如何使用多个虚拟变量在R中混合类型的数据中创建神经网络模型
在R中，可以使用多个虚拟变量来处理混合类型的数据，并创建神经网络模型。下面是一个完善且全面的答案：
在混合类型的数据中，虚拟变量是一种常用的处理方法。虚拟变量是将一个具有多个类别的变量转换为多个二进制变量的过程。在R中，可以使用dummyVars函数从混合类型的数据中创建虚拟变量。
首先，需要加载caret包，该包提供了创建虚拟变量的函数。可以使用以下命令安装和加载caret包：
install.packages("caret")
library(caret)接下来，假设我们有一个数据集data，其中包含了混合类型的变量var，我们想要创建虚拟变量。可以使用以下代码创建虚拟变量：
dummy <- dummyVars(~ var, data = data)
dummy_data <- predict(dummy, newdata = data)上述代码中，dummyVars函数的第一个参数指定了要创建虚拟变量的变量名，data参数指定了数据集。predict函数用于将虚拟变量应用于原始数据集，生成包含虚拟变量的新数据集dummy_data。
接下来，可以使用neuralnet包来创建神经网络模型。可以使用以下命令安装和加载neuralnet包：
install.packages("neuralnet")
library(neuralnet)假设我们的目标变量是target，可以使用以下代码创建神经网络模型：
model <- neuralnet(target ~ ., data = dummy_data, hidden = c(5, 3))上述代码中，target ~ .表示使用所有的虚拟变量作为预测变量，data参数指定了包含虚拟变量的数据集dummy_data，hidden参数指定了神经网络的隐藏层结构。
创建神经网络模型后，可以使用compute函数对新的数据进行预测。例如，假设我们有一个新的数据集new_data，可以使用以下代码进行预测：
predictions <- compute(model, new_data)上述代码中，compute函数将新的数据集new_data应用于神经网络模型，生成预测结果predictions。
总结起来，使用多个虚拟变量在R中处理混合类型的数据并创建神经网络模型的步骤如下：
- 安装和加载
caret包：install.packages("caret")和library(caret) - 创建虚拟变量：
dummy <- dummyVars(~ var, data = data)和dummy_data <- predict(dummy, newdata = data) - 安装和加载
neuralnet包：install.packages("neuralnet")和library(neuralnet) - 创建神经网络模型：
model <- neuralnet(target ~ ., data = dummy_data, hidden = c(5, 3)) - 对新的数据进行预测：
predictions <- compute(model, new_data)
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2回答
许多 有 所示利用神经网络对时间序列数据进行建模的有效性，并描述了这种方法所需的转换和局限性。R的forecast 套餐甚至在nnetar函数中实现了一种方法。
根据我的解读，所有这些方法都是基于过去的观察来建立一个单一的结果变量的模型，但是我很难找到一种基于神经网络的方法的描述，这种方法也包含独立的预测变量(一种神经网络的ARIMAx模拟)。我发现了对非线性自回归外生模型(NARX)的引用，这似乎是我所要寻找的，但我所读到的所有阅读资料中，我找到了更多关于将这种方法用于单变量序列的多步预测的讨论。
有人能为我指出正确的方向吗？关于加分，有人知道我在R中寻找的东西的实现吗？
浏览 0提问于2016-07-08得票数 4
2回答
我有一个具有以下格式的数据集：
TimeStamp | Action | UserId
2015-02-05 | Action1 | XXX
2015-02-06 | Action2 | YYY
2015-02-07 | Action2 | XXX
...
我试图根据数据集中的Actions历史来预测特定用户的未来Users。我从MATLAB的nt粪便开始，但它不能处理混合数据类型或非数字值。现在，我正在寻找其他方法来预测未来的Actions，并在记录中找到周期模式。
是否可以将Actions的值转换为数值，或者是否有可能在输入上创建具有混合数据类型的神经网络？也许在R区？
浏览 0提问于2016-05-25得票数 0
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2回答
我正在准备一个神经网络的特性，我将在Keras和TensorFlow中运行它。这些特性是在Oracle中生成的。在这里，我还替换了空值。我不对数据库进行规范化，因为这取决于所选的示例。规范化将用Python完成。对于我的用例，这是一个二进制分类问题(欺诈检测)，空值的存在也与目标变量相关。因此，我想为模型保留这些信息。
我的建议是创建一个名为varName_isnull的额外二进制列，该列编码varName列中存在的一个Null。在其他聚合特性中，此二进制列也可用于计算特定分组(即信用卡)每单位时间的空值数。
我的建议是否合理？是否有可供选择的陈述，如果有，它们的好处是什么？
浏览 0提问于2019-07-09得票数 1
我有一个包含10个变量的数据集，其中4个变量是连续变量，6个变量是分类变量。依赖变量也是一个分类变量，它的值是"Yes“或"No”。我知道我们需要为分类变量创建虚拟变量。但是，如何使用带有这些虚拟变量和连续变量的神经网络函数在R中创建神经网络模型？
浏览 26提问于2020-03-15得票数 0
在那个人工神经网络中，我是机器学习的新手。我在R中使用nnet软件包进行神经网络的训练。模型参数和超参数有什么区别？我听说在我们设置模型参数之前就设置了超参数。人工神经网络的超参数和模型参数是什么？即是否在神经网络训练阶段调整超参数，在验证阶段调整模型参数？
浏览 0提问于2017-03-16得票数 3
3回答
我有无监督的数据(即，这些数据没有任何目标变量，我可以通过它来了解它的先前行为)，它是连续数据和分类数据的混合体。现在，我想根据我的非监督数据将测试数据分为三类。
我采取的方法是首先对无监督的数据进行聚类，使用这些分类数据作为基础数据，准备一个新的模型，在此基础上进行预测。
我想知道这种方法是否正确，还是有更好的方法分类测试集？我需要遵循的特殊算法吗？
我在R.
方法是修改培训集数据，以便能够正确地预测测试数据。在这里，目标变量在火车和测试集中丢失。
浏览 0提问于2016-06-14得票数 5
2回答
我对神经网络很陌生。我正在尝试用R构建一个神经网络，其数据如下：
concrete_model <-神经网络(公式=结果~ FrName1 + FrName2，data = model_data)
FrName1和FrName2包含联系人名的值。
当我执行时，我得到了以下错误：
neurons[i] %*% weights[i]中的错误:需要数值/复矩阵/向量参数
我相信神经网络只适用于数值数据。但是，如何对包含String值的数据使用NN呢？
浏览 1提问于2017-08-10得票数 0
1回答
我正在训练一个基于神经网络的分类器，使用neuralnet包进行训练，使用nnet对变量进行一次性编码。模型上的所有变量都是分类的。数据由15个标签和6个独立变量(预测器)组成，共64个虚拟变量，因此整个数据框架有79列。数据来自两年的月度更新数据记录。模型已经准备好了，我需要用它来预测2018年1月的结果。当我试图用模型计算新数据时，问题就出现了，因为一旦它被编码为虚拟变量，它就没有与训练数据相同数量的变量。
例如:训练数据:想象大小和速度是预测因子，动物是类。大小可以是(大，小)速度可以是(快，慢)动物可以是(狗，乌龟)
我的数据是：
Speed Size Animal
F
浏览 10提问于2018-02-08得票数 0
我有一段使用nnet包的代码，我感兴趣的是计算一些不同的神经网络模型&然后将所有模型保存到磁盘(使用save() )。
我遇到的问题是，神经网络中的“术语”元素有一个属性".Environment“，其结果是几百兆字节，而模型的其余部分只有几千字节。(一旦所拟合的值及残差被删除)
此外，删除".Environment“属性似乎不会在使用”预测“模型方面造成问题。
有人知道R或nnet对这个属性做了什么吗？有人见过这样的东西吗？
浏览 1提问于2015-04-06得票数 2
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我使用NHibernate在表寄存器中搜索数据。它包含货币登记册、收入和结果。有些寄存器是重复的，所以我设法实现了一些属性，我的C#将检查确定的寄存器是否是重复的，并循环其重复，以便将更多的寄存器添加到结果列表中。基本上，重复寄存器将有所有相同的字段，包括PK Id，但日期将因其重复而有所不同。如果是每天，主循环将重复，直到它达到了寄存器的重复结束日期或方法的头中指定的最后日期；否则，如果任何寄存器的重复结束日期等于null，那么它将继续无限循环。下面的代码就像我上面所说的那样，但速度很慢。我需要让它处理得更快，因为它处理和比较这么多日期：
这是我的注册课程：
public class Reg
浏览 0提问于2015-03-10得票数 2
我有一个LoginWindows，它在启动时运行。
我有一个enterButton，当点击它时，发送一个参数到主窗口并显示它，然后隐藏自己。
public RelayCommand EnterCommand { get; set; }
...
public LoginViewModel()
{
EnterCommand = new RelayCommand(() => Enter());
}
private object Enter()
{
//Show MainWndow
}
在mvvmLigh
浏览 0提问于2013-07-16得票数 1
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我正在使用R和神经网络包参见docs ()。利用神经网络函数建立和训练了我的模型。
现在我已经建立了我的模型，我想在真实的数据上测试它。有人能解释我是否应该使用计算或预测函数吗？我看过文档，但不清楚，这两个功能似乎都有相似之处吗？
谢谢
浏览 4提问于2016-07-12得票数 0
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我不是以英语为母语的人。所以，我的英语并不完美。请容忍我。
在一台计算机中安装多个服务器角色是一个好做法吗？
如果答案是肯定的，那么我可以混合哪些服务器角色？
是否有任何服务器角色不能混合，如果是，哪些服务器角色？
对于不能混合的服务器角色。我是应该虚拟化它们(Hyper 2008 R2)，还是将它们放在自己的机器中？
我正在考虑购买MS前沿对待管理2010和MS Exchange 2010标准。我应该将它们虚拟化，还是将它们放在自己的机器中？
感谢所有的回答和意见。
感谢您做的一切
豪尔赫
浏览 0提问于2011-02-16得票数 3
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1回答
大家好，我正在使用R中的一个神经网络包，我使用三个'x‘变量来预测'y’变量。我处理的时间序列数据与82个观察。我把数据集分为训练集和测试组。利用“计算”函数，对测试数据进行了神经网络拟合模型的测试。然而，我想预测到未来的时期，有no x数据在手。我正在尝试使用“预测”功能。在R.中，是否有任何方法使用神经网络软件包的预测功能，我感谢在这方面的任何帮助。查找下面的R代码：
## Creating Training (1:72) and Test Slices (73:82)
library(caret)
timeSlices <- createTimeSlices(1:n
浏览 1提问于2015-11-23得票数 0
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是否有一个包允许为非基于XGBoost或决策树的模型的多个观测值估计shap值？我用Caret和NNET创建了一个神经网络。我想开发一个蜂温图和形状依赖图，以探讨我的模型中的某些变量与结果之间的关系。我唯一的成功是使用DALEX包来估计SHAP值，但是DALEX只对单个实例这样做，不能使用SHAP值进行全局分析。任何洞察力或帮助都将不胜感激！
我试过使用不同的shap包(快速成形，shapr)，但这些需要基于决策树的模型。我试着用插入符号创建一个XGBoost模型，但是这个模型在r中的shap包中没有很好地实现，并且无法得到我想要的结果。
浏览 4提问于2022-12-03得票数 0
1回答
我有一个戴尔Poweredge R410与Perc H200控制器。
我想用SSD升级我的15k RPM阵列。这两个磁盘都是SAS6Gbps。
如果我删除两个磁盘中的一个，由SSD替换，等待同步，然后替换另一个磁盘，它会工作吗？
HDD=600GB，SSD=800GB或400 or。如果HDD只使用100 If，那么控制器是否足够智能，并允许与400 If同步？
浏览 0提问于2016-02-17得票数 3
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我需要些帮助。我正在用神经网络R页拟合一个神经模型，但我没有把它做好。我一直在获取[ neurons[i] %*% weights[i]中的错误:不符合参数]
这是我的模型代码
nueralModel <- neuralnet(formula = f, hidden = c(4,2), data = dataTrain,
err.fct = "ce", act.fct = "logistic",
linear.output = FALSE, stepmax = 1000000)
浏览 3提问于2020-07-03得票数 0
我一直在我的tweets数据集上运行逻辑回归、神经网络、朴素贝叶斯和SVM模型。我正在做情感分析，其中R是根据训练数据预测文本是积极的、中性的还是消极的。
我注意到varImp对于神经网络、朴素贝叶斯和支持向量机总是相同的。然而，logistic回归的变量具有非常不同的变量重要性。我只是好奇为什么会这样？逻辑回归不是一个很好的文本分析模型吗？或者有没有适合使用它的时候？
浏览 5提问于2016-04-23得票数 1
1回答
我想为R中的几个不同列创建虚拟变量，我可以通过代码为变量残疾人创建虚拟变量：
Disability <- model.matrix(~ Disability - 1,
transform(Dev_Mod, Disability = factor(paste(Disability, sep = "_"))))
由于我希望为各种变量多次运行这段代码，所以我希望为此创建一个函数，因此我编写了下面的函数：
dummy_vars <- function(Input1){
output <- model.matrix(~ Inp
浏览 4提问于2017-10-17得票数 0
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我有一个数据集。它有一些字符串列。我想转换这些字符串列。我正在开发一个使用这个数据集的神经网络。但是由于数据集有一些字符串值，所以我无法训练我的神经网络。将这些字符串值转换为神经网络可读的格式的最佳方法是什么？
，这是我有的数据集
type,amount,nameOrig,oldbalanceOrg,newbalanceOrig,nameDest,oldbalanceDest,newbalanceDest,isFraud,isFlaggedFraud
PAYMENT,9839.64,C1231006815,170136.0,160296.36,M1979787155,0.0,0.0,1,0
P
浏览 4提问于2019-01-05得票数 2
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我想知道如果我使用R-package randomForest在随机森林模型中包含两个级别的变量，实际会发生什么。我熟悉在多级数据上使用逻辑回归，其中您必须指定级别。随机森林也有类似的东西吗？或者，我是否可以将国家级变量和个人级变量放在同一随机森林模型中，并比较所有变量的重要性？
会很感谢你的帮助的。
浏览 1提问于2017-05-21得票数 2
首先，我的hmmlearn版本是0.3.0b (使用conda安装)。
我正在尝试在hmmlearn中实现一个GMMHMM模型，但是我得到了：
ValueError: n_samples=3 should be >= n_clusters=5
更具体地说，我有一个由4个状态和5个混合高斯(集群)组成的模型，正如中提到的，我的输入X变量具有shape(20,3)，即(n_samples, n_features)。
下面是创建错误的代码：
import numpy as np
from hmmlearn import hmm
size = 30
data = np.concatenate(
浏览 4提问于2017-11-08得票数 1
1回答
为卷积神经网络增加输入背景？
、、、、
我试着用YOLOv2训练一个神经网络来识别电子游戏中的字符和物体。对于输入数据，我从不同的角度拍摄了游戏中资产的屏幕截图。然而，在这些角色模型中没有背景--只有模型本身。当然，在游戏中，角色背后会有背景。
这会把神经网络搞混吗？如果是这样的话，我应该继续从游戏中找到一些背景图像样本并将它们随机地应用到输入数据中吗？
浏览 1提问于2018-06-22得票数 0
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我想要建立一个神经网络模型来解决XOR问题，这样我就知道
因此，我有以下NN模型：
我遇到的问题是，当我想要连接这些部分神经网络时，我做了一个这样的解决方案：
但是我没有得到XOR函数的值。我见过一种使用这些神经网络的解决方案，但它们获得了x1 XNOR x2的值，因此它们使用：
x1和x2
不是x1也不是x2
最后，它们将这两个值与表示OR的NN连接起来。
我的问题是如何将我的部分神经网络连接起来，使一个隐藏层的神经网络使用前向传播算法。激活函数是sigmoid函数。
有什么帮助吗？
浏览 2提问于2015-03-05得票数 1
我正在尝试在tensorflow中并行运行几个神经网络模型，每个模型都独立于其他模型。有必要为我使用tensorflow启动的每个执行创建一个会话，或者我可以为每个模型重用相同的会话。谢谢
浏览 5提问于2018-02-23得票数 2
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2回答
我想将MLP应用于一些商业卖家的数据。我发现这些数据是分类和连续特性的混合体。对于我所读到的内容，向神经网络提供这两种类型的数据(引用未知/不可用)是不可取的，我记得我读到的神经网络可以使用以下模型：
Categorical variables-->NN model 1
----->NN model 3---->Output
Continuous variables--->NN model 2
因此，在这个模型中，我们有两个神经网络，每个神经网络只提供分类变量或连续变量，然后将输出(来自这
浏览 0提问于2020-09-14得票数 1
1回答
我正在研究一个时间序列数据，我打算应用机器学习模型来检测时间序列数据中的变化点。
这些数据都是由机器记录下来的，我们必须预测过程是否完成。现在我们知道流程何时完成(流程完成的实际时间)，我们必须将其链接到从传感器记录下来的数据。我们的目标是构建基于这些当前可用的历史数据的模型，这些数据将能够预测未来数据的流程完成时间。
现在我的问题是，我知道过程是在11:50完成的，所以我创建了目标变量，从一开始就编码为0，然后从1:50开始。我把这些数据输入神经网络来预测变量。这方法正确吗？是否有任何复杂的方法来编码目标变量，而不只是在某个时间戳之后将其标记为1，因为它是时间序列数据，而我的目标是预测下一次
浏览 0提问于2019-06-03得票数 2
2回答
表格数据神经网络中的重复特征
、、、、
当使用线性回归或最小二乘法等算法时，具有重复或高度相关的特征对模型是有害的。对于基于树的模型，它们通常不会受到高度相关特征的强烈影响。不存在像最小二乘那样的数值稳定性问题。
但是神经网络会发生什么呢？大多数关于神经网络的文献都是针对图像、信号的，对表格数据的研究也不多。
有重复特征的表格数据神经网络模型，它是否会损害准确性？或者NN能够选择特征？
浏览 0提问于2020-11-08得票数 3
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我正在尝试弄清楚如何使用JSL将一些方差变量值的分析写入JMP中的表中。我的想法是编写一个脚本，用R^2和RSME日志记录到一个表中，用不同的参数运行不同类型的模型(也许有更好的方法来做这件事，我是JMP的第二天)。通读文档，似乎不同的分析有不同的方法来做这件事，我找不到一个“拟合模型”。我还需要知道如何为神经网络做到这一点，我想我可能已经找到了它的文档。
浏览 1提问于2015-10-07得票数 0
1回答
是否有一个R-包，我可以使用贝叶斯参数估计，作为替代JAGS？我在R中发现了一个关于JAGS/BUGS替代品的老问题，然而，上一篇文章已经有9年历史了。也许在R中有新的和灵活的gibbs抽样包可供选择？我想用它来获得具有随机效应和协变量等新的层次隐马尔可夫模型的参数估计。我高度重视JAGS的灵活性，认为JAGS是很棒的，但是，我想编写便于模型规范的R函数，并正在寻找一个可用于参数估计的包。
浏览 2提问于2020-03-16得票数 2
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2回答
朴素贝叶斯多项式模型
、、、、
对于电影评论数据集，我正在创建一个朴素的bayes多项式模型。现在，在培训数据集中，每种类型都有评论。因此，与其为电影评论数据集创建一个通用模型--忽略了类型特征，我还应该如何训练一个模型，同时考虑到电影评论数据集的体裁特征--还包括与评论中出现的单词相关的tf。我是否需要为每一种类型创建一个模型，还是可以将其合并到一个模型中？
Training Dataset Sample:
genre, review, classification
Romantic, The movie was really emotional and touched my heart!, Positive
Action
浏览 0提问于2018-09-17得票数 1
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R的“预测”包有一个函数nnetar，它使用带有单个隐层的前馈神经网络在时间序列中进行预测。
现在，我正在使用Python进行类似的分析。我想使用神经网络，它不需要像深度学习那样复杂。也许2层和几个节点对我的情况来说已经足够了。
那么，Python有一个简单的神经网络模型可以用于时间序列lik nnetar吗？如果没有，如何处理这个问题？
浏览 3提问于2019-05-27得票数 11
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1回答
当我用熊猫get_dummies创建分类列时，我正试图理解如何使用sklearn作为线性回归模型。
我有一个数据集，布局如下：
y = Carsales
X = Unemployment, Queries, CPI_energy, CPI_all, Month(comes in as an int)
我做的第一件事是将月份转换为对象，然后是类别(直接转换为类别类型在熊猫中不起作用)。
df['MonthFac'] = df['Month'].astype('object')
df['MonthFac'] = df['Mon
浏览 2提问于2015-07-09得票数 1
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1回答
在多元线性回归模型中，为什么我们要比虚拟变量的总数少一个虚拟变量？
例如，如果模型包含4个虚拟变量，我们将更新特征向量以训练回归模型。x = x[:, 1:4]。
浏览 2提问于2018-08-19得票数 1
1回答
我正在研究一个模型来预测哪个员工将从公司辞职。该数据集列有出生日期、加入日期、部门、性别、婚姻状况、公司年数等。
使用Tensorflow，我创建了一个神经网络分类器，它能够给出预测(将要离开/不离开)以及员工将要离开的概率。
假设模型给出87%的概率，一个特定的人将要离开。我想知道是哪个因素促成了这个人的辞职(即找出该人离职的原因)。
我怎么能这么做？
我用木星笔记本做代码，用Keras做神经网络。
浏览 0提问于2019-06-19得票数 0
我希望将使用cygwin (运行在windows上)创建的字符设备文件传输到Linux机器上。我不能让这件事起作用。
在cygwin中，使用mknod命令，我得到一个名为test的文件，它具有权限，如下所示：
crw-r-r-r-
C表示“字符文件”。
在Linux (Red 5)上，文件是不被识别的。相反，文件名为test.lnk，权限如下：
-r-xr-xr-x
所以我的问题-这有可能吗？
详细信息：
我认为这可能是值得的，同时增加我的任务。我的任务是:使用windows机器解压Linux操作系统tarball，并使用NFS将其上传到Linux服务器。tarball有不正确传
浏览 2提问于2012-01-26得票数 0
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我正在尝试创建一个基于代理的模型。我有一个由190个人口普查区组成的县的地理信息系统模型文件。我已经将shapefile上传到AnyLogic中，在Main>Presentation>level>map中有190个区域。现在使用前15个地区(人口普查区)，我想创建一个大区域(命名为邻里)。一旦我选择了15个区域并右击，它就给了我一个创建集合的选项.我在AnyLogic帮助页面中看到了多个区域的函数(r.g.；布尔addAll(集合区域))。但我不知道该在哪里写这段代码。
我真的很感激你的帮助！
我已经选择了15个地区，并形成了一个集合。但我想要一个区域。
浏览 4提问于2022-11-07得票数 0
2回答
考虑到多元回归(如Y ~ X1 + X2 + X3 )，当cor(X1, Y)、cor(X2, Y)和cor(X3, Y)都是0.2等小值时，您认为是否值得将多元回归模型与数据进行拟合，而且(X1, Y)、(X2, Y)和(X3, Y)的曲线没有(线性、非线性)不相关？
总而言之，
当每个自变量与因变量(视觉上是线性的和非线性的)不相关时，多元回归模型是否有可能给出显著的系数？
对于相同的数据，神经网络等非线性模型是否有可能得到良好的预测结果？
浏览 6提问于2017-09-28得票数 0
我想创造声音或音高识别与递归的深层神经网络。我想知道用什么输入我会得到最好的结果。
我是用振幅给DNN，还是用FFT(快速傅里叶变换)结果给出DNN？
是否还有其他形式可以产生好的效果和快速的学习？
浏览 3提问于2017-03-10得票数 0
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我正在尝试使用Keras在R中实现一个深度学习模型。假设我有一个人脸的数据集和一个CSV，里面有关于这个人的年龄、性别和种族的信息。我想训练这个模型从照片中预测一个人的年龄。
为此，我必须使用卷积神经网络。这是我的伪码：
library(keras)
model <- keras_model_sequential()
model %>% ## define CNN model’s architecture.
## I will figure this out later
# configure model
model %>% compile(
loss=&#
浏览 0提问于2018-10-10得票数 2
1回答
我使用R的神经网络功能来训练160个不同的神经网络模型，每个模型都有两个输入变量，并将它们部署到测试数据上。
我需要把预测限制在积极的价值上。
我认为在nueralnet函数中指定act.fct = "logistic“可以达到这个目的。
但是，似乎没有应用激活函数。在检查权值后，函数的输出似乎只是输入值和权重加上偏置节点值的和积。
对于我的输出，在我试图预测的9项记录中，有2项为负数--均为-0.0885。为了简单起见，我指定了一个没有隐藏层的神经网络。在模型创建之后，我发现负值的罪魁祸首是偏差节点。当两个变量的权重为正时，偏置节点为负值。
if (require(neuralnet
浏览 1提问于2015-11-21得票数 1
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目前我正在学习神经网络。我尝试使用不同的模型来识别人，并遇到了一个非常有趣的问题。我使用了yolo v3，掩码r-cnn，但从间接角度拍摄的照片中的所有人都忽略了照片中的人。现有的模型中哪一个是最准确和有效的？
浏览 2提问于2019-09-11得票数 0
2回答
我的数据是时间序列。
y <- ts(datafile[,"y"], start=1960, frequency=4, end=2010)
我想在我的预测ARIMA模型中包括季度模型。这有可能吗？如果是的话，它的命令是什么？我似乎找不到一个允许我将ARIMA模型与季度虚拟变量合并的方法。
所以我的ARIMA模型是：
fit_y <- arima(y, order=c(2,1,2), method="ML")
我知道如何在模型中加入季节性ARs：
fit_y <- arima(y, order=c(2,1,2), seasonal=list(or
浏览 0提问于2018-03-16得票数 1
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我有一个神经网络，我已经保存到一个.mat文件中的Matlab 2007。
我试图用load filename.mat从文件中加载神经网络。这在R2007b和R2008版本中非常有效，但是当我尝试在R2010b中加载时，我得到了以下消息：
警告:在运行类的loadobj方法时发生错误。从MAT文件加载的对象是运行loadobj方法之前对象的副本。其余的变量也是从MAT文件中加载的。
遇到的错误是：
引用不存在的字段“名称”
奇怪的是，似乎存在神经网络的变量，但它没有正常工作。使用神经网络的函数中没有一个在R2010中工作。
有没有人遇到过类似的问题？如何保存神经网络，使其与Matlab
浏览 6提问于2011-09-21得票数 4
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我在R lm(A~X_Y_Z)，A=numerical变量中进行了三次交互作用的线性回归，而X，Y，Z都是带因子的范畴变量。X=5因子，Y=2因子，Z=4因子。每次我运行回归时，最后一层的三路交互就会丢失。例如，如果我重新调整Z因子，最后一个是在三向交互中被丢弃。
系数：(8因奇点而未定义)。(R输出中提到了这一点)
我尝试过使用零截取，但它没有产生任何区别，lm(A~0+X_Y_Z)或lm(A~X_Y_Z-1)和所有其他可能的组合。
lm (A ~X*Y* Z，data = dat)
X=5因子，Y=2因子和Z=4因子--每个变量中的一个因素作为基准线。
浏览 3提问于2021-05-26得票数 0
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我有这个方法，我想要做泛型类型。这将允许方法接受我传入的任何类模型，例如博客模型、Post模型、作者模型等等。
因此，每当我调用该方法时，我只需传递模型和查询。
public T SearchIndex(T model, string query)
{
var srchService = client.Search<model>(s => s
.Query(q => q
.Match(m => m.Query("hello"))
));
return T;
}
我正在使用elasticsearch的
浏览 1提问于2018-10-04得票数 0
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我完全是R的初学者，我需要对一些数据集进行回归。我的问题是，我不确定，如何将模型改写成数学公式。
最令人困惑的是interactions和函数。
它们能被理解为一个乘积和一个多项式吗？
示例
让我们有以下模型，a和b都是数字的向量：
y ~ poly(a, 2):b
它能像这样在数学上重写吗？
y = a*b + a^2 * b
示例2
当我从fit 得到下面的表达式时
poly(a, 2)2:b
它是否等于以下公式？
a^2 * b
浏览 1提问于2017-03-24得票数 1
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我训练过简单的卷积神经网络来进行图像分类。验证集的准确度达到97%。我的数据集包括相机从纸质书中拍摄的图像，也包括来自pdf的截图。但是当我想预测网络摄像头从书中获取的图像时，模型的准确性和置信度很差。这些是图像：
可移动、高预测精度的图像
结果很糟糕。
为了更好地推广，我还添加了随机噪声到我的数据集图像，但它还不是很好。
浏览 0提问于2020-11-21得票数 0
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我以前研究过小规模的前馈神经网络问题。
但我已经开始着手一个新项目，该项目的目标是提前一天预测全国25个地点的空气质量。现在，我对空气质量方面的事情相当熟悉.
我的问题：
在这样的问题中，我会开发25个独立的模型(它们有相同的输入结构)还是一个具有25个输出的模型。
我想我想做什么--有类似于平行神经网络的东西吗？还是这25个不同的问题？我大部分时间都在研究物理模型，在这些模型中，所有25个地点都将共享物理模型。而输入将是不同的。
这是data parallelism问题还是model parallelism问题？
浏览 0提问于2019-05-14得票数 3
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您好，我正在机器学习模型中使用功能工程的食谱。然而，当我使用step_dummy时，伪变量被视为数值变量，而不是因子。我认为当我们使用随机森林或其他树模型时，这可能是有问题的。我们如何才能改变这一点呢？PDP显示虚拟预测器被视为数值。所以X轴有0.25，0.5......这应该只有0和1(因为是虚拟的)。
library(modeldata)
library(recipes)
library(caret)
library(ranger)
library(ggplot2)
library(pdp)
data(okc)
okc <- okc[complete.cases(okc),]
r
浏览 7提问于2020-02-29得票数 1
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