안녕하세요 저는 tensorflow를 처음 사용하고 있습니다. 그래서 저는이 4 개의 행렬을 곱하는 작업을했습니다. 나는 그것을 할 수 있었지만 지금은 (16,8)과 (8,4) 곱셈에서 (16,4) 출력을 취하고 모든 출력에서 Logistics 함수를 적용하도록 요청 받고 있습니다. 그런 다음 모양 (16,4)의이 새로운 행렬에 (4,2) 행렬을 곱하십
는이 같은 뭔가 scipy의 linregress()를 사용하여 내 데이터에서 최소 제곱 라인에 맞게하기 위해 노력하고있어 : from scipy import stats
import numpy as np
y = [30, 60, 19, 28, 41, 49, 62, 75, 81]
x = np.arange(0,9)
grad, intercept, r_va
현재이 파일은 일치 쌍 회귀 분석의 중요성에 대한 간단한 테스트 인 stata 파일에 있습니다. 몇 가지 기본적인 파이썬을 이해하지만, 제한된 지식으로 파이썬에서 이와 같은 것이 가능한지 알지 못했습니다. 나는 회사를 위해 파이썬을 사용하고있는 삼촌에게 이것을 사용하고 있습니다. 누군가가 나를 어떤 자원으로 안내 할 수 있거나 내가 어떻게하는지 설명하면 알
나는 tensorflow를 시작하고 있습니다. 온라인에서 찾은 예제를 기반으로 간단한 선형 회귀 분석을 작성하려고합니다. 나는 sklearn을 사용할 때 합리적인 대답을 얻을 수있었습니다. 내 MSE가 NaN을 반환하는 이유는 무엇입니까? import pandas as pd
import tensorflow as tf
import numpy as np
의 영향에 따라 내가 아래에 언급 한 바와 같이 드라이버의 여행 정보가 데이터 세트를 가지고있다. 내 목표는 운전자가 실어가는 하중과 운전하는 차량을 고려한 새로운 주행 거리 또는 조정 된 주행 거리를 찾는 것입니다. 마일리지와 짐 사이에는 음의 상관 관계가 있다는 것을 발견했기 때문입니다. 따라서 더 많은 짐을 실어 날수록 더 적은 마일리지를 적립 할 수
이 질문에 불충분하게 말하면서 사과하지만, 웹 검색을 몇 시간 동안 해본 후에 나는이 질문에 대해 이전에 대답하지 않았다고 확신합니다. 이 문제가 정확히 무엇을 의미하는지 자세히 설명하기 위해 최선을 다할 것입니다. 데이터 세트 요약 : 사용되는 데이터는 파이썬 코드에서 검색되어 개별 CSV 문서에 저장된 재무 데이터 (열기, 높음, 낮음, 닫기)입니다.
내 문제의 컨텍스트는 다음과 같습니다. 데이터에 선형 회귀 모델을 적용하려고하지만 데이터가 필수 형식으로 표시되지 않으면 모델에서 예외 오류가 발생합니다. 성공하면 출력의 잔차를 새 변수로 저장하려고하지만 실패하면 새 변수로 0의 배열을 정의하려고합니다. 제 문제는 함수의 성공 여부에 따라이 변수를 선언 할 수 없다는 것입니다. 구체적으로는, 모델로 불린다
enter image description here 어떻게이 그래프에서 선형 회귀선을 그릴 수 있습니까? import numpy as np
import pandas_datareader.data as web
import pandas as pd
import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
#get adjuste
중간 절대 오류를 최소화하여 1 차원 선형 회귀를 수행하고자합니다. 처음에는 상당히 표준적인 사용 사례라고 가정했지만 빠른 검색을 통해 놀랍게도 모든 회귀 및 보간 함수는 평균 제곱 오류를 사용함이 드러났습니다. 내 질문 : 한 차원에 대한 선형 회귀를 기반으로 중간 오류를 수행 할 수있는 함수가 있습니까?
Java에서 음이 아닌 다중 선형 회귀 문제를 해결하려고합니다. 그리고 스칼라로 작성된 솔버 클래스 org.apache.spark.mllib.optimization.NNLS을 발견했습니다. 그러나 이것을 어떻게 사용하는지 모르겠습니다. 나를 혼란에 빠뜨리는 이유는 다음 방법의 인터페이스가 이상하게 보입니다. A은 MxN 행렬이고 b은 M- 벡터이고 인수 a