Ich versuche, einen grundlegenden stochastischen Gradientenabstiegsalgorithmus für eine lineare 2D-Regression in Python zu implementieren. Ich habe einen Boilerplate-Code für Vanilla GD erhalten und versucht, ihn für SGD zu konvertieren. Insbesondere - ich bin mir ein wenig unsicher, ob ich die...
Ist es möglich, ein neuronales Netzwerk zu erstellen, das eine konsistente Ausgabe liefert, da die Eingabe in Vektoren unterschiedlicher Länge vorliegen kann? Ich bin derzeit in einer Situation, in der ich viele Audiodateien mit unterschiedlicher Länge abgetastet habe und ein neuronales Netzwerk...
Kann man lineare Modelle auf "Blöcken" des Datensatzes erstellen, wenn man sie nicht auf dem gesamten Datensatz erstellen kann? Insbesondere habe ich noch über 88.000 Variablen (Features) übrig und man kann ohne viel Speicher nicht viel damit anfangen. Aber verlieren Modelle bei "Blöcken" die...
Was sind in einfachen Worten die Annahmen der linearen Regression? Ich möchte nur wissen, wann ich ein lineares Regressionsmodell auf unseren Datensatz anwenden
In R gibt es ein Paket mit dem Namen segmentiert. Gibt es in Python ein ähnliches
Die Bayes-Fehlerrate ist eine theoretische Grenze, die anhand einiger Daten die niedrigstmögliche Fehlerrate für ein Klassifizierungsproblem bestimmt. Ich habe mich gefragt, ob es für den Fall von Regressionsalgorithmen ein äquivalentes Konzept gibt. Mein Ziel ist es zu bestimmen, wie weit der...
Ich habe die logistischen Regressionsmodelle für R ( glm) und Spark ( LogisticRegressionWithLBFGS) mit einem Datensatz von 390 obs verglichen . von 14 Variablen. Die Ergebnisse sind im Achsenabschnitt und in den Gewichten völlig unterschiedlich. Wie kann man das erklären? Hier sind die Ergebnisse...