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正态
方程
多元
回归
分析
中
的特征标度(归一化)
machine-learning
、
regression
、
normalization
、
linear-regression
、
gradient-descent
我是做
线性
回归
与多个特点。我决定用正规
方程
法
求
线性
模型
的系数。如果我们使用梯度下降的
线性
回归
多变量,我们通常采取特征缩放,以加快梯度下降收敛。现在,我将使用正规
方程
公式:我有两个矛盾的信息源。第一章指出法
方程
不需要特征标度.在另一种情况下,我可以看到,必须进行特性规范化。资料来源: 问题是,在进行正规
浏览 2
提问于2015-12-08
得票数 1
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1
回答
如何
从
线性
回归
模型
中
求
方程
machine-learning
、
linear-regression
、
data-science
、
statsmodels
我有一个数据集,我正在运行一个
线性
模型
。0.309894 bathrooms 0.314420 现在来预测一下: lm_4.predict(X_test_m1.iloc[[1]]) 现在我的疑问是,我
如何
导出这个
模型
,或者我
如何
将它转换为一个
方程
,以便我可以在任何其他地方独立使用这个
模型
。由
模型
生成的确切
方程
是什么。 类似于: y = cont * 0.001389 + area * 0.309894 + bath
浏览 8
提问于2019-02-28
得票数 0
2
回答
如何
将
模型
方程
添加到rapidminer应用
模型
图中?
rapidminer
让我们假设您运行
线性
回归
。是否可以使用
线性
回归
模型
方程
注释应用
模型
图(显示数据和
线性
回归
拟合/预测)?
浏览 3
提问于2013-06-21
得票数 0
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1
回答
如何
用log
求
线性
回归
的方差分析?
python
、
machine-learning
、
linear-regression
、
anova
我的
线性
模型
有一个拼凑的
方程
式"Y ~ np.log(X)“
如何
使用statsmodels.anova库在python
中
求出上述
线性
回归
方程
的方差分析,进而求出
模型
的F统计量
浏览 1
提问于2018-06-27
得票数 1
1
回答
如何
将
线性
回归
权传递给Xgboost
回归
器?
regression
、
linear-regression
、
xgboost
我正试图为一个任务构建一个xgboost
回归
器或一个catboost
回归
器。我有一个可行的
线性
回归
模型
。我也为这项任务训练了一个xgboost
回归
模型
,但它比
线性
回归
模型
更糟糕。我想知道是否有一种方法将
线性
回归
权值(
模型
参数)作为初始参数集传递给xgboost (或catboost)
模型
,以确保性能增益?例如,如果w0*x0 + w1*x1 +
浏览 0
提问于2019-12-18
得票数 0
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1
回答
MATLAB绘图平面
方程
matlab
从
具有两个连续预测变量A和B的多元
线性
回归
模型
中提取出以下平面
方程
Yhat = 1.2 + 2.1*A + 3.1*B和预测变量Yhat。所有变量都是连续的,其值介于1和10之间。我
如何
绘制这个平面
方程
?
浏览 0
提问于2015-10-15
得票数 0
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1
回答
三维以上
线性
回归
模型
的建立
machine-learning
、
linear-regression
假设我们可以使用两个以上的特征变量来训练一个多元
线性
回归
模型
,我们怎么能想象
模型
的几何形状呢? 让我详细说明一下。对于具有特征变量和响应变量的
线性
回归
模型
,给出了一个
线性
回归
方程
(y = mx + c)和一个含有2个预测变量的多元
线性
回归
模型
,得到了平面(a(x-x1)+ b(y-y1) +c (z-z1) = 0)的
方程
。既然我们是人类,作为一
浏览 0
提问于2020-08-27
得票数 2
1
回答
监督
模型
中
的训练数据,
线性
回归
案例
regression
对于
线性
回归
或其他有监督的预测
模型
,我有一个新的问题。假设我有由X数组表示的以下数据集:因此,我们有n个观测和p特征,当我想要训练一个
线性
回归
模型
时,我需要遵循公式:最后,可以将其转换为以下总和:在这一点上,我有一个疑问,让S假设,因此,在我的
线性
回归
模型
中
(如果我想让它从头开始编程,而不使用任何库),我应该为这12个特征3000次应用求和公式来拟合θ的正确权重。是那样吗?任何详细的解释都会很有帮助
浏览 0
提问于2019-08-31
得票数 0
4
回答
Lapackpp vs Boost BLAS
c++
、
boost
、
linear-algebra
、
linear-regression
、
lapack++
我正在为我的硕士论文写一个程序,其中的一部分是以递归的方式解决
回归
问题。我想解决以下问题:在我的例子
中
,计算速度是不可忽略的,这就是我想知道Boost::BLAS是否使用将比Lapackpp (我使用gentoo)
浏览 5
提问于2011-01-02
得票数 4
3
回答
R
中
的非
线性
回归
分析
r
、
regression
、
non-linear-regression
我是一个R新手,但我正在寻找一种方法来确定与R
中
的以下函数相关的三个参数A,B和C:谁能给我一些关于R方法的提示,帮助我实现这样的拟合?
浏览 2
提问于2012-12-13
得票数 2
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2
回答
线性
回归
中OLS与梯度下降的差异
linear-regression
、
gradient-descent
梯度下降是利用学习速率来达到最小值,而OLS则是用偏微分法
求
方程
的极小值。 这两种方法在
线性
回归
中都非常有用,但它们都给出了相同的结果:截距和系数的最佳可能值。它们之间有什么区别,为什么有两种
线性
回归
方法?
浏览 0
提问于2022-04-14
得票数 2
1
回答
支持向量机能给出类似
线性
回归
模型
的
方程
r
、
svm
、
linear-regression
采用多元
线性
回归
方法,得到了56%的校正分类。当我使用支持向量机(RBM)时,我可以得到61%的分类(
从
56%提高到现在的61%)。对于多个国家,我使用R(拨浪鼓)-输出对所有簇都有
方程
.因此,我可以在excel或任何其他软件
中
实现该
模型
。 但是当我运行支持向量机( Rattle & Python )时,它们都没有给出任何等式。虽然我喜欢SVM的分类结果,但是没有任何
方程
/s,我就不能使用它。因为我们的客户只想在excel中使用
模型
。
浏览 1
提问于2013-11-04
得票数 0
1
回答
Cypher
中
的
线性
回归
函数
neo4j
、
cypher
如何
在密码
中
求
线性
回归
R-平方系数?REGR_R2(column_y, column_x)
浏览 2
提问于2016-12-10
得票数 2
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3
回答
使用数学或机器学习的
线性
回归
?为什么还要用机器学习呢?
machine-learning
、
linear-regression
老师提到的第一个例子是
如何
利用机器学习找到一个
线性
趋势线。为什么会有人这么做?在我的统计课程
中
,根据我的理解,我们用远低于机器学习方法的计算机功率计算数据集上的
线性
趋势线。使用机器学习的
线性
回归
仅仅是学习机器学习基础的一个很好的例子,还是有什么真实的理由可以解释为什么有人会使用机器学习来找到这样一个简单的趋势线?
浏览 0
提问于2020-11-09
得票数 2
1
回答
Logit函数的目的是什么?在建模过程的哪个阶段使用这个logit函数?
logistic-regression
在logistic
回归
算法
中
,我们有两个显著的函数(或
方程
):1. Logistic
回归
函数。2. Logit功能。 我想知道:( a )在逻辑
回归
模型
的建立过程
中
,使用了哪些
方程
(S)?Logit
方程
在logistic
回归
方程
中
的作用是什么?logit函数在Logistic
回归
算法
中
的应用?问这个问题的理由在经过第3和第4点之后就会变得清楚了。
浏览 0
提问于2019-06-05
得票数 2
1
回答
使用sklearn.linear_model.Ridge描述训练数据的最佳方法
线性
病态问题?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
linear-regression
、
inverse
问题陈述:我正在处理一个
线性
方程
组,它对应于一个不适定的逆问题。我可以在Python
中
手工应用Tikhonov正则化或岭
回归
,并获得对我的问题足够精确的测试数据的解决方案。我想尝试使用sklearn.linear_model.Ridge来解决这个问题,因为我想在这个包的
线性
模型
部分()
中
尝试其他机器学习方法。我想知道在这种情况下使用sklearn是否使用了错误的工具。与我自己在Python
中
应用岭
回归
方程
时不同,来自
浏览 2
提问于2021-03-28
得票数 1
回答已采纳
1
回答
寻找
模型
的最优权重
neural-network
、
logistic-regression
、
linear-regression
在进入sigmoid激活函数之前,我正在尝试理解
线性
回归
。 虽然对于
线性
模型
,求导数是很简单的,因此第二种方法是不必要的。现在,
浏览 0
提问于2018-03-09
得票数 1
回答已采纳
1
回答
Logit函数的目的是什么?在建模过程的哪个阶段使用这个logit函数?
logistic-regression
在logistic
回归
算法
中
,我们有两个显著的函数(或者说
方程
): 在logistic
回归
模型
的建立过程
中
,这些
方程
中
的哪一个被使用Logit
方程
在logistic
回归
方程
中
的作用是什么?logit函数在Logistic
回归
算法
中
的应用?问这个问题的理由在
浏览 3
提问于2019-06-03
得票数 0
1
回答
有没有一种方法可以导出或查看在sagemaker
中
创建的分类器,以便我们可以看到在
模型
评估中使用了哪些权重/常量
python
、
amazon-web-services
、
amazon-sagemaker
我使用sagemaker创建了一个简单的
线性
学习者
模型
,虽然我可以将其部署在测试数据集上,但我希望能够获得该
模型
用于分类值的实际
方程
(例如,对于
线性
回归
,即直线
方程
)。
浏览 13
提问于2019-07-04
得票数 4
2
回答
不同
线性
回归
实现之间的差异
linear-regression
目的:
求
回归
线(多变量超平面)的系数。最能模拟数据的方法。和(以及用于
线性
回归
的任何其他方法)
浏览 0
提问于2018-11-09
得票数 2
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