如何对特定的一组受访者运行线性模型？
对特定的一组受访者运行线性模型可以通过以下步骤实现：
- 数据收集：首先，收集与受访者相关的数据。这可以包括受访者的个人信息、行为数据、偏好等。数据可以通过调查问卷、日志记录、传感器等方式获取。
- 数据预处理：对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等。确保数据的质量和完整性。
- 特征选择：根据问题的需求和数据的特点，选择合适的特征。可以使用特征工程技术，如特征提取、特征变换等，来提取有用的特征。
- 模型选择：选择适合问题的线性模型。常见的线性模型包括线性回归、逻辑回归等。根据问题的复杂度和数据的特点，选择合适的模型。
- 模型训练：使用收集到的数据对选定的线性模型进行训练。训练过程中，通过最小化损失函数来优化模型参数，使模型能够更好地拟合数据。
- 模型评估：使用评估指标来评估训练得到的模型的性能。常见的评估指标包括均方误差（MSE）、准确率、召回率等。
- 模型应用：将训练好的线性模型应用于特定的一组受访者。根据受访者的特征数据，使用模型进行预测或分类。
- 结果解释：解释模型的预测结果，提供对受访者的洞察和决策支持。
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）来进行线性模型的训练和应用。该平台提供了丰富的机器学习算法和模型训练工具，可以帮助用户快速构建和部署线性模型。
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2回答
我正在尝试运行一个线性模型，但只针对特定的一组受访者。我在网上找到了示例代码，上面说要使用gapminder函数来隔离一组受访者。在这里，我只想在party列中包括值为1的受访者。我遵循了我在网上找到的示例代码， library("tidyverse")
library("gapminder")
dems <- filter(gapminder,
+ dfp_clean$party == 1)
dem_model <- lm(scale_masc_index ~ ice, data = dems)
summary(d
浏览 29提问于2021-08-05得票数 0
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具有多个虚拟变量的回归
、、、、
我正在运行逻辑回归，我想要控制受访者的国家。我有12个国家。我使用"fastDummy“包为每个国家/地区创建虚拟对象。 library(fastDummy)
ALL<-dummy_cols(ALL, select_columns = "country") 我得到的东西是这样的： country_Japan 1 1 0 0 0 0
country_Taiwan 0 0 1 1 0 0
country_China 0 0 0 0 1 1 以此类推。如你所见，所有变量的总和构成了完美的共线性。由于这个原因，我不能估计模型。我读到我需要包含一个带有0的变
浏览 65提问于2021-10-09得票数 0
1回答
我有一个调查应用程序，用于存储我的受访者使用JavaScript时间戳进行调查的时间(例如2015-06-18T10:35:26.980Z)
我需要找出的是每天有多少受访者进行了调查。例如，我不太确定如何比较从两年前开始的每天的日期。有什么建议我应该怎么做吗？
到目前为止，我有一组受访者进行调查的日期/时间。非常感谢！
编辑:到目前为止的代码。
var dateCounter = {};
timeStart.forEach(function(date) {
var key = date.toISOString().split('T')[0];
dateCounte
浏览 0提问于2015-07-02得票数 1
我无法计算在语音向量上运行支持向量机所获得的低精度。我已经交叉验证了数据没有错，甚至使用了朴素贝叶斯分类器来获得良好的结果。
首先，我应该提到，我已经验证了我没有使用相同的文件进行训练和测试。
我有一组正面和负面类的数据，用于训练
pos = ones(size(PositiveTraining,1),1);
neg = ones(size(NegativeTraining,1),1)*-1;
Training = [ PositiveTraining ; NegativeTraining ];
TrainingLabels = [pos;neg];
model =
浏览 3提问于2012-03-30得票数 1
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📷
TL;DR:从什么意义上说，上述非线性图像中所看到的神经元模型是什么？
在第一章，第1.3节A神经元模型西蒙海金的神经网络书，标准模型的单个神经元被描述和可视化在上面的图片。
该模型由一组输入x1..xm、其相应的权值w1..wm、加权输入与偏差(b)相加的线性组合器以及接收该和并产生输出的激活函数组成，是非线性的。所以，我的问题是，输出不是线性地依赖于输入吗？例如，如果神经元只接受一个输入，x1，则线性组合器的形式为v= x1 +b，激活函数为φ(v)。所以，我能看到这个模型是非线性的唯一方法是，如果激活函数是非线性的。但很明显，激活函数是线性的(就像书的同一章节中描述的分段线性函数)。
浏览 0提问于2019-07-31得票数 2
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在我的研究中，我已经在mlogit中使用二元选择和R中的线性效用函数估计了一段时间的简单模型。现在，我正在尝试复制一个使用非线性效用函数的目的地选择模型。 在我的例子中，我有一个选择集，每个人有10个和大约300个观察值。所有的选择对每个人都是可用的，并且每个选择都有相同的属性集。没有单独的属性或可选的特定系数。因此，我只想用一个效用函数来估计一个模型，所有备选方案只有一组系数。 效用函数应该类似于 V=\beta_1 * att_1+\beta_2 * att_2 + \beta_3*ln(exp(\beta_4)*att_3+att_4) 我的问题是，您是否可以在mlogit中指定类似的
浏览 18提问于2019-06-08得票数 0
我的多体模型中的输入是作为距离的函数的道路单数，该模型在时间模拟中工作得很好，但是当我将系统线性化时，我得到的错误是图片中没有输入或输出defined.As：
我将combitable定义为输入和参数，然后得到错误: Translation of TRyViertalMbsa: Component type specifier CombiTimeTable is a block，这不能与前缀输入组合。在Modelica.Blocks.Sources中声明为CombiTimeTable combiTimeTable的组件combiTimeTable (输入)及其元素y(输出)的冲突因果关系
如
浏览 4提问于2015-02-18得票数 1
我有10K记录的足球运动员，他们的市场价值和关于每个球员的50+特征值(即投篮力，进攻，防守，位置，耐力等)-> 80%是数值中的100，20%是绝对的。
我的目标是知道什么特性(或一组特性？)对玩家价值的贡献最大？我假设它可能是某些特征，或者某些特性--当它们很高的时候，它会增加玩家的价值。或者两者都有。
如何处理这一任务？我应该探索哪些ML模型(或其他模型)？有小费吗？
浏览 0提问于2020-10-17得票数 -1
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对于不同的特征值，过度拟合的模型往往有很大的差异(有些很高，有些相对较低)。因此，这意味着模型(当绘制成图)的斜率变化很大，即使是训练数据值(特征值)的微小变化也会导致输出的大变化。为了平滑具有高斜率变化的过拟合模型/曲线，我们使用正则化(例如: L1/L2)。
L1正则化消除了模型中不必要的/影响较小的特性，使模型不那么复杂。它通过将这些特征的权重/系数更改为0来做到这一点。因此，当我们有许多不必要的特性时，这种正则化是有用的，并且对于特征选择也是有用的。
L2正则化缩小/调整了极端权重，并导致了一组分布更加均匀的权重。与L1正则化不同，它不会导致特征权重为0。因此，当我们知道所有/大部分特
浏览 0提问于2022-01-04得票数 3
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我正在尝试使用统计模型为熊猫数据框架中的每个“组”运行单独的逻辑回归，并保存每个观察值(row)的预测概率。每个“组”代表大约2500名受访者或观察者；我希望获得每个受访者的预测概率-类似于使用SPSS在运行逻辑回归时可以“保存”预测概率。
我读过其他人尝试过的方法，但似乎都不起作用。我正在使用SPSS来检查Python中的循环操作是否工作正常-预测的概率应该是相同的(SPSS有一个拆分函数，这使得这一点非常容易)。
import pandas as pd
import numpy as np
from statsmodels.formula.api import lo
浏览 0提问于2019-08-29得票数 0
我们有一组用户可以访问我们的数据仓库开发环境，我试图授予这个组修改和/或在本地运行我创建的dbt模型的权限。
我尝试使用后置钩子来授予架构的所有用户对模式的访问权限，但是当这些组的用户试图在此模式中的任何一个模型上从他们的终端执行dbt运行命令时，仍然会收到一条拒绝权限的消息。
post-hook:
- "grant usage on schema {{ this.schema }} to group data_team"
- "grant select on {{ this }} to group data_team"
理想情况下，data
浏览 13提问于2022-12-02得票数 1
目前，我正在使用Matlab中的函数stepwiselm开发一个timeseries模型。我正在运行Matlab R2014a。有关该函数的文档可以找到。
数学模型简介：
它是一个标准的线性模型，包含5个变量和大约22,000个数据样本。因此，我有以下系统：
Y= Ax，其中: y~ Ax 22,000 x1 A~Ax 22,000 x5，x~dw5 x1
该模型应该非常直观，并有以下调用：
mdl = stepwiselm(A,y)
现在，这应该是一个非常简单的函数:F=1+ x1 + x2 + x3 + x4 + x5，不幸的是，Matlab的情况并非如此。
问题：
Matlab表示的函数
浏览 3提问于2014-07-23得票数 0
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我的硕士论文是关于如何在时间序列中应用LSTM神经网络的。在我的实验中，我发现缩放数据会对结果产生很大的影响。例如，当我使用tanh激活函数，值范围在-1到1之间时，模型似乎收敛得更快，验证误差在每个时代之后也不会有明显的跳跃。
有人知道对此有什么数学解释吗？或者是否有任何文件已经解释过这种情况？
浏览 0提问于2017-10-11得票数 9
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我有一个任务，我需要训练一个机器学习模型来预测来自多个输入的一组输出。我的输入是一组3x1向量、一组3x3协方差矩阵和一组标量的1000次迭代，而我的输出只是一组标量。我不能使用回归学习app，因为这些输入需要具有相同的维度，你知道如何统一它们吗？
浏览 12提问于2020-04-30得票数 0
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评估模型
、、、
我正在使用R中的不同模型进行多变量时间序列分析，我对同一组数据使用了Arima、glm、H2O.gbm、randomforest和Garch模型。我对每个模型做了预测并计算了RMSE值。我已经根据RMSE值对这些模型进行了排序。但是，我想根据这些模型的RMSE和排名值，为它们提供类似于ratings的电影评级。
> df <- transform(df,rank = ave(RMSE,
FUN = function(x) rank(x, ties.method = "first")))
> df
Model
浏览 0提问于2017-07-10得票数 1
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我使用python的statsmodel包来进行线性回归。在R^2、p等的输出中也存在“对数似然”.在文档中，这被描述为“拟合模型的似然函数的值”。我看了一下源代码，并不真正理解它在做什么。
阅读更多关于似然函数，我仍然有非常模糊的想法，这个‘对数-似然’值可能意味着什么，或被用来。所以有几个问题：
在线性回归的情况下，似然函数的值不等于参数的值(本例中为beta)吗？这似乎是这样的，根据下面的推导，导致方程12：
知道似然函数的值有什么用？它是否与其他具有相同反应和不同预测指标的回归模型进行比较？实际的统计学家和科学家如何使用统计模型提出的对数似然值？
浏览 1提问于2014-10-23得票数 2
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我一直在使用Statsmodels的OLS部分来确定一组测量的一些变量。基本格式没有什么特殊之处，示例如下。
model = smf.ols('Out ~ l0 + l1 + l2 + l3 - 1', data = df_results).fit()
我已经运行了模型并获得了所有变量(L0、L1、L2等)的值。本质上，我正在寻找一个函数或某个工具(我似乎找不到)，在这些函数或工具中，我可以为L3设置一个值，然后为同一组度量确定L0、L1和L2的新值是什么。
浏览 0提问于2017-11-22得票数 0
我正在处理保密的调查数据，其中包含了每个受访者的普查数据(但下面没有任何内容)。每个人口普查区有6名受访者，数据中大约有2,000个不同的人口普查区。
我运行了一个logistic回归模型，使用被访者水平变量来预测被访者是否曾被诊断为哮喘。我想要映射残差，以检查任何潜在的空间集群或模式，但不知道当我的分析单元=与数据中其他人共享相同位置(域)的个体时如何进行。
我能把每个被访者的位置从人口普查域转换成一个独特的空间点在普查域吗？I.，我能给同一普查范围内的每个被访者指定一个独特的空间点(随机)吗？还是有别的办法来解决这个问题？
会喜欢任何反馈！(注:我目前正在使用R中的空间多边形Datafra
浏览 4提问于2022-04-19得票数 0
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是否可以使用2输入来训练网络:一个是数据，另一个是我们定义的常量。
我们使用一组数据对网络进行训练，并将第二个输入设置为'10'
然后，一旦它聚合，我们用另一组数据进行训练，并将第二个输入设置为'20'。
如果我输入第二个参数设置为'15‘的测试数据，它会自动在两个学习状态之间外推吗？
如果不是，如果我想做我前面解释过的事情，我该如何做:将外推到两种训练状态之间。
非常感谢
杰夫
浏览 0提问于2014-08-15得票数 0
我有一个在Spark 1.6中内置的预测模型(Logistic回归)，它已经保存到磁盘上，以便以后与新数据记录一起重用。我想用多个客户端调用它，每个客户端传入一个数据记录。似乎使用Spark作业来运行单个记录会有太多的开销，并且伸缩性不是很好(每次调用只会传入一组18个值)。用于加载保存的模型的Spark需要MLlib上下文，所以我正在寻找如何以可伸缩的方式实现这一点的建议。脑海中浮现出带有Kafka输入的Spark Streaming (每个客户端请求都会写入一个Kafka主题)。对这个想法或其他建议有什么想法吗？
浏览 15提问于2016-09-07得票数 1
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辍学分类
、、
我有一组招聘过程中的数据，其中包含12列分类变量(从性别等二元变量到申请人所在学校的名称等非二进制变量)。最后一列(13)包含“是”或“否”值，该值指示人员是否仍在招聘过程中。
这里的想法是建立一个模型，该模型可以预测(相当好的)人员在任何特定阶段退出招聘过程的可能性(有许多阶段，这个领域是所捕获的12个自变量之一)。
我正在考虑使用logistic回归来创建模型，但是所有的预测变量都是绝对的，我听说，这对于logistic回归来说并不是个好兆头。另一个因素是，有些字段缺少的值(如性别)无法合理地输入/捕获atm的准确数据。
考虑到我的情况，你认为什么方法是一个很好的起点？
正在考虑随机林，但
浏览 0提问于2017-08-19得票数 0
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我需要评估一组折线(红线)，由一个正向模型返回，并选择一个最适合一组实验值(绿色点)；在下面的图像中的例子。你对如何计算离断线的距离有什么建议吗？
浏览 5提问于2017-02-24得票数 2
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我有一个关于调查猴子api使用的小问题。我正在使用C#进行开发。有没有办法可以查询受访者列表，这样我就可以在特定日期之后获得所有受访者。实际上，我可以获得所有受访者列表，并与startModifiedDate进行比较，但我试图将查询传递给api，以便只获得所需的数据。有没有办法做到这一点？
谢谢你，Rakesh Vankadaru
浏览 2提问于2015-05-18得票数 0
我使用OMEdit构建了一个相当复杂的模型。对于后处理，我想要生成一组图(<5)，在每个图中画出不同数量的数量(~5)。
到目前为止，我使用的是OMEdit中的绘图视图。然而，在每次启动OMEdit之后，用鼠标一次又一次地做这件事，很快就会变得乏味，所以我想让它自动化。
是否有一种以编程方式定义的方法(例如，使用一个实验注释)？是属于某个模型的一组情节，在每次模拟该模型之后，或者至少通过单击一个按钮或运行一个脚本来生成/刷新该模型吗？我是否必须编写一个.mos脚本，如果需要，我如何在OMEdit内部运行这个脚本？
浏览 1提问于2016-10-27得票数 2
我正在重新编码数据，作为一个更大的，混乱的因子研究项目的一部分。在第一次解析之后，我得到了分布在8个工作表上的值，即块(每个块32个响应(32*8=256受访者)。然后需要将这些编码的响应返回到主表中进行分析。我开始使用转置，但不确定如何在我需要的两个操作之间复制它，特别是考虑到只有一个操作是从列到行的转换。此外，它仍然需要相当数量的手工编码公式，因为我一次只能弄清楚如何将其应用于一组响应。
我的问题是:有没有可以用于执行这些过程的公式的组合？如果是这样，是否有更好的方法可以轻松地在所有受访者(即其他8张纸)中复制它？
浏览 3提问于2021-04-13得票数 0
2回答
最近我看了一段视频，讲述我们如何在O(n)时间内运行一个选择算法，我对算法制作过程中的一个步骤感到困惑。
视频中说，我们应该将数字或数组的集合划分为n/5组，5组元素和另一组中的其余元素。然后我们找出每组的中位数。然后，我们找出中间值的中位数，并使用它作为一个支点，等等。
然而，要找到每个组的中位数，我们必须首先对组进行排序。视频说使用插入排序或合并排序，但这些算法不是O(nlogn)吗？那么，如果排序已经采用了O(nlogn)，那么总的运行时间怎么可能是O(n)呢？
这是供参考的视频：
浏览 0提问于2015-10-05得票数 0
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我正在做一个PoC，以确定一个图形数据库是否符合我们的需要。
我们有一项调查，受访者回答了问题。我们希望将这些被调查者从一组(大部分是两到三个)问题中的每一个可能的答案组合起来。
我有以下节点和关系
(:Question)-[:HasAnswer]->(:Answer)
(:Respondent)-[:Answered]->(:Answer)
(:Answer)-[:BelongsTo]->(:WeightingGroup)
其中：
问题:问题
回答:一个问题的可能答案
回答者:回答问题的人
回答:回答问题的答辩人之间的关系
WeightingGroup:
浏览 4提问于2014-02-28得票数 2
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我有两个特性，比如F1和F2，它们之间的相关性约为0.9。
当我构建我的模型时，我首先考虑了所有要进入回归模型的特性。一旦我有了我的模型，我就在我的模型上运行Lasso回归，希望这将解决这些特性之间的任何问题。然而，拉索回归保持了F1和F2在我的模型。
两个问题：
( i)如果F1和F2高度相关，但Lasso回归仍然保持着两者的相关性，这意味着什么？这是否意味着正规化在某些情况下不起作用？
如何调整我的模型或拉索回归模型，以踢出我的模型中的F1或F2？(我正在使用，并设置了惩罚= 'l1‘或’elasticnet‘，尝试了很大或非常小的C值，尝试了’lib线性‘或'saga’求
浏览 0提问于2020-02-08得票数 2
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我有一个调查数据集，我需要检查几个问题替代答案(列)，以确定受访者是否没有回答这些问题。我可以通过查看受访者在一组特定项目中有多少个"No“来推断这一点。例如，在下面的例子中，我想检查从第2栏到第6栏是否：(1)受访者对所有备选方案都回答了“否”。如果是，(2)对于每一行，No必须成为该范围内的NAs。
mydat <- data.frame(ID=sample(n, n, FALSE),
Q01=factor(sample(c('No', 'Yes'), n, TRUE, prob = c(.6,.3))),
Q02=factor(sample(
浏览 3提问于2015-09-27得票数 1
1回答
我已经创建了两个不太复杂的模型，并将它们重命名，并将它们放置在S3桶中的同一个位置。
我需要创建一个多模型端点，这样两个模型就有一个相同的端点。我所使用的模型是AWS在构建的线性学习者模型类型回归器中。
我不知道该如何部署这些武器。
浏览 11提问于2019-11-28得票数 1
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我使用spatstat来使用ppm函数构建点过程模型，但是当我使用残差图parres来理解协变量的效果时，在验证方面存在问题。
该模型由1022个鸟类发生地点(称为ois.ppm)、栖息地可用性(一个称为FB0lin的栅格，它已被标准化和日志转换)、取样努力(一个称为Nbdate的栅格，也是归一化的)和地方的可达性(也称为pAccess，也是标准化的)组成。目的是评价吉布斯点过程模型与Geyer过程参数、生境可利用性、抽样努力和可达性的拟合程度。eps函数还用于创建沿网格选择的一组虚拟点，分辨率为100×100米。
所使用的模型是：mod.ois.echlin = ppm(ois.ppp, ~
浏览 5提问于2022-04-29得票数 0
对于典型的机器学习，您通常会使用训练数据集来创建某种类型的模型，并使用测试数据集来测试新创建的模型。对于像线性回归这样的东西，在使用训练数据创建模型之后，您现在有了一个方程，可以用来预测测试数据中的一组特性的结果。然后，您将获得模型返回的预测，并将其与测试集中的实际数据进行比较。这里将如何使用验证集？
对于最近的邻居，您将使用训练数据来创建一个具有训练集所有特性的n维空间。然后，您将使用这个空间对测试数据中的特性进行分类。同样，您将将这些预测与数据的实际值进行比较。验证集在这里也有什么帮助呢？
浏览 0提问于2016-08-09得票数 4
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我对Struts2比较陌生。我已经开始使用ModelDriven来减少开发中的开销。我想要编写一个接口来在属性到达操作之前修改它，但是我不知道如何访问为模型实现ModelDriven的类的属性。
我可以看到像validate()这样的东西是如何在实际的action类中工作的。我更改了设计，以封装服务背后的逻辑，但仍然想知道这是否可能。
我们所有的工作都是通过ajax/json完成的，所以我发现模型驱动有很大的帮助--不过我不确定是否有更好的替代方案！
编辑代码示例：
正在尝试使用模板中的邮件替换邮件，以便在电子邮件正文中使用。
public class EmailActionImpl impl
浏览 4提问于2012-03-23得票数 0
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我想使用我自己的R代码将Mechanical Turk (或survey Monkey，或类似的基于网络的工具)上的调查受访者随机分配到特定条件下。例如，受访者可能回答了五个背景问题，然后被暴露在一个随机问题中。我想使用背景数据，在上面运行我的R代码，然后立即将问题返回给受访者。(要明确的是，我有一种特殊的方法，我想在R中进行随机化，它不同于完全随机化或随机分配，例如，60%对一种情况，40%对另一种情况。)
对于如何将R代码集成到这样的基于web的调查中，有什么建议吗？
浏览 0提问于2011-11-18得票数 3
1回答
我试图在Stata (面板数据:年份国家)的mlogit中运行一个具有年份固定效应的多项式逻辑，但是对于某些模型，我没有得到标准错误。当我在R中使用multinom运行相同的模型时，会得到系数和标准误差。
我不经常使用Stata，所以我可能遗漏了一些东西，或者我可能在Stata和R中运行不同的模型，而不应该在一开始就比较它们。可能会发生什么事？
，所以有几个关于感兴趣的模型的简单版本的细节：
我创建了一个数据示例来说明问题所在。
因变量(将称为DV1)，3类变量为-1，0，1(无序和0作为参考)
自变量:2个连续变量，3个二进制变量，3个二元变量中的2个相互作用
年
浏览 9提问于2021-05-31得票数 0
假设有两组。假设A组有一个产品，使用户能够购买应用程序的全部内容。它要14美元。我的应用程序有用户可以购买和查看的模型配置文件列表。购买A组，用户可以在应用程序中查看所有型号的内容。如果用户不想购买整个应用程序，而是想购买一些个人模型的内容，那该怎么办呢？所有型号的价格相同:3美元。如何管理个人型号采购？它们不可能都属于同一组，因为苹果只允许在同一组中一次运行一个应用程序内的产品。
因此，我在不同的组中创建了相同类型的产品。他们拒绝了我的应用程序，说产品应该是同一组。只有一个应用程序内的产品需要创建，以购买整个内容。但是个人艺术家的内容产品呢？
浏览 6提问于2017-06-05得票数 0
让我们想象一下，我们使用任何预先训练过的单词(Hello)模型生成了一个200维的单词向量，如下图所示。
那么，我们可以用任何方法来判断哪个语言特征是由这个向量的每个d_i表示的吗？
例如，d1可能会查看单词是否是名词；d2可能会判断单词是否是命名实体，等等。
浏览 8提问于2022-05-03得票数 0
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0回答
假设我有: RB1：|A| |B| |C|，根据选择(4，4，5)导出值
答复者勾选第一选择并导出值为4或答复者勾选第二选择且导出值为4或受访者勾选第三选择且导出值为5
我希望保留受访者的选择，并让RB1导出值(1,2,3)
如果受访者勾选了第一选择且导出值为1，或者受访者勾选了第二选择且导出值为2，或者受访者勾选了第三选择且导出值为3
我已经手动映射了所有RBs的新旧导出值，请您如何编写脚本？
提前感谢
浏览 3提问于2016-07-12得票数 0
我有一个响应单元结构的树。受访者所属单位。假设Bank中有两个部门，因此我将拥有：
+ Accountants
- Homer Simpson
- Bart Simpson
- Leny
+ It department
- Charles Bartowski
- Sarah Walker
- Bill
其中会计人员和IT人员是部门，受访者在他们内部。每个respondent都有一般属性：
- Email
- Language
- Name
- DepartmentID
每个部门都可以为所有受访者提供自己的动态属性：
浏览 9提问于2013-01-16得票数 0
1回答
我想预测单个credit_balance大于值N为真的概率
比较了三种分类方法: Logistic回归法、最小判别法和二次判别法。
对于一个样本预测，对于每一个具有不同值的样本，如何确定哪个模型最适合我的预测？
线性回归predict_proba结果为[[0.93227393 0.06772607]]
LDA predict_proba是[[0.94144572 0.05855428]]
QDA precit_proba是[[9.99999999e-01 1.24419207e-09]]
我们应该看哪些参数来决定哪种分类是最适合预测模型的？
浏览 0提问于2018-04-16得票数 1
5回答
这个问题与这篇文章有关：
我有一个调查应用程序，大多数问题都有一组答案是1-5。现在我们必须做的问题可以有各种不同的答案类型--数字、日期、字符串等。多亏了堆栈的建议，我使用字符串列来存储答案。有些问题是多项选择，因此除了表“问题”之外，我还有一个表“答案”，其中包含一组可能的问题答案。
现在:我应该如何存储“选择所有适用项”的问题的答案？我应该创建一个"chosen_answers“或类似的子表吗？或者，答案表格应该有一个“已选择”列，表明受访者选择了该答案？
浏览 1提问于2009-12-08得票数 0
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2回答
keras模型上的特征选择
、、、、
我试图为我的回归模型的输出找到最好的特征，以下是我的代码。
seed = 7
np.random.seed(seed)
estimators = []
estimators.append(('mlp', KerasRegressor(build_fn=baseline_model, epochs=3,
batch_size=20)))
pipeline = Pipeline(estimators)
rfe = RFE(estimator= pipeline, n_features_to_select=5)
fit = rfe
浏览 2提问于2018-05-06得票数 6
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在Dymola中，我经常会遇到一个非线性系统初始化失败，或者是一个在大型热流体系统中很难解决的刚性系统，但是对于一个简单的系统来说，不会出现这样的问题。我的问题是：
，，所以我想知道，求解非线性系统模型的最大能力是多少？例如，我最多可以在我的模型中包含多少个非线性方程？，在Dymola中是否有允许提高求解非线性系统能力的设置？，如何在不损害模型精度的情况下减少模型中的非线性方程的数量？
浏览 3提问于2020-04-24得票数 2
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问题陈述:给定一组随机变量Xs，给出它们解释目标变量Y中方差的能力的重要性顺序。假设所有的Xs都被规范化为0均值，std dev为1。
可以将此视为回归问题(正常或序数)。
例1:当计算出的协方差矩阵是对角时，我知道随机变量Xs是相互独立的wrt。然后，我可以拟合一个线性回归模型，并按它们的权重排序。
案例2:或者，如果我知道Xs是独立的(https://en.wikipedia.org/wiki/Independence_(概率)_理论)，即使它们在非零的协方差中)，我可以拟合线性回归模型，并按权重排序。
当我知道随机变量Xs不是独立的且具有非零协方差时，如何解决这个问题？
另外，如何使用非
浏览 0提问于2018-02-07得票数 1
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我刚刚开始了解基于回归模型的建模技术，并使用了MATLAB曲线拟合工具箱和。我有根本性的疑虑，无法继续下去。我有一个包含k=100数据点的向量集，我想要将它们依次拟合到AR模型、MA模型、ARMA模型中，看看哪个更适合y(k+1)=a*y(k)+ b*y(k-1)命令形式的AR(p)模型
coeff = polyfit(x,y,d)
用p个系数表示模型的阶数(AR(p))，拟合次数为d=1的多项式。但是我只有一组数据，是角度moment.So的记录，函数签名的第一个参数(x)是什么，比如x，y，那么，如果线性模型不够好，我可能不得不选择非线性models.Can，请用代码片段引导，拟合，检查
浏览 1提问于2013-03-11得票数 4
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我是机器学习的初学者，我研究过模型的预测变量之间的共线性是一个很大的问题，因为它会导致不可预测的模型行为和一个很大的错误。但是，是否有一些模型(比如GLM)与经典的线性回归不同，可能是“好的”共线性模型？传统的线性回归假设其自变量之间没有相关性。
之所以会出现这个问题，是因为我做了一个项目：“如果输入特性是相互关联的，那么最好使用广义线性模型，因为它们的性能要比线性回归好。”
有人能解释一下吗？
浏览 0提问于2020-06-20得票数 2
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我正在使用一些机器学习算法对零售交易数据进行POC，并提出一个脱销分析的预测模型。我的问题可能听起来很愚蠢，但如果你或其他人能回答我，我会非常感激。
到目前为止，我已经能够获得一个数据集，并将特征转换为(标签点，特征向量) ==>训练ML模型，然后在==> DataSet上运行模型，然后==>获得预测结果。
问题1：
由于我没有使用任何JAVA/Python/Scala语言的经验，因此我将在数据库中构建我的特性，并将该数据保存为CSV文件以用于我的机器学习算法。
我们如何使用Scala从原始数据创建特性。
问题2：
源数据集由一组(商店、产品、日期)及其记录的OOS事件(目标
浏览 0提问于2015-08-07得票数 3
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数据科学模型与培训-理解
、、、、
来自编写代码、测试、部署、运行的编程背景。我试图用数据科学中的“训练模型”或“受过训练的模型”的概念来思考，并部署这个经过训练的模型。
我并不真正关心部署环境，自动化等等。我在努力了解部署部队..。受过训练的模特。一个经过训练的模型在文件系统上是什么样子的，它包含什么？
我理解训练模型和将一组数据分成训练集和测试集的概念，但是让我说我有一个笔记本(python / jupyter)，我加载了一些数据，在训练/测试数据之间进行分割，并运行一个算法来“训练”我的模型。我的引擎盖下面有什么可交付的？当我训练一个模型的时候，我会想会有一定数量的数据存储在内存中。那么，这是如何成为训练模式的一部分的呢？
浏览 1提问于2018-01-10得票数 0
我是matlab的新手，我不知道如何将我的数据点适应我选择的模型。我的数据点并不完全是指数型的，我想将我的数据放入这样的模型中: y=a*e^(bx)+c，因为对于大的x值，数据不会与0相反，而是会变成一个常量，c不是0。
我用于查找数据并将其转换为数字，然后将其拟合为指数模型的代码如下：
time = datafile(61608:63907,1);
time = table2array(time);
time = datenum(time).*(24*60*60);
time = time - time(1);
conc = datafile(61608:63907,2);
conc =
浏览 0提问于2019-02-14得票数 1
1回答
包装Rails 2.3型号
、、、、
我已经在Rails上运行了一个现有的webapp。计划是设置一个新的服务器，它将提供一个API服务，并最终将webapp更新为该API的客户端。
实现这一目标的一个好方法是将所有模型打包为gems，并在两个应用程序之间共享它们。最终，API服务将是单一的--包含所有模型，但是有一段时间的开发/迁移需要共享模型。
API和webapp都将使用相同的数据库。
在对所有模型进行打包之前，需要考虑什么？是否值得将所有模型打包到单个gem中，单独打包每个模型，或者对模型进行某种逻辑分组？我将如何处理gem的依赖关系？
作为参考，这里有一个类似的问题：
我也只是开始熟悉将Ruby代码打包成Rubygem。
浏览 2提问于2011-12-06得票数 2
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