我需要通过大量的训练示例来训练一个回归模型，它有可能包含任意的特性。我应该考虑什么学习算法，为什么？我有一些经验，训练对数线性模型，类似大小的分类问题(使用支持向量机，平均和投票感知器等)。添加任意特性的能力很重要，但在这种情况下，培训时间也是很有价值的。我成功地训练
浏览 3提问于2012-04-24得票数 6
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我有一个回归问题，大约有一百万行，大约有10-15个特性.在这种特殊的环境下，什么应该更好地发挥作用？神经网络还是规则回归？
浏览 0提问于2019-05-21得票数 0
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给出一些预测数据集，数据集1: 100培训和100个测试样本，50个特征数据集3:1000个训练和1000个测试样本，50个特征如何从这些数据集的下列数据中选择最佳的方法来估计线性回归模型中的未知参数(预测价格)？普通最小二乘主成分回归
浏览 0提问于2015-06-01得票数 6
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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
浏览 0提问于2019-01-31得票数 5
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我需要找到模式实验数据。我想通过某种类型的PCA或聚类，找到反映在所有实验中的模式。我一直在尝试使用滑雪板，但没有成功地应用模型。
浏览 0提问于2018-03-05得票数 0
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我工作的公司有一个个人使用的网站来追踪线索和机会。我实现了一种线性回归算法来预测机会得分，该算法是根据公司的历史数据进行训练的(我的准确率约为85-90%)。我想知道我应该如何为多租户训练这个模型，以便它能够根据使用它的公司的数据进行预测，或者我应该在一个样
浏览 0提问于2021-06-13得票数 0
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我是机器学习方面的新手。我的问题是制作一台机器，根据学生的位置和感兴趣的领域为他选择一所大学。即应选择与学生地址相同的城市内的大学。我对算法的选择感到困惑我可以使用感知器算法来完成这项任务吗？
浏览 0提问于2013-03-08得票数 3
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在最小二乘模型中，成本函数被定义为预测值与实际值之差的平方，作为输入的函数。当我们进行逻辑回归时，我们将成本函数更改为对数函数，而不是将其定义为sigmoid函数(输出值)与实际输出之间的差值的平方。
是否可以更改和定义我们自己的成本函数来确定参数？
浏览 2提问于2012-08-28得票数 22
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我正在尝试使用机器学习来预测一个住宅的负荷在任何时间点，一整年。我有关于那所房子的过去的数据。所以我有训练数据，我需要算法来预测房子的未来负荷。根据我的知识，我发现“监督”机器学习技术是我必须适应的技术。我发现了这一点，因为我已经标记了测试数据，我有一个预测需求，我可以得到对我的预测的反馈(与
浏览 0提问于2018-04-11得票数 2
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库存数据的缩放
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我正在尝试将机器学习应用于股票预测，并且遇到了关于未来看不见的(更高的)股票收盘价的缩放问题。
假设我用随机的forrest回归来预测股票价格。我把数据分解成火车组和测试组。对于火车组，我使用标准标量，然后进行拟合和变换，然后使用回归器来拟合测试集，我使用标准标量，然后进行转换，然后使用回归器进行预测，并与测试标签进行比较。如果我</em
浏览 0提问于2019-07-01得票数 1
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我正在学习机器学习，我试图为一个真正的问题实现一个解决方案:从一个人的句子中预测他/她想要做的编程功能。
我有一系列与一系列描述相关的编程函数(每个唯一函数可以有n>0的描述)。我创建了一个神经网络和一个单词包模型，试图将“我们从数据库中获取数据”的人工句子转换成一个编程函数。到目前为止，它适用于非常简单的示例，但不适用于我的实际数据。我使用的是反向传播和错误阈值为0.005的pyBrain。神经网络有三层，中间一层较
浏览 0提问于2017-03-14得票数 4
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实现文本分类的最佳方法(2个类)
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我必须为文本语料库编写分类器，它应该将我所有的文本分成两类。语料库非常大(近四百万用于测试，50000用于学习)。但是，我应该选择哪种算法呢？我听说随机森林和支持向量机是最先进的方法，但是，也许有人对上面列出的算法有意见，并且知道，哪个是最快的，哪个更准确？
浏览 5提问于2013-12-24得票数 0
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在python或R中构建线性回归模型时，我只使用fit方法。这种方法不要求初始化学习速度，或起点，而这是在梯度下降需要(据我所知)。那么，如果假设模型是用梯度下降来优化的，那么当使用拟合方法时，这些参数是如何被线性模型所选择的呢？
或者，如果模型没有使用梯度下降(或它的任何类型)，那么它使用哪种算法(以及如何优
浏览 6提问于2017-12-04得票数 0
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贝叶斯分类器，朴素贝叶斯，生成与鉴别；感知器，权重衰减，线性支持向量机；最近邻分类器和理论我应该使用哪种型号？集合学习理论；增强；套袋；堆叠
我怎样才能学习更好的(非线性)模型？广义线性模型
浏览 0提问于2015-01-20得票数 40
我正在跟踪这个页面，以了解SageMaker的分布式培训功能。上面写着：-
SageMaker分布式培训库只能通过TensorFlow、PyTorch和HuggingFace框架的AWS深度学习容器在SageMaker培训平台中使用。这是否意味着我们不能使用SageMaker分布式训练来使用传统的机器学习算法(如线性回归、随机森林或XGBoost )来训练机器学习</em
浏览 12提问于2022-09-17得票数 -1
在我的项目中，我应该使用分类器来根据6个输入值来预测8个类中的一个。我必须比较一个只运行C++代码的设备上的所有监督学习分类器。所以我使用python来教/拟合机器学习模型，但是我需要为每个分类器在C++上运行它找出最终的公式。有什么办法从模型中得到这些公式/代码吗？使用的机器学习算
浏览 2提问于2018-05-27得票数 3
我有一个数据集，需要应用二进制分类来预测目标值。将Logistic回归、朴素贝叶斯、KNN、SVM、决策树等5种算法应用于训练集中。其中，使用Logistic回归的二进制分类给了我最高的精度，但问题是我没有对数据集进行预处理。现在，我应该再次使用所有五种算法来训练我的模型，还是说使用<
浏览 5提问于2022-04-28得票数 0
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