Perguntas com a marcação «linear-regression»

Estou apenas começando com um aprendizado de máquina e, até agora, tenho lidado com regressão linear sobre uma variável. Aprendi que existe uma hipótese, que é: hθ( x ) = θ0 0+ θ1 1xhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Para descobrir bons valores para os parâmetros e θ 1 , queremos minimizar a diferença entre …

73 machine-learning  linear-regression  loss-function 

Estou usando uma regressão linear padrão usando o scikit-learn em python. No entanto, gostaria de forçar os pesos a serem positivos para todos os recursos (não negativos). Existe alguma maneira de conseguir isso? Eu estava procurando na documentação, mas não consegui encontrar uma maneira de fazer isso. Entendo que talvez …

27 python  scikit-learn  linear-regression 

Estou procurando uma biblioteca Python que possa executar regressão segmentada (também conhecida como regressão por partes) . Exemplo :

16 python  linear-regression  library  software-recommendation 

Crio um corr()df a partir de um df original. O corr()df saiu 70 X 70 e é impossível de visualizar o mapa de calor ... sns.heatmap(df). Se eu tentar exibir corr = df.corr(), a tabela não se encaixa na tela e posso ver todas as correlações. É uma maneira de …

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

Estou tentando criar um Regressionmodelo e estou procurando uma maneira de verificar se há alguma correlação entre recursos e variáveis ​​de destino? Esta é a minha amostra dataset Loan_ID Gender Married Dependents Education Self_Employed ApplicantIncome\ 0 LP001002 Male No 0 Graduate No 5849 1 LP001003 Male Yes 1 Graduate No …

15 machine-learning  scikit-learn  regression  linear-regression 

O modelo de regressão linear é linear em parâmetros. O que isso realmente significa?

13 regression  linear-regression 

Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of time steps n - length of input …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

O gráfico a seguir mostra os coeficientes obtidos com regressão linear (com mpga variável alvo e todos os outros como preditores). Para o conjunto de dados mtcars ( aqui e aqui ) com e sem dimensionamento dos dados: Como interpreto esses resultados? As variáveis hpe dispsão significativas apenas se os …

10 feature-selection  linear-regression  feature-scaling 

Eu tenho conjuntos de dados que contêm, entre muitos recursos, coordenadas GPS (latitude e longitude). Eu gostaria de usar esses conjuntos de dados para explorar problemas como: (1) computação do ETA para conduzir entre os pontos inicial e final; e (2) estimar a quantidade de crimes para um ponto específico. …

10 machine-learning  feature-selection  linear-regression  feature-extraction  geospatial 

Conduzindo um modelo de regressão linear usando uma função de perda, por que devo usar vez da regularização ?eu1 1eu1 1L_1eu2eu2L_2 É melhor prevenir o sobreajuste? É determinístico (sempre uma solução única)? É melhor na seleção de recursos (porque produz modelos escassos)? Dispersa os pesos entre os recursos?

10 linear-regression  regularization 

Eu sou um novato no XGBoost, então perdoe minha ignorância. Aqui está o código python: import pandas as pd import xgboost as xgb df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[10,20,30]}) X_train = df.drop('y',axis=1) Y_train = df['y'] T_train_xgb = xgb.DMatrix(X_train, Y_train) params = {"objective": "reg:linear"} gbm = xgb.train(dtrain=T_train_xgb,params=params) Y_pred = gbm.predict(xgb.DMatrix(pd.DataFrame({'x':[4,5]}))) print Y_pred A …

10 python  linear-regression  xgboost 

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica peso?

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Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 4 anos . Estou trabalhando em um projeto e estou tendo dificuldades para …

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Lasso aplicado para classificar os recursos e obter os seguintes resultados: rank feature prob. ================================== 1 a 0.1825477951589229 2 b 0.07858498115577893 3 c 0.07041793111843796 Observe que o conjunto de dados possui 3 rótulos. A classificação dos recursos para os diferentes rótulos é a mesma. Em seguida, aplicou a floresta aleatória …

9 feature-selection  random-forest  linear-regression