我想要与火花mllib支持的ml算法列表，不支持与mahout和ml算法列表，与mahout支持和不支持与spark mllib谢谢。
浏览 1提问于2016-10-19得票数 0
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表格数据神经网络中的重复特征
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当使用线性回归或最小二乘法等算法时，具有重复或高度相关的特征对模型是有害的。对于基于树的模型，它们通常不会受到高度相关特征的强烈影响。不存在像最小二乘那样的数值稳定性问题。
但是神经网络会发生什么呢？
浏览 0提问于2020-11-08得票数 3
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我正在创建一个程序来比较音频文件，它使用的算法类似于这里描述的算法。我正在绘制两首歌之间的匹配时间比较，并找到最小二乘的线条为情节。href=是匹配文件的示例图。图太乱，即使图中有明显的直线，最小二乘回归线也不会产生高的相关系数。我还能用什么算法来识别这条线呢？
浏览 14提问于2013-11-30得票数 6
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在发现可以应用于数据集的目标值(y列)的许多转换(如box变换)之后，我了解到，为了提高效率，需要用正态分布的目标值训练线性回归模型()。
我想知道是否也适用于非线性回归算法。我试着做了一些研究，我在第11页的Andrew的课堂讲稿()中发现，许多算法使用的最小二乘代价函数是通过假设误差的正态分布导出的。我认为，如果错误应该是正态分布的，那么目标值也应该是。如果这是正确的，那么所有使用最小二乘代价函数的回归<
浏览 2提问于2016-07-22得票数 2
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我想使用线性回归模型，但我想使用普通最小二乘法，我认为这是一种线性回归。我使用的软件是SPSS。它只有线性回归、偏最小二乘和两阶段最小二乘。我不知道哪一个是普通最小二乘(OLS)。
浏览 4提问于2009-11-22得票数 9
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1)双变量多项式回归。(线性/ OSL)和2)二次模型a_x^2+b_x+c。
我的问题是，我可以使用二次模型ax^2+bx+c进行非线性回归使用levenberg。因为我已经实现了
浏览 1提问于2017-04-13得票数 0
我一直在看Apache Spark MLlib的文档，似乎找不到使用普通最小二乘(OLS)的线性回归。我只看到进行线性回归的随机梯度下降(SGD)方法的基于数值的算法的示例。我需要闭合形式的OLS线性回归方法，而不是SGD。
我很惊讶在这里找到OLS回归是多么困难，因为OLS回归是最基本的线性回归方法之一。
浏览 72提问于2016-03-02得票数 1
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该演示了如何使用sklearn解决回归问题，并使用Optuna优化LightGBM模型的超参数。我立即注意到的一件事是，在训练回归模型之前，它们不对任何参数进行规范化。
浏览 1提问于2021-06-18得票数 0
我所说的确定性是指如果给定相同的x,y，scipy.stats.linregress()是否保证获得相同的结果，而不管随机种子/平台/硬件/等等？
浏览 15提问于2021-02-25得票数 0
Apache mahout在没有Hadoop的情况下工作吗?如果不是这样的话，那么mahout的哪些部分依赖于Hadoop。我正在尝试Mahout集群实现。
浏览 4提问于2014-06-11得票数 0
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我有一个关于加权最小二乘的要求。dolphindb是否支持加权最小二乘回归“wls”？怎么用？
浏览 22提问于2021-09-17得票数 1
当我向我的同龄人解释线性回归的概念时，我被困在回答这个问题上。为什么在线性回归中我们不使用曼哈顿距离而不是欧几里德距离呢？有人能给出这背后的直觉吗？
浏览 0提问于2018-12-25得票数 1
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我目前正试图确定二维点云的平均线。当我这样做的时候，我问自己在OpenCV中是否有解决这个问题的方法？这样我就可以把一个带点和参数的向量推到它上，然后得到计算出来的平均值？
浏览 3提问于2013-11-14得票数 4
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这里说，我们可以使用'ls‘作为一个损失函数，这是最小二乘回归。但是我很困惑，因为最小二乘回归是一种最小化SSE损失函数的方法。
所以他们不应该在这里提到SSE吗？
浏览 0提问于2020-10-22得票数 1
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特别是该算法如何处理重复特征的情况？resp = pd.DataFrame(resp)然后将logistic回归拟合为然后创建一个重复列，即x2，并再次拟合logistic回归模型。您能否解释一下为什么会发生这种情况，以及在statsmodels.api背后使用什么样
浏览 1提问于2016-05-27得票数 0
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线性回归中最小二乘(LS)与普通最小二乘(OLS)的差异。我发现：-在搜索的时候，我得到了一个区别，在普通的最小二乘中，我们只考虑预测值和给定的依赖变量之间的垂直距离，而在最小二乘中，我们考虑垂直和水平距离。
浏览 1提问于2021-05-25得票数 1
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