Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "stacked regression" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Stacked regression with restrictions
Autorzy:
Górecki, Tomasz
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/729732.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Wydział Matematyki, Informatyki i Ekonometrii
Tematy:
stacked regression
regression with restrictions
mixed regression
Opis:
When we apply stacked regression to classification we need only discriminant indices which can be negative. In many situations, we want these indices to be positive, e.g., if we want to use them to count posterior probabilities, when we want to use stacked regression to combining classification. In such situation, we have to use leastsquares regression under the constraint βₖ ≥ 0, k = 1,2,...,K. In their earlier work [5], LeBlanc and Tibshirani used an algorithm given in [4]. However, in this paper we use a more general algorithm given in [6].
Źródło:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics; 2005, 25, 1; 103-113
1509-9423
Pojawia się w:
Discussiones Mathematicae Probability and Statistics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An Evaluation of Some Machine Learning Algorithms as Tools for Predicting Soil Characteristics Based on Their Spectral Response in the Vis‑NIR Range
Autorzy:
Gruszczyński, Stanisław
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1838007.pdf
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
machine learning
soil properties
near infrared spectral response
stacked regression models
Opis:
Using the Land Use and Coverage Frame Survey (LUCAS) database of European soil surface layer properties, statistical and machine learning predictive models for several key soil characteristics (clay content, pH in CaCl2 , concentration of organic carbon, calcium carbonates and nitrogen and exchange cations capacity) were compared on the basis of processing their spectral responses in the visible (Vis) and near infrared (NIR) parts. Standard methods of relationship modeling were used: stepwise regression, partial least squares regression and linear regression with input data obtained from principal components analysis. Using the inputs extracted by statistical algorithms various machine learning algorithms were used in the modeling. The usefulness of the models was analyzed by comparison with the values of the determination coefficients, the root mean square error and the distribution of residual values. The mean square error of estimation in the cross validation procedure for the stack mod el using the multilayer perceptron and the distributed random forest were as follows: for clay content – ca. 4.5%; for pH – ca. 0.35; for SOC – ca. 7.5 g/kg (0.75% by weight); for CaCO3 content – ca. 19 g/kg; for N content – ca. 0.50 g/kg; and for CEC – ca. 3.5 cmol(+)/kg.
Źródło:
Geomatics and Environmental Engineering; 2021, 15, 1; 63-95
1898-1135
Pojawia się w:
Geomatics and Environmental Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies