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沙龙
2
回答
如何
处理
线性
模型
数据
中
的
重名
?
r
、
linear-regression
我尝试建立
线性
回归
模型
,但一直收到错误"Error in terms.formula(formula,data = data):重复名称'Adjusted‘in data frame using '.我希望将独立变量命名为data
中
的
名称。 谢谢
浏览 72
提问于2020-05-03
得票数 0
1
回答
如何
进行实时
数据
的
特征工程?
machine-learning
、
scikit-learn
、
linear-regression
、
feature-extraction
、
data-science
我用以下步骤建立了一个很好
的
线性
回归
模型
: 我
的
问题是,如果我们在生产环境中使用这个
模型
,那么我们
如何
进行实时
数据
的
特征工程,因为这个
模型
是用特征归一化和缩放
的
来建立
的<
浏览 2
提问于2017-03-01
得票数 0
1
回答
加载预训练
模型
时不初始化编码器权重
python
、
nlp
、
pytorch
、
huggingface-transformers
、
huggingface
我正在XLMRobertaModel之上编写一个自定义类,但是当从经过预先训练
的
检查点初始化
模型
时,我会收到一个警告:encoder.layer.*权重不是从相应
的
检查点初始化
的
。据我所知,有些权重应该是新初始化
的
。特别是那些与lm_head相关
的
。但我不明白为什么编码器
的
重量没有正确加载。 我有一个使用BERT
的
工作示例,主要基于这个。它继承自BertPreTrainedModel,并在__init__函数
中
具有self.bert
浏览 48
提问于2022-04-13
得票数 1
1
回答
决策树-非常稀疏特征
的
预
处理
decision-trees
、
preprocessing
如何
为决策树
的
稀疏特性预
处理
数据
?它提到这一点: 为什么选择决策树?不同
的
型号有不同
的
优点。决策树
模型
非常擅长
处理
具有数值特征
的
表格
数据
,或少于数百个类别的分类特征。与
线性
模型
不同,决策树能够捕捉特征与目标之间
的
非
线性
交互.一个重要
的
注意事项是,基于树
的
模
浏览 0
提问于2019-03-07
得票数 2
2
回答
线性
回归测试
数据
违反训练data.Please解释我哪里出错了
machine-learning
、
linear-regression
、
data-science
这是一个
数据
集
的
一部分,其中包含1000条不同地点
的
房屋租金定价条目。
数据
集3 2310 72 4 4 40000 3
浏览 1
提问于2019-12-28
得票数 1
回答已采纳
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
1
回答
具有非
线性
关系
的
连续变量预测
模型
python
、
linear-regression
、
non-linear-regression
我想用言语SAS来预测估值,但这两个变量之间存在很强
的
非
线性
,这使得不适合使用
线性
回归。 谁能建议哪个
模型
适合这些
数据
,或者我应该
如何
处理
非
线性
,以便我可以使用
线性
回归。
浏览 7
提问于2020-08-06
得票数 0
1
回答
R
中
两个连续变量与一个范畴变量三种交互作用
的
处理
效果比较
r
、
linear-regression
、
interaction
我试图运行一个
线性
回归
模型
,其中包含连续变量A*连续变量B*分类变量(4级
处理
)。
数据
可以下载。Model<-lm(H2O2~Treatment*(A*B), data=mydata) 现在我想比较不同
的
治疗效果。我知道lstrends可以
处理
线性
模型
中
的
连续变量*范畴变量,但在我
的
情况下不能工作。我还尝试根据不同
的
治疗组对
数据
进行划分,并建立了4种不同<e
浏览 5
提问于2022-01-14
得票数 0
1
回答
并行
处理
是否解决了R
中
由于
数据
集大而导致RAM不足
的
问题?
r
、
amazon-ec2
、
parallel-processing
、
future
、
sparklyr
我想在224 GB
的
数据
集上做一些机器学习技术(logistic回归、SVM、随机forrest、神经网络),而我
的
RAM只有16 GB。我认为解决方案可能是在云中租用一台有256 GB内存
的
虚拟PC。例如,EC2 at AWS基于Louis:
的
这篇文章
中
的
一个AMI如果我假设并行<em
浏览 0
提问于2019-08-17
得票数 0
1
回答
有结果
的
PCA之后,我能做什么?
data-mining
、
data
、
pca
在进行PCA和学习过程之后,我问自己下一步
的
结果会有什么好处。从PCA
中
,我学会了
如何
通过降低维数来可视化
数据
集,我得到了更有效地描述群体成员
的
方便
的
新向量,并且我学习了哪些原始预测器比其他预测器关联和贡献更多。我问自己
的
问题是,是否有更多
的
学习从PCA,这是一个好主意,使用PCA
模型
的
学习算法,以更好
的
表现,是否有可能尊
重名
义或序数预测在PCA?
浏览 0
提问于2017-05-05
得票数 3
回答已采纳
1
回答
哪种类型
的
ML可以用来学习这种模式?
python
、
machine-learning
我用Python下载了一个sudoku生成器,它创建了一个简单
的
sudoku难题,它总是垂直地由3组相同
的
数字组成(在‘V’列
中
),如下所示: 哪种类型
的
机器学习可以通过训练找到解决方案?
浏览 6
提问于2022-10-14
得票数 0
1
回答
R
中
以时间为变量
的
线性
模型
r
、
model
、
large-data
谢谢您@Metrics对原来问题
的
回答。 na.fail, : invalid type (list) for variable 'Time2'我有36,729个观测
数据
。我想要建立一个由两个变量组成
的
模型
,这样我就可以
处理</em
浏览 1
提问于2015-07-07
得票数 0
1
回答
将二次回归线添加到现有的ggplot
中
r
、
ggplot2
、
scatter-plot
、
non-linear-regression
我已经将
线性
模型
和多项式
模型
拟合到相同
的
数据
上,并希望在相同
的
散射图上绘制两条线。我正在寻找一个输出类似于下面的图片。 geom_point() +
浏览 1
提问于2021-01-11
得票数 0
回答已采纳
1
回答
CoreML:为什么预测是数组?
swift
、
macos
、
coreml
、
createml
考虑像这样
的
csv文件:1,100,202,314,4553,1200,2502,3134,4557像这样
的
代码print (prediction) prediction是一
浏览 0
提问于2019-01-28
得票数 0
回答已采纳
2
回答
在85%
的
数据
集上训练
线性
回归
模型
pandas
、
regression
我不太确定该
如何
处理
这个问题。
数据
集有8个属性和一个y值。
如何
在85%
的
数据
集上训练
线性
回归
模型
?
浏览 0
提问于2018-02-19
得票数 0
3
回答
不带多项式特征
的
vs
线性
回归
linear-regression
我有一个概念性
的
问题,为什么(除了
处理
能力/存储),您是否会只使用常规
的
线性
回归而不添加多项式特性?似乎添加多项式特征(不过度拟合)总是会产生更好
的
结果。我知道
线性
回归不只是一条线,但那是只有当你决定增加多项式特征,对吗?我
的
经验是使用sklearn库
的
python。
浏览 0
提问于2020-06-24
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
开始分析和建模一个学术项目的
数据
,而不是统计学家或
数据
科学家
dataset
、
predictive-modeling
、
data-cleaning
、
linear-regression
我为一篇PhD论文收集了
数据
,需要帮助我理解
如何
构建一个路线图来进行分析和统计分析。PhD本身并不是在统计或机器学习,但我想了解
的
步骤和类型
的
分析,我必须遵循
的
数据
分析
的
高级学位?一般来说,我应该
如何
处理
这个问题呢? 在我收集
的
数据
中
,有623项观察,包括一个连续因变量和13个自变量(连续、分类和序数),它们是根据研究经验和文献综述定义
的
。另一方面,我不确定是否应
浏览 0
提问于2015-09-19
得票数 1
回答已采纳
3
回答
什么时候使用什么机器学习
machine-learning
、
algorithms
最近,在来自UPC/巴塞罗那
的
Oriol Pujol教授
的
机器学习课程
中
,他描述了用于广泛
的
机器学习相关任务
的
最常见
的
算法、原理和概念。广义
线性
模型
,logistic回归;Kolmogorov定理,广义加性
模型
;核化,再生核Hilbert空间,非
线性
支持向量机,高斯过程回归 我怎样才能学习更时尚
的
(组合)
模型
?ARMA;卡尔曼滤波和统计空间
模型
,粒子滤波
浏览 0
提问于2015-01-20
得票数 40
2
回答
根据消费历史或趋势对库存预测有哪些合适
的
模型
?
regression
、
forecast
我正在开发一个库存管理系统,在这个系统
中
,我有关于某一特定项目的每日/每月/年度消费记录,这可能会或不可能遵循重复
的
趋势。为了在即将到来
的
时间框架内预测需求,建议采用哪种
模型
/分布?
数据
格式:
数据
是一系列(x, y)对,其中x是时间戳,y是消费计数。 据我所研究,随机森林或基于树
的
模型
不能有效地
处理
趋势模式,而
线性
模型
似乎也不合适,因为
数据
似乎并不遵循
浏览 0
提问于2018-11-13
得票数 1
回答已采纳
1
回答
使用多CPU,我可以使用哪些软件包来计算
线性
模型
?
r
、
matrix
、
lm
lm -- R +pro
中
的
标准
线性
建模函数--无缺点--使用标准统计库,单核,无法
处理
内存不足
的
计算。 speedlm -- +pro
的
一部分--多核,应该能够通过
浏览 0
提问于2015-10-21
得票数 4
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