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沙龙
1
回答
关于MLP和感知器的概念问题
neural-network
、
perceptron
、
terminology
、
mlp
对于与
分类
和
回归
问题相关的术语,我面临一些困惑。使用MLP和Perceptron模型。这些建议如下:2)如果它是
线性
不可分的,那么它是否意味着从输入到输出的映射函数总是非
线性
的?因此,我们更喜欢MLP或最新的新模式,如深度学习?3)
线性
回归
在
线性
不可
分离
数据
中
失效,或者
线性
<
浏览 0
提问于2019-10-08
得票数 2
回答已采纳
1
回答
python
中
如何从多个自
变量
和一个因
变量
绘制图[多元
线性
回归
]
python
、
machine-learning
、
plot
、
linear-regression
我是机器学习的新手,面临着
在
多元
线性
回归
中如何去除多个自
变量
的问题。我所经历的步骤: 1)读取数据集2)
分离
成X和Y)将
分类
数据编码为数据集包含列:教授、职称、专业等。4)去除虚拟
变量
5)OLS
回归
结果。 我有7个自
变量
,OLS后有6个独立variables.Removed,P> 0.05,P值大于0.0 5的显着性水平。您能建议哪些步骤来绘制图形,并删除图像
中
附加的所有不必要的自
变量
?如何从
浏览 3
提问于2018-11-13
得票数 0
1
回答
线性
回归
是否适用于范畴自
变量
&连续因
变量
?
python
、
machine-learning
、
linear-regression
我有一个数据集,其中:X2 -连续自
变量
我希望用X1和X2来预测y。
线性
回归
对此合适吗?(对一个
分类
自
变量
进行
回归
有意义吗?)如果是这样的话,当X1是一个
分类
自
变量
(例如眼睛颜色)时,我如何使用
线性
回归
? 我是否应该为X1
中
的每个类别创建一个单独的
线性
回归
模型?还是尝试创建一个多元
浏览 2
提问于2018-10-16
得票数 1
回答已采纳
2
回答
SVM与Logistic
回归
的差异
machine-learning
、
classification
、
svm
、
logistic-regression
、
generalization
我正在阅读关于SVM的文章,我已经面对了非核化的SVMs只不过是
线性
分离
器的观点。因此,SVM和logistic
回归
之间的唯一区别是选择边界的标准吗?显然,SVM选择最大边缘
分类
器,logistic
回归
是cross-entropy损失最小化的
分类
器。
在
某些情况下,SVM的表现要好于logistic
回归
,反之亦然?
浏览 0
提问于2018-05-09
得票数 12
回答已采纳
14
回答
线性
回归
和逻辑
回归
的区别是什么?
machine-learning
、
data-mining
、
linear-regression
当我们必须预测 (或离散)结果的值时,我们使用。我相信我们也可以使用来预测给定输入值的结果的值。
浏览 4
提问于2012-08-28
得票数 269
回答已采纳
2
回答
线性
回归
与随机森林性能精度
python
、
data-science
如果数据集包含一些特征,其中一些是
分类
变量
,另一些是连续
变量
,则决策树比
线性
回归
更好,因为树可以根据
分类
变量
准确地划分数据。是否存在
线性
回归
优于随机森林的情况?
浏览 2
提问于2018-06-26
得票数 3
5
回答
决策树算法是
线性
的还是非
线性
的?
machine-learning
、
classification
、
decision-trees
、
algorithms
、
pac-learning
最近,我的一位朋友
在
一次采访中被问及决策树算法是
线性
算法还是非
线性
算法。我试图寻找这个问题的答案,但没有找到令人满意的解释。有人能回答并解释这个问题的解决方案吗?另外,还有其他一些非
线性
机器学习算法的例子吗?
浏览 0
提问于2015-08-13
得票数 37
1
回答
基于matlab的
线性
回归
分类
标度
matlab
、
regression
、
linear-regression
、
logistic-regression
、
surf
我正在做三件事: 数据为二维(x和y),x为15000到80000,y为1000至5500。采用
线性
回归
方法,得到1类和0级的两条
回归
曲线。但是,只要在下
浏览 1
提问于2016-03-06
得票数 0
回答已采纳
5
回答
线性
回归
与数据帧存储结果
r
、
linear-regression
、
lm
我正在对数据框架
中
的一些
变量
进行
线性
回归
。我希望能够通过一个
分类
变量
来子集
线性
回归
,对每个
分类
变量
运行
线性
回归
,然后将t-stats存储
在
一个数据帧
中
。如果可能的话,我想在没有循环的情况下这样做。0.2,0.1,0.3,0.2,0.4, 0.4,0.2,0.4,0.6,
浏览 3
提问于2015-01-19
得票数 11
回答已采纳
1
回答
在
线性
回归
中
分离
分类
变量
r
、
lm
、
ancova
我使用两个
分类
变量
和一个数值
变量
来拟合一个
线性
模型,如下所示: data(iris) mutate(petal_type= if_else(Petal.Length0.27131 -0.28965 -1.19334 我想
分离
出两个
分类
变量
,以获得每个虚拟
变量<
浏览 25
提问于2021-11-11
得票数 0
1
回答
从训练和测试集创建
线性
模型
r
我如何使用训练集
在
R
中
建立
线性
模型来预测测试集?为了获得准确率或错误率?
浏览 1
提问于2017-03-07
得票数 0
3
回答
我应该使用哪种类型的
回归
dataset
、
regression
、
logistic-regression
我只学会了如何处理
分类
数据,即1,0和数字数据。所以我的问题是,除了1和0之外,还有更多的选项,我应该使用哪种类型的
回归
?Logistic
回归
还是
线性
回归
?
浏览 0
提问于2018-03-04
得票数 1
回答已采纳
1
回答
SPSS logistic
回归
可接受方程
analytics
、
logistic-regression
、
spss
logistic
回归
是否适用于
分类
因
变量
、连续
变量
和
分类
自
变量
?协
变量
是连续的还是
分类
的,这有关系吗?我一直收到关于冗余的警告,
在
我寻找多重共
线性
并去掉高度相关的
变量
后,我仍然得到了警告。
浏览 9
提问于2020-12-09
得票数 0
2
回答
Caret/CaretEnsemble:用于
回归
的错误模型类型
r
、
regression
、
data-science
、
r-caret
我正在尝试构建一个机器学习算法集成,第一个使用boosting算法,第二个使用堆栈算法。当我尝试创建我的模型时,我得到以下错误:以下是我的代码:library(caret)Data <- Data[complete.cases(Data), ] control <- trainControl(method="repeatedcv", number=10,
浏览 6
提问于2018-11-30
得票数 0
1
回答
多元
线性
回归
问题的数据预处理
data
、
linear-regression
、
preprocessing
、
correlation
对于多元
线性
回归
问题,数据
中
既有
分类
变量
,也有数值
变量
。我正在检查EDA的数值
变量
的相关性,并通过日志将它们标准化。对于
分类
变量
的其余部分,列包含2个值(0或1)。所以我想知道,我们是否应该考虑相关矩阵
中
的范畴
变量
,并将它们与对数转换的数值
变量
放在
回归
模型的输入中保持不变。请指点。
浏览 0
提问于2022-07-24
得票数 0
2
回答
预处理螺旋数据集以用于Logistic
回归
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
preprocessor
因此,我需要对螺旋数据集进行
分类
。我一直
在
试验一系列算法,如KNN,Kernel SVM等。我想尝试使用特征工程,预处理等来提高Logistic
回归
的性能。我也
在
使用scikit learn来做所有的
分类
。 我完全理解Logistic
回归
不是解决这类问题的合适算法。这更像是对预处理和其他特征工程/提取方法的学习练习,看看我可以
在
多大程度上改进这个特定的模型。 以下是我将用于
分类
的示例数据集。任何关于如何操作数据集以
在
Logi
浏览 44
提问于2021-07-12
得票数 0
回答已采纳
1
回答
使用人工神经网络的模型可以被认为是多
线性
回归
模型吗?
machine-learning
、
keras
、
neural-network
、
deep-learning
、
linear-regression
我的任务是为一个预测问题(输入参数有数字和
分类
变量
的组合)建立一个多元
线性
回归
模型。 如果我使用人工神经网络(ANN)来构建一个进行预测的模型,这是多元
线性
回归
模型还是深度学习模型?如果我可以使用ann来构建多元
线性
回归
模型,我会感到困惑。
浏览 47
提问于2019-01-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
回归
或方差是根据一组与范畴
变量
相关的RRP确定RRP的正确方法吗?
regression
基本上,我已经收集了一些零售网站的数据,我想知道这是否是一个
回归
问题:如果我有关于RRP这样的鞋子的网站数据,它们是什么品牌,它们是什么颜色,它们是什么尺寸,我整理这些数据来建立一个模型,围绕这样一个模型,我可以给模型已知的
变量
,关于一双新鞋(品牌,尺寸颜色),以确定可能的RRP,根据我已经知道的所有
变量
和RRP,我应该使用ANOVA还是
回归
。我的
回归
理由是,这似乎是一个经典的问题,因为价格是一个连续
变量
。但我不确定要怎么做,我看到的很多
回归
例子都是用连续
变量<
浏览 0
提问于2020-09-02
得票数 1
回答已采纳
2
回答
岭
回归
可以用于
分类
因
变量
吗?
r
、
regression
我试图将岭
回归
应用于一个电信数据,其中因
变量
,搅动是一个范畴
变量
,30个
中
只有3个连续的预测
变量
,其中存在多共
线性
。我能用岭
回归
法吗?
浏览 19
提问于2021-12-11
得票数 0
2
回答
Azure ML如何在训练
线性
或逻辑
回归
模型期间处理
分类
列?
azure-machine-learning-studio
Azure ML如何在训练
线性
回归
模型期间处理
分类
列?
线性
回归
模型采用连续值。然而,即使我没有更改这些
分类
列
中
的任何内容,Azure ML也没有错误地训练
线性
和逻辑
回归
。所以我想知道Azure ML是如何在幕后处理
分类
列的。谢谢!
浏览 1
提问于2015-10-31
得票数 1
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