如何在两个向量之间建立线性关系？
在数学和统计学中，可以通过线性回归来建立两个向量之间的线性关系。线性回归是一种用于建立自变量（向量）与因变量之间线性关系的统计模型。它可以通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来确定最佳拟合直线。
建立线性关系的步骤如下：
- 收集数据：首先需要收集包含自变量和因变量的数据样本。
- 数据预处理：对数据进行清洗和处理，包括去除异常值、处理缺失值等。
- 确定自变量和因变量：根据问题的需求，确定哪个向量作为自变量，哪个向量作为因变量。
- 拟合线性模型：使用线性回归算法来拟合数据，找到最佳拟合直线。常用的线性回归算法包括最小二乘法和梯度下降法。
- 模型评估：评估线性模型的拟合效果，常用的评估指标包括均方误差（MSE）、决定系数（R²）等。
- 利用模型进行预测：根据建立的线性模型，可以对新的自变量进行预测，得到相应的因变量值。
在腾讯云的产品中，可以使用腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tiia）来进行线性回归建模和预测。该平台提供了丰富的机器学习算法和工具，可以帮助用户进行数据分析和建模。
相关·内容
我试图用np.corrcoef计算二维两个向量之间的皮尔逊相关系数.当向量的维数是而不是两个时，它们可以很好地工作，例如：
import numpy as np
x = np.random.uniform(-10, 10, 3)
y = np.random.uniform(-10, 10, 3)
print(x, y)
print(np.corrcoef(x,y))
输出：
[-6.59840638 -1.81100446 5.6158669 ] [ 6.7200348 -7.0373677 -2.11395157]
[[ 1. -0.53299763]
[-0.532
浏览 3提问于2021-10-04得票数 0
1回答
我想在cplex中实现我的优化模型时定义一个自定义函数f，但是有些数学函数是不可用的。我想使用我的自定义函数f在我的两个模型变量决策之间建立一个关系。在这里，关于f(x)的定义(它是正态分布的of )：
谢谢你提供的任何细节！
浏览 1提问于2017-03-28得票数 0
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我正在开发二进制分类模型，以预测我的数据集中的医疗状况。我的结果表明，Logistic回归和线性支持向量机的性能一直优于其他ML算法(SVM、NB、MLP和DT)，如下截图所示：
📷
观察最近的研究，我发现了多项关于机器学习在临床预测模型中不优于logistic回归现象的研究和评论，例如对71项研究的系统回顾：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30763612/。
我想了解LR比其他更复杂的ML算法性能更好意味着什么？它只是表明我的类是线性可分的吗？
浏览 0提问于2023-03-16得票数 0
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我有两个向量 x = [18000,18000,1,8999.1913]
y = [18000,18000,1,9000.5] 我使用Sklearn距离计算了这两者之间的Manhatten距离。我得到了价值 1.3086 如何用百分比来表示呢？ 因为通过寻找向量，似乎两者几乎是相同的。因此，百分比值应该接近100%。如何做到这一点？
浏览 9提问于2019-01-23得票数 1
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我有5个表示数字向量的列表。我想确定与第一个向量具有最高相关性的向量。
我也有他们的特征值和特征向量。使用它们，我如何识别哪些向量与a1高度相关
我的数据：
a1 = [1, 23, 4, 51, 62, 7, 8, 43, 1, 29]
a2 = [5, 45, 32, 51, 60, 7, 8, 35, 10, 31]
a3 = [13, 3, 64, 35, 36, 37, 48, 3, 31, 1]
a4 = [5, 53, 34, 51, 61, 73, 81, 413, 1, 33]
a5 = [3, 3, 1, 5, 6, 3, 8, 3, 1, 3]
list1 = [a1,
浏览 3提问于2020-04-18得票数 0
2回答
寻找变量之间的关系类型
、、、
我有几个指标的时间序列数据。我知道哪个指标是响应变量，哪些是独立变量。我需要在他们之间建立一个模型。这种关系可以是线性的，二次的，对数的，分段线性的，多重线性的，基本上可以是任何东西。
我是否可以使用任何技术/属性来找到度量之间的关系并与模型相匹配？
现在，我用R写了一个暴力剧本。
例如，我的响应变量A依赖于X1、X2和X2。
A= C1*f1(X1)+C2*f2(X2)+C3*f3(X3)是我的模型。
我的脚本尝试了f1、f2和f3的所有可能组合。
所谓组合，我的意思是从所有线性开始，其中一个是二次的，然后是三次的，然后是对数的，等等。
我正在使用lm()。
然后我选择了AIC最小的模
浏览 0提问于2017-11-03得票数 1
1回答
我正在尝试拟合具有15个输入参数的回归的ANN模型。这些参数中的一些是相互关联的，并且这种关系不是线性的。也就是说，其中一个输入参数可以表示为其他参数的非线性函数。但我不清楚这些关系，因为我缺乏领域知识。有没有办法找到这些输入参数之间的关系？
我试着用pandas相关矩阵找出这些关系，但无法得出任何结论，因为它只讨论了两个参数之间的线性相关性。
提前谢谢。
浏览 2提问于2019-07-05得票数 1
在Word2Vec可训练模型中，存在两个不同的权重矩阵。输入层到隐层的矩阵W和隐层到输出层的矩阵W' .
关于这篇文章，我理解我们产生矩阵W'的原因基本上是为了补偿输出层中缺少激活函数。由于在运行时不需要激活函数，所以输出层中没有激活函数。但是，我们需要通过反向传播更新输入到隐层的权重矩阵W，最终达到最适合我们使用的词嵌入。所以在输出层中有一个权重矩阵W'。
但是我的问题是为什么在运行时不需要激活函数？有人能解释一下吗？
浏览 0提问于2019-01-03得票数 2
1回答
有一些公式可以计算两个随机变量之间的线性相关性，例如皮尔逊相关或Spearman相关。我的问题是，有没有什么公式可以计算两个随机变量之间的非线性相关性？
浏览 12提问于2017-07-24得票数 1
3回答
我有大约90个变量存储在数据2-90中。我怀疑其中大约有4个与data1有抛物线样的相关性。我想找出哪些是相关的。有什么简单快捷的方法吗？
我尝试过构建这样的模型(对于每个变量I=2:90，我可以在循环中这样做)：
y <- data$AvgRating
x <- data$Hamming.distance
x2 <- x^2
quadratic.model = lm(y ~ x + x2)
然后看看R^2/系数，得到相关的概念。有更好的方法吗？
也许R可以用这90个变量建立一个回归模型，并选择那些本身具有显着性的变量？那有可能吗？对于线性回归，我可以在JMP中这样做，但我
浏览 14提问于2016-08-01得票数 7
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R中的minerva包提供了两个向量、两个矩阵的最大信息系数(MIC)值。返回MIC值的mine()函数还返回其他一些参数值。其中之一是MIC-R2。从帮助选项中，我了解到MIC-R2意味着MIC和Pearson系数之间的差异。
在密涅瓦的包裹里，
[MIC,MEV, MCN,MIC-R2]=mine(X,Y,..)
在检测相关性方面，MIC-R2而不是MIC的统计意义是什么？
浏览 7提问于2014-09-16得票数 0
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我有一套东西。我计算了两个距离矩阵：X使用度量f1定义每个对象对之间的距离，以及Y -使用度量f2。现在，我想了解如果两个对象在度量f1中是相似的，那么它们也按照度量f2相似。我该怎么做呢？
例如，f1可以说两个对象的颜色是否相似，f2 --两个对象的大小是否相同。但衡量标准可以是任何东西。例如，我们可以讨论文章，f1可以是Jaccard距离，度量两篇文章共有多少标记，而f2可以是欧几里得距离，测量两篇文章的单词向量之间的距离。现在我想了解的是蓝色物体的两个对象是否很大，或者带有“种族主义”标签的文章是否有类似的内容。
我是在问相关性吗？如何在X和Y之间计算它？
浏览 0提问于2020-04-17得票数 1
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2回答
如何解释关联结果？
、、、、
我对Matlab中的皮尔逊相关性有一些怀疑，特别是关于p值的概念。我有两个向量(A和B)，我使用corrcoeff函数计算皮尔逊相关性。我得到了以下结果：
相关性
1 0.1219
0.1219 1
和相对p值
1 0.3042
0.3042 1
关于这两个向量，我能说什么呢？我会说，它们之间的相关性肯定很低。但是p值又如何呢？(大于0.05)
浏览 8提问于2019-01-03得票数 0
1回答
我为R中的时间序列数据建立了一个随机森林回归模型，该模型有三个预测因子和一个输出变量。
是否有一种方法(也许以更绝对的方式)来发现特定变量中的变化如何影响预测输出？
我知道变量的重要性，我不是想找出影响最大的变量，而是想看看我是否选择了输入变量X_1，并增加了它的值(或降低了它)，这将如何改变预测输出。
这样做有意义吗？或者用随机森林模型也有可能？重读我的问题几遍，这使我怀疑，但任何洞察力/推荐将是非常感谢的。
浏览 6提问于2022-08-24得票数 -1
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如果存在两个连续的自变量，它们之间的相关性很高，那么我们是否可以通过将其中一个变量的值乘以或除以随机因子(例如，将第一个值乘以2，第二个值乘以3等)来消除这种相关性。我们将保留独立变量的原始值的副本，其值已被转换，以便将原始值与所收到的预测结果进行适当的比较。这是否可以被认为是一种选择，而不是放弃一个高度相关的变量呢？
浏览 0提问于2021-04-18得票数 0
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3回答
如果β1=β2=0和β3= 0为空假设。 如果β1=β2=0有效，而β3= 0失败，那么您可以得出什么结论？ 这是否意味着x1和x2之间有很强的相关性？或者在结果变量(Y)和x3之间存在线性关系？
浏览 32提问于2019-02-02得票数 0
我想问一个关于多参数线性回归模型的问题。问题如下:我们现在有100家公司的数据，对于每一家公司，我都有三个季度的参数A，B，C，D的数据。(我们可以称之为A1，A2，A3，B1，B2，B3..etc)我们假设A和BCD之间存在某种关系(我们还不知道，需要找到)，现在我们需要预测第四季的A，即A4……
我的方法是用普通的最小二乘公式计算关系，并以A4=x1*B4+x2*C4+x3*D4的形式得到最终的公式。我通过简单地对B，C，D进行线性回归得到B4，C4，D4，但问题是我用这种方式得到的A4比仅仅对A进行线性回归更糟糕。
有人能告诉我这个问题的更好的解决方案吗？谢谢
浏览 2提问于2017-08-27得票数 0
维基百科和文学似乎没有传达正确的解释卡尔皮尔逊的相关性。此外，一些作者将其解释为线性相关或关联。对我来说，它只是告诉了两个变量之间关系的方向和范围。
浏览 0提问于2020-04-15得票数 1
我已经使用TfidfVectorizer和TruncatedSVD建立了管道。我用滑雪板训练模型，利用余弦相似度计算两个向量之间的距离。这是我的密码：
def create_scikit_corpus(leaf_names=None):
vectorizer = TfidfVectorizer(
tokenizer=Tokenizer(),
stop_words='english',
use_idf=True,
smooth_idf=True
)
svd_model = Truncate
浏览 4提问于2015-07-06得票数 0
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1回答
我正在尝试建立一个假新闻分类器，我在这个领域很新。我有一个专栏"title_1_en“，标题是假新闻，另一个专栏名为"title_2_en”。有三个目标标签：“同意”、“不同意”和“无关”，如果"title_2_en“栏中的新闻标题同意、不同意或与第一栏中的标题无关。
在把句子中的词转换成向量后，我试着计算了这两个标题之间的基本余弦相似度。这导致了余弦相似度的评分，但由于同义词和语义关系根本没有考虑到，这一点还需要改进。
def L2(vector):
norm_value = np.linalg.norm(vector)
return norm_val
浏览 0提问于2019-04-19得票数 1
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我使用P3P算法来计算给定的3D点的旋转和平移，以及它们在二维平面上的对应投影。我使用的算法是在中描述的算法，它的实现同时使用OpenCV和OpenMVG (我使用的是后者)。自然，该算法在RANSAC框架内工作。
奇怪的是，我注意到在计算的位置上有一个精确的“漂移”，它随旋转角度的变化而变化。也就是说:如果我保持相机的位置不变，只需旋转它，根据OpenCV坐标惯例，音高的变化会导致位置向Y方向漂移，而偏航的变化会导致位置向X方向漂移(我还没有测试滚动)。当我试图拟合这个音高对Y和偏航对X值的数据集的曲线时，我注意到一个相当恒定的变化。除去刻度因子并将角度转换成弧度后，我看到的是这个轮廓：
X
浏览 2提问于2018-01-23得票数 0
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3回答
我将对我公司的一些信息进行分析。
我想制作一个ca来表示两个变量之间的关联。我有三个变量:类别，标签，价值。我的想法是做两个分析，一个是查看类别- Valorarion之间的关联，另一个是分析标记- Valoration之间的关联。
但是，我认为这种表示是有可能的mca。
你对我有何评论？
谢谢
浏览 5提问于2009-12-29得票数 1
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如果我有一些数据，并尝试在基本的Machine Learning回归算法(Linear regression，SVM等)中学习这些数据。
但是，如果任何一个要素与目标(y value)几乎为零相关，那么我是否应该使用Neural Network而不是基本Machine Learning
(很抱歉，这不是与代码相关的问题，但我不知道在哪里可以问这种问题。谢谢)
浏览 4提问于2017-08-02得票数 0
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1回答
我正在尝试将Kernel PCA实现到我的数据集，它同时具有分类(用一个热编码器编码)和数值特征，并将维度的数量从22个减少到3个维度。在此之后，我将继续讨论集群实现。我使用Spyder作为IDE。为了理解我从算法中产生的聚类的结构，我想解释哪些特征会影响派生的主成分，以及它们是如何影响它们的。有可能吗？如果是这样，我该如何解释这一点，有什么方法吗？
浏览 0提问于2018-05-31得票数 1
比如说，我有两个向量：
a = [1 , 2 , 3]
b = [4 , 5 ,6]
我想从a和b建立一个矩阵，像这样：
c = [1:4 , 2:5 , 3:6].
即
c = |1 2 3 4|
|2 3 4 5|
|3 4 5 6|
基本上，我想要的是a和b中的元素范围，我怎么做呢？我不想用任何循环。
浏览 7提问于2015-09-11得票数 2
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根据标题，我想写两个列向量到一个文件(格式:3位十六进制，制表符，4位十六进制)。我想我能做到以下几点：
for i=1:size(imgA,1)
fprintf(fid, ['%03X %04X \n'], imgA(i,1), imgB(i,1));
end
对于一个大的向量，这需要很长的时间，我肯定有一个更好的方法来做到这一点？
我想把这两个数组重组为一个数组(每隔一个条目交织)，然后一次写出来--但我似乎无法做到这一点。
谢谢!
浏览 0提问于2013-11-22得票数 1
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我在C++中有一个结构，如下所示：
struct MyStruct
{
someType v1;
someType2 v2;
someType3 v3;
someType4 f1();
std::vector<someType> myVector;
} ;
它通常以这样的形式使用：
//some process... after which a std::vector<someType> vec1 is generated
MyStruct myStruct;
myStruct.myVector = v
浏览 0提问于2017-10-17得票数 5
1回答
关于SciPy中巴特沃斯滤波器的模拟和数字版本，我有一个问题。为了获得数字巴特沃斯滤波器，我尝试了两种方法：
用和analog=True实现模拟滤波器，然后利用scipy.signal.bilinear将其转换为数字滤波器。
直接从函数scipy.signal.butter获得analog=False。
我从这两种方法得到了不同的结果。我是否应该期望这两种方法产生同样的结果？我的代码：
from scipy import signal
b1, a1 = signal.butter(1, 1, 'high', analog=True)
print("an
浏览 9提问于2022-04-04得票数 0
4回答
向量中项删除的时间复杂度
、、、
我已经读过，向std::vector的末尾添加项的时间复杂性是摊销常数，在std::deque的顶部和底部插入项是constant.Since，这两个容器都有一个随机访问迭代器，因此在任何索引下访问元素都是常数。请告诉我，如果我有这些事实，wrong.My的问题是，如果访问std::vector或std::deque中的元素是常数，那么通过擦除O(n)删除元素的时间复杂性为何。答案之一在这里说，删除元素通过擦除是O(n)。我知道擦除开始迭代器和结束迭代器之间的元素，所以答案基本上意味着它的O(n)取决于两个迭代器之间元素的no，并且在任何索引中从一个向量/deque中删除一个元素都是零吗？
浏览 11提问于2015-02-01得票数 20
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1回答
Pearsonr和p-值
、、、、
我正在分析熊猫的一些数据，并使用sns.jointplot()函数绘制两个变量之间的相关性。这两个函数之间的关联结果如下所示：
珠光体r= 0.41，p= 5e-18。从这两个价值观我能推断出什么。这两个变量之间是不是有很好的关系。
另外，如果我只想在情节中显示珠光体，我应该如何更改我的代码。下面是我目前正在使用的代码.
ax=sns.jointplot(df['Comfort'], df['Assurance'],data=df, kind="kde", color='r');
浏览 1提问于2019-05-17得票数 1
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我正在努力学习R，并使用corrplot绘制Y:City和X: Population图。我编写了以下代码：
当你看上面的图片，有2列城市和人口。当我运行代码时，我会收到以下错误消息：
Error in cor(Illere_Gore_Nufus) : 'x' must be numeric.
我的excel数据：
浏览 1提问于2018-08-01得票数 1
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3回答
我在理解欧几里得距离时遇到了一些问题。我有两个不同的实体，我想衡量这两个实体之间的相似性。
假设实体A有2个特征向量，实体B只有1个特征向量。为了知道相似性，我应该如何计算这两个实体之间的欧几里德距离？
非常感谢。
浏览 0提问于2011-04-07得票数 1
我很好奇海运图书馆中的配对图是如何构造的。我也见过类似的情节，比如皮尔逊相关图。这两个情节有什么区别？它们的用例到底是什么？
浏览 0提问于2017-05-29得票数 0
1回答
目前，我已经建立了一个系统，在那里我从旧的职位/类别中培训，并试图预测一个新的职位将是什么类别。我正在使用带有TfidfVectorizer和LinearSVC的管道来训练数据集并将其存储在泡菜中，然后通过加载该泡菜并使用加载的泡菜中的predict对新的帖子进行分类来处理新的帖子。目前，我正在与几个标签，我不知道为什么。
我希望提供一些输出，说明在每个分类标签的新帖子中触发了哪些单词，以便我能够理解为什么在根据培训集对新数据进行分类时选择某个标签，但我无法找到这样做的方法。
我知道我可以在培训时输出向量器中的顶级特性，但是如何才能从本质上输出为什么选择某个标签而不是另一个标签的原因呢？
浏览 8提问于2016-08-02得票数 1
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我已经使用gensim为fastText建立了一个培训模型，并且
我可以得到两个句子之间的距离，如下所述，
sentence_1 = "Today is very cold."
sentence_2 = "I'd like something to drink."
print(model.wv.wmdistance(sentence_1.split(" "), sentence_2.split(" ")))
# 0.8446287678977793 # for example
但是vmdistance如何计
浏览 6提问于2019-12-13得票数 1
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2回答
我正在研究一个问题，这个问题涉及到对一个大型文本数据库进行分类。课文很短(每个字数3到8个字)，我想把它们分成10-12个类别。对于这些特性，我只是简单地使用每个单词的tf-国防军频率。因此，特征的数量大致等于文本中出现的单词总数(我正在删除停止词和其他一些词)。
在试图提出一个可供使用的模型时，我有以下两个想法：
朴素贝叶斯(很可能是sklearn多项式朴素贝叶斯的实现)
支持向量机(在训练中使用随机梯度下降，同时也是一个学习工具)
我已经建立了这两个模型，目前正在比较的结果。
每种模式的理论利弊是什么？为什么其中一个能更好地解决这类问题？我是机器学习的新手，所以我想要理解的
浏览 0提问于2016-02-12得票数 19
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我正在和这个小组一起做这个项目，我们已经决定让这个项目成为‘人工智能自动考勤系统’。
我已经学会了CNN分类对象，即狗和猫。有了这些知识，我们决定建立基于CNN的考勤系统。(请告诉我如果我们不应该走这条路或者技术如果你在这里发现了什么不好的东西.)
但是继续CNN，假设我们和2名学生一起训练了模型，在最后一层我们把这两个神经元放在一起，因为它们只是两个，对吗？
现在第三个来了，现在为了训练他的脸，我必须改变模型的结构，重新训练每一个面孔。
如果我们把这个项目应用到有数百名学生的大学院，如果我们想为每个学生训练模型，那么n--这不是重新创建模型的可行解决方案。
因此，我们认为，我们将修正模型的输
浏览 3提问于2019-12-09得票数 1
1回答
相关系数到底代表什么？
、、、
相关系数直观地说是什么意思？如果我有一系列X和一系列Y，如果我将这两个输入到Weka多层感知器中，将Y作为输出，X作为输入，我得到的相关系数为0.76。这直观地代表了什么，以及我如何向业务人员或非技术人员解释这一点？
浏览 2提问于2011-10-03得票数 8
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我在一台服务器上工作，每天都会更新一个列表。该列表如下例所示。
+---+------------+-------------+-------------+-------------+
| | A | B | C | D |
+---+------------+-------------+-------------+-------------+
| 1 | Name1 | 1 | 2 | true |
| 2 | Name2 |
浏览 7提问于2016-05-04得票数 0
我有一个数据集X，它由m向量、n实值组件的\vec{x}组成.每个向量组件位于相应的预先定义的有效值区间内，这对于X中的所有向量都是相同的。假设每个向量的组件之间存在依赖关系图，所有向量的依赖图也是相同的；例如，组件x_k (可能)的值取决于所有\vec{x} \in X和k \neq p \neq q的组件x_p和x_q的值。然而，我们不知道这个图的确切结构。换句话说，我们假设每个数据点的变量之间存在依赖关系，但我们不知道它是如何构造的。因此，问题是仅使用X中可用的数据来推断这个依赖关系图。
我的问题是:是否有一种方法或算法可以让我解决这个问题？如果是这样的话，有人能帮我找到一个可以让我了解
浏览 0提问于2020-04-05得票数 2
2回答
在数据集中，我们有一个数值特征和一个数值目标。我们正在计算Pearson系数和Spearman秩相关。Pearson跟踪线性关系，Spearman跟踪两个变量之间的关系(如果有的话)
客户要求将这两个系数的结果组合起来，这样用户就可以看到一个综合评分，而不是查看两个不同的结果。
对皮尔逊系数和斯皮尔曼系数的结果进行平均有意义吗？
浏览 0提问于2022-10-21得票数 0
1回答
我已经建立了一个自动编码器从一个非常高的维度(200维)空间提取一个更小但重要的表示(16个维度)。
现在我有了这些“编码”向量，我想要计算某种相似的分数，或者聚类。
我不知道在这一点上适用哪一种距离概念。考虑到我使用了自动编码器，我有什么想法可以得到相似/聚类吗？
浏览 0提问于2019-07-08得票数 1
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我从上读到了Kaggle的word2vec示例，我不明白为什么模型的词汇表长度与单词向量长度不同。
单词向量中的每个单元不都表示与词汇表中其他单词的关系，因此每个单词都有相互之间的关系吗？如果不是，那么单词向量中的每个单元代表什么？
真的很感谢你的帮助。
浏览 2提问于2016-03-15得票数 1
1回答
我试图在3D空间中的其他两个点之间找到等距的点。例如，我的场景中有两个立方体。我想加5(或3，或80.)在这两个球体与Pymel之间相等距离上的定位器。
我可以很容易地找到球体之间的中点，如：
import pymel.core as pm
import pymel.core.datatypes as dt
pos_1, pos_2 = pm.selected()
point_1 = dt.Vector(pos_1.getTranslation())
point_2 = dt.Vector(pos_2.getTranslation())
midway_point = (point_1 +
浏览 4提问于2016-02-09得票数 1
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我有两个向量：
startIdxes<-c(1, 5, 12, 22)
endIdxes<-c(2, 9, 17, 25)
向量表示范围，例如1:2，5:9 .如何利用这两个向量建立索引向量？指标向量应是：
> c(1:2, 5:9, 12:17, 22:25)
[1] 1 2 5 6 7 8 9 12 13 14 15 16 17 22 23 24 25
浏览 2提问于2016-08-03得票数 1
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1回答
我无法在任何地方找到matlab无噪声函数的示例代码。有人能帮我吗，因为我现在很难找到它？根据matlab的文件，J=im噪声(i，'localvar'，V)在图像中添加了局部方差为V的零均值高斯白噪声，I. V是一个与I.
浏览 4提问于2014-09-08得票数 0
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1回答
生成多维线
、、、、
我正在生成一条多维线。线在每个维度上的投影难道不是线性的吗？情节并非如此。
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
n = 100 # samples
m = 2 # dimensions
X = np.random.randint(0, 100, size=(n, m))
b = np.random.randint(1, 3, m).reshape([m, 1])
y = np.dot(X, b)
for i in range(m):
plt.scatter(X[:,i], y)
plt.show(
浏览 2提问于2020-10-21得票数 0
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1回答
如何为多输出数据集创建分类模型？
、、、、
📷
我有一个数据集，其中有两个目标变量target-1和target-2。
两个目标变量都是有序的，因此我想在这两个目标变量上建立一个多类分类模型。但是，我不知道在模型创建过程中从哪里开始。因此，如果有人能给出一些指点，这将是非常感谢。
提前谢谢。
浏览 0提问于2020-08-04得票数 0
如果一个向量中有两个值:正值和负值，如何在该向量中只取正值，或者如何在该向量中只取负值
例如: vector <- c(140，-50，20，-120,240)
负值对应于损失，正值对应于获胜，我认为将所有赢利单独添加到该向量中。如何解决这个问题。
浏览 1提问于2017-07-29得票数 0
从David Abrahams和Aleksey Gurtovoy的书"C++模板元编程“中，我了解到iter_swap (见下文)有时会比std::swap慢得多。虽然这本书有一些解释，但我不太明白，有人能更详细地解释一下背后的原因吗？
template <typename ForwardIt1>
void iter_swap(ForwardIt1 it1, ForwardIt1 it2){
typedef typename std::iterator_traits<ForwardIt1>::value_type T;
T tmp = *it1;
*
浏览 0提问于2019-02-21得票数 3
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