我想使用R中的lm()来拟合一个系列(实际上是93)的线性回归。根据R lm()帮助手册：
“如果响应是矩阵，则对矩阵的每一列分别用最小二乘法对线性模型进行拟合。”只要Y响应矩阵中没有缺失的数据点，这就可以正常工作。当存在缺失点时，没有将每个回归与可用数据进行拟合，而是丢弃任何列中有缺失数据点的每行。有没有办法指定lm()应该独立地适应Y中的所有列，而不丢弃单个列有缺失数据点的行？
浏览 4提问于2012-09-18得票数 1
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我现在使用的是矩阵库(MTL4)：对于我的特殊情况，A的系数恰好在每次迭代之间被更新。这些系数存储在不同的变量中(有些是数组，有些不是)。如果我将A设为包含指向这些系数变量的指针的数组，然后将A反转为就地A，那么性能增益是否有潜力呢？
最后一个选项的好处是，一旦在第一次迭代之前设置了A中的指针，就不需要在连续迭代之间复制任何值。在我看来，性能问题归结为这样一个问
浏览 1提问于2011-01-11得票数 1
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特征稀疏矩阵
、、
我试图用特征将两个大小为300 k*1000 k和1000 k*300 k的大型稀疏矩阵相乘。矩阵是高度稀疏的~0.01%的非零项，但它们的稀疏性不存在块或其他结构。结果表明，本征吞噬并最终占用了55-60G的内存。实际上，它使最终矩阵变得密集，这就解释了为什么它需要这么多内存。当矩阵中的一个是对角的，乘法工作得很好时，我试着把大小相似的矩阵相乘，用~2-3G的内存</em
浏览 5提问于2013-09-20得票数 1
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这个问题不同于“为什么我们忽略大O表示法中的系数”。
在测量时间复杂度时，我们通常使用大O表示法，它忽略了系数和非主导元素。然而，2N+C和N+C指令不会导致执行时间的显著差异吗，特别是当问题变得非常大的时候？前者需要的时间是后者的两倍，与现实世界大规模计算中的一周相比，前者可能需要两周的时间。示例包括快速排序与其他O(NlogN)排序算法，以及简单的O(N^3)矩阵乘法与Strassen算法(该算法可能会更慢，因为即使指数较小，引导系数</e
浏览 0提问于2020-08-02得票数 2
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矩阵X具有64列和超过2300万行。转置并不是很糟糕，但第一次乘法会导致内存占用完全崩溃。现在，根据我的理解，如果我将X.t() * X相乘，矩阵乘积的每个元素将是X的一列和X.t()的一行的点积，结果应该是一个64x64的矩阵。当然，这应该需要很长时间，但为什么内存会突然膨胀到近30 30？
然后它似乎会抓住那个内存，然后当它到达第二次乘法时，它就太多了，操作系
浏览 0提问于2017-02-28得票数 0
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我写这封信是想问为什么我们要添加data.frame()来使用lm来预测model_1<-lm(Sepal.Length~Sepal.Width, data=iris)print(predict(model_1, Sepal.Width=c(1,3,4,5)))model_1<-lm(Sepal.Length~Sepal.Width, data=iris)
summary(mode
浏览 0提问于2021-07-04得票数 1
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以下是我为这样一个模型尝试的一些R代码：y <- 1 + 2*x + rnorm(n=length(x))
non-conformable arguments谢谢,
伊莎贝拉
浏览 5提问于2014-09-13得票数 3
缩略图真的很小，不占用太多内存，而且我还回收了原始的位图，并在创建拇指之后执行了System.gc()。奇怪的是，当我按下将包含LinearLayout的可见性设置为"VISIBLE“并再次设置为"GONE”的按钮时，显然所有的内存都被释放了，我可以拍摄比10更多的照片。除了按下我的可见性按钮2次之外，还必须有其他方法来释放内存;-)public class ThumbView extends View {
private Bitmap
浏览 3提问于2012-10-26得票数 2
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我这里有一个小问题，我写了c++代码来创建一个数组，但是当我想将数组大小设置为100,000,000或更大时，我得到了一个错误。
浏览 0提问于2012-02-24得票数 0
所以我一直在摆弄OpenCL内核，我试图更好地理解GPU加速，我很好奇人们将如何找到使用GPU加速来代替传统的CPU计算在计算效率上更高的点
浏览 53提问于2021-06-25得票数 0
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我正在尝试对数据集使用glmnet包。我使用cv.glmnet()来获取glmnet()的lambda值。我排除了第1、2、7、12列: id列、响应列、包含NA列和包含NA列。> head(t2)1 1 1 0.7661266 45 2 0.80298213 9120 13 0 6 0 23 3
浏览 0提问于2011-12-11得票数 26
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我一直在为我的OS类工作的调度程序在我正在使用的VM (我在virtualbox中使用Vagrant )上得到了一个“*堆栈崩溃检测到*”错误。这个错误大约发生在我运行程序的50%的时间里。当切换到我们教授提供的VM集群(使用前面提到的VM上的SSH连接)时，错误从未出现。有没有人能确认这是不是一个可行的解释？我担心的
浏览 6提问于2021-02-16得票数 1
我编写了一个简单的矩阵乘法来测试我的网络的多线程/并行化能力，我注意到计算比预期的要慢得多。
测试很简单:乘2个矩阵(4096x4096)并返回计算时间。矩阵和结果都不被存储。，有人能解释为什么会发生这种事吗？打开5R会话，同时在1，2.5上运行矩阵乘法(或尽可能快地跳过并执行)。得到了与以前非常相似的结果(re:每增加一个进程都会减慢所有单独的会话)。注意:我使用top和htop检查了内存使用情况，并且使用的内存从未超过网
浏览 9提问于2017-01-29得票数 21
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我将一个lm摘要列表与一个data.table合并。接下来，我从摘要中提取一个系数，并生成一个包含数字的新列。我的问题是，为什么我要用我的申请来完成这些工作？ .[, beta := lapply(X = result, function(x) x$coefficients[2,1
浏览 1提问于2021-10-25得票数 0
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所以我有一些在Android中崩溃的代码，我不知道为什么。它肯定在运行垃圾收集，所以问题似乎不是内存耗尽，但如果我降低数组的大小，它需要更长的时间才能崩溃。有什么想法吗？因此，当我通过增加字节数组大小来强制程序耗尽内存时，我得到了
浏览 3提问于2013-02-04得票数 1
我对numpy并不熟悉，所以我在可视化numpy.tensordot()函数的工作时遇到了一些问题。根据tensordot的文档，轴在参数中传递，其中axes=0或1表示正常矩阵乘法，而axes=2表示收缩。
有人能解释一下乘法如何处理给定的例子吗？例1：a=[1,1] b=[2,2] for axes=0,1为什么要为axes=2抛出一个错误？
浏览 2提问于2018-08-23得票数 4
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我目前正在工作的一个程序，必须实现一个2D-FFT，(为互相关)。我用CUDA做了一个一维FFT，这给了我正确的结果，我现在正在尝试实现一个2D版本。我将它们复制到GPU内存中，并执行前向FFT，乘以它们，然后对结果执行ifft。这给了我一个值为650的5x5数组。我希望在5x5阵列中的一个插槽中得到一个值为25的DC信号。此外，在将信号复制到GPU内存后，我不允许打印出该信号的值。写作让我违反了密码。它是否与复杂变量的工作</
浏览 5提问于2016-04-27得票数 5
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考虑以下R代码(我认为，它最终调用了一些Fortran)：Y <- rep(1,1000)为什么摘要返回值？更重要的是，为什么模型R^2 ~= .5？编辑z <- .Fortran("dqrls", qr = x, n = n, p = p, y = y, ny = ny,
tol =
浏览 4提问于2012-02-11得票数 6
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我们被告知，可以通过以下方式进行转换：我开始用循环编写一个杂乱无章的代码来进行矩阵乘法，然后我找到了一个函数。skimage.color.yiq2rgb(imYIQ)yiq_from_rgb = yiq_from_rgb[0.21153661, -0.52273617, 0.31119955]])当arr只是RGB图作为一个矩阵
浏览 6提问于2017-10-28得票数 7
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我有三个数据集：预测器.5(样本)x 2(自变量)的矩阵response <- matrixnrow = 10, ncol = 2)我正在使用一个定义为响应集和预测集组合的训练集来建立一个多元线性模型，我想使用这个模型对测试集进行预测：
training_dataframe <
浏览 0提问于2016-09-18得票数 3
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