R循环通过data.frame，使用不同的DV和权重运行相同的回归_如何使用循环在R中运行具有不同变量的回归？ - 腾讯云开发者社区

隐藏层的输出将成为其右侧下一层的输入。这等于sigmoid激活函数的公式和图形隐藏层的第二个节点也以这种方式运行。x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。...但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。乘以各自的权重w3 和w4。然后将偏差添加到总和中，并将其称为z2。然后应用sigmoid的公式。...神经网络是一个复杂的自适应系统。自适应意味着它可以通过调整输入权重来更改其内部结构。该神经网络旨在解决人类容易遇到的问题和机器难以解决的问题，例如识别猫和狗的图片，识别编号的图片。...test=data.frame(专业知识,沟通技能得分)预测测试集的结果使用计算函数预测测试数据的概率得分。...R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化用R语言实现神经网络预测股票实例使用PYTHON中KERAS的

2520 0

R语言进行机器学习方法及实例（一）

模型树，比回归树晚几年引入，但是或许功能更加强大。模型树和回归树以大致相同的方式生长，但是在每个叶节点，根据到达该节点的案例建立多元线性回归模型。...不同的决策树生长算法，一致性度量可能会有所不同，但原理是基本相同的。一种常见的分割标准是标准偏差减少，就是原始值的标准差减去分割后不同类的数据加权后的标准差，这里的加权就是该类的数目比上总的数目。...R代码：在R包rpart（递归划分）中提供了像CART（分类回归树）团队中所描述的最可靠的回归树的实现， m.rpart <- rpart(dv ~ iv, data = mydata) #dv...目前模型树中最先进的算法是M5'算法，可以通过R包Rweka中M5P函数实现； m <- M5P(dv ~ iv, data = mydata) #dv 是mydata 数据框中需要建模的因变量；iv...下篇文章会说到监督学习中的神经网络和支持向量机，还有其他非监督学习的一些方法。本文可以作为一个速查和简单的入门，一些函数只列举了部分重要的参数，具体的使用参数可以通过查看R里面的帮助获得。

3.2K7 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

R语言实现混合模型

普通的线性回归只包含两项影响因素，即固定效应（fixed-effect）和噪声（noise）。噪声是我们模型中没有考虑的随机因素。而固定效应是那些可预测因素，而且能完整的划分总体。...2、lme4包 lme4包是由Douglas Bates开发，他也是nlme包的作者之一，相对于nlme包而言，它的运行速度快一点，对于睡觉效应·随机效应的结构也可以更复杂一点，但是它的缺点也和nlme...二、多水平模型案例分析案例一： 1、首先导入数据，查看一下数据的结构数据来源：一个传统的裂区数据来说明不同软件包的用法，这个数据oats是在MASS包中，是研究大麦品种和N肥处理的裂区试验，其中品种为主区...，随机效应有着和nlme相同的语法，不同的是lme4包它的结果给出了随机效应的标准差，而不是方差。...但这个混合效应模型的同质假设往往不成立，数据汇集导致过度简化。另一种思路是假设研究的异质性，将不同的个体分别进行回归，从而得到针对特定个体的估计值，这称为不汇集（no pooling）。

4.3K7 0

人工神经网络ANN中的前向传播和R语言分析学生成绩数据案例|附代码数据

在本教程中，您将学习如何在R中创建神经网络模型这里考虑人工神经网络具有一个隐藏层，两个输入和输出。输入为 x1 和 x2。两个权重乘以各自的权重 w1 和 w2。...这等于 sigmoid激活函数的公式和图形隐藏层的第二个节点也以这种方式运行。 x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。...而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。乘以各自的权重w3 和w4。然后将偏差添加到总和中，并将其称为z2。然后应用sigmoid的公式。此层的输出将是然后，我们转到下一层。...该层中的神经元仅与下一层中的神经元相连，并且它们不形成循环。在前馈中，信号仅在一个方向上流向输出层。反馈神经网络包含循环。通过在网络中引入环路，信号可以双向传播。...test=data.frame(专业知识,沟通技能得分) 预测测试集的结果使用计算函数预测测试数据的概率得分。

6602 0

人工神经网络ANN中的前向传播和R语言分析学生成绩数据案例

x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是，H1和H2的权重可能不同，也可能相同。而且，偏差也可以不同，即b1和b2可以不同。乘以各自的权重w3 和w4。...偏差和权重都是神经元的可调整参数。使用一些学习规则来调整参数。神经元的输出范围可以从-inf到+ inf。神经元不知道边界。因此，我们需要神经元的输入和输出之间的映射机制。...激活函数使神经网络具有非线性和可表达性。有许多激活函数：识别函数通过激活函数 Identity，节点的输入等于输出。它完美拟合于潜在行为是线性（与线性回归相似）的任务。...当存在非线性，单独使用该激活函数是不够的，但它依然可以在最终输出节点上作为激活函数用于回归任务。。...# 绘图神经网络plot(nn)创建测试数据集创建测试数据集：专业知识得分和沟通技能得分# 创建测试集test=data.frame(专业知识,沟通技能得分)预测测试集的结果使用计算函数预测测试数据的概率得分

8912 0

R语言线性模型臭氧预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型

, test.labels)) ## [1] 0.616 请注意，尽管结果与通过Poisson回归得出的结果相同，但这两种方法通常并不相同。...加权回归使用加权回归，我们可以影响离群值残差的影响。为此，我们将计算臭氧水平的z得分，然后将其指数用作模型的权重，从而增加异常值的影响。...加权泊松回归 p.w.pois 如我们所见，该模型结合了使用泊松回归（非负预测）和使用权重（低估离群值）的优势。确实，[R2[R2该模型的最低价（截断线性模型为0.652 vs 0.646）。...调整训练和测试指标为了确保与以前使用相同的观测值进行测试，我们必须映射到完整的空气质量数据集： trainset <- c(trainset, na.idx)testset <- setdiff(seq_len...此后，我们尝试通过使用Hmisc包估算缺失值来进一步改进模型。尽管生成的模型比初始OLS模型要好，但是它们没有获得比以前更高的性能（[R2= 0.627[R2=0.627）。

1K0 0

Attention Is All You Need

给定z，一个解码器生成一个符号的输出序列（y1,⋅⋅⋅,ym）一次一个元素。在每个步骤中，模型是自动回归，使用之前生成的符号作为额外输入当生成下一个时。 ?...然而线性转化在很多不同位置是相同的，他们使用不同的参数层与层之间。另一个描述这个的方法是作为两个核大小为1的卷积层。...我们使用通常的学习的线性转化和softmax函数去转化解码器输出到预测的下一个字符概率。在本模型中，我们共享相同的权重矩阵在两个嵌入层和pre-softmax线性转化。...在嵌入层，我们用根号下dmodel乘上权重位置编码 Position Embedding，也就是“位置向量”，将每个位置编号，然后每个编号对应一个向量，通过结合位置向量和词向量，就给每个词都引入了一定的位置信息...我们模型不包含循环和卷积，为了模型使用序列顺序，我们必须注入一些关于序列中符号的相关或绝对位置的相关信息。最后，我们增加“位置编码”到输入嵌入在编码器和解码器的最底层。

5933 0

rlm:Robust regression by iterated reweighted least squares(IRLS)

Influence：如果移除观测结果会使回归系数的估计发生很大的变化，那么该观测结果就是有影响的。影响力可以被认为是杠杆和离群值的产物。 Cook’s distance：测量杠杆信息和残差的方法。...关于IRLS： rlm属于稳健回归（Robust regression）的一个方法。稳健回归可以用在任何使用最小二乘回归的情况下。在拟合最小二乘回归时，我们可能会发现一些异常值或高杠杆数据点。...所以我们没有令人信服的理由将它们排除在分析之外。稳健回归可能是一种好的策略，它是在将这些点完全从分析中排除；和包括所有数据点；以及在OLS回归中平等对待所有数据点之间的妥协。...#接下来用rlm试试~ #默认的权重算法为Huber方法~ rr.huber <- rlm(crime ~ poverty + single, data = cdata) #将权重和残差排个序输出 hweights...综上，rlm是比OLS更好的方法。但是巨大的差异表明模型参数受到异常值的高度影响。不同的权重算法各有优点和缺点。

1.1K4 1

R语言用线性模型进行臭氧预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值

对数转换处理负预测的另一种方法是取结果的对数： print(rsquared(log.preds, test.labels)) ## \[1\] 0.616 请注意，尽管结果与通过Poisson回归得出的结果相同...加权回归使用加权回归，我们可以影响离群值残差的影响。为此，我们将计算臭氧水平的z得分，然后将其指数用作模型的权重，从而增加异常值的影响。...如我们所见，该模型结合了使用泊松回归（非负预测）和使用权重（低估离群值）的优势。...调整训练和测试指标为了确保与以前使用相同的观测值进行测试，我们必须映射到完整的空气质量数据集： trainset <- c(trainset, na.idx) testset <- setdiff(...由于我们要使用所有运行的推算而不是单个运行，因此我们将使用fit.mult.impute函数定义模型： ?

1.6K2 0

BEV新SOTA | Sparse4D v3用实例去噪+质量估计+解耦注意力全面提升BEV检测性能

Conditional-DETR 引入了条件交叉注意力，将查询中的内容和空间信息分离，并通过点积独立计算注意力权重，从而加速模型收敛。...作者的方法与现有方法有所不同。作者不需要修改检测器的训练或推理策略，也不需要地面真值来跟踪ID。 3 Methodology 网络结构和推理管道如图1所示，与Sparse4Dv2 相同。...为了完全消除任何歧义，作者使用二分图匹配每个 A_{noise} 和 A_{gt} 组来确定正样本和负样本。此外，作者将上述的单帧噪声实例通过时间传播扩展，以更好地与稀疏循环训练过程对齐。...如图5所示，设计原则是将不同模态的特征以串联的方式组合，而不是使用加法方法。与Conditional DETR 相比，有一些不同之处。...Extend to Tracking 在Sparse4Dv2的框架中，时间建模采用了一种循环形式，将前帧实例作为输入投影到当前帧。

5291 0

【技术分享】逻辑回归分类

对于多分类问题，算法将会训练出一个多元逻辑回归模型，它包含K-1个二元回归模型。给定一个数据点，K-1个模型都会运行，概率最大的类别将会被选为预测类别。 ...缺点：容易欠拟合，分类和回归的精度不高。 4. 实例下面的例子展示了如何使用逻辑回归。...不减少条件数，一些混合有不同范围列的数据集可能不能收敛。在这里使用StandardScaler将数据集的特征进行缩放。appendBias方法很简单，就是在每个向量后面加一个值为1的项。...LogisticGradient LogisticGradient中使用compute方法计算梯度。计算分为两种情况，即二元逻辑回归的情况和多元逻辑回归的情况。...由于截距（intercept）和权重是在收缩的空间进行训练的，所以我们需要再把它们转换到原始的空间。

1.1K1 0

数据科学家必读：从零开始用Python构建循环神经网络

我们接来下的任务是将我们在循环神经网络模型中使用的所有必要变量和函数进行定义。...V是隐藏层和输出层之间权重的权重矩阵 W是循环神经网络层（隐藏层）中共享权重的权重矩阵最后，我们将定义在隐藏层中使用S型函数： def sigmoid(x): return 1 / (1 +...步骤2.3.1：正推法正推法步骤如下：我们首先将输入与输入和隐藏层之间的权重相乘；在循环神经网络层中添加权重乘以此项，这是因为我们希望获取前一个时间步的内容；通过sigmoid激活函数将其与隐藏层和输出层之间的权重相乘...+= dV_t dU += dU_t dW += dW_t 步骤2.3.3：更新权重最后，我们使用计算的权重梯度更新权重。...如果您有任何疑问，可以随时通过以下评论部分与我联系。在本文中，我们学习了如何使用numpy库从零开始创建循环神经网络模型。

5624 0

R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩|附代码数据

它是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都具有与之关联的权重。在学习阶段，网络通过调整权重进行学习，来预测给定输入的正确类别标签。人脑由数十亿个处理信息的神经细胞组成。...偏差和权重都是神经元的可调整参数。使用一些学习规则来调整参数。神经元的输出范围可以从-inf到+ inf。神经元不知道边界。因此，我们需要神经元的输入和输出之间的映射机制。...该层中的神经元仅与下一层中的神经元相连，并且它们不形成循环。在前馈中，信号仅在一个方向上流向输出层。反馈神经网络包含循环。通过在网络中引入环路，信号可以双向传播。...它完美拟合于潜在行为是线性（与线性回归相似）的任务。当存在非线性，单独使用该激活函数是不够的，但它依然可以在最终输出节点上作为激活函数用于回归任务。。...利弊神经网络更灵活，可以用于回归和分类问题。神经网络非常适合具有大量输入（例如图像）的非线性数据集，可以使用任意数量的输入和层，可以并行执行工作。

1K2 0

R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型

使用此模型，我们可以删除太远的观测值，更一般的想法是考虑一些核函数给出权重函数，以及给出邻域长度的一些带宽（通常表示为h），这实际上就是所谓的 Nadaraya-Watson 函数估计器...在前面的案例中，我们考虑了统一核，但是使用这种权重函数具有很强的不连续性不是最好的选择，尝试高斯核，这可以使用 w=dnorm((xr-x0)) reg=lm(y~1,data=db,weights...我们可以使用循环来生成一些图形 name=paste("local-reg-",100+i,".png",sep="") png(name,600,400) for(i in 1:length(...vx0)) graph (i) 然后，我使用当然，可以考虑局部线性模型， return(predict(reg,newdata=data.frame(x=x0)))} 甚至是二次（局部）回归，...lines(xr\[xr<=3\],predict(reg)\[xr<=3 lm(yr~xr,subset=xr>=3) 这是不同的，因为这里我们有三个参数（关于两个子集的回归）。

2641 0

R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类

如我们所见，此处定义的函数与之前的函数不同，但是在每个段（5,15）（15,25）和（25,55）。但是这些函数（两组函数）的线性组合将生成相同的空间。...使用bs（）二次样条当然，我们可以使用R函数执行相同的操作。但是和以前一样，这里的函数有所不同 matplot(x,B,type="l",col=clr6) ?...有趣的是，我们现在有两个“完美”的模型，白点和黑点的区域不同。在R中，可以使用mgcv包来运行gam回归。...点击标题查阅往期内容 R语言ISLR工资数据进行多项式回归和样条回归分析 R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量...时间序列数据 R语言中实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归在r语言中使用GAM（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 R语言用泊松Poisson回归、GAM样条曲线模型预测骑自行车者的数量

1.4K2 0

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化|附代码数据

参数虽然有几个或多或少可接受的经验法则，但没有固定的规则可以使用多少层和神经元。一般一个隐藏层足以满足大量应用程序的需要。...下面绘制了测试集上神经网络和线性模型性能的可视化结果输出图：通过检查图，我们可以看到神经网络的预测（通常）在直线周围更加集中（与线完美对齐将表明MSE为0，因此是理想的完美预测）。...下面绘制了模型比较：交叉验证交叉验证是构建预测模型的另一个非常重要的步骤。有不同类型的交叉验证方法。然后通过计算平均误差，我们可以掌握模型。...我们将使用神经网络的for循环和线性模型cv.glm()的boot包中的函数来实现快速交叉验证。据我所知，R中没有内置函数在这种神经网络上进行交叉验证。...本文摘选《 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化》

6100 0

R语言VaR市场风险计算方法与回测、用LOGIT逻辑回归、PROBIT模型信用风险与分类模型

混合时间加权法也可以通过R简单实现，以HS300指数日度数据为例，其R代码如下： #混合时间加权法weight-ep(0,n) #计算出每个收益率的权重，距离当前越近的观测权重愈大。...data<-sa\[oere,dreing=F),\] #通过对数据框的排序得到升序的收益率及其对应的权重 cumweght<-rep(0,n) #用循环计算累积权重，并求出第一个超过1-alpha...根据贷款的不同，其LGD的分布情况的例子如下：风险暴露（EAD）在不同的信用事件中有不同的定义： 1）固定本金贷款：EAD = 债项帐面价值+ 应收利息 2）未来不确定款项（贷款承诺、循环额度等...Logit回归法中使用的关联函数为经典联系函数，自变量P的经典联系函数（logit(P)）是某一事件发生机率的对数，即logit(P) = log(P/(1 − P)) 最后，各个主模型的PD结果通过Logit...试使用如下的Logit模型拟合违约概率：以2012年至2014年的数据为样本内，2015年数据为样本外数据。请报告Logit模型的样本内回归结果和样本外分类效果。

4393 0

神经网络基础

Logistic 回归中使用的参数如下：输入的特征向量：x \in R^{n_x} , xx∈Rnx,x是一个 n_xnx维的特征数量，用于训练的标签：y \in 0,1y∈0,1...参数：权重：w \in R^{n_x}w∈Rnx, 偏置：b \in Rb∈R 输出预测结果：\hat{y} = \sigma(w^Tx+b)=\sigma(w_1x_1+w_2x_2+.....最简单的损失函数定义方式为平方差损失： L(\hat{y},y) = \frac{1}{2}(\hat{y}-y)^2L(y^,y)=21(y^−y)2 逻辑回归一般使用...通过平面来理解梯度下降过程： 1.2.3 导数理解梯度下降的过程之后，我们通过例子来说明梯度下降在计算导数意义或者说这个导数的意义。 1.2.3.1 导数导数也可以理解成某一点处的斜率。...，最好不要使用for循环去进行计算，因为有Numpy可以进行更加快速的向量化计算。

2393 0

手推公式：LSTM单元梯度的详细的数学推导

介绍上面是单个LSTM单元的图表。我知道它看起来可怕?,但我们会通过一个接一个的文章,希望它会很清楚。解释基本上一个LSTM单元有4个不同的组件。忘记门、输入门、输出门和单元状态。...变量:对于每个门，我们有一组权重和偏差，表示为: W_f,b_f->遗忘门的权重和偏差 W_i,b_i->输入门的权重和偏差 W_c,b_c->单元状态的权重和偏差 W_o,b_o->输出门的权重和偏差...W_v ,b_v -> 与Softmax层相关的权重和偏差 f_t, i_t,c_tilede_t, o_t -> 输出使用的激活函数 a_f, a_i, a_c, a_o -> 激活函数的输入 J是成本函数...现在我们已经准备好了变量并且清楚了前向传播的公式，现在是时候通过反向传播来推导导数了。我们将从输出方程开始因为我们看到在其他方程中也使用了同样的导数。这时就要用到链式法则了。我们现在开始吧。...- >输出门权重和偏差 W和b的推导很简单。下面的推导是针对Lstm的输出门的。对于其余的门，对权重和偏差也进行了类似的处理。

1.4K2 0

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化

参数虽然有几个或多或少可接受的经验法则，但没有固定的规则可以使用多少层和神经元。一般一个隐藏层足以满足大量应用程序的需要。...就神经元的数量而言，它应该在输入层大小和输出层大小之间，通常是输入大小的2/3 hidden参数接受一个包含每个隐藏层的神经元数量的向量，而参数linear.output用于指定我们要进行回归linear.output...黑色线条显示每个层与每个连接上的权重之间的连接，而蓝线显示每个步骤中添加的偏差项。偏差可以被认为是线性模型的截距。使用神经网络预测medv 现在我们可以尝试预测测试集的值并计算MSE。...交叉验证交叉验证是构建预测模型的另一个非常重要的步骤。有不同类型的交叉验证方法。然后通过计算平均误差，我们可以掌握模型。...我们将使用神经网络的for循环和线性模型cv.glm()的boot包中的函数来实现快速交叉验证。据我所知，R中没有内置函数在这种神经网络上进行交叉验证。

1.6K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

人工神经网络ANN中的前向传播和R语言分析学生成绩数据案例|附代码数据

R语言进行机器学习方法及实例（一）

R语言实现混合模型

人工神经网络ANN中的前向传播和R语言分析学生成绩数据案例|附代码数据

人工神经网络ANN中的前向传播和R语言分析学生成绩数据案例

R语言线性模型臭氧预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型

Attention Is All You Need

rlm:Robust regression by iterated reweighted least squares(IRLS)

R语言用线性模型进行臭氧预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值

BEV新SOTA | Sparse4D v3用实例去噪+质量估计+解耦注意力全面提升BEV检测性能

【技术分享】逻辑回归分类

数据科学家必读：从零开始用Python构建循环神经网络

R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩|附代码数据

R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型

R语言用标准最小二乘OLS，广义相加模型GAM ，样条函数进行逻辑回归LOGISTIC分类

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化|附代码数据

R语言VaR市场风险计算方法与回测、用LOGIT逻辑回归、PROBIT模型信用风险与分类模型

神经网络基础

手推公式：LSTM单元梯度的详细的数学推导

R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐