我试图了解线性回归的auto.arima()和lm()是如何工作的。
我的假设(似乎不正确)是,当您使用auto.arima()并指定xreg时,线性模型适合于整个系列,然后使用ARMA模型进一步拟合残差。我从arima()文档中的这句话中得到了这一点(我认为这就是auto.arima()中所称的)
If am xreg term is included, a linear regression (with a constant
term if include.mean is true and there is no differencing) is fitted
with an ARMA m
我正在使用rNeo4j开发一个推荐应用程序,并且我在编写一个高效的查询时遇到了一些问题。查询的目的是向用户推荐一项,并规定他们以前没有使用该项。
我希望返回项目的名称、路径上的节点(用于可视化推荐),以及一些额外的措施,以便使建议尽可能具有相关性。目前,我正在返回以前使用该项的用户数、推荐路径的长度以及qCount关系属性的总和。
当前查询:
MATCH (subject:User {id: {idQ}), (rec:Item),
p = shortestPath((subject)-[*]-(rec))
WHERE NOT (subject)-[:ACCESSED]-&g
我需要通过获取网格中“元素”的数量并尽可能地最小化网格来优化网格。当我说元素时,我指的是网格中的一个部分。这里本质上是“输入”在视觉上的样子:
我想到的第一个解决方案是洪水填充算法,然而,我有一个限制:所有元素必须有四个边,因此,所有元素都必须是矩形的。
我的第一个有限的方法是简单地逐元素遍历输入网格元素,并检查最后一个新创建的元素是否与当时应该创建的元素相同颜色,是否具有相同的alpha值--如果是这样的话,它不会创建新元素,而是调整最后一个元素的大小,以进一步向下扩展一个块。
下面是我正在做的一个伪代码示例:
element output_array();
element las
我想使用SelectFromModel为我的模型选择最好的功能。然而,当我想要定义分类模型时,我得到了一个错误。
例如(参见下面的代码)这个代码可以工作,它也可以用于决策树、随机森林和逻辑回归:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.feature_selection import RFE, SelectFromModel
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.tree im