. Ở đây X, Y, Z là gì, đã biết trước chưa? Hàm F chưa có dạng hàm thì làm thế nào biết được giá trị của F của 20 thí nghiệm? A, B, C là hằng số hay thế nào?
Chào bạn. Vì hàm F là một hàm số khá phức tạp nên mình chỉ phải quan sát qua thí nghiệm chứ ko giải được.x,y,z là các tham số chưa biết. Nhưng chúng ta biết được phân phối xác xuất của x,y,z là uniform. và có giá trị như ở trên.và A,B,C là những hằng số đã biết. Mục đích của mình là tìm mean và variance của hàm F. Nhưng bước đầu tiên lấy mẫu các giá trị [x,y,z] + Mình không biết có cách nào để lấy mẫu (samples) các giá trị của x,y,z không?
Khóa học Machine learning miễn phí bằng tiếng việt trên Udemy - trang web dạy học hàng đầu:
www.udemy.com/ly-thuyet-hoc-may/
Các khóa học khác:
www.udemy.com/xac-suat-thong-ke/
www.udemy.com/kinhteluongcoban/
www.udemy.com/tai-chinh-dinh-luong/
bài giảng hay và dể hiểu
Anh ơi cho em hỏi trong hồi qui đa biến nếu biến phụ thuộc là biến định lượng, còn biến độc lập là biến nhị giá hoặc định danh mình có chạy mô hình hồi qui như anh giảng được không ạ.
Đó là hồi quy với biến giả. Bạn xem video này:
th-cam.com/video/KzTPOpKpm5s/w-d-xo.html
Ad ơi cho hỏi bạn đọc những tài liệu nào để biết được nhưng điều này vậy. Thanks
Mình có tham khảo trong khóa học Analytics Edge trên edx.org. Bạn có thể đăng ký học miễn phí trên đó
Cam on Da Hoang nhieu.
Muốn hiểu sâu sắc những thứ này phải học thuần túy toán học mới được
Anh ơi, muốn liên hệ anh thì liên hệ bằng cách nào ạ? Cám ơn Anh
Chuỗi bài giảng học máy thống kê: bit.ly/HocMayThongKe
Chuỗi bài giảng kinh tế lượng: bit.ly/BGKTL
Để nhận xét/góp ý về video và theo dõi thêm các video mới:
► Đăng ký kênh: bit.ly/DaHoang
► Like Facebook: facebook.com/XSTKKTL
chào anh cho em hỏi. Mô hình tuyến tính đa biến theo bayesian thì khác gì hả anh. cảm ơn anh nhiều
Chào bạn. Phương pháp mình giới thiệu là phương pháp frequentist. Phương pháp bayesian sẽ có phương pháp để update tham số và tối ưu hóa bằng cách dùng phương pháp bayes: Đầu tiên chọn một phân phối tiên nghiệm cho tham số, sau đó sẽ update tham số dựa trên công thức bayes dựa trên số liệu quan sát được.
Cụ thể bạn tham khảo thêm:
towardsdatascience.com/introduction-to-bayesian-linear-regression-e66e60791ea7
wiseodd.github.io/techblog/2017/01/05/bayesian-regression/
th-cam.com/video/7h3SHzkLtME/w-d-xo.html
cảm ơn bạn đã reply vấn đề của mình. Hiện tại mình đang gặp rắc rồi về có nên áp dụng hồi quy tuyến tính đa biến vào bài toán của mình không. Mình có một hàm số không biết là có tuyến tính không F(x,y,z)=AX+BY+CZ. Prior của x phân phối theo tiêu chuẩn Uniform [45,55],Y phân phối theo tiêu chuẩn Uniform [10,15], và Z phân phối theo tiêu chuẩn Uniform [0.5,1.5]. Mình tiến hành 20 thí nghiệm chọn ngẫu nhiên X,y,Z thì mình có được 20 kết quả của hàm F. mục tiêu của mình là tiến hành sampling khoảng 1000 lần để có được 1000 giá trị của hàm F để tìm giá trị mean và variance của hàm F. và tìm hệ số tương quan của các biến x,y,z tới hàm F của mình. Vậy theo bạn thì mình có thể dùng hồi quy tuyến tính đa biến vào trường hợp này không? cảm ơn bạn nhiều.
Mình vẫn chưa hiểu lắm bài toán này. Ở đây X, Y, Z là gì, đã biết trước chưa? Hàm F chưa có dạng hàm thì làm thế nào biết được giá trị của F của 20 thí nghiệm? A, B, C là hằng số hay thế nào?
Chào bạn. Vì hàm F là một hàm số khá phức tạp nên mình chỉ phải quan sát qua thí nghiệm chứ ko giải được.x,y,z là các tham số chưa biết. Nhưng chúng ta biết được phân phối xác xuất của x,y,z là uniform. và có giá trị như ở trên.và A,B,C là những hằng số đã biết. Mục đích của mình là tìm mean và variance của hàm F. Nhưng bước đầu tiên lấy mẫu các giá trị [x,y,z]
+ Mình không biết có cách nào để lấy mẫu (samples) các giá trị của x,y,z không?
Tổng bình phương phần dư gọi là Residual sum of squares (RSS)
Tùy vào textbook thôi bạn
Anh ơi anh cho em xin slide bài giảng được không ạ ?
drive.google.com/open?id=1CaLHGNY46V8zmSzsDMRm-pAD7NaQGmN9auyTnuIi3oM
Đây bạn nhé
Cám ơn bạn
hay q\ua