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单线预测与线性回归
实现如下的线性回归： from sklearn.linear_model import LinearRegression x = [1,2,3,4,5,6,7] y = [1,2,1,3,2.5,2,5] # Create linear regression object regr = LinearRegression() # Train the model using the traini... -
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R：构造相关变量
我有一个给定分布的变量（在我下面的例子中是normale） . set.seed(32) var1 = rnorm(100,mean=0,sd=1) 我想创建一个与var1相关的变量（var2），其线性相关系数（粗略或精确）等于“Corr” . var1和var2之间的回归斜率应该（粗略或精确）等于1 . Corr = 0.3 How can I achieve this ? 我想做... -
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最大化2点与pyomo ^之间的距离
我想最大化pyomo中2点之间的距离 . 我只知道其中一点： model.paramNum=RangeSet(0,2) model.x=Var(model.paramNum,within=Integers) def obj_rules(model): distance=sqrt(sum(GetElement(realPoint[i])-1*model.x[i] for ... -
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如何用约束求解这个线性方程？
我有a1，a2，a3，b1，b2，b3作为已知值，所以我可以列出如下的两个方程式 . 但是，这还不足以让H解决 . 所以，还有额外的约束|| H || = 1 . matrix H = [x y z]^T [a1, a2, a3] H = 0 [b1, b2, b3] H = 0 我想问一下如何解决这个问题？ -
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使用Android Nexus 5测量线性加速度
我目前正在尝试开发一款可以使用Android Nexus 5测量线性加速度的应用 . 最终目标是制作一款可以测量车内精确减速度的应用 . 我有一个来自AutoTest的专业设备，我可以从我的应用程序中验证我的数据 . 我迄今为止尝试过的所有应用程序都没有使用Google Marked，根本无法正常工作，数据并非接近实际结果 . 我在网上看了很多文章，发现http://www.kircherelec... -
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Python指数/线性曲线拟合
这个问题不是关于编程而是关于数学，但我想要一些意见 . 我正在尝试模拟this curve的指数衰减行为，但正如您所看到的，在较低值处存在一定程度的波动/噪声 . 我怎样才能消除/抑制这种噪音，使我的 Health 不依赖于它？ 我使用此曲线的日志，因此我使用线性回归来进行拟合 . 我使用了最小二乘法，但直线的斜率变化很大（约20％），具体取决于我选择的时间间隔 . 我听说过其他两种可能有用的方法... -
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使用贝叶斯多元回归来预测5个变量
我有一个数据集，有大约350个数据点，我试图使用两个预测变量来尝试预测5个百分比变量（5加起来为100） . 我正在寻找一种方法来做到这一点，大多数人都把我推向贝叶斯多元回归，但我想在深入研究之前得到更多的建议 . 你认为这是一个接近它的好方法吗？如果是这样在R中有办法做到这一点？我一直在寻找并且未能找到关于这个主题的很多内容 . 谢谢！ -
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如何在Matlab中求解微分方程组
对于家庭作业，我的教授要求我们使用matlab解决微分方程组 . 使用mathworks网站，我做到了 syms f(t) g(t) h(t) [f(t), g(t), h(t)] = dsolve(diff(f) == .25*g*h,... diff(g) == -2/3*f*h,... diff(h) == .5*f*g, f(0) == 1, g(0) == -2, h(0) == 3) ... -
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求解非方阵中的线性方程组
我有一个线性方程组，它构成了我需要解决的 NxM 矩阵（即非方形） - 或者至少试图解决以表明系统没有解决方案 . （更可能的是，没有解决方案） 据我所知，如果我的矩阵不是正方形（过度或不足），那么就找不到 exact solution - 我是否正确地想到这一点？有没有办法将我的矩阵转换为方形矩阵以计算确定性，应用高斯消元法，克莱默规则等？ 值得一提的是，我的未知数的系数可能为零，因此在某... -
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线性回归得分低（sklearn）
我正在尝试为以下功能训练LR模型（X_train）（50k示例）： day month year Rank CountryId 9 1 2013 1 18 10 1 2013 1 18 29 4 2009 1 6 7 6 2006 1 6 ... -
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如何生成多点线性插值？
我有一个线性插值方法 . 这是在已知（x1，y1）（x2，y2）和x0时计算插值 . 它是计算y0值 . 但是当多点知道时我需要这样做 . 我不是在谈论双线性或三线性插值 . -
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R中的组的线性插值
假设以下数据： Date V1 V2 1 1996-01-04 0.04383562 days 0.1203920 2 1996-01-04 0.12054795 days 0.1094760 .............. 3 1996-02-01 0.04383562 days 0.1081815 4 1996-02-01 0.12054795 days ... -
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Libsvm回归：线性与RBF内核
我正在尝试使用Libsvm来解决回归问题 . 我在训练（170个实例）和测试集（20个实例）中划分了我的数据集 . 我试图运行SVM回归类型（epsilon-SVR和nu-SVR） . 在这两种情况下，当我使用线性内核时，我获得了测试集的不同预测值 . 但是如果我使用RBF内核，那么我会为测试集的每个实例获得完全相同的值，而且两种SVR类型都会发生这种情况 . 有人可以解释为什么RBF内核的使用只... -
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预测：ARIMA与简单线性回归（使用R）
This is the code I'm using to forecast ARIMA model: plot(forecast(fit_past_data, xreg=mat_All_data), ylim=c(0,2000), xlim=c(0,365), xaxt='n') par(new=T) lines(fitted(fit_past_data),col="red&quo... -
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SVM - 对于什么情况，非线性分类比线性分类更好？
SVM（支持向量机） . 我需要在Python中对含有氨基酸的给定蛋白质（三维扫描）进行分类 - 每个AA属于20个可能的AA组 . 当（在哪种情况下）非线性分类比线性分类更好 - 一般来说，特别是在描述我的情况？ 是SVM - 通常是一个很好的工具，可以归类为"so many"（又称20个）组？ 我在维基百科中阅读了以下术语，并且仍然没有强烈地理解两者中的每一个...