linear-regression

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勾配降下を伴う線形回帰、平方和オーバーフローの残余

こんにちは、回帰アルゴリズムについて学びたいと思っていましたが、勾配降下を伴う線形回帰を実装し、収束を決定するために残余平方和を使用しようとしました。 繰り返しのある時点では、残余平方和の評価がわかりますが、この問題を解決する方法はわかりません。私は何か間違っている？ import math import numpy as num def get_regression_predictions

python-3.x machine-learning linear-regression gradient-descent 2017-10-01

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加重サンプル（sklearn）を使用した弾性ネット回帰またはラスソ回帰

Scikit-learnは、線形、ロジスティックおよびリッジ回帰（他の中のもの）にサンプルウェイトを提供しますが、弾性ネットまたはラッソ回帰は提供しません。サンプルウェイトとは、フィットする入力の各要素（および対応する出力）がさまざまな重要性を持ち、その重みに比例した推定係数に影響を与える必要があることを意味します。 私のサンプルウェイトを組み込むためにElasticNet.fit（）に渡す前にデ

python scikit-learn regression linear-regression 2017-10-03

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rスクリプトを何度も正常に実行した後に "lm.fit 0（非NA）ケースのエラー"が表示される

ここはパズルです。私は大きなデータセットの線形モデルを計算し、 "geom_text_repel"を使って方程式をグラフに貼り付けます。 私は私のスクリプトに成功し、何度も走ったが、突然、次のエラーを得て開始しました： lm.fitでのエラー（X、Y、オフセット=オフセット、singular.ok = singular.ok .. 。 ：0（非NA）の場合 これは私が何も変更しなかったために悔やん

r ggplot2 linear-regression na 2017-10-07

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graphlab線形回帰が数値オーバーフローエラーのために終了しました

graphlabを使用して線形回帰モデルを作成しようとしています。私は200サンプルと1つのプレディクタを持っています。唯一の1つの特徴があり、何のinfファイルが存在しないので、私の場合には適用されません model_all = graphlab.linear_regression.create(data2.tail(200), target='output', features=['input

python machine-learning linear-regression graphlab 2017-10-11

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サンプルを探す重み付き線形回帰を行う方法

私はデータの重み付き線形回帰を計算するためにMathNetを使用しようとしています。 ドキュメントはhereです。 私はa x + b = yが（x、y、w）のリストに最も適合するようにしようとしています。wは各ポイントの重みです。その結果、 var r = WeightedRegression.Weighted( weightedPoints.Select(p=>new Tuple

c# linear-regression mathnet 2017-10-13

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ケラスを使って線形回帰を実行すると、損失が発生します

私はkerasの初心者です。私が線形回帰を実行しているとき、私は多くのことに悩まされています。私は以下のソースコードを入力しました： from keras.layers import Dense,Activation from keras.models import Sequential import numpy as np model = Sequential() model.add(D

keras linear-regression 2017-10-15

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PythonでXc = yを解決するためのさまざまな方法が、なぜそうしてはいけないときに異なる解決策を与えるのですか？

私は正方形の線形システムXc=yを解決しようとしていました。これを解決するために、私が知っている方法がある：それは私の知る限り、これらのドン」を言うことができるように思わ擬似逆 を使用してガウスの消去 を使用して逆c=<X^-1,y> を使用して 私は地面の真実と思ったものにマッチする。 まず、周波数30の余弦に次数30の多項式を当てはめることによって、真理値パラメータを生成します。だから私はy_

python numpy linear-algebra linear-regression polynomial-math 2017-10-21

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多変量線形回帰はどのようにして線形になりますか？

私の限られた知識として、線形関数はそれを定義する2つの変数xとyしか持たない。 しかし、 h(x)=(theta transpose vector)*(x vector) where theta transpose vector = (n+1)x1 vector of parameters x vector = input variables x0, x1, x2 ....., xn

math machine-learning linear-regression 2017-10-21

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集計関数内で回帰を実行できますか？

例 FP <- data.frame(A = 1:9, B = 11:19, C = 21:29, D = 31:39 ..... N = 145:153, Date: Jan 1 to Jan 9) （私は上記の構文が間違っている知っている。ただ、ご理解のために） の列のn個のようにありますが、私がする必要がある14と追加の日付列 を言いますB、C、D、E ... N（従属変数）のA（独立変

r aggregate-functions linear-regression lm 2017-10-24

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プロットパッケージで複数の平行平面を3Dプロットに追加する（datacampエクササイズ）

3Dプロットで2つの平行平面をプロットパッケージで視覚化しようとしています（Datacampにアクセスできる人はこの練習です：https://campus.datacamp.com/courses/multiple-and-logistic-regression/multiple-regression?ex=9） このグラフの作成時点では、カテゴリ変数に一致するプレーンに合わせて行列を作成する必要

matrix data-visualization plotly linear-regression 2017-11-01

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