简单tensorflow线性回归中的错误
可能包括以下几个方面：
- 数据准备错误：在进行线性回归之前，需要对数据进行预处理和准备。可能的错误包括数据缺失、异常值处理不当、数据标准化或归一化处理错误等。解决这些问题可以使用数据清洗、异常值检测和处理、特征缩放等方法。
- 模型选择错误：线性回归是一种简单的机器学习模型，但在实际应用中可能存在更适合的模型。错误的模型选择可能导致预测性能不佳。解决这个问题可以通过了解不同的机器学习模型，并根据数据特点选择合适的模型。
- 特征选择错误：线性回归的性能受到特征选择的影响。选择不恰当的特征可能导致模型欠拟合或过拟合。解决这个问题可以使用特征选择算法，如相关性分析、递归特征消除等。
- 参数设置错误：线性回归模型中的参数需要进行适当的设置。错误的参数设置可能导致模型性能不佳。解决这个问题可以通过调整学习率、正则化参数等来优化模型性能。
- 训练集和测试集划分错误：在进行模型训练和评估时，需要将数据集划分为训练集和测试集。错误的划分可能导致模型在测试集上的性能不可靠。解决这个问题可以使用交叉验证等方法来进行更可靠的模型评估。
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1回答
我刚刚开始使用tensorflow。我正在试着根据我在网上找到的一个例子写一个简单的线性回归。为什么我的MSE返回NaN？import pandas as pdimport numpy as np
size = 1000performance_y = np.
浏览 9提问于2017-12-21得票数 0
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我知道我们可以在简单的线性回归中进行交叉验证，如下所示scores = cross_val_score(lnrreg, X, Y, cv=4,scoring='neg_mean_squared_error')
但是我们如何对高阶线性回归进行cross_val_score()呢？
浏览 2提问于2017-10-10得票数 0
我刚刚导入了其中一个列名为“重复”的数据。如果我试图通过data$repeat引用列，就会得到一个错误Error: unexpected 'repeat' in "data$repeat".--当我在线性回归中引用repeat时，同样的问题也会发生。
如何引用保留字的列，以便更改列或在线性回归中使用该列？repeat' = 1, 'break' = 2, check.names =
浏览 1提问于2016-03-30得票数 5
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2回答
我有两个模型:一个是简单的线性回归，另一个是多元线性回归。如何解释最适合使用的模型是简单线性回归还是多元线性回归？以下是回归过程中的一些值：
简单
浏览 0提问于2015-12-06得票数 2
1回答
在Libreoffice中，如果尝试在某些数据丢失的情况下进行线性回归，则只返回一个错误Err:502。是否有一种方法可以让Calc直接删除/忽略缺少值的数据点，而不必显式删除值不完整的数据点(因为我希望保留此信息)？
在进行线性回归时，这似乎不是一种选择。用布尔值来表示是否在线性回归中使用该数据点很容易，但是我不知道如何告诉线性回归只使用基于布尔值的数据。例如，是否有一种方法可以根据布尔值来隐藏某些列不受
浏览 7提问于2022-10-29得票数 1
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我对R很陌生，在R中，我很难找到如何在多元线性回归中选择变量。P = aX + bY我有一个列P，Q，X，Y，Z的数据框架，我需要找到a，b和c。如果我做一个简单的多元回归：它计算了P回归的"c“和q回归的"a”的系数。如果我单独计算回归，那么"b“在每个回归中</em
浏览 5提问于2014-04-13得票数 3
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编辑:我目前正在写我的硕士论文，主题是某种杀虫剂对大黄蜂群体的影响。例如，我正在检查与对照相比，接触杀虫剂的蜂群中是否更普遍地出现了受损/发病的蜜蜂。 structure(list(pair = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L
浏览 35提问于2015-08-05得票数 0
我正在尝试建立一个tensorflow概率模型，它可以学习线性回归中的线性关系和误差。显然，这是一个玩具问题，在中已经解决了。.,1:]))),问题是，这学习了误差是自变量的函数的关系。loc=t,])WARNING:tens
浏览 67提问于2021-03-09得票数 0
1回答
TensorFlow刚出来，我真的在试着理解它。我熟悉惩罚线性回归，如拉索，岭和ElasticNet及其在scikit-learn中的使用。对于我来说，TensorFlow中的TensorFlow结构有点新，我不知道如何将我的输入数据构造成它想要的。
似乎softmax回归是用于分类的。我如何重组我的DF_X SR_y (M属性矩阵)和SR_y (M维目标向量)，输入到 tensorflow 中进行
浏览 0提问于2015-11-13得票数 17
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为了减少机器学习中线性回归中的过拟合问题，建议通过引入参数平方来修正代价函数。这导致参数的值更小。
这对我来说一点也不直观。参数的较小值如何能导致更简单的假设并有助于防止过度拟合？
浏览 3提问于2016-01-02得票数 6
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8回答
我知道如何建立一个非线性分类模型，但我目前的问题有一个连续的输出。我一直在寻找关于神经网络回归的信息，但我所遇到的只是关于线性回归的信息--没有关于非线性情况的信息。这很奇怪，因为为什么会有人用神经网络来解决简单的线性回归呢？这不就像用核弹杀死苍蝇吗？
所以我的问题是:是什么使神经网络非线性？(隐藏层？非线性激活函数？)或者我对
浏览 12提问于2016-12-20得票数 37
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2回答
在线性回归中，为什么我们通常使用RMSE而不是MSE？我所知道的基本原理是，通过梯度下降来最小化RMSE中的错误而不是MSE中的错误是容易的，但是我需要知道确切的原因。
浏览 0提问于2020-01-19得票数 3
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我使用来自的预训练网络，并通过两个完全连接的层传递输出向量。我用He初始化初始化权重矩阵，用0初始化偏差。
损失函数表现得很奇怪。此外，它确实在一定程度上更新权重矩阵，但主要是偏差。
浏览 1提问于2018-08-22得票数 0
我试着用同样的模型做1104次线性回归。我的自变量不变。但是，我的依赖变量需要。事实上，我有1104个因变量。我只能提取所有的系数(包括截取)，t统计量和R平方统计量。我还想提取1104个线性回归中每个系数的所有p值列表。如何用一种简单的方法做到这一点？以下是我的代码： 为M1运行1104回归 bigtest<-as.data.frame(bigtest)
test <- lapply
浏览 152提问于2020-09-16得票数 2
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在简单线性回归中，公式为：y = m \cdot x + b。当存在多个自变量时：y = b_0 + b_1 \cdot x_1 + b_2 \cdot x_2 + \ldots
我知道x_1,x_2,\ldots 代表不同的自变量，但是b_1,b_2,\ldots
浏览 0提问于2019-06-21得票数 0
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我正试图在用ggplot绘制的数据中添加一个线性回归；然而，由于数据的性质，我需要绘制它，使线性回归中的响应变量是x轴，而不是y。有没有办法改变回归的方式(我尝试将“公式= y~x”更改为“公式= x~y”，但没有运气)，也许可以从该图指定的映射中指定替代映射？或者，在我加入回归之后，是否有一种简单的方法来反演这个地块呢？谢谢!任何帮助都是非常感谢的。
浏览 1提问于2018-01-29得票数 2
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我正试图通过Google DeepMind运行一个注意力机制的实现。然而，它是基于较早版本的TensorFlow，我正在得到这个错误
concat =线性(输入，h，self.c_num_units，True)
我在新的tensorflow文档中找不到线性模型
浏览 2提问于2017-01-09得票数 0
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很抱歉，这个问题很简单，但我却找不到解决问题的办法。我想用ggplot2绘制逻辑回归线。问题是我不能使用geom_abline，因为我没有原始模型，只是每个回归线的斜率和截距。我已经将这种方法用于线性回归，这在geom_abline中很好，因为您只需给出多个斜率并截取函数。Geom_abline(数据=估计，aes(截距=内部，斜率=斜率)
其中inter和slo是具有多个值的向量。如果我用logistic回归中的系数来尝试同样的方法，我会得到<
浏览 2提问于2015-08-26得票数 1
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3回答
线性回归模型
、、
我是机器学习的新手，我想学的第一个概念是线性回归。我读过，要应用线性回归，我需要使用线性模型。从这个假设出发，我知道这是一个简单的线性回归模型：线性回归的定义是，因变量y应该是参数w的线性组合(但对于自变量x则不一定相同)。所以我们可以说，这也是一个线性回归模型：在这种情况下，我应该
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
我目前正在研究网络广告主题，我想知道这是否有意义，比方说，比较两个逻辑的权重？
让我们以一个例子为例，在不同的模型中输入变量是相同的。变量的权重为0.22作为第一个logit的结果，而0.08的权重是第二个logit的结果(所有其他变量保持不变，它们的权重可能会发生明显的变化)。我是否可以得出结论，这个变量对于解释第一个数据集中的隐藏模式非常重要，或者这种比较是被禁止的？(事实上，当我思考这个问题时
浏览 0提问于2018-01-11得票数 4
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