regression

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    イメージ関連の回帰タスクにalexnetと同様のCNNを使用しています。私は損失関数のためにrmseを定義しました。しかし、第1期の訓練では、その損失は大きな価値をもたらしました。しかし、第二の時代に続いて、それは意味のある価値に落ちた。ここにあります: 1/51 [..............................] - ETA: 847s - loss: 104.1821 - acc

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    ロジスティック回帰 (http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.htmlを参照)の正規化パラメータCを使用すると、関数をうまく定義してフィットしたり、ステップ関数の問題を避けることができます(https://datascience.stackexchange.co

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    私は、異方性のために複数のテストを作成するよう教えてくれるSASの練習をしています。 私は自分のテストを行い、その後、変数を修正するためにテストの残差を保たなければなりません。 しかし、dテーブルは常に0の観測値で終わっています。元のデータセットに基づいていると述べているので、ほとんどそれは空になっているようです。私はそれに3時間を費やしました、なぜそれがそれをするのか分かりませんでした。私は複数

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    Excelを使用して売上と変数の間に回帰を実行します。私も常に線形方程式のy切片を0に設定しました。 もっと多くの変数を使って相関r^2を計算すると、r^2が大きく下がります。 r^2はより多くの変数を含めると増加するはずなので、これは非常に奇妙です。 私は、r^2を調整したのではなく、通常のr^2を計算したと確信しています。 y切片を0に設定しなかった場合、変数が増えるとr^2が増加します。私は

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    以下のようにデータを圧縮したいと思います。 10 104 1006 2010 10043 20311 102343 ... データは常に昇順になります。それは0〜100万の範囲にある。 私は多項式曲線当てはめを使用していましたが、私は任意の言語に堪能ではないため、受け入れられる結果を得られませんでした。私は物事を働かせようとしています。 Pythonコードが行います。

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    私は15個のサンプルを持っていますが、回帰分析を行うにはやや小さめです。 誰かが、ブートストラップ技術を使用してサンプル数を増やすと、私のデータは統計的に意味があると言いました。だから私は試しました。 私が最初に試したのは、Pythonでscikit-learnから 'resample'を使ってサンプル数を15から1000にすることでした。 http://scikit-learn.org/stab

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    私は、標準化係数を計算するために、次のコードを使用しようとしていた 自分で計算し標準化された係数と異なる結果を生成します回帰変数と従属変数を標準化した結果です。 2つの出力は、次のとおりです。 > lm.beta(lm1) income 0.7124308 > lm1e$coef (Intercept) stdincome 619.82365 13.57419 あな

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    私は以下のデータセットを持っています:https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/abalone 私は直径に対して全重量の回帰をプロットしようとしています。 データの散布図は明らかに線形関数ではありません。 (なんらかの理由で添付できません) 二次回帰モデルを考えてみましょう。私はプロットしかし Call: lm(formula = whole ~ diame

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    TensorFlowでデータセットを訓練する回帰モデルを構築しようとしました。 W1 * x^2 + W2 * x + bのとき、それはナノを示す。 W2 * x + bのとき、数値を出力することができます。なぜW1 = 0を見つけることができないのですか?モデルビルドロジックに何か間違いはありますか? import tensorflow as tf import csv import re

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    私はy = a/(a-(x+b))の形式の関数といくつかのデータの組み合わせを持っています{x, y}。 これらのデータを使ってaとbを近似する必要があります。したがって、非線形回帰かもしれません。 どのようにすればいいですか?C#でこれを実装できますか? ご回答ありがとうございます。 バスティエン