最近，我发现了一篇文章“使MODELICA模型可用于Python控制系统库中的分析”，解释了如何结合使用JModelica和CasADi来获得PYTHON中的线性化模型。我的最终目标是在Modelica中对(非线性)系统进行建模。我需要这个模型的符号表示来执行线性化。然后使用线性化模型在Python中设计控制器。
有人有什么建议吗？
浏览 0提问于2018-05-09得票数 3
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有没有人知道python中有没有训练对数线性模型的包？我有一个包含2000个变量和1000条记录的数据集。我希望使用对数线性模型来估计频率。
浏览 5提问于2013-04-26得票数 3
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我的线性模型有一个拼凑的方程式"Y ~ np.log(X)“
如何使用statsmodels.anova库在python中求出上述线性回归方程的方差分析，进而求出模型的F统计量
浏览 1提问于2018-06-27得票数 1
我通常使用Python进行编程，并调用Cplex来求解优化模型。现在，我有一个非线性模型，我不想将其线性化。所以我不能使用CPLEX来解决它(我认为模型也是凹的)。我需要调用Baron来求解这个模型，并将结果传输到另一个可以由Cplex解决的模型中。我已经使用了带有Matlab接口的Barron。但是我找不到任何关于如何在Python中调用Baron的信息。
浏览 0提问于2018-01-23得票数 1
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是否可以使用XGBoost回归器进行非线性回归？( a)是否有可能像在CNN中那样进行多项式回归，其中XGBoost通过生成n个多项式函数来逼近数据？
浏览 0提问于2021-12-04得票数 5
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在python中是否有任何线性优化模型的实现，它允许显式定义我的变量的类型。例如，我希望我的变量仅为整数。当在R中使用lpSolve时，我可以定义如下：但我需要在python中建立线性优化模型。
浏览 3提问于2016-06-08得票数 2
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这是Excel
我所做的只是在Excel中添加一条线性趋势线，然后找到函数和R平方值。我用numpy polyfit和Statsmodel在Python中尝试了同样的方法。统计模型图是非常不相关的。然而，统计模型的线性拟合值和R-平方与Excel完全相同。
浏览 2提问于2018-03-22得票数 0
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我正试图将R代码转换为Python，但在复制R{stats}函数时遇到了麻烦，该函数包含“权重”，允许在拟合过程中使用权重。
我的最终目标是使用状态模型库在Python中简单地运行一个加权线性回归。是否有可能在Statsmodels中向GLM模型添加权重，或者是否有更好的方法在python中运行加权线性回归？
浏览 6提问于2016-11-30得票数 1
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我正在尝试使用Python对下面的整数编程模型建模我编写了以下代码： knapsolve(item) con1 = sum(xs[(i + j*item.bins)
浏览 1提问于2016-04-08得票数 3
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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：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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Python线性规划
、、、
,b,c]是要最大化的未知数，而A可能是这样的谁能告诉我如何用PuLP或其他一些Python线性编程包以最大化问题的形式来表示这个问题？
浏览 0提问于2016-06-08得票数 0
1回答
此外，在评估模型之前，我将检查用于训练的10列与我试图预测的其他1列之间的pearson相关性。相关性不好，但当我评价模型时，R^2评分接近0.98。
我怎样才能确保这个分数是自信的呢？
浏览 0提问于2016-02-11得票数 1
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二阶摆模型的NMPC优化
、、、
我正在研究非线性模型预测控制的实现。现在，我采用此成本函数，并使用fmincon对其进行优化，以便使用MPC代码生成应用于模型的输入序列。我的MPC代码的一个代码片段。end) UUsam(end)];
**simOut=sim('NonlinearPendulum','StopT
浏览 2提问于2015-03-30得票数 3
在模型树中:每个叶的值是一个线性函数，它使用特征的子集，通过对在训练期间到达该叶的实例执行线性回归来确定。是科学工具中的tree.DecisionTreeRegressor -学习回归树还是模型树
浏览 11提问于2014-06-01得票数 2
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所以我不得不用python创建一个线性回归，但是这个数据集有800多列。有没有办法查看哪些列对线性回归模型的贡献最大？谢谢。
浏览 0提问于2021-03-05得票数 0
在python或R中构建线性回归模型时，我只使用fit方法。这种方法不要求初始化学习速度，或起点，而这是在梯度下降需要(据我所知)。那么，如果假设模型是用梯度下降来优化的，那么当使用拟合方法时，这些参数是如何被线性模型所选择的呢？
或者，如果模型没有使用梯度下降(或它的任何类型)，那么它使用哪种算法(以及如何优化)？
浏览 6提问于2017-12-03得票数 0
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我正在寻找不那么知名的回归模型，如果可能的话，寻找一个实现它的python库。广义线性模型，线性，拉索，岭.基于决策树的模型:购物车，随机森林，梯度提升决策树(xgb，lightgbm，catboost)Knn回归是否有较少人知道的回归算法？我正在寻找替代模式，以增加我的箭袋。
浏览 0提问于2020-07-23得票数 1
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在AWS机器学习中，只有两种内建的预测/分类模型.Logistic回归和线性回归。在AWS ML的当前版本中，是否有可能：在AWS开发者指南的最新版本中，我找不到那些问题的答案，这是不可能的。
浏览 12提问于2016-12-12得票数 2
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