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如何实现泊松回归？
python、statistics、regression
有两种类型的广义线性模型：如何在Python中实现泊松回归进行价格弹性预测？
浏览 2提问于2016-06-21得票数 7
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我怎样才能引进弹性网，拉索和岭回归在火花公子？
machine-learning、pyspark、linear-regression、apache-spark-ml、lasso-regression
你能告诉我如何使用Elastic-Net，Lasso和岭回归吗？实际上，我选择了线性，弹性网，拉索和岭回归这4种算法，根据机器学习的小计。然而，我不知道如何导入Elastic，Lasso和Ridge回归，在Pyspark，不能谷歌正确的答案。我只知道在Pyspark中使用线性回归。
浏览 1提问于2020-06-01得票数 1
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回归模型中的变量选择
machine-learning、python、regression、feature-selection、data-science-model
我建立了价格预测数据模型，使用多元线性回归，岭，拉索和弹性网络回归，最初我有215个变量。在创建模型之后，我运行了python代码来检查最终模型中使用了多少变量，这是python代码，用于检测岭回归中变量的数量，
print("Ridge Regression Selected " + str然后选择了212个多元回归变量，选取了209个变量，选取了68个变量，选取了77个变量。我的问题是，根据我的知识，lasso和弹性网络回归已经
浏览 0提问于2020-01-25得票数 0
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R中的auto.arima函数是在估计线性回归模型之前还是之后对y和x变量进行微分？
r、time-series、linear-regression、forecasting、arima
我试图估计一个带有arima误差的线性回归，但我的回归变量是高度共线性的，因此回归模型受到多重共线性的影响。由于我的最终目标是能够将单个回归系数解释为弹性，并将它们用于事前预测，因此我需要以某种方式解决多重共线性，以便能够信任回归变量的系数。我知道转换回归变量，例如。通过差分可能有助于减少多重共线性。我还了解到，auto.arima对xreg中定义的response变量和回
浏览 38提问于2019-06-17得票数 1
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如何对分类问题执行弹性网？
python、classification、regularized
我是一个菜鸟，我以前用正则化方法处理过一个线性回归问题。这一切都很直截了当，但我现在想在分类问题上使用弹性网。我建立了一个基线logistic回归模型，预测结果良好(准确率为80%，f1评分为80%)。我知道我的一些输入特性是高度相关的，我怀疑我是在引入多重共线性，因此我想要运行一个弹性网络来观察对系数的影响，并与基线进行比较。我已经做了一些谷歌，我知道我需要使用SGDClassifier函数的正则物流回归模型。这是执行此分析的最佳方法吗?任何人都可以通过交叉验证向我指
浏览 5提问于2021-03-24得票数 0
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对Spark和Tensorflow线性回归结果的困惑
apache-spark、machine-learning、tensorflow、linear-regression
我运行了这个程序：w= [ 3.5245235 ] b= 1.14499我使用了与上面程序相同的数据(稍后附加文件格式)，并运行程序，结果如下：
系数:0.382726623080696，5.1690760222564425截: 82.22008153614573 numIterations: 6 objectiveHistory: objectiv
浏览 7提问于2017-01-26得票数 1
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如何使用线性函数近似来归一化权重Q学习
javascript、machine-learning、q-learning
我正在开发简单的游戏程序，以显示线性函数近似的Q学习。我决定了大约20 ~ 22个特征。(常数，玩家位置，玩家速度，所有敌人的位置)。而且还有
在实现了这个算法之后，我遇到了一些问题。
浏览 0提问于2016-06-29得票数 1
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滑雪: sklearn.linear_model.HuberRegressor对sklearn.linear_model.ElasticNet
scikit-learn、regression、loss-function
我正在为我的回归模型试验不同的损失函数。
浏览 0提问于2019-09-18得票数 0
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弹性回归拟合好均值差方差
machine-learning、predictive-modeling
我使用了一些算法，包括线性/多项式回归，lasso/弹性和SVR。通过弹性回归，我得到了最好的结果，结果如下：正如它所显示的，这个模型在一定程度上拟合了曲线的平均值，但我希望它也能拟合方差。
浏览 0提问于2017-04-17得票数 2
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R /SparkR中新值的预测及精度
r、apache-spark、glm、predict、sparkr
我正在使用SparkR，我需要知道如何预测它们的新价值和准确性。Classes ‘data.table’ and 'data.frame': 100 obs. of 8 variables: $ TIMEINTERVAL: int 1383378600 1383394800 1383556800 1383679200 1383695400 1383
浏览 6提问于2016-02-12得票数 1
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带加权样本的弹性网络回归或套索回归(sklearn)
python、scikit-learn、regression、linear-regression
学习允许样本重量提供线性，逻辑，和脊回归(等)，但不提供弹性网或套索回归。所谓样本权重，我指的是输入中的每一个元素(以及相应的输出)都具有不同的重要性，并且应该对与其权重成正比的估计系数产生影响。
浏览 8提问于2017-10-03得票数 6
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在R中创建线性回归循环，并在额外的列(价格弹性)中打印系数。
r、loops、for-loop、linear-regression、coefficients
我们需要对每个品牌进行一个回归(为了计算150种不同的价格弹性)。因为我们不想在R脚本中键入每个品牌的每个lm函数，所以我们希望使用一个循环来或多或少地为每个品牌自动创建回归函数。此外，我们需要将价格系数(即价格弹性)放入数据的另一列(绘制价格弹性)。我们考虑使用for()循环函数，但这没有起作用。我们可能在这个函数的说明上犯了一个错误，因为它只计算了所有品牌的一个价格弹性。我们期待得到任何帮助:)在这里，我们为“百威”品牌
浏览 0提问于2018-05-04得票数 0
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大多数机器学习技术是由线性回归和kNN产生的吗？
machine-learning、linear-regression、knn
它是参考线性回归和k-最近邻算法.我想知道这句话有多准确。更具体地说，今天使用的流行ML方法不依赖于这两种简单方法的假设和特性？
浏览 8提问于2014-02-03得票数 1
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对于特定的回归类型，梯度下降总是找到全局最小值吗？
linear-regression、loss-function、gradient-descent
根据我的理解，线性回归被用来预测一个基于输入的输出，它使用一个线性方程来最优地拟合一些输入数据。利用损失函数对输入数据选择最佳拟合线性方程。通过模拟y= mx +b中m和b的值，可以找到具有梯度下降的最优线性方程组。
我的问题是，梯度下降总是找到线性回归的全局最小损失吗？这个问题的一个扩展是，对前一个问题的答案不取决于所使用的损失函数吗？此外，当我们在m，b的图上使用梯度下降以及损失函数的值时，如果我们使用线性回归，
浏览 0提问于2021-10-04得票数 2
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spark线性回归模型迁移到1.6.1后的训练失败
apache-spark、apache-spark-ml
我用火花-毫升来训练线性回归模型。它似乎与一些低水平的线性代数库有关，但它在火花版本更新之前工作得很好。
在这两个版本中，我在培训开始前都会收到相同的警告，表示它不能加载BLAS和LAPACK。
浏览 3提问于2016-06-03得票数 0
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在Matplotlib中扩展数据以外的回归
python、numpy、matplotlib
我使用Matplotlib和Numpy绘制时间序列图上的线性回归图，以预测未来的趋势。
我如何扩展回归？
浏览 2提问于2014-03-12得票数 1
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ANN，RNN与logistic回归和CRF的关系如何？
neural-network、logistic-regression、naive-bayes-classifier、rnn
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(RNN)吗？
浏览 0提问于2018-05-31得票数 5
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LASSO框架的分类
matlab、classification、regression、lasso-regression
据我所知，套索主要是用于回归，但是，有什么方法或指导方针，我可以工作吗？
如果没有办法，我还有其他类似的方法来确定我的特征的意义吗？哪种特征对分类影响最大？
浏览 4提问于2016-01-11得票数 3
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这个线性回归是如何计算的？
pine-script
在试图翻译松树脚本指示器时，我被困在了用linreg()计算线性回归的这一行。线性回归公式不应该包含数组吗？avg(highest(high, lengthKC), lowest(low, lengthKC)),sma(close,lengthKC)), 20,0)
我想使用来自trader_linearreg扩展的
浏览 1提问于2019-08-27得票数 1
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基于个体特征的预测分解
python、data-science、prediction、modeling、feature-selection
我们采用了多种机器学习模型，如轻型学习模型、随机森林模型、弹性网络模型、XGBoost模型等。需求是根据输入特性来聚合预测值(每个预测)。。
有连续输入变量和分类输入变量。
浏览 4提问于2020-10-07得票数 1
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