Обсуждение:Часто используемые регрессионные модели
Материал из MachineLearning.
(Различия между версиями)
(Новая: *''...параметры присоединяются в лексикографическом порядке, то есть в том порядке, в котором они появл...) |
|||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
*''...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 — ''[[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] 11:49, 7 сентября 2008 (MSD)'' | *''...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 — ''[[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] 11:49, 7 сентября 2008 (MSD)'' | ||
*Не думаю, что понятия свободной и зависимой переменной достойны отдельных статей. Хотя, это мнение спорное. — ''[[Участник:Vokov|К.В.Воронцов]] 11:49, 7 сентября 2008 (MSD)'' | *Не думаю, что понятия свободной и зависимой переменной достойны отдельных статей. Хотя, это мнение спорное. — ''[[Участник:Vokov|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. | ||
| + | *[[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. | ||
| + | *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. | ||
| + | — ''[[Участник:Strijov|В.В.Стрижов]] 18:03, 8 сентября 2008 (MSD)'' | ||
Версия 14:17, 7 сентября 2008
- ...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.
- 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.
- 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)
