所以我使用python来教/拟合机器学习模型，但是我需要为每个分类器在C++上运行它找出最终的公式。有什么办法从模型中得到这些公式/代码吗？使用的机器学习算法：
随机森林。
浏览 2提问于2018-05-27得票数 3
1回答
我正在做一项基于分析机器学习的不同Python库的工作。
我选择分析Scikit--学习，Keras，Tensorflow和Py手电筒，因为它们是最著名的。其思想是训练不同的模型，包括监督学习和非监督学习，以及分类和回归。在每个库中使用不同类型的算法，并分析它们所带来的困难/设施以及性能。当我试图在Tensorflow中执行同样的学习时，我的问题就出现了，因为对于后者，我发现了大量用于深入学习(神经网络)的信息，但对于机器学习算法(决策树、随
浏览 0提问于2021-08-25得票数 0
1回答
我想利用这些数据分析特定事件发生后的趋势，并在此基础上分析等待特定事件的新股走势。我应该使用哪种算法，LSTm还是ARIMA等？
浏览 2提问于2022-05-21得票数 0
回答已采纳
1回答
我需要使用knime进行回归分析。我是一个python用户，我也知道knime，但不是很深入！我通常使用python中的statsmodel进行回归分析和处理统计模型。但是，为了将回归问题作为机器学习问题来解决，我使用sklearn回归模型。python中的每一个包都有它自己的好处，在你的任务中加深了它的好处，还有不同的输出视图，这对于以正确的方式解决问题非常重要。我的问题是，knime是否提供了统
浏览 21提问于2021-05-04得票数 0
3回答
一旦我们知道这个问题需要用监督学习来解决，我们如何知道是否要用回归分析或分类算法来解决这个问题呢？有什么可以使用的拇指规则吗？
大部分资源在线给出了标准房价的回归模型和恶性/良性肿瘤地块的分类模型。是否有概念方法来分析给定的问题？
浏览 0提问于2016-12-21得票数 1
4回答
回归算法似乎正在处理以数字表示的特性。例如：此数据集不包含分类特性/变量。很清楚如何对这些数据进行回归并预测价格。但现在我想对包含分类特性的数据进行回归分析：有5特性：District、Condition、Material、Security、Type
如何对这些数据进行回归？也许Python中有一些库可以用于此？由于“编码不好”，回归模型是否存在某种不正确的风险？
浏览 3提问于2015-11-30得票数 73
回答已采纳
1回答
对于类值为连续数字而不是二进制的回归数据集，Java中是否有可用的特征评分方法？
ML-Lib 似乎只适用于分类数据集。
浏览 1提问于2015-12-22得票数 0
3回答
分布式系统与独立系统的预测分析
、、、、
对于在分布式系统(如hadoop)上执行预测分析，我有一些哲学问题。我不是这方面的专家，所以也许其他对这个问题有更多先见之明的人可以启发我。以下是我感到困惑的地方：
一个建立在Hadoop上的统计模型(如线性回归模型)，其数据分布于多个节点，并且只对驻留在每个节点中的原始数据集的子集所做的工作，与建立在单个服务器上的线性回归模型具有相同或更好的准确性在hadoop上建立模型的错误率(准确度)是否与本地系统上的模型构建相同？我认为，由于所有数据都驻留在本
浏览 0提问于2016-07-01得票数 0
在机器学习中，s
sklearn提供了svm.SVC来完成这项工作。
浏览 0提问于2019-05-10得票数 0
1回答
我正在寻找不那么知名的回归模型，如果可能的话，寻找一个实现它的python库。广义线性模型，线性，拉索，岭.基于决策树的模型:购物车，随机森林，梯度提升决策树(xgb，lightgbm，catboost)Knn回归是否有较少人知道的回归算法？我正在寻找替代模式，以增加我的箭袋。
浏览 0提问于2020-07-23得票数 1
1回答
分类器与精度
、、、、
我想问你如何使用分类器和确定模型的准确性。我有我的数据集，我已经清理了文本(删除断点，标点符号，删除空行，.)。然后我把它分成火车和测试。由于我想确定一个电子邮件是否是垃圾邮件，我已经使用了常见的分类器，即朴素贝叶斯，支持向量机和逻辑回归。在这里，我只是包括我的火车和测试数据集:没有其他！我正在使用Python运行此分析。我的问题是:应该足够了还是应该实现新的算法？
如果你能给我一个例子，说明一个已经存在的算法是如何被改进的，那也是很好的。我阅读了大量关于文本分类准确性的文献，在所有的论
浏览 0提问于2020-08-14得票数 0
回答已采纳
1回答
是否有一些python包可以帮助进行统计线性回归？例如，我希望这类程序能够自动执行不同类型的统计测试(t检验、F检验等)。然后自动删除冗余变量等，校正异方差等。还是套索是最好的？
浏览 2提问于2018-06-25得票数 0
回答已采纳
3回答
Espn数据P.S.:-
我是这个领域的新手，所以如果这个问题听起来太蠢，请原谅。到目前为止，我在数据分析方面已经学会了回归。
浏览 0提问于2016-04-12得票数 0
我正在尝试学习用于分类的火星/地球模型，并在R中使用MLR包中的"classif.earth“。我的问题是，MLR文档中说"classif.earth”使用地球算法执行灵活的判别分析。如果我错了请告诉我，但在我看来，"classif.earth“并不是在做灵活的判别分析，而是在地球模型上拟合逻辑回归。
浏览 1提问于2017-08-04得票数 0
1回答
我正在分析一些数据。我有7个特征，我想预测y。我执行了前向选择和后向淘汰，但这两个模型都产生了非常糟糕的结果。^3，1/x，x^(1/2))的转换生成了更多的特征，看看结果是否变好了(总共28个变量)运行代码后，我得到了更糟糕的结果，无论我做什么(调整显著性水平，改变消除标准)，我总是在前向选择中得到截取作为回归函数据我所知，在前向选择的情况下，算法会检查每个变量的p值，并添加最好的一个。因此，如果在第一种情况下(没有转换的变量) x1在回归函数中，在第二种情况(具有转换的变量)中，x
浏览 31提问于2020-03-24得票数 0
1回答
对于10^6个遗传因素及其GeneXGene相互作用(~5x10^11)的分析，我有许多独立的线性回归问题，它们可能适合于GPU的分析。据我所知，Householder QR因式分解可以作为拟合回归模型的解决方案，但是，考虑到这一特定工作中的每个回归矩阵都可以很容易地接近10'000x10的大小，甚至每个单回归矩阵似乎也不适合GPU片上存储器我应该接受这个问题作为一个固有的带宽限制的问题，并在回归分析期间将矩阵保存在GPU全
浏览 2提问于2016-07-01得票数 1
回答已采纳
3回答
预测汽车数量
、、、
我从交通数据中预测汽车的数量。“流量-主要道路(公里)”文件包含以下变量(变量名为粗体)：CP (计数点)-连接AADF到公路网的道路连接的唯一参考。ONS LA名称-- CP所在的地方当局。RCat -道路类型的分类(请参阅完整列表的数据定义)。S参考N-正坐标CP位置。B-交汇处-该路段末端交界处的道路名称PC -踏
浏览 0提问于2018-07-02得票数 1
3回答
我正在开发一个Python应用程序，它涉及对实时数据运行回归分析，并将两者绘制成图表。也就是说，应用程序将获得实时数据，并且回归模型会随着数据的更新而重新计算。请注意，我希望在同一张图表中同时绘制输入(数据)和输出(回归分析)。
我之前在Matplotlib上做过一些工作。这是最好的框架吗？它似乎是相当静态的，我找不到任何类似于我上面的好例子。性能是关键，所以如果有任何占用空间小的快速python图表框架，我会洗耳恭听……
浏览 2提问于2010-07-28得票数 6
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
