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1
回答
IPEX的性能
jupyter-notebook
、
pytorch
、
linear-regression
、
intel-pytorch
我在
PyTorch
中尝试了
线性
回归
和梯度下降。()import intel_
pytorch
_extension as ipex 如何将
模型
转换为ipex?
浏览 5
提问于2021-10-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
PyTorch
线性
回归
模型
python
、
pytorch
、
regression
、
linear-regression
我有一个多元
线性
回归
问题,其中每个数据点如下所示: y_i = 3 # Some integer between 0 and 20ols = linear_model.LinearRegression() model = ols.fit(X, y) 这使我获得了大约55%的准确率(
线性
模型
不适合这个问题当我尝试使用
PyTorch
训练
线性
模型
时,我将该
模型
定义为
浏览 16
提问于2020-09-25
得票数 3
1
回答
关于非参数机器学习
模型
的建议
python
、
machine-learning
、
data-science
、
artificial-intelligence
我面临一个问题:在当前的环境和物理条件下,我需要找到一个机器学习
模型
来很好地预测一艘船的速度。我已经研究过Scikit--学习,
Pytorch
和Tensorflow,但是我很难找到我应该使用哪种类型的
模型
的信息。我几乎可以肯定,
线性
回归
模型
对这项任务是无用的。我被告知,非参数
回归
模型
将是理想的,但我找不到许多在Scikit图书馆。我应该尝试使用
回归
模型
,还是应该更多地研究神经网络?我愿意接受任何建议,谢谢。
浏览 3
提问于2022-06-07
得票数 0
2
回答
使变压器BertForSequenceClassification初始层不可训练以进行
pytorch
训练
pytorch
、
huggingface-transformers
我正在尝试与BertForSequenceClassification 一起进行迁移学习 def forward(self, x):一旦我打印出我的
模型
inplace=False) )我只想使最后一个
线
浏览 5
提问于2020-04-23
得票数 0
2
回答
Pytorch
线性
回归
python
、
deep-learning
、
pytorch
、
linear-regression
、
loss
我是用
Pytorch
,我的输入序列是341,输出是三个类{0,1,2}之一,我想用
pytorch
训练
线性
回归
模型
,我创建了下面的类,但是在训练期间,损失值开始有数字,然后是inf,然后是NAN。同时,我试图初始化
线性
模型
的权值,但这是一样的。任何建议。
浏览 9
提问于2021-12-20
得票数 0
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1
回答
使用
pytorch
优化器来拟合用户定义的函数
pytorch
、
minimization
我读过许多关于如何使用
PyTorch
对数据集进行
回归
的教程,例如,使用由几个
线性
图层和均方误差损失组成的
模型
。 好吧,假设我知道函数F依赖于变量x和一些未知参数(p_j: j=0,...因此,我的问题是已知数据{x_i,y_i}_i<=N的经典最小化 Min_{ {p_j} } Sum_i (F(x_i;{p_j}) - y_i)^2 我想知道我是否可以使用
PyTorch
优化器,如果可以
浏览 14
提问于2020-01-13
得票数 0
2
回答
如何将
模型
方程添加到rapidminer应用
模型
图中?
rapidminer
让我们假设您运行
线性
回归
。是否可以使用
线性
回归
模型
方程注释应用
模型
图(显示数据和
线性
回归
拟合/预测)?
浏览 3
提问于2013-06-21
得票数 0
回答已采纳
3
回答
Python中的渐变体面
python
、
scikit-learn
、
pandas
、
linear-regression
我刚刚完成了我的第一个机器学习算法,即
线性
回归
。我想通过优化
模型
来减少rmse。我发现梯度体面做同样的工作。但我不知道怎么用蟒蛇来做。但是我的
模型
中有大约50个变量。 有图书馆吗。请帮帮我。
浏览 0
提问于2019-10-10
得票数 1
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1
回答
SageMaker分布式训练能用于非深度学习模式的训练吗?
amazon-web-services
、
machine-learning
、
amazon-sagemaker
、
distributed-training
、
amazon-machine-learning
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
模型
?我有一个用例,其中数据集非常大,和分布式培训可以帮助
模型
并行和数据并行。为了避免在训练实例的内存中输入大量数据,还可以推荐哪些其他选项?
浏览 12
提问于2022-09-17
得票数 -1
1
回答
如何处理两个显着自变量之间的多重共
线性
?
r
、
linear-regression
、
correlation
我现在正在构建一个
线性
回归
模型
。有32个自变量。G3是目标变量。 首先,利用所有自变量建立
线性
回归
模型
。这是我得到的结果的一部分: 如您所见,G1和G2都是重要的自变量。因此,我认为
线性
回归
模型
中存在多重共
线性
。我现在要找出最好的
线性
回归
模型
。如何解决多重共
线性
问题?
浏览 4
提问于2018-03-25
得票数 0
1
回答
如何将
线性
回归
权传递给Xgboost
回归
器?
regression
、
linear-regression
、
xgboost
我正试图为一个任务构建一个xgboost
回归
器或一个catboost
回归
器。我有一个可行的
线性
回归
模型
。我也为这项任务训练了一个xgboost
回归
模型
,但它比
线性
回归
模型
更糟糕。我想知道是否有一种方法将
线性
回归
权值(
模型
参数)作为初始参数集传递给xgboost (或catboost)
模型
,以确保性能增益?例如,如果w0*x0 + w1*x1 +
浏览 0
提问于2019-12-18
得票数 0
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2
回答
我是否可以使用其他不基于决策树的
回归
类型来像学习梯度增强的弱学习者一样使用它?
regression
、
boosting
、
ensemble
我在想,如果我能像弱学习者一样在梯度提升中使用多项式
回归
,但我读到决策树是用来做这个的,我找不到其他弱学习者可以使用的可能性的东西。
浏览 0
提问于2020-05-26
得票数 2
1
回答
回归
:什么定义
线性
和非
线性
模型
或函数?
regression
、
linear-regression
、
terminology
当输入和输出变量之间存在
线性
关系时,使用
线性
回归
。这种
线性
关系是否意味着对变量或参数没有幂?在m的理解中,
线性
是指相对于参数(无幂)的
线性
。如果错了,请纠正我。,但如果函数是三次或更高次多项式(对变量的幂),我们还可以使用
线性
回归
吗?我在这里看到了一个类似的问题,“曲线”被认为是“
线性
”吗?,但是第二个回答说,
线性
是以权值或其他超参数等参数来表示的,多项式
回归
是一种特殊的
线性
<em
浏览 0
提问于2019-10-28
得票数 0
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1
回答
PyTorch
线性
回归
问题
python
、
machine-learning
、
regression
、
pytorch
、
gradient-descent
我试图在
PyTorch
中实现一个简单的
线性
模型
,它可以给出x数据和y数据,然后训练来识别方程y= mx + b,但是,当我在训练后尝试测试我的
模型
时,它认为方程是y= mx + 2b。loss_fn(y_pred,y_data) loss.backward()然后用1的张量/矩阵来测试我的
模型
test_data=torch.ones(batch,D_in) y_pred=model(test
浏览 0
提问于2018-07-05
得票数 1
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1
回答
如何决定使用
线性
回归
模型
还是非
线性
回归
模型
?
statistics
、
data-mining
、
linear-regression
、
non-linear-regression
人们应该如何决定使用
线性
回归
模型
还是非
线性
回归
模型
?对于简单的x和y数据集,我可以很容易地通过绘制散点图来决定应该使用哪种
回归
模型
。是否有任何技术、统计方法或图解来推断和决定
浏览 4
提问于2015-02-06
得票数 3
2
回答
改进
线性
回归
模型
的技巧
machine-learning
、
python
、
regression
、
linear-regression
我刚刚在包含7个自变量和1个目标变量的数据集上运行了一个
线性
回归
模型
。下面是R平方和MSE值。编辑:我刚刚实现了同样的问题,使用
线性
回归
和归一化的特性。
浏览 0
提问于2018-04-18
得票数 3
回答已采纳
1
回答
估计坐标校正
svm
、
k-nn
、
3d-reconstruction
然而,我确实有一些数据,我知道正确的z值,所以我想要建立一个
模型
,给x坐标给出正确的z值,但是我不知道最好的方法是什么。我试过使用支持向量
回归
器(支持向量
回归
),但结果非常糟糕,我还测试了k-最近邻
回归
器,它对我所拥有的数据点非常有效,但是在没有数据的3d空间中有一些漏洞,而且我相当肯定k-最近邻
回归
器不会给出正确的结果
浏览 0
提问于2023-02-20
得票数 0
回答已采纳
4
回答
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
回答已采纳
1
回答
使用人工神经网络的
模型
可以被认为是多
线性
回归
模型
吗?
machine-learning
、
keras
、
neural-network
、
deep-learning
、
linear-regression
我的任务是为一个预测问题(输入参数有数字和分类变量的组合)建立一个多元
线性
回归
模型
。 如果我使用人工神经网络(ANN)来构建一个进行预测的
模型
,这是多元
线性
回归
模型
还是深度学习
模型
?如果我可以使用ann来构建多元
线性
回归
模型
,我会感到困惑。
浏览 47
提问于2019-01-24
得票数 0
回答已采纳
1
回答
Pytorch
-在softmax层之后选择最佳概率
python
、
numpy
、
pytorch
、
softmax
我有一个使用
Pytorch
0.4.0的逻辑
回归
模型
,其中我的输入是高维的,并且我的输出必须是标量- 0、1或2。我使用
线性
层和softmax层相结合来返回n x 3张量,其中每一列表示输入落入三个类别(0、1或2)之一的概率。如何使用
Pytorch
实现这一点?
浏览 107
提问于2018-06-10
得票数 5
回答已采纳
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