numpy vander函数做什么?为什么在回归中使用它？
numpy vander函数是用于生成Vandermonde矩阵的函数。Vandermonde矩阵是一个特殊的矩阵，其中每一行的元素都是等比数列的幂。vander函数接受一个一维数组作为输入，并返回一个Vandermonde矩阵。
在回归中，Vandermonde矩阵可以用于多项式拟合。多项式拟合是一种通过拟合一个多项式函数来逼近数据的方法。Vandermonde矩阵可以将输入的一维数组转换为一个包含多个特征的矩阵，其中每一列都是输入数组的幂次方。通过使用Vandermonde矩阵，可以将多项式拟合问题转化为线性回归问题，从而可以使用线性回归算法进行求解。
使用numpy vander函数在回归中的优势是可以方便地生成Vandermonde矩阵，将多项式拟合问题转化为线性回归问题。此外，numpy提供了丰富的线性代数和数值计算函数，可以方便地进行回归模型的构建和求解。
在回归中使用numpy vander函数的应用场景包括但不限于：
- 多项式拟合：通过拟合一个多项式函数来逼近数据。
- 数据预处理：将一维数组转换为Vandermonde矩阵，作为输入特征进行回归模型的训练和预测。
腾讯云相关产品中，与numpy vander函数相关的产品包括但不限于：
- 腾讯云云服务器（CVM）：提供高性能的云服务器实例，可用于搭建运行numpy和其他相关库的开发环境。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供大数据处理和分析的云服务，可用于处理numpy vander函数生成的Vandermonde矩阵。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/emr
- 腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）：提供机器学习模型训练和部署的云服务，可用于构建回归模型并应用numpy vander函数。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/tmpl
相关·内容
2回答
用三次多项式拟合数据
c++、math、statistics
我目前正在编写一个C++程序，其中包含独立和依赖数据的向量，我希望将其拟合为三次函数。然而，我在生成一个能够拟合我的数据的多项式时遇到了问题。
部分问题是我不能使用各种数字包，比如GSL (长篇大论)；对于我的情况来说，它甚至可能是过度杀伤力。对于最小二乘拟合，我不需要一个非常通用的解决方案。我特别想将我的数据拟合到一个立方函数中。我确实可以访问索尼的矢量库，它支持4x4矩阵，并可以计算它们的逆矩阵，等等。
在Scilab中构建原型时，我使用了如下函数：
function p = polyfit(x, y, n)
m = length(x);
aa = zeros(m, n+1
浏览 1提问于2011-08-02得票数 13
回答已采纳
1回答
我们从训练一个逻辑回归数据集中学到了什么？
machine-learning、classification、logistic-regression、probability
在Logistic回归中，我们从数据集的培训中学到了什么？与线性回归一样，在训练集的帮助下，我们能够生成一条最佳拟合线(y= mx+c)，其中m和c来自于训练我们的数据集。同样地，一旦我们训练了我们的logistic回归模型，模型会学到什么，然后用来预测特定输入的类呢？
浏览 0提问于2019-08-31得票数 0
回答已采纳
2回答
基于多项式特征的物流回归与神经网络分类
machine-learning、neural-network、logistic-regression
我要参加安德鲁·吴的课程--机器学习。他提到，与训练神经网络相比，训练具有多项式特征的logistic回归模型对于某些任务来说是非常昂贵的。那是为什么呢？我的意思是，当我们谈论神经网络时，我们通常看到的是一个参数非常多的模型，那么，为什么逻辑回归在计算上会更昂贵呢？
PS:下面是一些上下文(在关于神经网络的练习开始时)：
在本练习的前一部分中，您实现了多类逻辑回归来识别手写数字。然而，logistic回归不能形成更复杂的假设，因为它只是一个线性分类器(可以在logistic回归中添加更多的特征，例如多项式特征，但这可能会非常昂贵)。
浏览 0提问于2019-08-22得票数 0
回答已采纳
1回答
哪一个多项式回归度是显着的？取决于点数或其他参数？
python、regression、interpolation、best-fit-curve、best-fit
作为计算这些导数的步骤的函数，我正在研究数值导数的稳定性。用一个15点的导数(用有限差分法得到)，我得到了下面的图(每个多极"l“对应于一个参数，它依赖于导数，但并不重要)：
现在，我想把这个15点的导数和3，5，7点的导数进行比较。为此，我刚刚绘制了相对差异，例如(与绝对差异)：
abs(f'_15_pts - f'_3_pts)/f'_3_pts for comparison between 15 and 3 points
abs(f'_15_pts - f'_5_pts)/f'_5_pts for comparison b
浏览 3提问于2019-11-21得票数 3
回答已采纳
2回答
为什么这个多项式方程条件不好？
matlab、math、polynomial-math、polynomial-approximations
我有1x1024矩阵。所以我想估计一个多项式方程。
X= (0:1023)'
Y= acquired data. A 1024 element vector
然后我在MATLAB中试了一下：
polyfit(x,y,5)
但MATLAB发出的警告结果异常。
Warning: Polynomial is badly conditioned. Add points with distinct X values, reduce the degree of the ...
我不明白我做错了什么？
更新
我有很多这样的数字。
Y=
-0.0000000150
...
0.00001
...
浏览 0提问于2015-08-24得票数 1
回答已采纳
1回答
二维切比雪夫级数在numpy.polynomial.chebyshev中的系数
numpy、scipy、polynomials
我知道chebvander2d和chebval2d返回Vandermonde矩阵和2D输入的拟合值，chebfit返回1D输入序列的系数，但如何获得2D输入序列的系数？
浏览 2提问于2019-07-25得票数 2
1回答
用于回归的ANN模型中的特征选择/提取
machine-learning、deep-learning、regression、feature-extraction、feature-selection
我正在尝试拟合具有15个输入参数的回归的ANN模型。这些参数中的一些是相互关联的，并且这种关系不是线性的。也就是说，其中一个输入参数可以表示为其他参数的非线性函数。但我不清楚这些关系，因为我缺乏领域知识。有没有办法找到这些输入参数之间的关系？
我试着用pandas相关矩阵找出这些关系，但无法得出任何结论，因为它只讨论了两个参数之间的线性相关性。
提前谢谢。
浏览 2提问于2019-07-05得票数 1
1回答
与点积之和的矢量法
numpy
我正在为一个简单的神经网络编写一个简单的线性回归成本函数(Python)。我遇到了以下两种不同的方法，可以用numpy (np)矩阵对m个例子进行误差(代价)求和。
费用职能是：
def compute_cost(X, Y, W):
m = Y.size;
H = h(X,W)
error = H-Y
J = (1/(2*m)) * np.sum(error **2, axis=0) #1 (sum squared error over m examples)
return J
X是输入矩阵。Y是输出矩阵(标签)。W是权重矩阵。
看来这一声明：
J = (1/(2*m)) * np.sum
浏览 0提问于2018-08-14得票数 0
回答已采纳
1回答
如何将预测添加到多项式回归中
python、python-3.x、scikit-learn、regression
是否有可能从库中添加像预测这样的函数？那怎么做呢？
def monomial(a,b):
return lambda x : a * math.pow(x,b)
返回构成所需顺序的多项式的单调式列表。
def polyList(order):
return [monomial(1,i) for i in range(0,order+1)]
返回给定输入的函数之和。
def evaluate(functionList, x):
return sum([f(x) for f in functionList])
返回加权和( w0f0 + w1f1 +.
def weight
浏览 0提问于2019-04-19得票数 1
回答已采纳
2回答
稀疏最小二乘回归
python、scipy、regression、sparse-matrix
我试图拟合线性回归Ax = b，其中A是稀疏矩阵，b是稀疏向量。我尝试过scipy.sparse.linalg.lsqr，但是很明显，b需要是一个numpy (密集)数组。如果我真的跑了
A = [list(range(0,10)) for i in range(0,15)]
A = scipy.sparse.coo_matrix(A)
b = list(range(0,15))
b = scipy.sparse.coo_matrix(b)
scipy.sparse.linalg.lsqr(A,b)
最后，我：
AttributeError:找不到挤压
而
scipy.sparse.l
浏览 6提问于2015-08-08得票数 2
3回答
多项式回归的基本理解问题
scikit-learn、regression、linear-regression、regularization
我对简单的线性回归有一个理解。弄清楚
📷
结果如下所示：
📷
然而，研究多项式回归是一个有一些问题的过程的挑战。我理解这样的想法:拟合曲线“线”可以更精确地跟踪数据。但是，在scikit中看到下面的Python代码--学习：
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
x = 2 - 3 * np.random.normal(0, 1, 20)
y = x - 2 * (x ** 2) + 0.5 * (x ** 3) + np.r
浏览 0提问于2020-05-09得票数 5
2回答
矩阵形式预警中的多因素线性回归
matlab、matrix、linear-regression
我正在MATLAB中以矩阵形式执行多因素线性回归，并遇到以下警告：
警告:矩阵接近单数或严重缩放。结果可能不准确。RCOND = smth.
我怀疑这是因为我进行线性回归的方式，我遵循的标准方法，其中的系数向量是((X'X)^(-1))*(X'Y)。我的矩阵X的格式如下:第一列是所有的1，以便找到截距，在其他列中，我使用x-coordinates的幂(所以是多项式基模型)，所以使用x然后x^2，x^3等(列向量)。我认为出现错误的原因是，在基数较高的情况下，这些值非常小，并以某种方式将它们转换为NaN，从而产生警告。
我正在考虑使用另一种变量类型，但是double有多大
浏览 5提问于2015-11-15得票数 0
回答已采纳
1回答
从梯度下降更新规则获取直觉
machine-learning、linear-regression、gradient-descent
梯度下降更新规则：
将这些值用于此规则：
X= 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 y=4 7 8 4 5 6 7 5 3 4
在使用0.07的学习速率进行两次迭代后，输出的值θ为
-73.396
-5150.803
经过三次迭代后，θ是：
1.9763e+04
1.3833e+06
因此，在第二次迭代之后，θ似乎变大了，这意味着学习速度太大了。
所以我决定：
迭代= 300；α= 0.000007；
theta现在：
0.0038504
0.0713561
这些θ值是否允许我画一条直线，如果是这样的话？我刚刚开始尝试理解梯度下降，所以请指出我的逻
浏览 3提问于2015-07-18得票数 3
回答已采纳
1回答
神经网络训练过程的诊断
optimization、keras、deep-learning、autoencoder、loss-function
我正在为一个回归问题训练一个自动编码器DNN。需要关于如何改进培训过程的建议。
培训样本总数约为10万。我使用Keras来拟合模型，设置validation_split = 0.1。经过训练，我画了损失函数的变化，并得到了以下图片。从这里可以看出，验证损失是不稳定的，平均值非常接近训练损失。
我的问题是:在此基础上，下一步我应该努力改进培训过程吗？
编辑在1/26/2019上详细描述了网络体系结构:它有一个潜在层，由50个节点组成。输入层和输出层分别有1000个节点。隐藏层的激活为ReLU。损失函数为MSE。对于优化器，我在默认参数设置中使用Adadelta。我也试图设置lr=0.5，但得到了
浏览 0提问于2019-01-24得票数 1
1回答
Python Numpy Poisson回归产生错误的数字
python、numpy、regression、least-squares、poisson
我想用泊松回归来模拟足球比赛。我试着根据过去的结果给每支球队的进攻和防守打分。假设我有一组这样的结果：
A v B 2 0
B v A 2 1
A v B 1 1
每支球队的进球数进入一个向量，如下所示：
Y = numpy.array([2,0.001,2,1,1,1]) #0.001 will become clear soon
我正在尝试将主客场的防守评分拟合到一个向量矩阵( B )中，这样Y = exp(X*B)就可以表示比赛结果。
向量B的形式为：
B = [A_home_attack,
A_home_defence,
B_home_attack,
B_home_defenc
浏览 1提问于2015-07-09得票数 1
1回答
重新校准现有的回归模型
python、pandas、regression
我有一个熊猫的数据如下(快照)，我试图重新校准一个回归方程。Loss = (EXP(-1.01 + (-0.08 x mob)) x Price)我想对可用的新数据进行拟合，但不确定如何将新的系数输入到现有的方程中。损失是我的目标变量，暴徒和价格是我的自变量。
例如：New Loss equation = (EXP(b1 + (b2 x mob)) x Price) .请让我知道如何做到这一点？，谢谢
Months RefID Price Loss mob
1/11/2019 100 4.00 3.43 2.00
1/1
浏览 10提问于2022-03-28得票数 0
回答已采纳
1回答
使用属性矩阵和目标矩阵进行TensorFlow线性回归
python、matrix、machine-learning、scikit-learn、tensorflow
我在试着跟踪。
TensorFlow刚出来，我真的在试着理解它。我熟悉惩罚线性回归，如拉索，岭和ElasticNet及其在scikit-learn中的使用。
对于scikit-learn拉索回归，我所需要输入的回归算法是DF_X和M维属性矩阵(pd.DataFrame)，SR_y是一个M维目标向量(pd.Series)。对于我来说，TensorFlow中的TensorFlow结构有点新，我不知道如何将我的输入数据构造成它想要的。
似乎softmax回归是用于分类的。我如何重组我的DF_X SR_y (M属性矩阵)和SR_y (M维目标向量)，输入到 tensorflow 中进行线性回归？
我目
浏览 0提问于2015-11-13得票数 17
回答已采纳
1回答
具有梯度下降的多项式回归: Python
python、machine-learning
为了练习，我决定写一个梯度下降多项式回归的代码
代码：
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from scipy.optimize import approx_fprime as gradient
class polynomial_regression():
def __init__(self,degrees):
self.degree = degrees
self.weights = np.random.randn(degrees+1)
self.tr
浏览 0提问于2020-05-03得票数 5
回答已采纳
1回答
如何将二维曲线拟合到矩阵中
python、numpy、scipy、curve-fitting
我有实数的平方矩阵，我想对它们拟合低次多项式或其他简单函数。下面是一个玩具示例矩阵：
M = [[ 0.63, 2.58, 8.7 , 18.17, 32.97],
[ 3.97, 4.42, 11.9 , 19.88, 34.74],
[ 7.75, 10.68, 14.11, 24.11, 34.99],
[15.75, 10.86, 10.72, 24.99, 42.02],
[16.57, 7.48, 16.91, 42.33, 48.43]]
我想拟合一个函数，这样当我赋予它(i,j)时，它会计算出一个近似为M[i,j]的值。
在sci
浏览 0提问于2018-07-28得票数 2
5回答
最终决策为线性回归的决策树
python、scikit-learn、decision-trees
问:我想实现一个决策树，每片叶子都是线性回归，这样的模型存在吗？
Example案例1:
使用公式生成模型数据：
y = int(x) + x * 1.5
看上去像是：
📷
我想用一个决策树来解决这个问题，最终的决策结果是一个线性公式。类似于：
0 <= x<1 -> y=0+ 1.5 *x
1 <= x<2 -> y=1+ 1.5 *x
2 <= x<3 -> y=2+ 1.5 *x
等。
我想最好用一个决策树来完成。我已经做了一些搜索，我认为来自sklearn.tree的D13可以工作，但是这会导致在一个范围内分配一个常量值，如下所示：
浏览 0提问于2019-12-29得票数 9
回答已采纳
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
相关资讯
热门标签
活动推荐
腾讯云开发者
