Als «linear-regression» getaggte Fragen

Techniken zum Analysieren der Beziehung zwischen einer (oder mehreren) "abhängigen" Variablen und "unabhängigen" Variablen.

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Vergrößere die seaborn Heatmap

Ich erstelle einen corr()DF aus einem Original-DF. Die corr()df herauskommen 70 X 70 , und es ist unmöglich , die Heatmap sichtbar zu machen ... sns.heatmap(df). Wenn ich versuche, das anzuzeigen corr = df.corr(), passt die Tabelle nicht auf den Bildschirm und ich kann alle Zusammenhänge sehen. Ist...

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
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Wie viele LSTM-Zellen soll ich verwenden?

Gibt es Faustregeln (oder tatsächliche Regeln) für die minimale, maximale und "angemessene" Anzahl von LSTM-Zellen, die ich verwenden sollte? Insbesondere beziehe ich mich auf BasicLSTMCell von TensorFlow und num_unitsEigenschaft. Bitte nehmen Sie an, dass ich ein Klassifizierungsproblem habe, das...

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Gibt es gute Out-of-the-Box-Sprachmodelle für Python?

Ich erstelle Prototypen für eine Anwendung und benötige ein Sprachmodell, um die Ratlosigkeit einiger generierter Sätze zu berechnen. Gibt es ein geschultes Sprachmodell in Python, das ich problemlos verwenden kann? So etwas Einfaches wie model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a...

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Warum L1-Regularisierung über L2 verwenden?

ich ein lineares Regressionsmodell mit einer Verlustfunktion durchführe, warum sollte ich anstelle der Regularisierung verwenden?L.1L.1L_1L.2L.2L_2 Ist es besser, eine Überanpassung zu verhindern? Ist es deterministisch (also immer eine einzigartige Lösung)? Ist es besser bei der Auswahl von...

linear-regression regularization
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Können GPS-Koordinaten (Längen- und Breitengrad) als Merkmale in einem linearen Modell verwendet werden?

Ich habe Datensätze, die unter anderem GPS-Koordinaten (Längen- und Breitengrad) enthalten. Ich möchte diese Datensätze verwenden, um Probleme zu untersuchen wie: (1) Berechnen der ETA, um zwischen Start- und Endpunkten zu fahren; und (2) Schätzen des Ausmaßes der Kriminalität für einen bestimmten...

machine-learning feature-selection linear-regression feature-extraction geospatial
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Beziehung zwischen Faltung in Mathematik und CNN

Ich habe die Erklärung der Faltung gelesen und verstehe sie bis zu einem gewissen Grad. Kann mir jemand helfen zu verstehen, wie diese Operation mit der Faltung in Faltungs-Neuronalen Netzen zusammenhängt? Ist eine filterähnliche Funktion, gdie Gewicht

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XGBoost Linear Regression Ausgabe falsch

Ich bin ein Neuling bei XGBoost, also verzeihen Sie meine Unwissenheit. Hier ist der Python-Code: 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 =...

python linear-regression xgboost
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Wann sollte man eine lineare Regression oder eine Entscheidungsbaum- oder eine zufällige Waldregression wählen? [geschlossen]

Geschlossen . Diese Frage muss fokussierter sein . Derzeit werden keine Antworten akzeptiert. Möchten Sie diese Frage verbessern? Aktualisieren Sie die Frage so, dass sie sich nur auf ein Problem konzentriert, indem Sie diesen Beitrag bearbeiten . Geschlossen vor 4 Jahren . Ich arbeite an einem...

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Generieren Sie Vorhersagen, die orthogonal (nicht korreliert) zu einer bestimmten Variablen sind

Ich habe eine XMatrix, eine yVariable und eine andere Variable ORTHO_VAR. Ich muss die yVariable vorhersagen , wobei Xdie Vorhersagen aus diesem Modell orthogonal sein müssen, ORTHO_VARwährend sie so korreliert ywie möglich sind. Ich würde es vorziehen, wenn die Vorhersagen mit einer nicht...

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Wird eine "Kurve" als "linear" betrachtet?

Bei der linearen Regression passen wir ein Polynom an einen Satz von Datenpunkten an. In Bishops Buch über Mustererkennung und maschinelles Lernen gibt es einige Beispiele, bei denen die Anpassung eine Kurve oder eine gerade Linie ist. Ich bin etwas verwirrt, ob eine Kurve linear ist oder nicht....

linear-regression terminology