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如何使用pytorch构建多任务DNN,例如超过100个任务?
下面是使用 pytorch 为两个回归任务构建 DNN 的示例代码 这forward函数返回两个输出 x1 x2 用于大量回归 分类任务的网络怎么样 例如 100 或 1000 个输出 对所有输出 例如 x1 x2 x100 进行硬编码绝对
deeplearning
Regression
Classification
Pytorch
使用Gnuplot时,如何在行标题中打印行的方程?
我使用 Gnuplot 绘制数据以及线性回归线 目前 该行的 标题 其方程由 Gnuplot 计算 只是 f x 但是 我希望标题是回归线的方程 例如 y mx c 我可以通过从绘图信息输出中读取 m 和 c 来手动执行此操作 然后使用新标
Regression
gnuplot
如何训练具有 2D 输出的网络? (蟒蛇,凯拉斯)
我想训练一个回归网络 其输出是两个坐标 x1 y1 和 x2 y2 我的问题是 如果我想训练网络 我的输出应该分开吗 我的意思是我的输出应该是这样的 x1 y1 x2 y2 或者有没有办法将它们堆叠起来 例如 x1 y1 x2 y2 提前致
python
neuralnetwork
Regression
Keras
R 中已知固定截距的线性回归
我想使用 R 中的 lm 函数计算线性回归 此外 我想获得回归的斜率 其中我明确给出截距lm 我在互联网上找到了一个例子 我尝试阅读 R help lm 不幸的是我无法理解它 但我没有成功 谁能告诉我我的错误在哪里 lin lt data
r
Regression
linearregression
LM
更改 R 中函数的默认参数
我正在跟进这个答案 https stackoverflow com a 62946040 7223434 我想知道是否有办法设置参数的默认值rug to FALSE和论证multiline to TRUE在生成的图中library effe
r
function
plot
Regression
Lattice
B 样条线混淆
我意识到这个板上有关于 B 样条主题的帖子 但这些帖子实际上让我更加困惑 所以我想有人可能能够帮助我 我有 x 值范围从 0 到 1 的模拟数据 我想用三次样条拟合我的数据 degree 3 结为 0 0 1 0 2 0 9 1 我还想使用
r
Regression
Spline
smoothing
指定回归线截距(R & ggplot2)
背景 我当前的情节如下所示 PROBLEM 我想强制 station 1 的回归线从 1 开始 CODE library ggplot2 READ IN DATA var x c 2001 2002 2003 2004 2005 2006
r
ggplot2
Regression
没有预测器的 Sklearn 回归
是否可以在 sklearn 中使用或不使用 即仅使用截距 预测器来运行回归 例如逻辑回归 这似乎是一个相当标准的类型分析 也许这些信息已经在输出中可用 我发现的唯一相关的事情是sklearn svm l1 min c但这会返回一个非空模型
python
scikitlearn
Regression
LogisticRegression
c# LOESS/LOWESS 回归 [关闭]
Closed 这个问题正在寻求书籍 工具 软件库等的推荐 不满足堆栈溢出指南 help closed questions 目前不接受答案 您知道执行 LOESS LOWESS 回归的 net 库吗 最好是免费 开源 端口来自java htt
c
Regression
直线和水平线在断点处连接的分段回归
我想做一个带有一个断点的分段线性回归 其中回归线的第二半有slope 0 有一些关于如何进行分段线性回归的示例 例如here https stackoverflow com questions 15874214 piecewise func
r
Regression
linearregression
LM
piecewise
使用回归模型(LM、LMER)重复测量方差分析
我想使用回归模型而不是 方差分析 在 R 中运行重复测量方差分析 AOV 功能 以下是我的 3 个受试者内因素的 AOV 代码示例 m aov lt aov measure task region actiontype Error subj
r
Regression
在线性回归中使用数据框的列名称作为预测变量
我正在尝试遍历 data frame 的所有列名称并使用它们 作为线性回归中的预测变量 我目前拥有的是 for i in 1 11 for j in 1 11 if i j var1 names newData i var2 names n
r
Regression
使用 R 中的 drc 包回归多个剂量反应曲线
我试图通过我的实验数据拟合回归 4 或 5 PL 我有几种化合物可以抑制我感兴趣的酶 每个都有其自己的 0 100 酶活性范围 所有数据都在一个数据框中 并通过指定我的化合物 毒素 的一列进行区分 因此 我想对每种毒素 化合物分别进行回归
r
Regression
DRC
如何使用 stargazer 或 xtable 省略交互?
是否可以使用omit选项 通常我会将变量名称写入omit c varname 但在互动的情况下我不知道该写什么 有什么提示吗 在其他包中如何解决这个问题 例如xtable documentclass article begin docume
r
latex
Regression
knitr
xtable
使用 Apache Maths 进行多项式回归 (Java)
有人可以帮我用 Apache Math 库进行多项式回归 2 阶 吗 以下数据应给出此方程 39 79 x 2 497 66 x 997 45 由 Excel 计算 r2 0 9998 coding style from http comm
Java
apache
Regression
R Shiny:渲染summary.ivreg输出
我正在尝试在 R Shiny 中呈现工具变量回归摘要 这是代码 iv ivreg lwage educ exper nearc4 exper summary iv 当我使用 renderTable 时 出现以下错误 没有适用于 xtable
r
shiny
Regression
“poly()”如何生成正交多项式?如何理解返回的“coefs”?
我对正交多项式的理解是它们采用以下形式 y x a1 a2 x c1 a3 x c2 x c3 a4 x c4 x c5 x c6 最多达到所需的术语数 where a1 a2 etc是每个正交项的系数 拟合之间有所不同 并且c1 c2 e
r
matrix
Regression
linearregression
LM
R 中具有二进制因变量的面板数据
是否可以使用带有二元因变量的面板数据集在 R 中进行回归 我熟悉使用 glm 表示 logit 和 probit 以及使用 plm 表示面板数据 但不知道如何将两者结合起来 有现成的代码示例吗 EDIT 如果我能弄清楚如何提取 plm 在进
r
Regression
paneldata
plm
如何在这个线性模型中强制删除截距或等效项?
考虑下表 DB lt data frame Y rnorm 6 X1 c T T F T F F X2 c T F T F T T Y X1 X2 1 1 8376852 TRUE TRUE 2 2 1173739 TRUE FALSE 3
r
Regression
linearregression
LM
ANOVA
使用 numpy 拟合数据
我有以下数据 gt gt gt x array 3 08 3 1 3 12 3 14 3 16 3 18 3 2 3 22 3 24 3 26 3 28 3 3 3 32 3 34 3 36 3 38 3 4 3 42 3 44 3 46
python
NumPy
Regression
curvefitting
datafitting
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