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Matlab中具有线性等式约束的二次规划
我必须在一些线性约束下识别ARX，这意味着我有一个带线性等式约束问题的二次规划 . 一种方法是在红色框中使用以下等式 . 在这种情况下可能的缺点是矩阵求逆的计算（有时Matlab给我警告：矩阵接近单数或严重缩放） 另一种方法是在Matlab中使用命令：quadprog（） 另一种方法是在Matlab中使用命令：lsqlin（） 这三种方法中哪一种最好？ 哪个数字最强大？ -
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R中的自定义调整网格插入包
我有一个线性模型，其加权因子可以对最近的观察进行加权 . 权重使用我想使用调整网格优化的调整参数 . 一个简单的例子如下： require(data.table) require(caret) SMOOTHING_PARAMETER <- 0.2 dt <- data.table(y = rnorm(10), x = rnorm(10)) model... -
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R - 具有大量虚拟变量的模型
如果我在数据集中有一个包含多个变量的列，我将如何创建这些虚拟变量 . 示例：假设我有一个名为color的列：红色，绿色，黄色，蓝色，粉红色和灰色作为汽车颜色的选项 . 将这些变量转化为因子的最佳方法是什么 . 没有手工创建一堆虚拟变量？ 编辑：所以我做了Greg推荐的，这就是我所拥有的 . 我想知道NA输出，但不确定它为什么存在 . > data$Trim<-factor(data$T... -
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多项式回归的正规方程和梯度下降之间有什么区别
我是机器学习的新手，愿意学习和使用机器学习 . 只是在与梯度下降相比时，我仍然无法理解在某些场合使用正规方程的好处 . 我在Coursera上使用了Andrew Ng的课程，但这个符号确实让我很难理解 . 我想更多地了解多项式回归的成本函数 J(ō) 的推导以及他使用向量转置的原因 x(i) -
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线性回归中的梯度下降
我试图在java中实现线性回归 . 我的假设是theta0 theta1 * x [i] . 我试图找出theta0和theta1的值，以便成本函数最小 . 我使用渐变下降来找出 Value - 在里面 while(repeat until convergence) { calculate theta0 and theta1 simultaneously. } 什么是重复直到收敛？我知道... -
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线性回归差梯度下降性能
我在C中实现了一个简单的线性回归（单个变量）示例，以帮助我理解这些概念 . 我很确定关键算法是正确的，但我的表现非常糟糕 . 这是实际执行梯度下降的方法： void LinearRegression::BatchGradientDescent(std::vector<std::pair<int,int>> & data,float& theta1,float... -
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神经网络与线性回归的梯度下降反向传播
我正在尝试理解“Back Propagation”，因为它在使用Gradient Descent优化的神经网络中使用 . 阅读文献似乎做了一些事情 . 使用随机权重开始并获取错误值 使用这些权重对损失函数执行梯度下降以获得新的权重 . 使用这些新权重更新权重，直到损失函数最小化 . 上面的步骤似乎是解决线性模型的精确过程（例如回归）？ Andrew Ng关于机器学习Coursera... -
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多元线性回归 - R中的梯度下降
我正在学习机器学习 . 所以我用在网上找到的数据做了一些简单的练习 . 现在我尝试通过R中的梯度下降来实现线性回归 . 当我运行它时，我意识到它没有收敛，我的成本无限高 . 虽然我怀疑它是在我计算渐变的部分的某个地方，但我无法找到问题 . 所以让我们开始展示我的数据 . 数据集：dataset_multipleRegression.csv 我的数据集包含4列： ROLL ~ UNEM, HGR... -
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线性回归的梯度下降不收敛
我已经在JavaScript中使用梯度下降算法实现了一个非常简单的线性回归，但在咨询了多个来源并尝试了几个方面后，我无法将其收敛 . 数据是绝对线性的，它只是数字0到30作为输入，x * 3作为正确的输出要学习 . 这是梯度下降背后的逻辑： train(input, output) { const predictedOutput = this.predict(input); const d... -
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Tensorflow：使用CSV数据的简单线性回归
我是张量流的极端初学者，我的任务是使用我的csv数据进行简单的线性回归，该数据包含2列，高度和充电状态（SoC），其中两个值都是浮点数 . 在CSV文件中，Height是第一个col，而SoC是第二个col . 使用高度我想预测SoC 我完全迷失了我必须在代码的“适合所有训练数据”部分中添加的内容 . 我看过其他线性回归模型，它们的代码令人难以置信，例如： with tf.Session() as... -
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矩阵形式警告的多因素线性回归
我在MATLAB中以矩阵形式执行多因素线性回归，我遇到了以下警告： 警告：矩阵接近单一或严重缩放 . 结果可能不准确 . RCOND = smth . 我怀疑是因为我执行线性回归的方式，我遵循标准方法，其中系数向量是 ((X'X)^(-1))*(X'Y) . 我的矩阵 X 具有以下格式：第一列只是 1 所以可以找到截距，在其他列中我使用 x -coordinates的幂（所以多项式基础模... -
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预测y后要做什么？
我已经预处理了数据集，并检查了自变量的可能的多重共线性 . 数据集有6列31行，我用它生成1/3作为X_test和y_test，剩下的是X_train和y_train . 我使用sklearn.linear_model LinearRegression函数将X_train和y_train拟合到回归量，并使用X_test的预测函数给出了y的预测值 . # Importing the librarie... -
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Sklearn - 线性回归
我想使用Sklearn运行线性回归分析，以下是我的代码 . 我得到一个错误，上面写着“预期的2D数组，而不是一维数组” from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ... -
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sklearn大数据的线性回归
sklearn.LinearRegression 支持在线/增量学习吗？ 我有100组数据，我试图完全实现它们 . 对于每个组，有超过10000个实例和~10个特征，因此如果我构造一个巨大的矩阵（10 ^ 6乘10），它将导致sklearn的内存错误 . 如果我每次都可以使用新组的批量样本更新回归量，那将是很好的 . 我发现this post相关，但是接受的解决方案适用于使用单个新数据（仅一个实例... -
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使用分类变量使用sklearn进行线性回归
我试图使用sk-learn在Python中运行常规的线性回归，但是我有一些我不确切知道如何处理的分类数据，特别是因为我使用pandas read.csv() 导入数据并且我从之前的经验和读到Pandas和sk-learn相处得不好（还） . 我的数据如下所示： Salary AtBat Hits League EastDivision 475 315 81 ... -
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2d散射的sklearn线性回归
我在元组形式的二维散点上执行sklearn线性回归时遇到问题 . 我从csv文件的文本生成我的数据，即使用 np.genfromtxt 这是我的代码的一个完全可操作的部分： 导入模块： import numpy as np import scipy import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from pylab import ... -
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使用sklearn的线性回归进行预测
data2 = pd.DataFrame(data1['kwh']) data2 kwh date 2012-04-12 14:56:50 1.256400 2012-04-12 15:11:55 1.430750 2012-04-12 15:27:01 1.369910 2012-04-12 15:42:06 ... -
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线性回归预测的sklearn方差
我试图使用scikit中的LinearRegression来拟合线性模型 . 从预测函数，我得到一个点估计预测，但我需要一个可能值的分布，可能是预测的点值是高斯的平均值 . 我想知道是否有办法从任何scikit模型中获得这样的分布 . 我检查了方差分数，但无法找出将其映射到方差的方法 . 请帮忙 . -
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查找python中线性回归的均方误差（使用scikit learn）
我试图在python中进行简单的线性回归，x变量是项目描述的字数，y值是以天为单位的资金速度 . 我有点困惑，因为测试的均方根误差（RMSE）为13.77，训练数据为13.88 . 首先，RMSE不应介于0和1之间？第二，测试数据的RMSE不应高于训练数据吗？所以我猜，我做错了但不确定错误在哪里 . 另外，我需要知道回归的权重系数，但遗憾的是不知道如何打印它，因为它隐藏在sklearn方法中 . ... -
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Python中的约束线性回归
我有一个形式的classic linear回归问题： y = X b 其中 y 是响应向量 X 是输入变量的矩阵， b 是我正在搜索的拟合参数的向量 . Python提供 b = numpy.linalg.lstsq( X , y ) 来解决此形式的问题 . 但是，当我使用它时，我倾向于为 b 的组件获得极大或极小的值 . 我想执行相同的拟合，但将 b 的值限制在0到255之间 . 看起来 sci... -
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使用Tensorflow的多变量线性回归
我正在尝试使用tensorflow实现多变量线性回归 . 我有一个200行和3列（功能）的csv文件，最后一列作为输出 . 像这样： 我写了以下代码： from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import csv... -
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ValueError：无法为Tensor 'Placeholder:0'提供shape（2，）的值，其形状为'(1, 2)'
我是tensorflow的新手，并试图创建一个线性回归模型 . 我的代码是 import numpy as np import tensorflow as tf bias = np.ones((50, 1)) trainX = np.arange(0, 10, 0.2).reshape(50, 1) trainY = (3 * trainX + np.random.rand(trainX.sha... -
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R：如何将从相关百分位引导导出的95％CI添加到ggplot scatterplot？
我可以使用 geom_smooth 轻松地在 ggplot2 scatterplot 中为相关数据绘制回归线置信区间 . 但是我不知道如何使用引导程序的结果来可视化引导置信区间 . 考虑以下： library(bootES) # Library for easy bootstrapping set.seed(5); x <- sample(50) set.seed(6); y <... -
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Pytorch线性回归神经网络
在Pytorch中创建线性回归中性网络的步骤是什么？我的数据是30X40图像 . -
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可变重量计算
我正在寻找基于结果为某些变量赋予权重的算法 . 您有一个响应变量Y，假设客户生成的销售额和一些与每个客户相关的解释变量 . 我想将值/权重归因于每个变量 . 我开始拟合线性回归算法，但R平方并不那么有吸引力 . 有没有关于其他一些模型做同样事情但可能更精确的建议？ 例如，对于Linear regression，beta值是我正在寻找的权重 . -
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SageMaker线性学习者的结果不准确吗？
我从AWS（SageMaker）线性学习者得到的结果有问题 . 也就是说，我试图复制我从R，SAS或Knime获得的结果（使用线性回归）但不幸的是，我从线性学习者获得的结果与提到的其他3种计算方法不同 . 我尝试了不同的超参数和配置，但即使在满足关系的综合生成数据的非常简单的情况下，我也得到了不精确的回归结果 Y = X1 2 * X2 3 在这种情况下，确切的回归系数等于1,2和截距3.与提到的... -
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线性回归和R中的分组
我想使用 lm() 函数在R中进行线性回归 . 我的数据是一年一度的时间序列，一年（22年），另一个州（50个州） . 我想为每个状态拟合一个回归，以便最后我有一个lm响应的向量 . 我可以想象为每个状态做循环然后在循环内进行回归并将每个回归的结果添加到向量 . 然而，这似乎并不像R一样 . 在SAS中我会做一个'by'语句，在SQL中我会做一个'group by' . R的做法是什么？ -
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R：如何一次为多个返回数据滚动回归？在一个数据框中使用因变量而在另一个数据框中使用回归量？
大家好我想问一下，有没有办法一次性多次返回滚动窗口回归，一个数据框中的因变量和另一个数据框中的回归量？我试图结合rollapply和sapply功能来做到这一点 . 到目前为止，我似乎无法使其工作 . 对于金融背景：我想要做的是计算Fama-Macbeth回归的回归量 . 使用滚动窗口向前滚动1个月以更新回归量 . 与最初的1973年Fama-macbeth不同，估计期延长了4年 . 我附上了下面... -
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使用Pearson相关和python线性回归进行简单预测
我有这样的数据集 Value Month Year 103.4 April 2006 270.6 August 2006 51.9 December 2006 156.9 February 2006 126.9 January 2006 96.8 July ... -
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java.lang.IllegalArgumentException：使用SparkML不存在字段“label”
我使用Spark和Scala进行时间序列分析 . 我有一个从Cassandra数据库中获取的数据集，如下所示： scala> train.printSchema root |-- timestamp: timestamp (nullable = true) |-- vx: double (nullable = true) |-- speed: double (nullable = tr...