使用更新具有滞后新变量的线性模型
是一种统计建模方法，用于预测和分析具有时间相关性的数据。该模型基于线性回归模型，但引入了滞后变量作为预测因子，以捕捉时间序列数据中的动态变化。
具体来说，滞后变量是指将当前时间点的自变量延迟一定时间后作为预测因子。这样可以考虑到时间序列数据中的滞后效应，即过去的值对当前值的影响。通过引入滞后变量，线性模型可以更好地捕捉时间序列数据的动态特征和趋势。
使用更新具有滞后新变量的线性模型可以应用于多个领域，例如经济学、金融学、市场研究等。在经济学中，该模型可以用于预测经济指标的未来走势，如GDP、通货膨胀率等。在金融学中，可以用于预测股票价格、汇率等金融市场变动。在市场研究中，可以用于预测销售量、用户行为等。
腾讯云提供了一系列与云计算相关的产品和服务，其中包括适用于线性模型的云计算产品。例如，腾讯云提供的云服务器（ECS）可以用于搭建线性模型的计算环境。腾讯云数据库（TencentDB）可以用于存储和管理时间序列数据。腾讯云人工智能平台（AI Lab）提供了丰富的机器学习和数据分析工具，可用于构建和优化线性模型。
更多关于腾讯云相关产品和服务的信息，请访问腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
相关·内容
1回答
用多元回归分析识别铅/滞后
、、、、
我有三个时间序列变量(x，y，z)测量在3个重复.X和z是自变量。Y是因变量。T是时间变量。这三个变量均随昼夜变化而变化，白天增加，夜间下降。下面是一个使用模拟数据集的示例。
library(nlme)
library(tidyverse)
n <- 100
t <- seq(0,4*pi,,100)
a <- 3
b <- 2
c.unif <- runif(n)
amp <- 2
datalist = list()
for(i in 1:3){
y <- 3*sin(b*t)+rno
浏览 1提问于2021-02-13得票数 1
在状态模型中，对于SARIMAX或ARIMA模型，我想使用多个额外的外部变量(外生变量)。例如，我想用滞后时间序列的AR和天气温度时间序列的滞后4的AR，以及市场价格的另一个变量和滞后3的AR，来预测在时间t的收益率。对于如何做到这一点，有什么例子或解释吗？
浏览 3提问于2017-05-27得票数 8
1回答
我目前估计的是VAR模型，然后是广义脉冲响应函数的估计。为了获得其中的SE，我应该先做一些引导。
这个过程从“估计VAR模型的参数和提取估计残差，表示t”开始。
现在，我使用vars包估计我的var模型，如下所示
varendoA<-data.frame(value_ts,value2_ts, price_ts, price2_ts)
library(vars)
fitvar<- VAR(varendo, type = c("both"), season = christmas, lag.max = 12,ic = c("AIC"))
summary
浏览 1提问于2016-07-01得票数 3
回答已采纳
1回答
我已经在StatsModels中快速地寻找了分布式滞后模型，但是找不到。类似的是。我可以把VAR模型转换成分布式滞后模型吗？如果已经有其他具有分布式滞后模型的包，那就太好了。如果是的话请告诉我。
谢谢!
浏览 0提问于2018-04-11得票数 2
回答已采纳
我是机器学习的初学者，我研究过模型的预测变量之间的共线性是一个很大的问题，因为它会导致不可预测的模型行为和一个很大的错误。但是，是否有一些模型(比如GLM)与经典的线性回归不同，可能是“好的”共线性模型？传统的线性回归假设其自变量之间没有相关性。
之所以会出现这个问题，是因为我做了一个项目：“如果输入特性是相互关联的，那么最好使用广义线性模型，因为它们的性能要比线性回归好。”
有人能解释一下吗？
浏览 0提问于2020-06-20得票数 2
在使用mgcv包运行gam模型时，我遇到了一条奇怪的错误消息，我无法理解：
Model.frame.default中的错误(公式=死亡~ pm10 +滞后(resid1，1) +：可变长度不同(对于‘resid1，1)’)。
在model1中使用的观测数与偏差残差的长度完全相同，因此我认为这一误差与数据大小或长度的差异无关。
我在网络上发现了一个相当相关的错误消息，但是那个帖子没有得到足够的答案，所以它对我的问题没有帮助。
可复制的例子和数据如下：
library(quantmod)
library(mgcv)
require(dlnm)
df <- chicagoNMMAP
浏览 5提问于2013-11-04得票数 26
回答已采纳
1回答
因此，我的怀疑基本上是线性回归，我们试图拟合一条直线或一条曲线，对给定的训练集。现在，我相信当特性(自变量)增加时，参数也会增加。因此，计算这些参数在计算上是昂贵的。所以，我想这就是我们走向非线性的原因！？我的理解对吗？
我的下一个疑问是，对于线性回归的过度拟合，我们说模型是记忆的。我所理解的是，参数调整的方式只能预测给定的输入，并且会给输出带来不好的结果，原因是我们没有拟合一条广义的线或曲线。但我们正在绘制一条贯穿所有输出值的线或曲线。我的理解正确吗？
浏览 0提问于2020-05-08得票数 1
回答已采纳
我试图模拟这篇论文(由Hamidreza Mostafei提出的美元/欧元汇率的点预测马尔可夫交换模型)，我想要得到的表格在第483页。是一个到pdf的链接。
我编写了以下代码，然后在最后一行得到一个错误：
mydata <- read.csv("C:\\Users\\User\\Downloads\\EURUSD_2.csv", header=T)
mod <- lm(EURUSD~EURUSD.1, mydata)
mod.mswm = msmFit(mod, k=2, p=1, sw=c(T,T,T,T), control=list(paral
浏览 1提问于2014-09-15得票数 1
1回答
当输入和输出变量之间存在线性关系时，使用线性回归。这种线性关系是否意味着对变量或参数没有幂？在m的理解中，线性是指相对于参数(无幂)的线性。如果错了，请纠正我。基本上，我在看本教程时有点困惑：https://www.gaussianwaves.com/2013/03/how-to-estimate-unknown-parameters-using-ordinary-least-squares-ols/
这里用线性回归来拟合直线，但如果函数是三次或更高次多项式(对变量的幂)，我们还可以使用线性回归吗？在拟合高阶多项式时，我们用正则线性回归来惩罚高阶称变量。基于这些困惑，有谁能帮助澄清以下几点呢？
浏览 0提问于2019-10-28得票数 0
回答已采纳
2回答
因此，对于一项任务，我必须通过求解一个整数线性优化模型，找到一个时间表，通过求解一个整数线性优化模型，将每个时间间隔所要求的工人数与计划工人数之间的绝对差之和降到最小。
因此，我将我的计划建模为一个设置覆盖问题，并创建了一个包含所需工人数的行和一个带有实际工人数的行。
我以行之间的绝对差异之和作为对象，并试图将其最小化。
=SUM(ABS(C39:Z39-C33:Z33))
但是，我得到了“，LP求解器所要求的线性条件不满足”的错误，我也不明白为什么，因为线性报告说，，是，。
*X_i是所选择的移位次数。
浏览 0提问于2020-10-07得票数 0
1回答
在最近的一篇论文中，我研究了一种新的基于集成经验ModeDecomposition的日地表温度ModeDecomposition的混合数据驱动模型--长期记忆神经网络( 这里 )。
本文提出的EEMD方案确实是一种设计良好的地表温度预测模型，具有较高的精度。我正在阅读并尝试实现给定的步骤(如出版物中提到的)，并使用类似的气候时间序列数据。我得到了不同的基金和残余物。
接下来的步骤是向LSTM提供所有IMFs和残差，如3.5节(预测IMFs)中所述，为了修复LSTM的输入，必须进行部分自相关函数( PACF )分析，95%置信区间(CI)以上的滞后数是LSTM的输入数。
我知道您正在得到分解结果
浏览 0提问于2018-10-02得票数 1
1回答
我正在拟合一个具有6个预测值的多元线性回归模型(3个连续预测值和3个分类预测值)。残差vs.拟合图表明存在异方差，bptest()也证实了这一点。
我还计算了我的训练数据和测试数据的sqrt，如下所示：
sqrt(mean(sales_train_lm_pred-sales_train$SALES)^2)
3533.665
sqrt(mean(sales_test_lm_pred-sales_test$SALES)^2)
3556.036
我尝试拟合glm()模型，但仍然没有纠正异方差。
glm.test3<-glm(SALES~.,weights=1/sales_fitte
浏览 41提问于2019-11-11得票数 0
回答已采纳
在R中运行面板向量自回归后如何进行granger因果检验(使用panelvar软件包)？
为了运行面板VAR，可以执行以下操作：
library(plm)
library(panelvar)
set.seed(12345)
x = rnorm(240)
z = x + rnorm(240)
y = rep(rnorm(15), each=16) + 2*x + 3*z + rnorm(240)
country = rep(c("A","B","C","D","E","F","G"
浏览 5提问于2021-01-12得票数 4
我有一个由两种类型的106个人组成的数据集-a和b，具有各种变量，例如年龄和性别。我想运行一个线性模型，根据协变量预测每个个体是a型还是b型。
我使用以下命令读取每个人的年龄、性别和类型标签的值：
`data = read.xlsx("spreadsheet.xlsx",2, as.is = TRUE)`
age = data$age
gender = data$gender
type = data$type
其中每个都是以下形式：
age = [28, 30, 19, 23 etc]
gender = [male, male, female, male etc]
type =
浏览 0提问于2013-10-14得票数 12
回答已采纳
2回答
因此，答案可能只是与内存有关。但我想问一下.
我有一个活动与一些内容和横向回收视图。水平回收视图显示最多20个项目，都是图像。我使用幻灯片加载这些图像和卷轴上的回收视图是伟大的，它是平滑的，很少滞后。当您单击回收视图中的图像项目时，它将打开相同的活动(但使用新的数据)。问题就是从这里开始的。
如果我打开多个活动> 10，回收视图在每个活动中变得越来越慢，而生物的滞后程度更大。什么地方有内存泄漏吗？一开始我以为这是预料中的，因为我正在创建大量的活动，但后来我认为这不重要，因为如果内存是需要考虑的，那么每个活动都应该调用onPause()，然后调用onDestroy()。
有没有人知道这是预
浏览 2提问于2015-09-22得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用Python统计模型对股票价格和利率这两个序列进行格兰杰因果关系检验的Toda - Yamamoto过程。这里清楚地解释了这个过程：问题是我找不到方法来获得统计模型Var中的外生变量的不同滞后长度。任何帮助都将不胜感激！
浏览 8提问于2018-09-06得票数 1
2回答
我正在训练一个基于树的模型(例如xgb)。我有一些功能，超过90%的值常数。由于数据的变化最小，它是否为模型增加了价值？如果我使用线性回归模型，同样的影响会是什么？
浏览 0提问于2022-07-28得票数 0
回答已采纳
假设我有两个时间序列{x}和{y}，并想检查{y}的当前实现是如何依赖于{x}的当前和过去的实现以及{y}的过去实现的。为此，我可以运行一个VAR(p)-model，其中包括p滞后的{x}和{y}。但是，我想假设{x}是外生的，所以我想最好运行一个ARIMAX模型，即一个带有一个或多个外生变量的ARIMAX模型。
为了估计R中的arimax模型，我可以使用来自TSA包的arimax() ()函数，也可以使用预测中的auto.arima() ()函数，它们都允许包含外生变量(它是用参数xreg指定的)。
然而，我想知道为什么不能定义外生变量的滞后？或者有什么(理论上的)原因，为什么我们不应该估计
浏览 0提问于2018-01-22得票数 7
1回答
我正在做一个简单的线性回归模型来练习，以便学习机器学习。我的模型运行正常，但是它得到了一个坏的分数，这意味着它是一个糟糕的模型，所以对更好的模型的任何建议都将受到感谢。这是我的模型
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
########## reading training set ##########
data =
浏览 1提问于2015-04-25得票数 0
2回答
因此，对于我正在制作的应用程序，我使用的是tf.keras.models.Sequential。我知道机器学习有线性和多元线性回归模型。在序列的中，该模型是一层线性叠加。这等于多元线性回归吗？我能找到的线性层叠层的唯一解释是关于堆栈溢出的问题。
def trainModel(bow,unitlabels,units):
x_train = np.array(bow)
print("X_train: ", x_train)
y_train = np.array(unitlabels)
print("Y_train: ", y_tra
浏览 2提问于2019-05-06得票数 1
回答已采纳
3回答
线性回归模型
、、
我是机器学习的新手，我想学的第一个概念是线性回归。我读过，要应用线性回归，我需要使用线性模型。从这个假设出发，我知道这是一个简单的线性回归模型：
y = w0 + w1x
线性回归的定义是，因变量y应该是参数w的线性组合(但对于自变量x则不一定相同)。
所以我们可以说，这也是一个线性回归模型：
y = w0 + w1x1 + w2(x2)^2
在这种情况下，我应该说这是一个线性回归模型，因为对于定义来说，w0、w1和w2在表达式中仍然是线性的。即使存在自变量x2的二次项。
现在，我有个问题。如下所示的模型：
y = w1 x1 + w2 x2 + w3 x3 + w4 x1x2 + w5 (
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
1回答
我拟合了我的机器学习模型，然后用pickle将其保存在一个.pkl文件中。现在我需要再次拟合我的模型，所以我需要向我的.pkl文件追加新值。这是我尝试过的代码： pickle.dump(model, open('sentiment_datasets/es.pkl', 'a+')) 但我得到以下错误： write() argument must be string, not bytes 我怎么才能修复它？我重复一遍，我不需要覆盖我的文件，而是附加新的值
浏览 83提问于2020-07-01得票数 0
我有一个Android应用程序，大约有500-1000个标记。我使用中的ClusterManager对这些标记进行聚类，如所示。
在最新的Play Services更新中，谷歌改变了谷歌地图的监听器模型。该OnCameraChangeListener现在已标记为已弃用。相反，有四个新的侦听器(OnCameraIdleListener, OnCameraMoveListener, OnCameraMoveStartedListener、OnCameraMoveCanceledListener)。
自从更新后，我的应用程序变得非常慢。它在移动/缩放地图上停滞不前，聚类过程滞后，需要几秒钟。
我认为
浏览 14提问于2016-08-23得票数 5
回答已采纳
假设你有6个变量。
使用前5个变量的随机森林回归的R^2为0.1.另一种只使用第六个变量的回归得到了0.3的R^2。前5个变量均与变量6无关(绝对值<0.1相关)。
为什么所有6个变量的回归R^2为0.31或0.29，即在第6个变量中添加前5个变量只会显著提高绩效0.01，甚至降低绩效？
请注意，所有模型都是通过随机搜索、交叉验证调优深度、特性数量、分割和树数进行调优的。
浏览 0提问于2018-12-19得票数 1
我正在开发二进制分类模型，以预测我的数据集中的医疗状况。我的结果表明，Logistic回归和线性支持向量机的性能一直优于其他ML算法(SVM、NB、MLP和DT)，如下截图所示：
📷
观察最近的研究，我发现了多项关于机器学习在临床预测模型中不优于logistic回归现象的研究和评论，例如对71项研究的系统回顾：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30763612/。
我想了解LR比其他更复杂的ML算法性能更好意味着什么？它只是表明我的类是线性可分的吗？
浏览 0提问于2023-03-16得票数 0
回答已采纳
2回答
我正在尝试寻找合适的神经网络结构来学习以下形式的函数: F(x1，x2，x3，x4，x5)= a*x1+b*(x2-x4)/(x3-x4) + c*x5。
我正在使用matlab的神经网络工具箱创建feedforwardnet，但没有任何运气。
有没有可能使用神经网络来学习这种函数？如果是，什么样的结构才是合适的？如果没有，有没有其他模型可以学习这种功能？
谢谢。
浏览 1提问于2012-10-02得票数 0
1回答
我正在尝试确定要包含在我的时间序列模型中的滞后预测因子。所以我拟合了一个TSLM，自变量的滞后高达3 lag_models <- data_train %>% model(
ts_lag_0 = TSLM(Y ~ X)
, ts_lag_1 = TSLM(Y ~ X + lag_X_01)
, ts_lag_2 = TSLM(Y ~ X + lag_X_01 + lag_X_02)
, ts_lag_3 = TSLM(Y ~ X + lag_X_01 + lag_X_02 + lag_X_03)
) data_train包含交叉验证数据。 lag_model
浏览 32提问于2020-01-29得票数 0
回答已采纳
1回答
我不知道这里是否适合提出这个问题。不管怎么说，我正在用支出数据做预测。使用自回归，我能够很好地预测下面的数字，但我想改进这一点。我还有另外两个因素，它们预测不像滞后因素那样好，但在模型中仍然很有用。
我的问题是:即使我使用的是预测器的滞后版本，将这些因素包括在模型中是否有效？自回归是否意味着要使用的唯一因素是预测值的滞后版本？
我无法显示数据，因为它是敏感的，我的问题是更多的是关于自回归和预测工作的一般情况。
谢谢你的帮助。
浏览 0提问于2018-10-11得票数 0
回答已采纳
1回答
这是可能的(在包中，也可能在其他R包中？)将非连续滞后包括在var模型中，即仅滞后1和3。
到目前为止，当我在函数VAR下设置p=3时，它包含了1和p之间的所有连续滞后(即1:3)。
浏览 0提问于2013-05-15得票数 4
2回答
SHAP值可以解释，对吗？
、、、、
我在使用SHAP value来解释基于树的模型时遇到了一个问题。
()
首先，我输入了大约30个特征，我有2个特征，它们之间有很高的正相关性。
在此之后，我训练了XGBoost模型(Python)，并查看了2个特征的Shap值，Shap值具有负相关性。
你们能给我解释一下，为什么两个特征之间的输出SHAP值不具有与输入相关相同的相关性吗？我能不能相信SHAP的输出？
=========================
输入之间的相关性: 0.91788
SHAP值之间的相关性：-0.661088
2个特性是
1)省内人口和
2)省内户数。
模型性能
训练AUC: 0.73
测试AUC: 0.7
浏览 11提问于2019-11-25得票数 0
1回答
我有一个多元线性回归模型：
model <- lm(y ~ a + b + c, data = df)
假设y、a、b和c的历史时期是2000-2017年的季度数据。
Date y a b c
2000Q1 2 1.5 1.3 8.1
2000Q2 2.3 1.8 1.2 7.6
. . . . .
. . . . .
. . . . .
. . . . .
2017Q4 8.7 3.5 5.6 3.2
现在我有了线性
浏览 0提问于2018-12-06得票数 1
回答已采纳
我想做一个回归，根据下面的示例表中的其他列预测“值”。数据是通过单一指标收集的，而不是跨越所有数据点收集的，因此产生了许多NaN/空白值：
value age education gender
32.3 Male
31.8 Female
32.8 High school
33.8 Technical school
26.4 College gradu
浏览 0提问于2018-12-08得票数 0
回答已采纳
我正在开发flutter应用程序，app返回1k-2k的数据列表，并将数据分配给ListView。当我切换choiceChip的索引时，我需要过滤列表并重建ListView。我的应用程序似乎滞后了一段时间。setState()的时候，list的大小会影响listView的重建吗？
浏览 14提问于2020-11-04得票数 0
我目前在5个波上运行了一个交叉滞后模型，使用以下代码回答这个问题:抑郁是否会影响自尊，或者自尊是否会影响抑郁：
sem (depression2 <- depression1 inattention1) ///
(depression <- depression2 selfesteem2) ///
(depression4 <- depression3 selfesteem3) ///
(depression5 <- depression4 selfesteem4) ///
(selfesteemn2 <- selfesteem1
浏览 34提问于2021-06-04得票数 0
我在R (lme4)中有一个线性混合效应模型，我想使用MixedModels软件包在朱莉娅中运行它。我的问题是，朱莉娅中的MixedModels不像在lme4中那样允许偏移变量。有什么建议吗？
示例：Y ~ X1 + X2 + X3 + X2|Group + X3|Group + offset(X4)
浏览 0提问于2016-01-09得票数 0
回答已采纳
如何在R中一步一步地拟合这个模型？我的任务是对t+1进行预测。
Y(t) =αX(t) +βY(t-1)
Y(t) <- 1900年至2000年。
X <-从0到100的分数量度。
Y(t-1) <-滞后值1阶为Y.
提前谢谢。
浏览 3提问于2016-11-02得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在运行多个redis服务器，但我想同步多个redis服务器之间的数据，以非常小的滞后或没有滞后。为了说明一点，我在生产中使用了这个模型。我想不出主人是怎么回事。我正在运行aws ec2 ubuntu实例。
请帮帮我
浏览 0提问于2013-08-08得票数 0
回答已采纳
1回答
我有OutcomeA计数和OutcomeB计数形式的投票数据(只有两个结果)。我使用这里建议的glm二项式族模型的公式: GLM用于r( )中的比例数据，y变量为：
cbind (OutcomeA, OutcomeB)
我想使用插入符号包来进行一些交叉验证，并通常处理输出以便进行比较，如下所示：
我认为我可以使用结果A的选票作为'y‘变量，以及总投票率(即OutcomeA + OutcomeB)作为权重变量，这是正确的吗？谢谢。
(编辑)(人工)数据如下所示：
OutcomeA OutcomeB X1 X2 X3 X4
1234 2345 0.23 0
浏览 1提问于2017-05-17得票数 1
1回答
在python中是否有任何线性优化模型的实现，它允许显式定义我的变量的类型。例如，我希望我的变量仅为整数。当在R中使用lpSolve时，我可以定义如下：
set.type(model, 1:18,type = "integer")
但我需要在python中建立线性优化模型。
有一个type的linprog实现，但是它不允许定义我的变量的类型。
浏览 3提问于2016-06-09得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个23k行的大型数据集。这些数据如下所示：
import pandas as pd
d = {'Date': ["1-1-2020", '1-1-2020', "1-2-2020", "1-2-2020"], 'Stock': ["FB", "F", "FB", "F"],
"last_price": [230,8,241,9], "price":[241,9,240,8.5]}
df
浏览 3提问于2021-09-25得票数 0
1回答
我有一个数据集，其中包含处理条件(即42个特征)和一类材料的属性(即1个目标)。为了了解不同机器学习模型的性能，在训练中考虑了不同数量的特征，对五种不同的机器学习模型进行了测试。这些模型分别是线性回归(LR)、贝叶斯岭(BR)、最近邻(NN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)回归。测试数据集的确定系数(R2)用来表示经过训练的机器学习模型的性能。
📷
我们可以看到最大的。这些模型的精度依次为: RF>BR~LR~SVM>NN。前8位特征要求获得较好的射频精度，之后的精度几乎与顶级功能的数量无关。BR、LR和SVM的性能随着顶级特征数量的增加而不断提高，直到在前26个特征中达到
浏览 0提问于2020-06-16得票数 1
回答已采纳
1回答
我想找到一个自回归模型的一些数据存储在一个数据，我有96个数据点，每天。数据是太阳辐照度在某些地区的值，我知道它有一个1天的季节性。我希望使用LinearRegression获得一个简单的线性模型，并指定要使用的滞后数据点。我想使用最后10个数据点，加上滞后为97的数据点，它对应于24小时前的数据点。如何指定要使用的滞后系数？我不想有97个系数，我只想使用其中的11个:前10个数据点和数据点97个位置返回。
浏览 0提问于2018-10-05得票数 0
回答已采纳
我正在用python做一个机器学习系统模块的练习，它使用汽车的数据集(气缸，年份，消耗.)并要求建立一个模型，作为预测汽油消耗量的变量。因为它有三个分类变量，所以我已经生成了假人。
📷
在练习中，我需要消除具有多重共线性的变量，所以我使用了在我的课程说明中显示的方法：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
def calculateVIF(data):
features = list(data.columns)
num_features = len(features)
model = LinearRegr
浏览 0提问于2019-06-22得票数 1
回答已采纳
1回答
基于这个带有反应悬念的渐进增强的示例，我尝试在我的项目中使用另一个.glb文件的方法。
我从获得了初始尺寸为10 of的3D模型。在和的帮助下，通过优化模型使用的所有jpeg/png映像，我设法将最终的.glb大小减少到了1MB左右。然后，我为‘模糊版’做了一个500 of的小.glb。
然而，当我的1MB glb成功加载时，整个画布或帧就结冰了。这是完全不同的平稳过渡，从样本链接，低分辨率模型变化到高分辨率模型，没有任何滞后。
下面的gif显示了加载1MB模型(更漂亮的版本)时的滞后/冻结。在代码箱中测试时，很难看出这种滞后。
CodeSandbox：
在本地主机构建和服务文件后进
浏览 12提问于2022-10-18得票数 2
8回答
我对机器学习和神经网络很陌生。我知道如何建立一个非线性分类模型，但我目前的问题有一个连续的输出。我一直在寻找关于神经网络回归的信息，但我所遇到的只是关于线性回归的信息--没有关于非线性情况的信息。这很奇怪，因为为什么会有人用神经网络来解决简单的线性回归呢？这不就像用核弹杀死苍蝇吗？
所以我的问题是:是什么使神经网络非线性？(隐藏层？非线性激活函数？)或者我对“线性”这个词有一个完全错误的理解--线性回归神经网络能够准确地建模出比y=aX+b更复杂的数据集吗？“线性”一词是否与“逻辑”相反？
(我计划使用TensorFlow，但TensorFlow线性模型教程以二进制分类问题为例，因此这对我也没
浏览 12提问于2016-12-20得票数 37
回答已采纳
我有一个输入字段，模型名为"name“，初始化值为"James”。
当我控制$scope时，我可以看到模型值是"James“。即。$scope.name = "James“。
但是在下一条语句中，如果我使用setTimeout函数并再次使用“$scope”和console $scope更新输入字段值，那么为什么只得到$scope.name = "James“。
我知道，我通过跳出方框更新了输入场的值，而角度和角度都不知道上升。
所以我真正的问题是，角形JS是用Javascript语言写的吗？如果是，为什么不使用setTimeout在$scope中更新模型
浏览 3提问于2016-04-21得票数 0
回答已采纳
我想使用tensorflow训练一个模型。
我有以下变量，我希望模型学习这些变量
Mj=tf.get_variable('Mj_',dtype=tf.float32, shape=[500,4],initializer=tf.random_uniform_initializer(maxval=1, minval=0))
我希望Mj的结果值在0到1之间，如何添加此约束？
浏览 0提问于2017-10-30得票数 7
2回答
我已经实现了置换重要性计算，作为发现的这里，在我的尝试中，找出对我的模型的(梯度提升树模型)预测能力贡献不大的特性。
我遇到的问题是，我的一些特性是高度相关的，在通过排列重要性进行评估时，可能掩盖了特性的真正重要性。通常，解决这一问题的方法是执行类似递归功能消除的操作。不幸的是，我不能这样做，因为再培训的成本太高了。该模型用39个特征集训练3个小时。
我的问题是，在处理相关特征时，是否可以使用置换重要性？我最初的想法是逆转这个过程，并洗牌除我想要调查的特性之外的所有其他特性，尽管我不知道这是否会有相同的解释。
浏览 0提问于2019-02-25得票数 4
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播活动推荐
腾讯云开发者
