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优化 R 中的嵌套 for 循环
我尝试加速下面的代码 但没有成功 我读到Rfast https cran r project org web packages Rfast Rfast pdf包 但我也未能实现该包 有没有办法优化R中的以下代码 RI lt function
r
Regression
生成因子变量水平的预测值
我正在使用连续结果变量对多个因子变量进行回归lm 例如 fit lt lm dv factor hour factor weekday factor month factor year count data df 我想生成预测值 yhat
r
Regression
R(或替代方案?)中的高(或非常高)阶多项式回归
我想对 R 中的一组数据进行 非常 高阶回归拟合 但是poly 函数的阶数极限为 25 对于此应用程序 我需要的订单范围为 100 到 120 model lt lm noisy y poly q 50 Error in poly q 50
r
Regression
linearregression
LM
Polynomials
R:使用“lm”拟合线性模型时的对比错误
我发现了在 R 中定义线性模型时对比错误 https stackoverflow com questions 18171246 error in contrasts when defining a linear model in r并遵循了
r
Regression
linearregression
LM
Scikit-learn 具有使用“特征”的自定义评分函数
我正在尝试使用一种名为 SERA 平方误差相关区域 的新指标作为本文中提到的不平衡回归的自定义评分函数 https link springer com article 10 1007 s10994 020 05900 9 https lin
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machinelearning
scikitlearn
Regression
Gridsearch
在 Pandas 中计算滚动回归并存储斜率
我有一些时间序列数据 我想计算 Pandas 中最后 n 天的分组滚动回归 并将该回归的斜率存储在新列中 我搜索了较旧的问题 它们要么没有得到解答 要么使用了 Pandas OLS 我听说它已被弃用 我想我可能可以使用df rolling
python
pandas
Regression
如何在 Tensorflow 中计算 R^2
我正在尝试在 Tensorflow 中进行回归 我不确定我计算 R 2 是否正确 因为 Tensorflow 给出的答案与sklearn metrics r2 score有人可以看看我下面的代码 让我知道我是否正确地实现了图中的方程 谢谢
python
tensorflow
Regression
计算 scikit-learn 逻辑回归模型的残差偏差
有没有办法计算残差scikit learn 逻辑回归模型 http scikit learn org stable modules generated sklearn linear model LogisticRegression html
python
scikitlearn
Regression
LogisticRegression
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
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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
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