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我在一张空图像上画了一个二维椭圆。现在，我想通过椭圆拟合一条直线来获得长轴。知道有很多选择(PCA，图像时刻等)，我认为线性回归应该可以完成这项工作。然而，只有当椭圆的旋转平行于x轴时，它才“有效”。为什么会这样呢？难道任何均匀分布的对称点云都不应该给出中线吗？300+lr.intercept_]) plt.title('rotation $r = {}°$'.form
浏览 29提问于2019-02-26得票数 4
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我正在寻找一个椭圆与一些数据点我有。数据:我拥有的数据在极坐标(θ，r)中。115.13, 103.02, 84.43, 83.69, 82.26, 87.87, 88.84, 92.53, 94.67]optimize.leastsq 定义残差和残差的雅可比(这是那些感兴趣的的演练)
然而，在我的数据集中，偏心度为负值，如果它是椭圆(0 <e< 1)，则不
浏览 3提问于2021-05-14得票数 2
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L2正则化导致向量参数中的值最小化。L1正则化导致在向量参数中将某些系数设置为0。
更广泛地说，我已经看到不可微正则化函数导致在参数向量中将系数设置为0。为什么是这种情况？
浏览 0提问于2019-07-01得票数 2
我刚刚导入了其中一个列名为“重复”的数据。如果我试图通过data$repeat引用列，就会得到一个错误Error: unexpected 'repeat' in "data$repeat".--当我在线性回归中引用repeat时，同样的问题也会发生。data
# r
浏览 1提问于2016-03-30得票数 5
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模式如下：在转换的情况下，我如何从每个变量来解释销售的影响？因此，它预测了196个销售。如何才能计算出导致X_1和X_2发生变化的实际销售变化？
浏览 0提问于2019-04-09得票数 1
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在接下来的15分钟里，我试图预测每条车道的强度(这是我论文研究的一部分)。我有一个数据集，每条车道的强度在过去3个月的每15分钟。我在Azure机器学习中使用了6种不同的机器学习算法来检验哪一种预测最准确。我选择了贝叶斯线性回归来描述算法和它所做的一步一步。
我仍然不清楚这个算法是如何工作的，因为我不擅长详细的数学。当我点击‘Visualize’时，我训练过的模型
浏览 6提问于2017-05-02得票数 1
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Logistic和线性回归具有不同的成本函数。但我不明白logistic回归中的梯度下降与线性回归是如何一致的。
通过推导平方误差代价函数，得到了梯度下降公式。然而，在Logistic回归中，我们使用了一个对数成本函数。我想我在这里迷路了。
浏览 0提问于2018-01-22得票数 1
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定义数据点周围的椭圆
、、、
我有一张X和Y的散点图我可以画一个矩形，然后在里面拾取所有点。如何做到这一点？这有可能吗？我使用matplotlib绘制了这个图。
我使用线性回归(LR)来拟合这些点，但这并不是我真正想要的。我想定义一个近似的椭圆，以覆盖它内部尽可能多的点，然后排除它外部的点。
浏览 0提问于2015-05-08得票数 0
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以下是日志转换前后的房租列和区域列的分布情况。📷后：📷📷📷
有人能告诉我可能发生了什么，或者引导我通过任何类型的测试或验证来理解线性回归发生
浏览 0提问于2021-04-22得票数 4
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R仍然是个新手(老实说，还有统计学)，我目前只将它用于简单的线性回归模型。但现在我的一个数据集清楚地显示了一个倒U形的模式。我认为我必须对这些数据进行二次回归分析，但我不确定如何进行。到目前为止，我尝试的是： regression <- lm(dependentvar ~ independentvarsummary (regressio
浏览 3提问于2012-09-26得票数 2
我开发了一个设计师来实现回归模型在蔚蓝机器学习工作室。我采取了数据集药丸，然后将数据集按规定的方式进行训练和测试。当我试图实现评估指标并运行管道时，当我调用dataset进行操作时，它显示了一个警告和错误。当我试图用线性回归运行时，我对同样的实现感到有点困惑，它的工作原理如图中所示。如果采用同样的方法来实现logistic回归，则在构建评估指标时出现了一些警告和错误。以上的</e
浏览 5提问于2022-09-23得票数 0
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在进行回归测试时，目标是了解新版本是否会影响应用程序的现有功能。仅仅检查/验证应用程序就足够了，还是应该对应用程序进行尝试破坏的测试？根据定义，验证只是为了验证某些东西是否有效。但是在测试时，我们尝试通过输入意外的输入(示例的边界值)并观察系统的行为来破坏系统。自动回归测试是检查/验证的示例，因为我们断言现有功能可以像按钮单击和提交文本那样工作。但是，在回归测试
浏览 0提问于2019-05-24得票数 -1
我的问题是，使用哪种状态模型来获得MLE？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</e
浏览 1提问于2016-05-27得票数 0
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线性回归模型
、、
我是机器学习的新手，我想学的第一个概念是线性回归。我读过，要应用线性回归，我需要使用线性模型。从这个假设出发，我知道这是一个简单的线性回归模型：线性回归的定义是，因变量y应该是参数w的线性组合(但对于自变量x则不一定相同)。所以我们可以说，这也是一个线性回归模型：
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
我正在使用scikit-learn的CalibratedClassifierCV和GaussianNB()对一些数据运行二进制分类。我已经在.fit(X_train, y_train)中验证了输入，它们具有匹配的维度，并且都通过了np.isfinite测试。
我的问题是当我运行.predict_proba(X_test)时。对于一些样本，返回的概率是array([-inf, inf])，我真的不明白为什么。当我尝试对结果的预测运行brier_score_loss时，发
浏览 0提问于2018-03-28得票数 2
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使用Python的数据帧。
然而，它显示了一个巨大的RMSE，所以我尝试对我的数据应用非线性回归。我想运行一个非线性回归来预测商品的价值，使用大量的数据(例如，质量，生产年份，工厂数量，整体状况和许多类别……)。我试着在谷歌和Stackoverflow上寻找，但我只能找到使用curve_fit，polyfit的方法，它已经预测了X和Y之间的函数形
浏览 1提问于2020-02-01得票数 0
我希望能够执行外推，以获得纬度和经度范围之外的温度值。我认为最好的方法是执行多重回归。regr = linear_model.LinearRegression()然而，我的温度似乎与纬度或经度没有线性<
浏览 15提问于2019-03-04得票数 3
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上面的图片是我想要创造的，但在椭圆形的形状上有一些困难。一种解释：
我用径向梯度做了很多次尝试，失败了很多次--我得到了一个切出的圆
浏览 2提问于2013-09-16得票数 6
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我想用批处理梯度下降来解决线性回归问题。我需要使SGD的行为像批处理梯度下降，这应该做(我认为)通过使它修改模型在一个时代的结束。它能以某种方式被参数化成那样吗？
浏览 4提问于2020-04-23得票数 0
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