Category: လမ်းညွှန်
အများဆုံးဖြစ်နိုင်ခြေ ခန့်မှန်းချက် (MLE) သည် ပေးထားသော ဖြန့်ဖြူးမှု၏ ဘောင်များကို ခန့်မှန်းရန် အသုံးပြုနိုင်သည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ Poisson ဖြန့်ချီမှု ၏ parameter λ အတွက် MLE ကို တွက်ချက်နည်း ဤသင်ခန်းစာတွင် ရှင်းပြထားသည်။ အဆင့် 1: PDF ကိုရေးပါ။ ပထမဦးစွာ Poisson ဖြန့်ဖြူးမှု၏ ဖြစ်နိုင်ခြေသိပ်သည်းဆလုပ်ဆောင်ချက်ကို ရေးပါ။ အဆင့် 2- ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသောလုပ်ဆောင်ချက်ကိုရေးပါ။ ထို့နောက် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော လုပ်ဆောင်ချက်ကို ရေးပါ။ ဤသည်မှာ သတိပြုမိသော တန်ဖိုးများ x...
p ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင် ကိန်းရှင်အစုတစ်ခုနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်တစ်ခုအား ပေးထားသည့် မျဉ်းကြောင်းပြန်ဆုတ်မှု အများအပြားသည် ကျန်ရှိသောစတုရန်း၏ပေါင်းလဒ် (RSS) ကို လျှော့ချရန် အနည်းဆုံးစတုရန်းဟု ခေါ်သည့် နည်းလမ်းကို အသုံးပြုသည်- RSS = Σ(y i – ŷ i ) ၂ ရွှေ- ∑ : ပေါင်းလဒ် ဟု အဓိပ္ပာယ်ရသော ဂရိသင်္ကေတ y i : အိုင်တီ လေ့လာခြင်းအတွက် အမှန်တကယ် တုံ့ပြန်မှုတန်ဖိုး ŷ i :...
p ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင် ကိန်းရှင်အစုတစ်ခုနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်တစ်ခုအား ပေးထားသည့် မျဉ်းကြောင်းပြန်ဆုတ်မှုအများအပြားသည် ကျန်ရှိသောစတုရန်း၏ပေါင်းလဒ် (RSS) ကို လျှော့ချရန် အနည်းဆုံးစတုရန်းများဟု သိထားသောနည်းလမ်းကို အသုံးပြုသည်- RSS = Σ(y i – ŷ i ) ၂ ရွှေ- ∑ : ပေါင်းလဒ် ဟု အဓိပ္ပာယ်ရသော ဂရိသင်္ကေတ y i : အိုင်တီ လေ့လာခြင်းအတွက် အမှန်တကယ် တုံ့ပြန်မှုတန်ဖိုး ŷ i : Multiple linear...
R တွင် ရက်စွဲအပိုင်းအခြားအလိုက် ဒေတာဘောင်တစ်ခုကို ခွဲသတ်မှတ်ရန် အရိုးရှင်းဆုံးနည်းလမ်းမှာ အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည် ။ df[df$date >= " some date " & df$date <= " some date ", ] ဤသင်ခန်းစာသည် ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့အသုံးပြုခြင်း၏ ဥပမာများစွာကို ပေးပါသည်။ ဥပမာ 1- ရက်စွဲနှစ်ခုကြား အပိုင်းခွဲ အောက်ပါကုဒ်သည် ပါဝင်သော ရက်စွဲနှစ်ခုကြားရှိ ဒေတာဘောင်တစ်ခုအတွင်း အတန်းများကို မည်သို့ရွေးချယ်ရမည်ကို ပြသသည်-...
မကြာခဏဆိုသလို သင်သည် အမျိုးအစားခွဲကွဲပြားသည့်ကိန်းရှင်တစ်ခုအပေါ် အခြေခံ၍ ggplot2 ကွက်ကွက်တစ်ခုရှိ အမှတ်များသို့ အရောင်များသတ်မှတ်ပေးလိုပေမည်။ ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ ၎င်းသည် အောက်ပါ syntax ကို အသုံးပြု၍ ပြုလုပ်ရန် လွယ်ကူပါသည်။ ggplot(df, aes (x=x_variable, y=y_variable, color=color_variable)) + geom_point() ဤသင်ခန်းစာတွင် iris ဟုခေါ်သော built-in R ဒေတာအတွဲကို အသုံးပြု၍ ဤ syntax ကို လက်တွေ့ကျကျ အသုံးပြုနည်း ဥပမာများစွာကို ပေးသည် ။ #view first six...
machine learning တွင် သင်ကြုံတွေ့ရမည့် အဖြစ်များဆုံး ပြဿနာတစ်ခုမှာ multicollinearity ဖြစ်သည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင် နှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော ကိန်းရှင်များသည် အလွန်ဆက်စပ်နေသောအခါ ၎င်းသည် ဖြစ်ပေါ်သည်။ ထိုသို့ဖြစ်လာသောအခါ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံကို ကောင်းစွာအံဝင်ခွင်ကျနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံ နှင့် ကိုက်ညီသော ကြောင့် မမြင်ဖူးသော ဒေတာအတွဲအသစ်တွင် ညံ့ဖျင်းစွာလုပ်ဆောင်နိုင်ပါသည်။ လေ့ကျင့်ရေးအစုံ။ Multicollinearity ၏ပြဿနာကိုဖြေရှင်းရန်နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ မူလ p ကိန်းရှင်ကိန်းရှင်များ၏ M linear ပေါင်းစပ် မှုများ (“ principal...
machine learning တွင် သင်ကြုံတွေ့ရမည့် အဖြစ်များဆုံး ပြဿနာတစ်ခုမှာ multicollinearity ဖြစ်သည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင် နှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော ကိန်းရှင်များသည် အလွန်ဆက်စပ်နေသောအခါ ၎င်းသည် ဖြစ်ပေါ်သည်။ ထိုသို့ဖြစ်လာသောအခါ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံကို ကောင်းစွာအံဝင်ခွင်ကျနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံ နှင့် ကိုက်ညီသော ကြောင့် မမြင်ဖူးသော ဒေတာအတွဲအသစ်တွင် ညံ့ဖျင်းစွာလုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးအစုံ။ ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ အောက်ပါအတိုင်း လုပ်ဆောင်နိုင်သော partial least squares ဟုခေါ်သော နည်းလမ်းကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်၊...
machine learning တွင် သင်ကြုံတွေ့ရမည့် အဖြစ်များဆုံး ပြဿနာတစ်ခုမှာ multicollinearity ဖြစ်သည်။ ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိ ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင် နှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော ကိန်းရှင်များသည် အလွန်ဆက်စပ်နေသောအခါ ၎င်းသည် ဖြစ်ပေါ်သည်။ ထိုသို့ဖြစ်လာသောအခါ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံကို ကောင်းစွာအံဝင်ခွင်ကျနိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးဒေတာအစုံနှင့် ကိုက်ညီ သော ကြောင့် မမြင်ဖူးသော ဒေတာအတွဲအသစ်တွင် ညံ့ဖျင်းစွာလုပ်ဆောင်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။ လေ့ကျင့်ရေးအစုံ။ ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းရန် နည်းလမ်းတစ်ခုမှာ အောက်ပါအတိုင်း လုပ်ဆောင်နိုင်သော partial least squares ဟုခေါ်သော နည်းလမ်းကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်သည်၊...
ကျွန်ုပ်တို့တွင် ကိန်းရှင်ကိန်းရှင်တစ်ခုနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်တစ်ခု ပါသည့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုရှိသောအခါ၊ ကိန်းရှင်နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုကို တွက်ချက်ရန် ရိုးရှင်းသောမျဉ်းကြောင်းဆုတ်ယုတ်မှုကို မကြာခဏအသုံးပြုသည်။ သို့သော်၊ ရိုးရှင်းသောမျဉ်းကြောင်းဆုတ်ယုတ်မှု (SLR) သည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းသူနှင့် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင်ကြား ဆက်နွယ်မှုမှာ မျဉ်းကြောင်းညီသည်ဟု ယူဆသည်။ သင်္ချာအမှတ်အသားဖြင့် ရေးထားသော SLR သည် ဆက်ဆံရေးပုံစံကို ယူဆောင်သည်ဟု ယူဆသည်- Y = β 0 + β 1 X + ε သို့သော် လက်တွေ့တွင်၊ variable နှစ်ခုကြားရှိ ဆက်စပ်မှုသည်...
Multiple linear regression သည် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင် နှစ်ခု သို့မဟုတ် ထို့ထက်ပိုသော ကိန်းရှင်များနှင့် တုံ့ပြန်မှု ကိန်းရှင် တစ်ခုကြားရှိ ဆက်နွယ်မှုကို တွက်ချက်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်သည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤသင်ခန်းစာတွင် မျဉ်းကြောင်းလိုက် ဆုတ်ယုတ်မှုများစွာကို ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်နည်းကို ရှင်းပြထားသည်။ ဥပမာ- လက်ဖြင့် မျဉ်းကြောင်း ဆုတ်ယုတ်မှု အများအပြား ကျွန်ုပ်တို့တွင် တုံ့ပြန်မှုကိန်းရှင် y နှင့် ကြိုတင်ခန့်မှန်းကိန်းရှင် x 1 နှင့် x 2 နှစ်ခုပါရှိသည်ဆိုပါစို့။ ဤဒေတာအတွဲအတွက် မျဉ်းကြောင်းအတိုင်း ဆုတ်ယုတ်မှုပုံစံမျိုးစုံကို...