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我正在尝试为数据集创建一个线性表达式。我已经绘制了数据和回归图，但我的代码效率不是很高。有没有办法让它更紧凑？,color="b")
我使用的代码是从数据集的一小部分生成数组，然后从这些数组进行线性回归。然后回归到另一个数组中，该数组在子图中绘制。这是针对三个不同的数据图完成的。我试图使它更紧凑，但没有一个函数可用。谢谢你的帮助，对我糟糕的英语表示抱歉。
浏览 6提问于2018-02-06得票数 2
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据我所知，多项式回归是回归分析的一种特殊类型，它比线性回归更复杂。有没有可以做到这一点的python模块？我在matplotlib、scikit和numpy中查找过，但只能找到线性回归分析。并且可以计算出非线性直线的相关系数？
浏览 4提问于2015-07-14得票数 11
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我知道如何建立一个非线性分类模型，但我目前的问题有一个连续的输出。我一直在寻找关于神经网络回归的信息，但我所遇到的只是关于线性回归的信息--没有关于非线性情况的信息。这很奇怪，因为为什么会有人用神经网络来解决简单的线性回归呢？这不就像用核弹杀死苍蝇吗？
所以我的问题是:是什么使神经网络非线性？(隐藏层？非线性激活函数？)或者我对“线性”这个词有一个完全错误的理解--线性回归
浏览 12提问于2016-12-20得票数 37
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我读过一个比较线性回归和随机森林回归的问题。我当时应该在两者之间作出选择，并解决一个问题。问题中提到，“随机森林也能比线性回归更好地处理缺失值和基数”。为什么会这样呢？这是怎么发生的？
浏览 0提问于2022-06-17得票数 1
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我想做线性回归分析。我有多种特征。某些特性对于数据中的某些项具有未赋值(null)值。因为对于某些项，数据源中遗漏了一些特定的特征值。更清楚的是，我举了一个例子：
如您所见，一些项缺少某些功能的值。现在，我只是把它分配给'Null'，但是当对数据进行线性回归分析时，如何处理这个值呢？我不希望这个未赋值的值不正确地影响回归模型。不幸的是，我无法摆脱未分配的特性值出现的项。我计划使用Python进行回归。
浏览 11提问于2015-12-03得票数 5
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基本上，我希望为Python提供一些数据，以便在数据中查找模式，然后显示最可能的结果。(我使用的是Python 3.2。)
浏览 0提问于2011-03-20得票数 0
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我要用多个变量进行回归分析。在我的数据中，我有n=23个特性和m= 13000个训练示例。以下是我的培训数据(房屋面积与价格对比)：关于这个情节有13000个训练例子。我的问题是，在我的情况下，哪种回归算法更合适、更合理。我的意思是，使用简单的线性回归算法还是一些非线性回归算法更符合逻辑？📷
一些不相关的非线性回归<
浏览 0提问于2015-12-26得票数 1
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我要用多个变量进行回归分析。在我的数据中，我有n =23个特性和m = 13000训练示例。以下是我的培训数据(房屋面积与价格对比)：关于这个情节有13000个训练例子。我的问题是，在我的情况下，哪种回归算法更合适、更合理。我的意思是，使用简单的线性回归算法还是一些非线性回归算法更符合逻辑？
一些不相关的非线性
浏览 3提问于2015-12-26得票数 1
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假设我用一个简单的线性回归来拟合一些数据点。现在，我想对几组数据点执行几个联合线性回归。更具体的说，我想要一个参数在所有的拟合之间是相等的，这是这里描述的y轴交集的原理图。
在Google搜索了一段时间之后，我找不到任何Python (Scipy)例程来做这件事，也没有找到任何一般文献，也找不到一个人是如何做到这一点的。理想情况下，我希望不仅在简单线性回归的情况下，而且对于更一般的拟合函数(例如，幂律与联合指数相匹配)，执行这些联合拟合。
浏览 0提问于2018-12-11得票数 5
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我想知道回归的结果是否有很大的不同。我猜想，如果给定的数据集是干净的，并且由输入特征很好地解释，那么SVM和MLR之间的结果w和b就会接近。把我最初的问题放在不同的地方，我找不到任何理由使用线性支持向量机回归而不是多元线性回归。
浏览 0提问于2019-08-29得票数 1
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对于与分类和回归问题相关的术语，我面临一些困惑。使用MLP和Perceptron模型。这些建议如下：2)如果它是线性不可分的，那么它是否意味着从输入到输出的映射函数总是非线性的？因此，我们更喜欢MLP或最新的新模式，如深度学习？3)线性回归在线性不可分离数据中失效，或者线性回归对不可分离数据有
浏览 0提问于2019-10-08得票数 2
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整齐的多元回归
、、、
db = tibble(a = rnorm(100), b = rnorm(100), c = rnorm(100))lm(data = db, 0 + a~ b + c) %>% tidy()lm(data = db, a ~ 0 + b) %>% tidy() %>%现在，考虑到许多回归者列，我想避免将每一个
浏览 13提问于2022-03-27得票数 1
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我正在尝试在Python中将线性回归绘制到散点图上。在R中，我将简单地执行以下操作：fit_1 <- lm(medv ~ lstat)abline(fit_1, col = "red")绘图数据
Boston.plot(kind='scatter', x='medv', y=&#x
浏览 12提问于2018-02-08得票数 0
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我正在运行一个线性回归模型，作为一个特定估计问题的基线。根据得到的R-平方、回归系数及其各自的p-值，我可以得出这样的结论:可以从模型中删除特定的自变量。如果不运行“非线性”回归器，我如何才能确保自己不会丢失有价值的非线性信息？
浏览 0提问于2018-03-13得票数 3
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作为一个CNTK学习练习，我想我将修改lr_bs.cntk中的Logistic回归示例，并尝试得到一个基本的线性回归工作。
浏览 5提问于2017-04-10得票数 1
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我正在尽力重新创建一个公司正在使用的算法，方法是吸收所有的输出并添加一些相关变量(由于缺少库存数据，我无法完美地重新创建该算法)。我猜这是一份机器学习的工作，但我想知道我是从哪里开始的？有什么特别的模型我应该先开始吗？我该用的软件？我应该潜入的课程？
浏览 0提问于2019-12-07得票数 0
所以我不得不用python创建一个线性回归，但是这个数据集有800多列。有没有办法查看哪些列对线性回归模型的贡献最大？谢谢。
浏览 0提问于2021-03-06得票数 0
我阅读了Andrew NG的机器学习教程，在线性回归中遇到了梯度下降。当我尝试使用Python查找同样的内容时，我在youtube教程中找到了：向Souvik Saha Bhowmik致敬
浏览 2提问于2016-10-20得票数 0
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