Machine learning

রিগ্রেশন এবং স্মুথিং স্প্লাইন

স্প্লাইনগুলি নট (knot) নামক কিছু নির্দিষ্ট বিন্দুতে মসৃণভাবে সংযুক্ত পিসওয়াইজ পলিনোমিয়াল (piecewise polynomial) ফিট করে একটি অরৈখিক সম্পর্ককে মডেল করে। কিউবিক (cubic) এবং ন্যাচারাল স্প্লাইন (natural spline) সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয়, এবং স্মুথিং স্প্লাইনগুলি একটি রাফনেস পেনাল্টি (roughness penalty) যোগ করে যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে ফিট এবং মসৃণতার মধ্যে ভারসাম্য বজায় রাখে। স্প্লাইনগুলি একক চলকের অরৈখিক রিগ্রেশনের জন্য স্ট্যান্ডার্ড ফ্লেক্সিবল বিল্ডিং ব্লক এবং জেনারালাইজড অ্যাডিটিভ মডেলের (generalized additive model) ভিত্তি।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Eilers, P. H. C., & Marx, B. D. (1996). Flexible smoothing with B-splines and penalties. Statistical Science, 11(2), 89–121. DOI: 10.1214/ss/1038425655
  2. Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The Elements of Statistical Learning (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0-387-84857-0

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 2). Regression and Smoothing Splines. ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/regression-splines

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.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateRegression Splines (Regression and Smoothing Splines). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/machine-learning/regression-splines · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026