R-乘法表达式中的线性模型
是一种数学模型，用于描述变量之间的线性关系。在R语言中，乘法表达式由一个或多个因子相乘而成，每个因子可以是常数、变量或函数。线性模型是乘法表达式的一种特殊形式，其中每个因子的系数都是常数。
线性模型在统计学和机器学习中广泛应用，可以用于预测和建模。它的优势在于简单易懂、计算效率高，并且可以通过参数估计来拟合数据。线性模型的应用场景包括回归分析、分类问题、特征选择等。
在腾讯云的相关产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来构建和训练线性模型。TMLP提供了丰富的机器学习算法和工具，可以帮助用户快速构建和部署线性模型。您可以通过以下链接了解更多关于腾讯云机器学习平台的信息：腾讯云机器学习平台
请注意，以上答案仅供参考，具体的产品选择和使用需根据实际需求和情况进行决策。
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1回答
腾讯云产品如何选择？
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我目前有一个域名，和一台自己的物理机，并且只能通过ipv6访问，但是运营商屏蔽了80端口。现在我在云服务器上部署了一套应用，通过80端口访问，现在云服务器快到期了，我想把应用迁移到自己的服务器上面。但是我就想通过域名+80端口访问机器上部署的应用，有没有类似的产品可以让我将域名映射到腾讯云的ip，通过80端口访问，然后再由腾讯云转发到我的服务器上的81端口（只需要HTTP转发就行）
浏览 149提问于2023-08-02
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基于个体特征的预测分解
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我们采用了多种机器学习模型，如轻型学习模型、随机森林模型、弹性网络模型、XGBoost模型等。需求是根据输入特性来聚合预测值(每个预测)。。
有连续输入变量和分类输入变量。分类变量在数据中的数量更多。
(用于需求)：假设我有一个预测y = 1000$，并且有三个输入特性( x1、x2和x3 )。是否有一种方法来表示x1贡献的预测值(1000美元)：x2贡献的400美元、x2贡献的300美元和x3贡献的300美元。
方法尝试了：从随机林中的特性重要性到每个输入变量的百分比贡献。这并没有产生有意义的结果。
LIME和Shapley：LIME提供了一个在考虑的场景中没有意义的本地截获值。Shaple
浏览 4提问于2020-10-07得票数 1
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使用统计及其工具进行的传统预测分析与使用机器学习和深度学习的传统预测分析有什么区别？我们如何利用机器学习和深入学习来更好地建立预测模型？如何确定何时使用传统模型的边界，何时使用ML和DL？我们有很多有效的统计工具可用Stata，SPSS。它们更容易使用。同时，计算效率也很高。
谢谢
我无法找到一些令人满意和令人信服的答案与优点的谷歌。
浏览 0提问于2019-09-11得票数 2
我是机器学习的初学者，我研究过模型的预测变量之间的共线性是一个很大的问题，因为它会导致不可预测的模型行为和一个很大的错误。但是，是否有一些模型(比如GLM)与经典的线性回归不同，可能是“好的”共线性模型？传统的线性回归假设其自变量之间没有相关性。
之所以会出现这个问题，是因为我做了一个项目：“如果输入特性是相互关联的，那么最好使用广义线性模型，因为它们的性能要比线性回归好。”
有人能解释一下吗？
浏览 0提问于2020-06-20得票数 2
我正在开发二进制分类模型，以预测我的数据集中的医疗状况。我的结果表明，Logistic回归和线性支持向量机的性能一直优于其他ML算法(SVM、NB、MLP和DT)，如下截图所示：
📷
观察最近的研究，我发现了多项关于机器学习在临床预测模型中不优于logistic回归现象的研究和评论，例如对71项研究的系统回顾：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30763612/。
我想了解LR比其他更复杂的ML算法性能更好意味着什么？它只是表明我的类是线性可分的吗？
浏览 0提问于2023-03-16得票数 0
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在做机器学习项目时，我们听说逻辑回归对“线性数据”很好，决策树在“非线性数据”中运行良好。
然而，线性和非线性数据的概念是没有意义的。对我来说，只有线性可分数据和非线性可分数据对我来说是有意义的，因为它是一个线性函数，因此逻辑回归对“线性可分数据”很有效。在数学中，线性函数是一次多项式，所有其他非线性函数都被认为是非线性函数。
线性数据和非线性数据究竟是什么？
浏览 0提问于2021-05-19得票数 1
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线性回归模型
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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：
y = w0 + w1x
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：
y = w0 + w1x1 + w2(x2)^2
在这种情况下，我应该说这是一个线性回归模型，因为对于定义来说，w0、w1和w2在表达式中仍然是线性的。即使存在自变量x2的二次项。
现在，我有个问题。如下所示的模型：
y = w1 x1 + w2 x2 + w3 x3 + w4 x1x2 + w5 (
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
很简单的问题，但一些东西，我一直无法理解，通过搜索互联网。使用SKlearn运行LR模型后，关键输出之一是coef_和intercept_。
我理解coef_是一个完全描述模型关系的转换矩阵；使用coef_和添加intercept_来执行输入数据的点乘积将为您的输入生成预测值。
我的问题是:定义一阶模型coef_的方程是什么？这种情况在二阶模型下会发生什么变化？这个方程在具有n个特征的多元模型中是如何变化的？
我已经收集到了一些类似于b0 + b1x + b2x的东西，但是我不明白它是如何随着附加的“特性”变量的引入和高阶多项式模型的引入而发展的。
浏览 0提问于2022-05-26得票数 0
1回答
我正在一个汽车数据集上建立一个线性回归模型，使用RFE技术和状态模型库。我的最后一种模型的p值在5%以内，F-统计量很高.预测变量的VIF值远低于5，但对于常量项(截距) VIF为8.18。我使用add_constant方法向模型中添加常量。以下是我的疑虑：
常数的高方差表示什么？在计算VIF时应该忽略常量项吗？
以下是我的研究结果：
我是机器学习的新手，也是第一次在这个网站上发布问题。如果需要更多的信息来回答我的问题，请告诉我。
浏览 8提问于2020-01-11得票数 3
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很多公司已经开始持续收集、分析数据，用于异常处理、趋势预测、精准营销、风险控制等场景，希望利用数据的潜在价值，提高公司盈利能力和竞争力。那么腾讯云时序数据库 CTSDB VS 传统时序数据库，腾讯云时序数据库有没有什么进步？
浏览 1731提问于2018-09-26
1回答
我从PhD的学生开始，我们想从电荷等基本化学性质中找到合适的材料(具有一定质量)。在类似的工作中有很多模型和数据集，但是由于我们的工作非常新颖，我们必须自己制作和测试每个数据样本。这使得数据采集非常缓慢，而且非常昂贵。我们的估计样本将在一段时间内为10-15个样本，直到我们能够扩展它。
现在我想使用这些样本来建立一个基本的预测模型，但是要尽可能多地使用“良好的泛化”。我将使用这个模型从大量的属性中筛选出其他可能的候选对象，以找到最佳可能的材料，然后进行测试。
现在我显然不期望表现接近95%，但我想要一个具有预测能力的工作模型，它将帮助我找到一些最好的可能的候选材料，这样我们就可以扩大我们的工作
浏览 0提问于2020-05-13得票数 2
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8回答
我对机器学习和神经网络很陌生。我知道如何建立一个非线性分类模型，但我目前的问题有一个连续的输出。我一直在寻找关于神经网络回归的信息，但我所遇到的只是关于线性回归的信息--没有关于非线性情况的信息。这很奇怪，因为为什么会有人用神经网络来解决简单的线性回归呢？这不就像用核弹杀死苍蝇吗？
所以我的问题是:是什么使神经网络非线性？(隐藏层？非线性激活函数？)或者我对“线性”这个词有一个完全错误的理解--线性回归神经网络能够准确地建模出比y=aX+b更复杂的数据集吗？“线性”一词是否与“逻辑”相反？
(我计划使用TensorFlow，但TensorFlow线性模型教程以二进制分类问题为例，因此这对我也没
浏览 12提问于2016-12-20得票数 37
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25回答
开发工具千千万，哪个最高效最好用？
在关键时刻解决了你的卡点和痛点，欢迎你和我们一起分享你使用过的腾讯云宝藏工具！
点赞最高的前5名将获得猫王小王子花梨原木便携蓝牙音箱1个（截止时间：11月12日24:00）
另外在11月9日晚20:00-21:00
【开箱吧腾讯云】将迎来3位开发大神分享自身工具箱
快来腾讯云开发者视频号预约吧！更有超多双十一产品优惠等你！
图片
浏览 1812提问于2022-11-02
腾讯云有哪些相关产品呢？我想使用深度学习做一些事情，但是对我这种小白来说可能有点难，有没有相关的应用场景参考下，有教程的话最好！
浏览 1744提问于2018-09-07
2回答
离散值回归？
、、、
我是机器学习/统计算法方面的新手，但我使用过一些简单的分类器和回归。
鉴于我的知识有限，我想就我是否走上正确的方向发表一些意见。
我的问题是:考虑到数据库中最相似的项目的已知价格，我希望对输入项的价格进行最佳预测。
起初，这听起来像是回归问题，但我的特性是离散的和连续的。例如，产品制造/模型是离散的，而制造年份是连续的吗？
现在，我正在考虑通过欧几里得距离找到x最近的匹配，然后加权平均+以某种方式确保一定的特征匹配(就像项目模型类型)。
谢谢。
浏览 0提问于2018-12-20得票数 4
我最近使用了这些产品(Nvidia Jetson)，它们都被标记为"edge"，所以我认为它们只是为机器学习推理而设计的，而不是模型培训。他们是相当有趣的低功耗和价格(如: Jetson )，所以我希望他们也适用于模型陷阱。因此，我会问，是否有人可以澄清这方面的产品重点。
浏览 0提问于2019-07-31得票数 2
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我是机器学习领域的新手，对少数样本数据集进行了logistic回归。我用logistic回归算法建立了一个模型。几乎没有系数的p值超过0.05 (这是我正在考虑的α)。
📷
下面给出了建立模型的r-代码和模型的总结。
模型.bank.1 <- glm(y~.，data=bankfull，族=“二项式”)
摘要(银行1模式)
📷
现在，在考虑AIC、剩余/空偏差、混淆矩阵和ROC进行评估之前。我观察到一些自变量的p值大于0.05(年龄有很高的p值，这意味着什么？)在这种情况下，应该做些什么？我应该立即从我的模型中删除所有这些预测器吗？有什么方法可以使这些预测因子的p值小于0.05？
在使用
浏览 0提问于2019-05-11得票数 2
1回答
解释方差分析结果
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我有2702记录有一个目标变量(Y)和11个独立/预测变量(X1-X11)。
📷
我正在做多变量回归，以了解我是否可以用X来预测Y，或者Y和X之间是否有任何相关性。
这是方差分析的结果。
📷
结论1:由于我的R平方很低，所以我没有一个好的模型。我所拥有的自变量并不能很好地解释Y的变化。
混淆1:由于个体变量的p值是显着的，我是否可以得出结论，Y与X1、X2、X3、X7、X8、X10、X11有很强的相关性？
混淆2:尽管p值显着，但显着变量与非显着变量之间的相关性没有差异。
📷
所以我真的很困惑如何解释我的结果。我想说，“基于结论1和困惑2，Y和X之间没有任何关系，但我如何解释混淆1。
任何帮助
浏览 0提问于2018-07-24得票数 -1
3回答
我需要更多地了解特性数量与线性模型回归之间的关系，基于Andreas C. Müller和Sarah Guido所著的“机器学习与Python入门”一书第47页的这一段：
对于具有许多特征的数据集，线性模型可能非常强大。特别是，如果你有比训练数据点更多的特征，那么任何目标y都可以完美地建模(在训练集上)为一个线性函数。
它是如何用线性代数来解释的？
谢谢
浏览 0提问于2018-08-04得票数 0
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我想用回归模型来拟合概率。我知道线性回归经常用于这个目的，但我有几个概率在0.0和1.0左右，并且想要拟合一个回归模型，其中输出被限制在0.0到1.0之间。我希望能够为模型指定正则化规范和强度，最好在python中这样做(但R实现也会有帮助)。我发现的所有逻辑回归包似乎只适合于分类，而这是一个回归问题(尽管我想使用logit链接函数)。我使用scikits为我的分类和回归需求学习，所以如果这个回归模型可以在scikits中实现，那就太棒了(在我看来，这是不可能的)，但是我很乐意在python和/或R中找到任何解决方案。
浏览 4提问于2015-11-21得票数 3
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