linear-regression

5Ciepło

1Odpowiedz

stosowanie lm do wielu zestawów danych

Poniżej znajdują się 4 zestawy danych (właśnie je utworzono losowo w celu zapewnienia odtwarzalnego kodu). Stworzyłem listę tych więc mogę zastosować „LM” do tych wielu zestawów danych na raz. H<-data

r loops linear-regression lm 2015-02-10

---

5Ciepło

1Odpowiedz

sklearn LinearRegression.Predict() numer

Próbuję przewidzieć wielkość połączenia dla call center na podstawie różnych innych czynników. Mam dość czysty zestaw danych, dość mały, ale wystarczający. Potrafię szkolić i testować dane historyczne

python scikit-learn linear-regression predict 2015-03-31

---

5Ciepło

2Odpowiedz

Opis funkcji regresji w programie Matlab

Mam problem ze zrozumieniem, jak działa regres w programie Matlab. Powiedzmy, że mam 2 tablice (X i Y), z których każda ma ten sam rozmiar (powiedzmy, że każdy z nich to 1x10). Z tego, co rozumiem, fu

matlab linear-regression 2013-11-28

---

8Ciepło

2Odpowiedz

Wagi z pakietem plm

Moja ramka danych wygląda jak coś w następujący sposób: unique.groups<- letters[1:5] unique_timez<- 1:20 groups<- rep(unique.groups, each=20) my.times<-rep(unique_timez, 5) play.data<- data.frame

r linear-regression weight panel-data 2015-04-13

---

5Ciepło

1Odpowiedz

Proste przewidywania za pomocą regresji liniowej z pytona

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 1.359350 2012-04-12

python scikit-learn linear-regression 2015-04-14

---

7Ciepło

2Odpowiedz

Wiele regresji liniowej z pythonem

Chciałbym obliczyć wiele regresji liniowej z python. znalazłem ten kod do prostych regresji liniowej import numpy as np from matplotlib.pyplot import * x = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) y = np.array

python numpy linear-regression 2013-07-16

---

40Ciepło

3Odpowiedz

metoda gradientu prostego za pomocą Python i numpy

def gradient(X_norm,y,theta,alpha,m,n,num_it): temp=np.array(np.zeros_like(theta,float)) for i in range(0,num_it): h=np.dot(X_norm,theta) #temp[j]=theta[j]-(alpha/m)*( np.sum((h-

python numpy machine-learning linear-regression gradient-descent 2013-07-22

---

8Ciepło

2Odpowiedz

Czy Apache Spark jest mniej dokładny niż Scikit Learn?

Niedawno próbowałem poznać Apache Spark jako zamiennik Scikit Learn, jednak wydaje mi się, że nawet w prostych przypadkach Scikit jest zbieżny z dokładnym modelem znacznie szybciej niż Spark. Na przyk

apache-spark machine-learning scikit-learn linear-regression 2015-01-21

---

5Ciepło

1Odpowiedz

Zła wydajność spadku gradientu liniowego

Zaimplementowałam prosty przykład regresji liniowej (pojedyncza wariacja na teraz) w C++, aby pomóc mi opanować koncepcje. Jestem prawie pewien, że kluczowy algorytm jest właściwy, ale mój występ jest

c++ algorithm machine-learning artificial-intelligence linear-regression 2015-05-01

---

5Ciepło

1Odpowiedz

Regresja liniowa numpii z regularyzacją

Nie widzę, co jest nie tak z moim kodem dla regresywnej regresji liniowej. Unregularized Mam po prostu to, co jestem pewien, rozsądnie jest poprawna: import numpy as np def get_model(features, label

python numpy machine-learning linear-regression 2014-12-15

---