在r中，假设我有这个: house_model是线性回归模型b_1 = house_model$coefficients[2]
这将输出-1.171116 0.17545795
所以我只想得到数字而不是名字。
浏览 1提问于2018-02-04得票数 0
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对损失函数执行梯度下降，使用这些权重来获得新的权重。
所以，我想弄清楚BackPropagation对损失函数是否做了比梯度下降更多的事情。如果没有，为什么只在神经网络中引用，为什么不引用GLMs (广义线性
浏览 11提问于2016-06-28得票数 4
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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
由于某些原因，每当我尝试预测训练数据中没有的值时，每次都会得到相同的预测。这在Swift游乐场和在Xcode项目中使用模型时都会发生。为什么会发生这种情况？) // Notice how last (A12) and first (A6) values are the same print(error)更新:这是我的代码在调整
浏览 1提问于2018-07-30得票数 1
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我为最后一个密集层训练了一个线性激活函数的模型，但是我有一个约束，禁止目标的负值，这是一个连续的正值。
我可以使用ReLU作为输出层的激活吗？我害怕尝试，因为它通常用于隐藏层作为整流器。我在用凯拉斯。
浏览 0提问于2019-03-15得票数 3
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对于我正在做的一个项目，我创建了一个线性回归模型。在对这条线进行拟合之后，我想一次又一次地模拟数据，在我的数据上使用np.random.choice来查看回归线中的可变性，比如数据被回忆起来。但是，我一直在我的函数中得到一个KeyError：，我不知道如何修复它。
我在列'nsb‘和'r’上建立了线性回归模型。下面是我的
浏览 16提问于2022-02-27得票数 1
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在Libreoffice中，如果尝试在某些数据丢失的情况下进行线性回归，则只返回一个错误Err:502。在进行线性回归时，这似乎不是一种选择。用布尔值来表示是否在线性回归中使用该数据点很容易，但是我不知道如何告诉线性回归只使用基于布尔值的数据。例如，是否有一种方法可以根据布尔值来隐藏某些列不受线性回归<
浏览 7提问于2022-10-29得票数 1
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我使用了Michael Nielsen的《神经网络和深度学习》一书中第一个神经网络的代码，该代码用于识别手写数字。它使用小批量随机梯度下降和sigmoid激活函数。无论我如何调整学习率和使用的纪元数，网络永远不能进行线性回归。这是因为我使用的是sigmoid激活功能吗？如果是这样，我还可以使用哪些其他函数？ ? 蓝线表示网络的预测，而绿线是训练数据，网络预测的输入只是0到3之间的数字，间隔为0.01。
浏览 22提问于2021-07-31得票数 1
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我正在做一个线性回归任务，我只知道简单线性回归的概念，我们给出一个'x‘值，它预测'y’值。或我可以使用LSTM将此问题作为序列生成问题来处理。LSTM是一种很好的方法吗?在此方法中，我将输入这个一维数据集，
浏览 3提问于2020-04-21得票数 0
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我在R中做线性模型，我的因素包括出生率、死亡率、婴儿死亡率、预期寿命和地区。区域有7个级别，使用数字表示每个区域：我在R中进行了Lasso回归，试图改进广义线性模型。拉索回归系数如下：
我会把拉索回归选择的因素放在
浏览 6提问于2020-11-12得票数 2
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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。，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？
MAIN问题:为
浏览 0提问于2019-10-28得票数 0
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我想学习如何在R中进行非线性回归。我设法学习了nls函数的基础知识，但我们如何知道在非线性回归中使用好的初始参数是至关重要的。我试图弄清楚selfStart和getInitial函数是如何工作的，但失败了。文档非常稀缺，用处不是很大。我想通过一个简单的模拟数据来学习这些功能。我模拟了逻辑模型中的数据： n<-100 #Number of observations
d<-10000 #ou
浏览 47提问于2020-04-02得票数 0
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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，或者线性回归</em
浏览 0提问于2019-10-08得票数 2
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WEKA线性回归转换问题
、、、
我已经将excel文件转换为csv，并在WEKA上打开csv文件，使用线性回归对数据进行分类，但它不允许我在“函数”分支下选择“线性回归”选项。
浏览 1提问于2016-02-20得票数 1
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在Sutton和McCallum的“条件随机场简介”中，给出了如下数字：这表明朴素Bayes和Logistic回归形成了一个生成/鉴别对，线性链CRFs是logistic回归对序列的自然扩展。我的问题是:是否有可能将这个数字扩展到包含(某些种类)神经网络？例如，一个简单的前馈神经网络可以看作是具有激活函数的多层逻辑回归。那么，我们可以说线性链CRF在这类中是一种特殊的递归神经网络(R
浏览 0提问于2018-05-31得票数 5
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我已经成功地将一个相当不错的非线性回归曲线拟合到我的数据中，使用：a <- predict (model2, newdata=data.frame(water=av), interval="confidence")
对于
浏览 0提问于2015-03-05得票数 1
在训练模型之后，如果我发送与测试数据相同的训练数据，就会得到不正确的结果。这怎么可能？
浏览 1提问于2019-12-28得票数 1
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对于所有线性分类器和线性回归算法，预测算法都是完全相同的吗？众所周知，任何线性分类器都可以描述为：y = w1*x1 + w2*x2 + ... + c确定线性分类器参数的方法有两大类(生成和鉴别)：https://en.wikipedia.org/wiki线性判别分析(或Fisher线性判别)，朴素贝叶斯分类器问:线性分类器只在学习算法
浏览 0提问于2019-01-31得票数 5
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为了ML的支持，我正在探索Go中的。我对model.fit和model.predict函数的实现方式非常困惑。例如，在Knn分类器的中，回购：我是刚接触过Golang ML dev的。有围棋网站和数据库工作经验。我在python中编写了ML模型。
浏览 6提问于2020-08-22得票数 1
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线性模型的系数太大/太低
、、、、
在对一袋单词实现线性回归模型期间，python返回的值很大/很低。train_data_features包含训练数据中的所有单词。培训数据包含约400条评论，每条评论少于500个字符，排名在0到5之间。之后，我为每个文档创建了一袋单词。当试图对所有单词的矩阵进行线性回归时，clf = linear_model.LinearRegression()
clf.fit(train_data_features它展示了
浏览 3提问于2016-03-06得票数 5
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