মাল্টিভেরিয়েট অ্যাডাপ্টিভ রিগ্রেশন স্প্লাইনস (MARS)
জেরোম ফ্রিডম্যান কর্তৃক ১৯৯১ সালে প্রবর্তিত মাল্টিভেরিয়েট অ্যাডাপ্টিভ রিগ্রেশন স্প্লাইনস একটি নমনীয় ননপ্যারামেট্রিক রিগ্রেশন পদ্ধতি যা পিসওয়াইজ-লিনিয়ার 'হিঞ্জ' ফাংশনগুলির সমন্বয়ে স্বয়ংক্রিয়ভাবে ননলিনিয়ারিটি এবং ইন্টারঅ্যাকশন মডেল করে। এটি একটি ফরওয়ার্ড স্টেগওয়াইজ পাসে মডেল তৈরি করে যা বেসিস ফাংশনগুলিকে যুক্ত করে যেখানে তারা সবচেয়ে বেশি সাহায্য করে, তারপর অতিরিক্ত বৃদ্ধিপ্রাপ্ত মডেলটিকে ছাঁটাই করে, যার ফলে একটি ব্যাখ্যামূলক অ্যাডিটিভ-প্লাস-ইন্টারঅ্যাকশন ফর্ম তৈরি হয় যা ডেটার সাথে এর জটিলতাকে মানিয়ে নেয়।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Friedman, J. H. (1991). Multivariate adaptive regression splines. The Annals of Statistics, 19(1), 1–67. DOI: 10.1214/aos/1176347963 ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 2). Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/mars
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- সিদ্ধান্ত বৃক্ষযন্ত্র শিখন↔ compare
- সাধারণীকৃত যোজন মডেল (GAM)যন্ত্র শিখন↔ compare
- গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- রিগ্রেশন এবং স্মুথিং স্প্লাইনযন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →