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沙龙
1
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了解
线性
回归
linear-regression
在这种情况下,
线性
回归
将如何计算体积的输出值?
浏览 18
提问于2020-10-19
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1
回答
在Google中计算参数的特殊过程
javascript
、
google-apps-script
、
google-data-studio
我想在Data中做一个
线性
回归
。我不知道是否有什么东西已经存在(我已经看过了,似乎没有)。我想要的不是在图中绘制
线性
回归
,而是获取
线性
回归
系数,然后对用户定义的输入参数进行预测。我或多或少知道如何在JS中编写
线性
回归
函数。是否有一种方法可以创建一个以某些参数作为输入并返回输出JS自定义进程(涉及循环)的字段?我并不特别依附于整个JS流程解决方案,如果有人有
了解
决我的问题的答案,我愿意接受它。
浏览 3
提问于2020-10-07
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1
回答
了解
状态模型
线性
回归
python
、
linear-regression
、
statsmodels
我试图拟合在statsmodels库中实现的
线性
回归
模型。 我对fit()方法有疑问。假设我有尺寸为15的数据样本,我将其分解为3部分,并与模型相匹配。
浏览 0
提问于2018-06-01
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1
回答
R中的auto.arima函数是在估计
线性
回归
模型之前还是之后对y和x变量进行微分?
r
、
time-series
、
linear-regression
、
forecasting
、
arima
我试图估计一个带有arima误差的
线性
回归
,但我的
回归
变量是高度共
线性
的,因此
回归
模型受到多重共
线性
的影响。由于我的最终目标是能够将单个
回归
系数解释为弹性,并将它们用于事前预测,因此我需要以某种方式解决多重共
线性
,以便能够信任
回归
变量的系数。我知道转换
回归
变量,例如。通过差分可能有助于减少多重共
线性
。我还
了解
到,auto.arima对xreg中定义的response变量和
回
浏览 38
提问于2019-06-17
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1
回答
使用java中的通用数学库
java
、
linear-regression
我是java新手,现在我想将普通
线性
回归
应用于两个系列,比如1、2、3、4、5和2、3、4、5、6。 我
了解
到有一个名为公共math的库。但是,文档很难理解,在java中是否有示例来做简单的普通
线性
回归
?
浏览 2
提问于2015-06-16
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1
回答
ValueError:未知标签类型:“连续”Logistic
回归
python
、
python-3.x
、
pandas
、
machine-learning
、
logistic-regression
对燃油经济性数据进行logistic
回归
的尝试但是得到这个错误:代码: X = fuel.drop
浏览 10
提问于2022-05-23
得票数 1
1
回答
如何利用其他股票的模式来预测股票价格?
machine-learning
、
time-series
、
lstm
、
stock
在某些事件(生物临床成功、红利、并购等)之前和之后,我有三个月的股票价格。但我不确定该用哪种算法。
浏览 2
提问于2022-05-21
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1
回答
如何在SGDClassifier学习中改变
线性
模型?
classification
、
scikit-learn
、
machine-learning-model
scikit学习的SGDClassifier将其定义为“
线性
分类器(支持向量机、logistic
回归
等)和SGD训练。”我从这里
了解
到,任何
线性
分类器都可以在这里使用。我想知道,我们如何定义一个特定的
线性
分类器,用于SGDClassifier的情况。
浏览 0
提问于2020-09-21
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1
回答
了解
Sklearn的
线性
回归
权重
python
、
scikit-learn
、
linear-regression
我很难让sklearn的
线性
回归
中的加权数组影响输出。 下面是一个没有加权的例子。我希望看到
回归
有利于曲线中较陡峭的部分。我做错了什么?
浏览 47
提问于2020-03-26
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1
回答
对数据执行
线性
回归
(来自.arff文件)- JAVA,Weka
java
、
classification
、
weka
、
linear-regression
我希望使用Java对一组数据执行
线性
回归
。我有几个问题。 如何在java中将
线性
回归
输出打印到控制台。我无法生成这样的代码,在遍历了预定义的LinearRegression.java类之后,我
了解
到buildClassifier()是以&
浏览 4
提问于2014-11-24
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1
回答
在julia中用flux.jl实现
线性
回归
julia
、
linear-regression
我正在寻找一个替代MLJLinearModel的
线性
回归
在朱莉娅。我读过一些博客,将flux.jl描述为执行ML任务的更好、更强大的包。但是,我还没有找到专门针对
线性
回归
的详细教程。请推荐一种方法来执行这项任务或来源,这可以帮助我详细
了解
这一过程。 提前谢谢你!
浏览 36
提问于2021-01-22
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1
回答
不同的分类器将如何处理特定的数据集
decision-trees
、
naive-bayes-classifier
、
k-nn
我正在阅读并学习不同的ML方法是如何在不同类型的数据上工作的,但是我已经遇到了一个数据集,我不确定ML方法(例如决策树、朴素贝叶斯和KNN )将如何在下面的数据集上执行(很抱歉,我找不到更清晰的图像)。X1 ~ X6是区分属性,X7 ~ X14是噪声属性。我非常感激每个ML方法如何将这些数据集与模型相匹配,以及它们各自对这些特定数据集的优缺点。📷📷
浏览 0
提问于2021-10-10
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1
回答
如何使用
回归
模型预测范围
python
、
artificial-intelligence
、
linear-regression
、
predict
我目前使用的是一个简单的
线性
回归
模型,但得到的准确度得分接近于0,因为它猜测的是一个单独的数字作为得分。
浏览 34
提问于2021-07-31
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1
回答
Server支付估计概率-最佳数学方程和递归查询?
sql
、
sql-server
、
math
、
recursive-query
我有一张桌子,里面有一张交易清单。问题:每一行的实际付款时间是一个变量,可以是每周、每月或任何由最终用户选择的内容。目前,我基本上把这个数字带回到每日的数量,然后按时期乘以,即周/月/Q/年。然后根据历史,选择发病率最高的结果(计数)。另一种方法是计算平均、std、付款之间的差异,然后选择最高的概率。SELECT [Identifier]
浏览 1
提问于2014-07-08
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2
回答
要知道哪种模型最适合问题,需要绘制哪些数据?
python
、
machine-learning
、
plot
、
prediction
对不起,我知道这是一个非常基本的问题,但由于我仍然是机器学习的初学者,确定什么模型最适合我的问题仍然让我困惑,最近我使用了
线性
回归
模型(导致r2_score如此之低),一个用户提到我可以根据我的数据曲线使用某些模型,当我看到另一个编码器使用随机森林
回归
时(导致r2_score比
线性
回归
模型好30% ),我不知道他/她怎么知道更好的模型,因为他/她没有提到它。我的意思是,在我读到的大多数网站中,他们将数据推到他们认为最适合问题的一些模型中(例如:对于
回归
问题,模型可以使
浏览 36
提问于2020-01-12
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1
回答
回归
方法
machine-learning
、
regression
我想
了解
有哪些
回归
方法,以及它们的目的。我知道最小二乘法,你可以用它建立一个
线性
和非
线性
的模型并进行预测。 ARMA模型用于预测平稳时间序列,ARIMA模型用于非平稳时间序列。什么方法适用于解决多元
回归
问题?在什么情况下我应该使用什么方法?
浏览 0
提问于2019-08-10
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1
回答
tf.estimator.LinearClassifier()是做什么的?
machine-learning
、
linear-regression
、
tensorflow2.0
在TensorFlow库中,tf.estimator.LinearClassifier类在
线性
回归
模型中做什么?(换句话说,它是用来干什么的?)
浏览 0
提问于2020-08-01
得票数 2
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1
回答
用感知器进行
线性
回归
neural-network
、
regression
、
linear-regression
、
perceptron
我想知道
线性
回归
和感知器之间的联系!使用感知器作为二进制分类器,即对二进制标签(0或1 )进行分类。 我的问题是,如何用感知器进行
线性
回归
,其中的联系是什么?如果您能帮助我
了解
初学者对神经网络的看法,我将不胜感激。
浏览 0
提问于2020-10-21
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1
回答
SGD分类器和Logisitc
回归
有什么区别?
machine-learning
、
logistic-regression
、
gradient-descent
、
loss-function
据我理解,SGD分类器和Logistic
回归
似乎相似。损失=对数的SGD分类器实现Logistic
回归
,损失=铰链实现
线性
支持向量机。我还
了解
到logistic
回归
采用梯度下降作为优化函数,SGD采用随机梯度下降,收敛速度要快得多。但这两种算法中哪一种会在哪种情况下使用?另外,SGD和Logistic
回归
有什么相似之处,它们又有何不同?
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提问于2018-09-07
得票数 10
1
回答
用多元
线性
回归
解释预测因子的影响
machine-learning
、
time-series
、
linear-regression
我试图建立一个多元
线性
回归
,主要目的是通过
了解
系数及其置信区间来
了解
各种特征对响应的影响。 为此,我选择多元
线性
回归
,因为系数是直观的解释,从标准误差和自由度,我可以得到95%的置信区间的系数。但我的问题是,数据是时间序列数据,因此它显示了自相关性.我知道用带有ARIMA误差的
回归
可以处理自相关问题,但我发现在ARIMA(p,d,q)中,当d是非零时,很难解释系数。如何处理自相关问题,并且仍然可以得到像多元
线性
回归
那样易于解释的系数?
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提问于2019-07-18
得票数 0
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