我有一组数据,其中经度和纬度是自变量,温度是因变量.我希望能够执行外推以获取超出经纬度范围的温度值.我认为做到这一点的最佳方法是执行多元回归.我知道sklearn具有从linear_model库执行线性多元回归的功能.from sklearn import linear_model regr = linear_model.LinearRegression()

如果我想对每个样本进行不同的加权,我该如何在sklearn中进行分类或回归？有没有办法使用自定义丢失功能？如果是这样,那个损失函数一般是什么样的？有没有更简单的方法？最佳答案要称量单个样本,请将sample_weight数组提供给估算器的拟合方法.这应该是长度为n_samples的1-d数组(即在大多数任务中与y相同的维度)：estimator.fit(X,

我正在尝试使用Python和Pandas执行Difference in Differences(使用面板数据和固定效果)分析.我没有经济学背景,我只是想过滤数据并运行我被告知的方法.但是,据我所知,我明白基本的diff-in-diffs模型如下所示：即,我正在处理一个多变量模型.下面是R中的一个简单示例：https://thetarzan.wordpress

我不是科学家,所以请假设我不知道有经验的程序员的行话,或者科学绘图技术的复杂性. Python是我所知道的唯一语言(初学者,也许是中级).任务：将多元回归的结果(z = f(x,y))绘制为3D图形上的二维平面(例如,我可以使用OSX的图形工具,或者在此使用R实现Plot Regression Surface).经过一周搜索Stackoverflow并阅读m

我有大约3000个文本文档,这些文档与文档“有趣”的持续时间有关.因此,假设文档1包含300行文本和内容,这导致持续时间为5.5天,而另一个包含40行文本的文档导致6.7天的持续时间为“有趣”,依此类推.现在的任务是根据文本内容预测感兴趣的持续时间(这是一个连续的值).我有两个想法来解决这个问题：>使用http://radimrehurek.com/g

问题描述： 一直7个样本点（x，y）；散点图如下；现采用函数拟合已找到一个函数f(x);使其跟好的估计真实的x和y的函数关系。 从直观分析可以得出，因变量x和果变量y不成线性关系，故采用非线性函数来h(x)来拟合；有图像观察和经验，现在用最高次为5次（4次或者其他次幂也可以）的多项式作为拟合函数h(x)的结构框架。 非线性回归的线性化： 由上述拟合函数可以看出，我们有x0，x1，x2……x5 （x

本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 “机器学习方法“系列，我本着开放与共享（open and share）的精神撰写，目的是让更多的人了解机器学习的概念，理解其原理，学会应用。希望与志同道合的朋友一起交流，我刚刚设立了了一个技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入，在交流中拉通——算法与技术，让理论研究与实际应用深度融合；也希望能

Gitbook整理地址：https://yoferzhang.gitbooks.io/machinelearningstudy/content/20170326ML02Regression.html 为什么要先进行案例研究？ 没有比较好的数学基础，直接接触深度学习会非常抽象，所以这里我们先通过一个预测 Pokemon Go 的 Combat Power (CP) 值的案例，打开深度学习的大门。 R

模型正则化(减小自由度)是减少过拟合的方法之一。 对多项式模型来说，正则化可以通过减少阶数来实现。 对线性模型来说，正则化往往通过约束模型的权重来实现。 1. Ridge Regression 岭回归, 又名 Tikhonov regularization 岭回归是线性回归的正则化版本，即在原来的线性回归的 cost function 中添加正则项（regularization term）: α∑

我试图有效地实现块引导技术来获得回归系数的分布.主要内容如下： 我有一个面板数据集,说公司和年份是指标.对于引导的每次迭代,我希望用替换的n个主题进行抽样.从这个样本中,我需要构建一个新的数据帧,它是每个抽样主体的所有观察值的rbind()堆栈.使用这个新的数据框架,我可以运行回归并拉出系数.重复一次迭代,比如说100. >每个公司都有可能被多次选择,所以我需要在每个迭代的数据集中多次包含它的数据

我试图在 Python中运行一个线性回归,我已经在R中完成了为了找到具有0个系数的变量.我遇到的问题是R中的线性回归返回NAs对于低方差的列,而scikit学习回归返回系数.在R代码中,我发现并保存这些变量,通过将NAs作为输出的线性回归保存变量,但我似乎无法想像出一种在python中模拟这种行为的方式.我正在使用的代码可以在下面找到. R代码： a <- c(23, 45, 546, 42, 6

我在Jenkins CI服务器上运行单元测试和Selenium测试.众所周知,测试需要很长时间才能在大型项目中运行. 有没有Java的工具/框架,它只能触发各自的源代码发生变化的测试？这是因为不是每次提交SCM都会影响源代码的所有区域… 我正在使用Cobertura进行代码覆盖和Surefire进行报告. 编辑：我发现Atlassian三叶草,但我正在寻找一个免费的解决方案. I am runni