嗨,我是比较新的运行混合模型在R,但我有经验使用他们在SAS,Proc混合和SPSS混合。我有下面的代码,我想要一些帮助翻译,以便在R中使用lmer:
PROC MIXED COVTEST;
CLASS ACTOR PARTNER DYAD GROUP;
MODEL LEAD = /S DDFM=SATTERTH NOTEST;
RANDOM INTERCEPT /TYPE=VC SUB=ACTOR;
RANDOM INTERCEPT /TYPE=VC SUB=PARTNER;
RANDOM INTERCEPT / TYPE=VC SUB=GROUP;
REPEATED /TYPE
下面的查询没有返回slope和intercept的预期/期望结果。我终于意识到,slope和intercept在我的锚查询中被类型为整数,并通过递归保持整数。
WITH RECURSIVE t AS (
SELECT id parentId, idPublic parentIdPublic, name parentName,
slope parentSlope, intercept parentIntercept,
id, idPublic, name, type, 1 slope, 0 intercept, value
FROM measurem
我必须在Python中找到点A,B,C,D的坐标,给定它们的距离和直线L(通过中心的那条线)的梯度,这条线平行于线段AD和BC,并与线段AB和CD正交。 ? 这是我写的代码: import numpy as np
# Gradient of the known line
l_gradient = 0.17
l_angle = np.arctan(l_gradient)
# Length of the segments
ad_distance = 1
ab_distance = 2
# Gradient and Intercept of lines AB and DC wit
如何使用dplyr::select而不使用列索引取消选择名为"(Intercept)“的列?
library(dplyr)
library(tibble)
tib<-tribble(~"(Intercept)",~b,
80,3,
80,4,
80,4)
tib[,-1] # works
select(tib,eval(parse(("-(Intercept)")))) # does not work
select(tib,as.name(("-(In
嗨,我试图学习回归算法,并尝试实现了一个梯度下降的线性回归,并使用残差平方和来确定收敛性。我注意到在迭代过程中的某个时刻,计算残差平方和,我认为这是有意义的,但我不知道如何解决这个问题。我做错了什么吗?
import math
import numpy as num
def get_regression_predictions(input_feature, intercept, slope):
predicted_output = [intercept + xi*slope for xi in input_feature]
return(predicted_output)
de
我有一个用DataFrame处理的LinearRegression。如果我直接这样做,如下面所示,我可以显示模型的细节:
val lr = new LinearRegression()
val lrModel = lr.fit(df)
lrModel: org.apache.spark.ml.regression.LinearRegressionModel = linReg_b22a7bb88404
println(s"Coefficients: ${lrModel.coefficients} Intercept: ${lrModel.intercept}")
Coeffi
嗨,我正在学习一些机器学习算法,为了理解,我试图实现一个线性回归算法,其中一个特征是使用代价函数,梯度下降法的残差平方和如下所示:
我的伪码:
while not converge
w <- w - step*gradient
python代码Linear.py
import math
import numpy as num
def get_regression_predictions(input_feature, intercept, slope):
predicted_output = [intercept + xi*slope for xi in input_
我试着比较线性回归(正常方程)和SGD,但看起来SGD离我们很远。我做错了什么吗?
这是我的密码
x = np.random.randint(100, size=1000)
y = x * 0.10
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x=x, y=y)
print("slope is %f and intercept is %s" % (slope,intercept))
#slope is 0.100000 and intercept is 1.61435309565e-11
这是我的