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1
回答
统计模型OLS回归:对数似然、使用和解释
、
、
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。
浏览 1
提问于2014-10-23
得票数 2
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1
回答
R:研究非线性回归中的奇异梯度
、
、
DF1, start = c(a=1, b=1), algorithm = "brute-force")我正在使用nls2包,它可以确定非线性回归的非线性
最小
二
乘
估计我看到xx是一个没有
参数估计
值的nls对象。这是否意味着
算法
不收敛?为什么会这样呢?那么svd(xx$m$Rmat())[-2]到底在做什么呢?
浏览 48
提问于2017-06-26
得票数 1
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1
回答
统计术语:“
算法
”是“模型”的同义词吗?
、
、
、
在统计学中,“
算法
”是“模型”的同义词吗?例如,当我拟合一个带有变量的广义线性模型,并为特定目的调整模型参数时,我是否可以报告我“开发了一个
算法
”,或者这是一个错误的陈述?
浏览 7
提问于2022-08-24
得票数 1
2
回答
我能用什么
算法
来识别这个散点图中的线?
、
我正在创建一个程序来比较音频文件,它使用的
算法
类似于这里描述的
算法
。我正在绘制两首歌之间的匹配时间比较,并找到
最小
二
乘
的线条为情节。href=是匹配文件的示例图。图太乱,即使图中有明显的直线,
最小
二
乘
回归线也不会产生高的相关系数。我还能用什么
算法
来识别这条线呢?
浏览 14
提问于2013-11-30
得票数 6
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1
回答
cov_x与(旧式) scipy.optimize.leastsq在scipy.optimize.least_squares中的等效
、
、
、
这个矩阵必须乘以残差,才能得到
参数估计
的协方差--参见curve_fit。 在新的中,这个参数的等效性是什么?类型与
算法
使用的类型相同。 但这并不是真正意义上的。
浏览 4
提问于2017-05-12
得票数 2
回答已采纳
1
回答
Fit.Line使用
最小
二
乘
吗?
、
方法 -它使用什么
算法
来确定参数?希望是
最小
二
乘
。
浏览 7
提问于2022-02-09
得票数 -2
回答已采纳
1
回答
在Opencv中绘制给定数据点的近似曲线
、
Opencv是否能够为可能存在噪声的给定数据点绘制近似曲线?我需要单独实现那个近似函数吗?
浏览 3
提问于2015-12-23
得票数 1
1
回答
基于Matlab的
最小
二
乘
参数估计
、
、
我尝试使用
最小
二
乘法和我自己的模型找到系统的一个参数值,即(a1和a2)。
浏览 10
提问于2018-02-21
得票数 0
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1
回答
我能用
二
次模型ax^2+bx+c进行非线性回归吗?
(线性/ OSL)和2)
二
次模型a_x^2+b_x+c。 我的问题是,我可以使用
二
次模型ax^2+bx+c进行非线性回归使用levenberg。因为我已经实现了
浏览 1
提问于2017-04-13
得票数 0
1
回答
大规模伪逆
、
、
提到了方法,并提到,,, (广义
最小
残差),BiCGSTAB (双共轭梯度稳定),QMR (准
最小
残差),TFQMR (无转置的QMR)和MINRES (
最小
残差)方法是最好的Krylov子空间方法。如果是,使用哪些
算法
或软件库?我有一个大型的计算集群,所以并行方法是受欢迎的。 指向R包。这样行得通吗?有人用过吗?我通常使用Python,但不介意使用其他语言和工具来完成此特定任务。
浏览 0
提问于2010-07-21
得票数 8
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2
回答
如果用正态分布目标值训练,非线性回归
算法
会表现得更好吗?
、
、
、
我想知道是否也适用于非线性回归
算法
。到目前为止,我已经看到kaggle上的人使用日志转换来减少异方差,使用xgboost,但是他们从来没有提到是否也是为了获得正态分布的目标值。我试着做了一些研究,我在第11页的Andrew的课堂讲稿()中发现,许多
算法
使用的
最小
二
乘
代价函数是通过假设误差的正态分布导出的。我认为,如果错误应该是正态分布的,那么目标值也应该是。如果这是正确的,那么所有使用
最小
二
乘
代价函数的回归
算法
都应该在正态分布目标值下
浏览 2
提问于2016-07-22
得票数 2
回答已采纳
1
回答
matlab regress()函数的C++等价函数
、
、
这是一个使用
最小
二
乘
算法
的多元线性回归。 目前,我正在研究。我不太确定它是否支持这个
算法
。
浏览 2
提问于2013-01-14
得票数 1
1
回答
基于WIFI AP和信号强度确定位置
、
使用
最小
二
乘
拟合
算法
是最好的方法吗?我该如何去实现这样的
算法
呢?
浏览 0
提问于2011-06-16
得票数 1
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3
回答
python中的PLS-DA
算法
、
偏
最小
二
乘
(PLS)
算法
在科学学习库中实现,如这里所记载的:在y是
二
进制向量的情况下,使用该
算法
的变体,偏
最小
二
乘
判别分析(PLS-DA)
算法
。sklearn.pls中的PLSRegression模块是否也实现了这种
二
进制情况?如果没有,我在哪里可以找到它的python实现?在我的
二
进制例子中,我尝试使用PLSRegression: pls = PLSRegression(n_co
浏览 0
提问于2013-08-23
得票数 17
回答已采纳
1
回答
OpenCV中的estimateRigidTransform
、
中使用estimateRigidTransform来获得刚性变换矩阵estimateRigidTransform是否使用
最小
二
乘
算法
浏览 0
提问于2014-04-05
得票数 0
1
回答
SciPy:最少对least_squares
、
、
SciPy为非线性
最小
二
乘
问题提供了两个函数:optimize.least_squares()允许我们选择Levenberg-Marquardt
算法
、信任区域反射
算法
或信任区域狗腿
算法
.
浏览 6
提问于2016-12-24
得票数 20
回答已采纳
1
回答
为什么在使用nl进行估计后访问系数所需语法与其他估计命令略有不同?
、
但是,如果我使用非线性
最小
二
乘
命令nl,我(表面上)必须做一些稍微不同的事情。为什么访问nl之后的
参数估计
需要不同的语法?有什么微妙的事情需要注意吗?
浏览 2
提问于2015-03-01
得票数 1
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1
回答
稀疏线性约束非线性
最小
二
乘
的求解器
、
、
、
对于求解非线性
最小
二
乘
问题,已知jacobian总是稀疏的,且解受以下两种约束,是否有任何
算法
或求解者: 一般线性不等式约束
浏览 2
提问于2013-05-14
得票数 2
2
回答
二
维
最小
二
乘
拟合
、
、
我有一个
二
维数据集,一些固定维数(xLen和yLen),其中包含一条正弦曲线。但是现在我想做一个线性
最小
二
乘
拟合(或者类似的),这样我就可以拟合正确的振幅了。据我所知,线性
最小
二
乘法是正确的方法,但如果有另一种方式,这也很好。编辑:我从
二
维FFT中找到了正弦波的
二
维频率。数
浏览 2
提问于2013-02-06
得票数 1
1
回答
评价回归模型的成本函数
、
、
有几种“经典”的方法来量化(任何!)回归模型如RMSE、MSE、解释方差、r2等。我如何将这样的成本建模成一个评估函数?我只需要一个第一个想法,并将欢迎任何建议。
浏览 0
提问于2017-11-20
得票数 0
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