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gmnl潜在类模型(R)错误“t.default(x)中的错误:参数不是矩阵”

gmnl潜在类模型(R)是一种用于分析离散选择行为的统计模型。它是广义矩估计方法的一种扩展,适用于多项选择和连续选择的情况。该模型可以用于研究消费者的购买决策、投资决策等。

在使用gmnl潜在类模型(R)时,出现"t.default(x)中的错误:参数不是矩阵"的错误提示,意味着在函数t.default()中传入的参数x不是一个矩阵类型。这个错误通常是由于数据类型不匹配或数据结构错误导致的。

要解决这个错误,可以检查传入t.default()函数的参数x的数据类型是否为矩阵,并确保数据结构正确。可以使用R语言提供的函数如matrix()来创建矩阵,或者使用其他相关函数将数据转换为矩阵类型。

关于gmnl潜在类模型(R)的更多信息和使用方法,可以参考以下腾讯云相关产品和产品介绍链接地址:

  1. 腾讯云机器学习平台(https://cloud.tencent.com/product/tiia) 该平台提供了丰富的机器学习算法和工具,包括潜在类模型等,可用于构建和训练模型。
  2. 腾讯云数据分析平台(https://cloud.tencent.com/product/dla) 该平台提供了数据分析和建模的功能,可以用于处理和分析数据,包括应用gmnl潜在类模型进行分析。

请注意,以上提供的链接仅供参考,具体使用时需要根据实际情况选择适合的产品和工具。

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周志华《机器学习》第2章部分笔记

错误率和精度 在分类任务,即预测离散值问题,最常用两种性能度量,错误率是分类错误样本数占样本总数比例,精度则是分类正确样本数占样本总数比例,错误率+精度=1。 ? ?...因此,使用查准/查全率更适合此类需求性能度量。对于二分问题,分类结果混淆矩阵与查准/查全率定义如下: ? 查准率与查全率是一对矛盾度量。...有时候我们会有多个二分混淆矩阵,例如:多次训练或者在多个数据集上训练,那么估算全局性能方法有两种,分为宏观和微观。...简单理解,宏观就是先算出每个混淆矩阵P值和R值,然后取得平均P值macro-P和平均R值macro-R,再算出Fβ或F1,而微观则是计算出混淆矩阵平均TP、FP、TN、FN,接着进行计算P、R,进而求出...以二分任务为例,设定一个“代价矩阵(cost matrix)”,cost_ij表示将第i样本预测为第j样本代价,一般来说,损失程度相差越大,cost01和cost10值差别越大。

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就连ImageNet也可能至少存在10万个标签问题。 在大量数据集中去描述或查找标签错误本身就是挑战性超高任务,多少英雄豪杰为之头痛不已。...研究人员将CL发现问题分为三: 1、蓝色:图像中有多个标签; 2、绿色:数据集中应该包含一个; 3、红色:标签错误。 通过自信学习,就可以在任何数据集中使用合适模型来发现标签错误。...; 2、查找并删除带有标签问题噪声(noisy)示例; 3、进行消除错误训练,然后根据估计潜在先验重新加权示例。...△左:自信计数示例;右:三数据集噪声标签和真实标签联合分布示例。 接下来,CL计数了100张被标记为“狗”图像,这些图像就很可能是“狗”(class dog),如上图左侧C矩阵所示。...而后中心思想就是,当一个样本预测概率大于每个阈值时,我们就可以自信地认为这个样本是属于这个阈值。 此外,每个阈值是该类样本平均预测概率。

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ALS算法解析

隐语义模型又叫潜在因素模型,它试图通过数量相对少未被观察到底层原因,来解释大量用户和产品之间可观察到交互。 操作起来就是通过降维方法来补全用户-物品矩阵,对矩阵没有出现值进行估计。...该方法在矩阵分解之前需要先把评分矩阵R缺失值补全,补全之后稀疏矩阵R表示成稠密矩阵R’,然后将R’分解成如下形式: R' = UTSV 然后再选取UK列和VS行作为隐特征个数,达到降维目的。...求解最优化问题我们很容易就想到了随机梯度下降,其中有一种方法就是这样,通过优化如下损失函数来找到X和Y合适参数: 其中puk就是X矩阵u行k列参数,度量了用户u和第k个隐关系;qik是...Y矩阵i行k列参数,度量了物品i和第k个隐关系。...rank是模型潜在因素数量(默认为10)。 maxIter是要运行最大迭代次数(默认为10)。 regParam指定ALS正则化参数(默认为1.0)。

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仅截距模型(无条件模型) 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析,其总体均值和效应。但是,我们将其视为随机效应(均值为零正态分布变量),而不是像方差分析那样固定因子效应。...另外, 需要指定非结构化协方差矩阵类型,这是HLM和R默认情况下使用类型,我们在这里使用它进行比较。SAS输出等于Hox书表2.1结果。...当我们使用带有非结构化协方差矩阵选项xtmixed命令运行时,Stata给出了一个错误,指出Hessian不是负半定性,一致性错误,并且没有产生任何输出。 ...这并不是说不应该将它们用于这种类型分析,但是在向具有非结构化协方差矩阵模型添加更复杂参数时,应谨慎使用。 与以前模型一样,SAS,HLM和R结果相对接近相等,而Mplus估计略有不同。...Stata和SPSS无法处理最复杂模型,该模型包含两个跨级别的交互项。建议使用其他程序来分析复杂模型并指定非结构化协方差矩阵。 此外,我们研究了每种模型内相关系数值。

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仅截距模型(无条件模型) 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析,其总体均值和效应。但是,我们将其视为随机效应(均值为零正态分布变量),而不是像方差分析那样固定因子效应。...另外, 需要指定非结构化协方差矩阵类型,这是HLM和R默认情况下使用类型,我们在这里使用它进行比较。SAS输出等于Hox书表2.1结果。...当我们使用带有非结构化协方差矩阵选项xtmixed命令运行时,Stata给出了一个错误,指出Hessian不是负半定性,一致性错误,并且没有产生任何输出。 ...这并不是说不应该将它们用于这种类型分析,但是在向具有非结构化协方差矩阵模型添加更复杂参数时,应谨慎使用。 与以前模型一样,SAS,HLM和R结果相对接近相等,而Mplus估计略有不同。...Stata和SPSS无法处理最复杂模型,该模型包含两个跨级别的交互项。建议使用其他程序来分析复杂模型并指定非结构化协方差矩阵。 此外,我们研究了每种模型内相关系数值。

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仅截距模型(无条件模型) 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析,其总体均值和效应。但是,我们将其视为随机效应(均值为零正态分布变量),而不是像方差分析那样固定因子效应。...另外, 需要指定非结构化协方差矩阵类型,这是HLM和R默认情况下使用类型,我们在这里使用它进行比较。SAS输出等于Hox书表2.1结果。...当我们使用带有非结构化协方差矩阵选项xtmixed命令运行时,Stata给出了一个错误,指出Hessian不是负半定性,一致性错误,并且没有产生任何输出 HLM结果 这些估计值大致等于其他程序结果...汇总 加上两个跨层交互项,Stata和SPSS无法使用非结构化协方差选项运行模型。这并不是说不应该将它们用于这种类型分析,但是在向具有非结构化协方差矩阵模型添加更复杂参数时,应谨慎使用。...Stata和SPSS无法处理最复杂模型,该模型包含两个跨级别的交互项。建议使用其他程序来分析复杂模型并指定非结构化协方差矩阵。 此外,我们研究了每种模型内相关系数值。

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仅截距模型(无条件模型) 无条件混合模型规范类似于单因素方差分析,其总体均值和效应。但是,我们将其视为随机效应(均值为零正态分布变量),而不是像方差分析那样固定因子效应。...另外, 需要指定非结构化协方差矩阵类型,这是HLM和R默认情况下使用类型,我们在这里使用它进行比较。SAS输出等于Hox书表2.1结果。...当我们使用带有非结构化协方差矩阵选项xtmixed命令运行时,Stata给出了一个错误,指出Hessian不是负半定性,一致性错误,并且没有产生任何输出。 ...汇总 加上两个跨层交互项,Stata和SPSS无法使用非结构化协方差选项运行模型。这并不是说不应该将它们用于这种类型分析,但是在向具有非结构化协方差矩阵模型添加更复杂参数时,应谨慎使用。...Stata和SPSS无法处理最复杂模型,该模型包含两个跨级别的交互项。建议使用其他程序来分析复杂模型并指定非结构化协方差矩阵。 此外,我们研究了每种模型内相关系数值。

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这里theta_r、theta_r1和theta_r2表示这些投影矩阵稀疏度。TransSparse模型评分函数如表1所示。通过引入稀疏投影矩阵,TransSparse模型减少了参数个数。...如果使用欧氏距离,如图2(a)所示,错误实体t3会被预测出来。而如图2(b)所示,TransA模型通过对向量不同维度进行加权,正确实体由于在x轴或者y轴上距离较近,从而能够被正确预测。...图4(a)为传统模型示例,由于将关系r所有语义混为一谈,导致错误实体无法被区分开.而如图4(b)所示,TransG模型通过考虑关系r不同语义,形成多个高斯分布,就能够区分出正确和错误实体。...其思想是丢弃具有错误实体类型无效事实,只分解由剩余事实组成子张量。 关联路径 我们考虑第二附加信息是关联路径,即实体之间多跳关系。...这是一个联合模型,可以通过交替优化RESCAL参数和PRA参数来进行训练。在组合后,RESCAL只需对不能用PRA建模“残差”进行建模,这需要较小潜在维数,并要加快训练速度。

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通常,评价PLS-DA 模型拟合效果使用R2XR2Y和Q2Y这三个指标,这些指标越接近1 表示PLS-DA 模型拟合数据效果越好。...其中,R2XR2Y 分别表示PLSDA分类模型所能够解释X 和Y 矩阵信息百分比,Q2Y 则为通过交叉验证计算得出,用以评价PLS-DA模型预测能力,Q2Y 越大代表模型预测效果较好。...代谢组学数据分析另一种常用方法是OPLS-DA,它是PLS-DA 扩展,即首先使用正交信号校正技术,将X 矩阵信息分解成与Y 相关和不相关信息,然后过滤掉与分类无关信息,相关信息主要集中在第一个预测成分...与PLSDA模型相同,可以用R2XR2Y、Q2Y 和OPLS-DA 得分图来评价模型分类效果。Carolyn M....该方法在固定X 矩阵前提下,随机置换Y分类标签n次,每次随机置换后建立新PLS-DA 模型,并计算相应R2Y 和Q2Y; 然后,与真实标签模型得到结果进行比较,用图形直观表达是否有过拟合现象。

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