Обсуждение:Часто используемые регрессионные модели
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(дополнение) |
|||
| (1 промежуточная версия не показана) | |||
| Строка 4: | Строка 4: | ||
Большое спасибо за правки! | Большое спасибо за правки! | ||
*Программистское замечание восстановил, т.к. в статье просто перечислено несколько примеров. Статья скорее программистская, чем о теории математическая. Никаких претензий на математическое обобщение. | *Программистское замечание восстановил, т.к. в статье просто перечислено несколько примеров. Статья скорее программистская, чем о теории математическая. Никаких претензий на математическое обобщение. | ||
| + | *: ну не знаю... «лексикографический порядок» режет по ушам (или глазам), ибо далее о нём ни гу-гу, и нафик он здесь упоминается, не ясно. Это не программистская статья — тебе перестанет так казаться, как только мозг отойдёт от программизма последних дней... Это справочная статья. Мне это напомнило главы из каких-то старых справочников по математике про подгонку эмпирических кривых... очень полезные сведения, между прочим! — ''[[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] 20:49, 7 сентября 2008 (MSD)'' | ||
*[[Обобщённая линейная модель]] - сделал отдельную статью, так как к данным примерам GLM никакого отношения не имеет. GLM имеет отношение к гипотезе распределения случайной переменной (гипотеза порождения данных) и к экспоненциальному семейству. Ее можно вставить как часть в любую из этих статей, когда они появятся. | *[[Обобщённая линейная модель]] - сделал отдельную статью, так как к данным примерам GLM никакого отношения не имеет. GLM имеет отношение к гипотезе распределения случайной переменной (гипотеза порождения данных) и к экспоненциальному семейству. Ее можно вставить как часть в любую из этих статей, когда они появятся. | ||
| + | *: Не прав ты — очень даже имеет отношение. Добавление функции связи ''g'' в GLM — ещё один промежуточный шажок, который можно сделать от линейной модели по направлению к нелинейной, всё-таки, не прощаясь с линейными методами. Ты ведь в этой статье описывешь только модели функциональной завиcимости, ничего не говоря про модель шума. Вот и я предлагаю добавить GLM для полноты картины, только чтобы показать, что бывают случаи, когда на линейную модель надо навернуть сверху некую функцию связи. Статью [[Обобщённая линейная модель]] придётся теперь расписывать подробней, а здесь я всё-таки вставил бы это короткое упоминание. Связь всё же есть ;) — ''[[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] 20:49, 7 сентября 2008 (MSD)'' | ||
*Определение нелинейной модели перенес в статью [[Регрессионный анализ]]. | *Определение нелинейной модели перенес в статью [[Регрессионный анализ]]. | ||
*Ссылку на [[персептрон]] восстановил. Лучше ссылаться на статью, которая уже написана, чем ссылаться на [[многослойный персептрон]] которого нет. Существующий материал не следует игнорировать. | *Ссылку на [[персептрон]] восстановил. Лучше ссылаться на статью, которая уже написана, чем ссылаться на [[многослойный персептрон]] которого нет. Существующий материал не следует игнорировать. | ||
*Относительно свободной и зависимой переменной, определения даны в статье [[Регрессионный анализ]], статьи созданы, поставлен редирект. | *Относительно свободной и зависимой переменной, определения даны в статье [[Регрессионный анализ]], статьи созданы, поставлен редирект. | ||
— ''[[Участник:Strijov|В.В.Стрижов]] 18:03, 8 сентября 2008 (MSD)'' | — ''[[Участник:Strijov|В.В.Стрижов]] 18:03, 8 сентября 2008 (MSD)'' | ||
Текущая версия
- ...параметры присоединяются в лексикографическом порядке, то есть в том порядке, в котором они появляются, если представить формулу регрессионной модели в виде строки. — чисто программистское замечание, смотрится как инородное тело в этом тексте; закомментировал — К.В.Воронцов 11:49, 7 сентября 2008 (MSD)
- Не думаю, что понятия свободной и зависимой переменной достойны отдельных статей. Хотя, это мнение спорное. — К.В.Воронцов 11:49, 7 сентября 2008 (MSD)
Большое спасибо за правки!
- Программистское замечание восстановил, т.к. в статье просто перечислено несколько примеров. Статья скорее программистская, чем о теории математическая. Никаких претензий на математическое обобщение.
- ну не знаю... «лексикографический порядок» режет по ушам (или глазам), ибо далее о нём ни гу-гу, и нафик он здесь упоминается, не ясно. Это не программистская статья — тебе перестанет так казаться, как только мозг отойдёт от программизма последних дней... Это справочная статья. Мне это напомнило главы из каких-то старых справочников по математике про подгонку эмпирических кривых... очень полезные сведения, между прочим! — К.В.Воронцов 20:49, 7 сентября 2008 (MSD)
- Обобщённая линейная модель - сделал отдельную статью, так как к данным примерам GLM никакого отношения не имеет. GLM имеет отношение к гипотезе распределения случайной переменной (гипотеза порождения данных) и к экспоненциальному семейству. Ее можно вставить как часть в любую из этих статей, когда они появятся.
- Не прав ты — очень даже имеет отношение. Добавление функции связи g в GLM — ещё один промежуточный шажок, который можно сделать от линейной модели по направлению к нелинейной, всё-таки, не прощаясь с линейными методами. Ты ведь в этой статье описывешь только модели функциональной завиcимости, ничего не говоря про модель шума. Вот и я предлагаю добавить GLM для полноты картины, только чтобы показать, что бывают случаи, когда на линейную модель надо навернуть сверху некую функцию связи. Статью Обобщённая линейная модель придётся теперь расписывать подробней, а здесь я всё-таки вставил бы это короткое упоминание. Связь всё же есть ;) — К.В.Воронцов 20:49, 7 сентября 2008 (MSD)
- Определение нелинейной модели перенес в статью Регрессионный анализ.
- Ссылку на персептрон восстановил. Лучше ссылаться на статью, которая уже написана, чем ссылаться на многослойный персептрон которого нет. Существующий материал не следует игнорировать.
- Относительно свободной и зависимой переменной, определения даны в статье Регрессионный анализ, статьи созданы, поставлен редирект.
— В.В.Стрижов 18:03, 8 сентября 2008 (MSD)
