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如何以符号形式编写gpr模型的预期预测值的方程式
我正在尝试以<strong>符号</strong>形式获得fitgpr的预测功能。 我的模型类型是线性基础,精确的FitMet -
统计创建非线性方程的上限和下限斜率
因此,我正在处理一些数据,我注意到最合适的趋势线是多项式函数,而不是线性方程。我发现了一个 -
我总是获得相同的val_loss和损失值
我想预测下雨的数量,但我没有提高<em> val_loss </em>和<em> loss </em>的值。 我试图更改优化器,学习 -
如何(非线性)在python中拟合此数据?
我已尝试使用以下代码使我的数据适合Biot-Savart法则: <pre><code>_fit</code></pre> 我在data.csv中的数据 -
如何将多项式回归线拟合到数据
<pre><code>#plotting values x_max = np.max(X) + 100 x_min = np.min(X) - 100#calculating line values of x and y x = np.linspace(x_min, x_max -
如何绘制回归线?
<pre><code>import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import math import csv import seaborn as sns import nump -
Pytorch中的支持向量回归
我想通过提供一个图像作为输入来预测CNN模型的连续值作为输出: 下面是代码 <pre><code>class MultiLabelN -
通过使用自动编码器模型给出另外两个特征(Fd,Fe)来预测三个特征(Fa,Fb,Fc)
我使用具有五个功能标签<code>(Fa, Fb, Fc, Fd, Fe)</code>的数据集训练了一个深度自动编码器模型。我想通过 -
Python多项式回归绘图错误吗?
<blockquote> Blockquote </blockquote> 是python的新手,它尝试对某些数据完成三阶多项式回归。当我使 -
R中的非线性混合模型中的多个解释变量
我想用多个解释变量在R中构造一个非线性混合模型。我想在等式后使用一条曲线: y〜a + br ^ x + c -
使用回归模型预测值
我目前正在使用2个单独的CSV数据集。我已经使用了名为PRICEtable4.1的第一个数据集来可视化x值(GBA)和y -
Heckman样本选择rho和sigman错误项均为NA解释
我目前正在R中运行Heckman样本选择模型(带有sampleSelection包)。我的因变量是某一年中发展援助捐赠的数 -
线性回归和非线性回归有什么区别?
在机器学习中,我了解线性回归假设方程中的参数或权重应为线性。例如:<br/> <blockquote> Y = W -
为什么在特征缩放中不能同时对依赖矩阵和独立矩阵使用单个对象?
<pre><code>sc_X = StandardScaler() sc_Y = StandardScaler() X = sc_X.fit_transform(X) Y = sc_Y.fit_transform(Y) </code></pre> 为什么 -
当我使用scipy.optimize时,如何处理“起始点上的残基不是有限的”?
我是python的新手,我想使用scipy.optimize执行非线性回归。 我遵循了scipy文档的介绍,这是我的代码 -
多元线性回归成本过高
我正在使用<a href="https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/autos/" rel="nofollow noreferrer">this</a>链接<code>i -
符合Python中的函数参数约束
我有一些数据<code>{x_i,y_i}</code>,我想拟合模型函数<code>y=f(x,a,b,c)</code>,以找到参数<code>(a,b,c)</code>的最 -
为什么在R中使用plinear算法进行非线性回归会出错?
我有一个包含X和Y值的2元素列表,我想对R进行非线性回归。 <pre><code>NP delta_f_norm 3.125E-08 1.305366836 -
如何使用python中的keras将完全前馈神经网络的输出反馈到网络的输入层?
有人知道如何用python中的keras(具有多个延迟的输出值)将完全前馈神经网络的输出反馈到网络的输入层 -
高斯进度回归用例
在阅读论文“在未知工作空间中基于触觉的主动对象识别和目标对象搜索”时,我有些无法理解: <p -
如何基于R包Growthrates的非线性回归在ggplot中再现图?
我正在使用Growthrates软件包为我的数据生成增长率曲线的参数估计。我进行了回归并查看了生成的图,我 -
多元系统中的非线性回归
这是神经网络中一个输入要素和一个目标值之间的散点图: <a href="https://i.stack.imgur.com/I5Ge3.jpg" rel -
使用多项式回归时如何解释从LinearRegression()。coef_返回的系数
我有一个训练数据集<code>x_train</code>,具有6个特征/变量和目标<code>y_train</code>。这些存储在<code>pandas</cod -
聚类方法推荐
我尝试使用K-means聚类方法基于以下数据集创建图。我试图证明的一点是,<code>Uploads</code>和<code>Subscribes< -
R中自定义函数的更好拟合
我已经在数据中拟合了非线性曲线。我使用的代码是: <pre><code>ggplot(data, aes(x, y)) + geom_point() + st -
如何为非线性模型计算调整后的R2分数
如本<a href="https://stackoverflow.com/questions/51038820/how-to-calculated-the-adjusted-r2-value-using-scikit">post</a>中所述,可 -
Scipy Optimize曲线拟合有效,但Scipy Optimize Minimize无效
我的回归代码遇到一种奇怪的情况。首先,让我展示一下我的模型(指数和) <pre><code>$ f(t, \vec{p}) = -
如何找到适合R上一系列点的曲线?
我需要找出适应某种疾病每天被污染的功率曲线方程,以便做出预测,数据如下: <pre><code>Day Cont -
Tobit的标准误差达到无穷大
我正在处理一些数据,这些数据仅限于有两个或多个孩子的未婚妇女,以了解税收政策是否会影响其年 -
决定在机器学习回归中为非线性数据选择哪个多项式
我不是ML方面的专家,最近我开始逐一实现ML算法。在成功实现逻辑回归之后,我陷入了一个问题:如何