使用quadprog进行多项式回归
是一种基于凸优化的方法，用于拟合多项式函数到给定的数据点。quadprog是一个用于求解二次规划问题的函数库，可以在云计算环境中使用。
多项式回归是一种回归分析方法，用于建立自变量和因变量之间的非线性关系模型。它适用于数据点呈现曲线趋势的情况，可以用于预测和拟合数据。
优势：
- 灵活性：多项式回归可以适应各种曲线形状，可以拟合非线性关系。
- 精度：通过增加多项式的阶数，可以提高拟合的精度。
- 可解释性：多项式回归模型可以提供对数据的解释和理解。
应用场景：
- 经济学：用于分析经济数据中的非线性关系。
- 生物学：用于建立生物数据中的曲线模型。
- 工程学：用于预测和优化工程设计中的非线性关系。
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我正在尝试使用基于示例here的limSolve运行多项式回归。 我的代码如下。编辑:我之所以使用limSolve而不是简单的lm，是因为我需要在以后的回归中加入一个不等式约束。
浏览 18提问于2020-01-06得票数 0
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几天前，我在Databricks环境中安装了'forecast‘包。它一直工作得很好，直到今天早上我重新启动了集群。现在，我不能再安装这个包了。有人能帮个忙吗？ 我已经尝试将当前R版本(3.5.2)升级到最新版本(3.6.0)。这将需要升级当前的Ubuntu版本，我认为这是不可能的，因为这是Databricks链接到的版本。如果有升级Ubuntu版本的方法，一定要让我知道。 Here's a screenshot of the error:
浏览 13提问于2019-04-29得票数 0
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我有我的输入参数µ(均值向量μ)、q(协方差矩阵Q)和tau (风险容忍度τ)，并且我需要返回使以下效用函数U最大化的向量h(资产权重)，其定义如下：受约束：and sum of all h is equal to 1: h^T*e = 1谢谢frontieropti <- c(NUL
浏览 19提问于2020-06-25得票数 2
Options = sdpsettings('solver','quadprog','quadprog.Algorithm', ...'interior-point-convex','quadprog.Display', ...'iter','quadprog.Diagnostics', 'on');
diagnostics = solvesdp(Constrain
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我的目标是使用多类线性支持向量机(带外核)对图像进行分类。我想写我自己的SVM分类器每个图像是(112,92)矩阵。这意味着112*92=10304值。我用quadprog(H,f,A,C)来求解支持向量机中的二次方程(y=w'x+b)。一个对quadprog的调用返回一个图像大小为10304的w向量。这意味着我要
浏览 2提问于2015-10-30得票数 0
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我必须在Octave中使用quadprog，就像在Matlab中使用它一样。在Octave中使用quadprog时，显示此错误如何在windows 7 64位Octave中安装Qu
浏览 5提问于2015-06-30得票数 0
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[S, fval, exitflag] = solve(nonlinprob, x0,'options', options) 但该函数显然只使用
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我是使用qpsolvers进行python优化的新手，我在运行以下代码时遇到了问题：from qpsolvers import solve_qp
b = None
我得到了这个错误：
sol = solve_qp(P,q,G,h,A,b/qpsolvers/__init__.py", line 262, in sol
浏览 58提问于2020-11-15得票数 0
当我想要使用pip安装包时，我将我的环境配置为使用TDM-gcc作为编译器。Complete output (23 lines): running build skipping 'quadprog\quadprog.cpp' Cython extension (up-to-date) creating bui
浏览 4提问于2020-11-19得票数 0
2回答
80: USA (WA 1) Warning: dependency ‘quadprogopened URL downloaded 159 Kb
ERROR: dependencies ‘quadprog
浏览 1提问于2011-08-20得票数 4
1回答
即使遵循以下命令(这些命令已经与某些包一起使用)也无法安装：install.packages/vitor/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/4.0’also installing the dependency ‘quadproginstallation of package ‘q
浏览 4提问于2022-01-23得票数 1
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我使用Xcode 11.1运行Mojave 10.14.5。我使用pip install qpsolvers //anaconda3/lib/python3.7/site-packages/Cython/Compiler/Main.py/quadprog</em
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) - 3)plt.plot(X, y_cap, ls = '--') 我正在解决一个多项式回归问题我得到了X，X^2的系数，并进行了多项式回归。现在，当我尝试使用上面的代码进行绘图时，我得到了这些直线，而不是曲线。如何解决这个问题？ 📷
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、、、、
当一个人试图查找概念，如过度拟合和欠拟合，最常见的东西弹出是多项式回归。为什么经常使用多项式回归来演示这些概念？这仅仅是因为它可以很容易地像这里的图表一样可视化吗？https://scikit-learn.org/stable/auto_实例/模型_选择/地块_下装_overfitting.html
但是，大多数的ml算法，如k均值聚类算法也可以使用。那么为什么通常只进行多项式回归呢？还有其他类似的算法可以使用
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我最近重新编写了一个脚本，它从quadprog包中调用了solve.QP (我目前的版本是1.5-5)。现在它生成错误"object '.QP_qpgen2‘not found“。我不明白为什么。这个对象不是由我创建的，而是由quadprog中的solve.QP函数创建的。matrix(c(-4,-3,0,2,1,0,0,-2,1),3,3)solve.QP(Dmat,dvec,Amat,bvec=bvec)
如果有帮助的话，我使用的是
浏览 4提问于2017-07-11得票数 4
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有一行代码给我带来了一些麻烦：我查阅了MATLAB中的文档，发现使用了quadprog函数进行优化(特别是最小化)。我试图在Python中找到类似的函数(使用numpy)，但似乎没有。
有没有更好的方法把这行代码翻译成Python？或者有其他可以使用的包吗？我需要创建一个完成相同任务的新函数吗？
浏览 99提问于2018-07-04得票数 5
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