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当输入和输出变量之间存在线性关系时，使用线性回归。这种线性关系是否意味着对变量或参数没有幂？在m的理解中，线性是指相对于参数(无幂)的线性。如果错了，请纠正我。我在这里看到了一个类似的问题，“曲线”被认为是“线性”吗？，但是第二个回答说，线性是以权值或其他超参数等参数来表示的，多项式回归是一种特殊的线性回归。因此，如果模型的参数有幂，则该函数是一个非线性函数，因此我们得到了一个非线性模型</
浏览 0提问于2019-10-28得票数 0
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我现在正在构建一个线性回归模型。有32个自变量。G3是目标变量。
首先，利用所有自变量建立线性回归模型。这是我得到的结果的一部分：
如您所见，G1和G2都是重要的自变量。因此，我认为线性回归模型中存在多重共线性。我现在要找出最好的线性回归模型。如何解决多重共线性问题？
浏览 4提问于2018-03-25得票数 0
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我想对R中下列数据拟合等温线模型，最简单的等温线模型是这里给出的Langmuir模型，。下面给出了我的MWE，它会抛出错误。我想知道是否有关于等温线模型的R包。b * X), data = Data, start = list(Q = 1, : 编辑的
一些非线性模型可以转化为线性模型我的理解是，非线性模型的估计与其<
浏览 4提问于2015-03-06得票数 3
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我知道如何在MATLAB中使用linmod对一个Simulink模型进行线性化，但这需要对模型进行修改才能实现线性化。例如，考虑模型：
为了使其线性化，我需要创建一个修改的模型，如下所示：
然而，我想操作相同的Simulink文件创建另一个。我不想只为了线性化而存储单独的Simulink模型.如何在第一个图形中对模型进行线性化？假设操作u(t)=0.5和操作状态(只有1状态，m_u(t)
浏览 4提问于2015-09-22得票数 1
我试图绘制一个非线性模型，以便将其与线性化模型进行比较。
上述方程可用矢量格式表示如下：我没有发现任何关于如何在MathWorks上绘制非线性状态空间模型表示的参考。Simulink 用于实现线性状态空间系统，而不是非线性系统.
因此，如何在Simulink中绘制非线性状态空间模型的响应图?，如果有任何建议的话
浏览 0提问于2018-11-16得票数 1
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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
让我们假设您运行线性回归。是否可以使用线性回归模型方程注释应用模型图(显示数据和线性回归拟合/预测)？
浏览 3提问于2013-06-21得票数 0
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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，我应该说这是一个线性回归模型</e
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
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据我所知，激活函数用于将模型转换为非线性模型。这样就可以解决不可线性分离的问题。梯度下降是帮助模型学习的工具。所以我的问题是：
如果我在模型中不包括非线性激活函数。只是简单的净输入
浏览 4提问于2019-11-11得票数 1
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我的任务是为一个预测问题(输入参数有数字和分类变量的组合)建立一个多元线性回归模型。 如果我使用人工神经网络(ANN)来构建一个进行预测的模型，这是多元线性回归模型还是深度学习模型？如果我可以使用ann来构建多元线性回归模型，我会感到困惑。
浏览 47提问于2019-01-24得票数 0
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我有一个有9个状态的非线性模型。对于线性化过程，它考虑了8个状态，因为在假设的基础上，从线性化的角度来看，其中一个状态是不可见的。我的问题是(希望有人能帮助我)：如何将这个模型线性化，而忽略粒子状态？接下来，一旦我在线性化模型上实现了控制逻辑，我只需反馈用于线性化的状态，而不考虑忽略的状态？？提前谢谢你。
浏览 7提问于2014-03-12得票数 1
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📷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 +
浏览 0提问于2019-07-31得票数 2
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人们应该如何决定使用线性回归模型还是非线性回归模型？对于简单的x和y数据集，我可以很容易地通过绘制散点图来决定应该使用哪种回归模型。是否有任何技术、统计方法或图解来推断和决定必须使用哪一种回归模型？
浏览 4提问于2015-02-06得票数 3
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我们为研究区内的每一种物种建立了线性混合模型。
我们设定了从融雪到夏季拜访日的天数作为响应变量，而平均物候(每个小区的平均物候状态(每个地区有3个)由12个子样地的平均物候状态划分为每个样地。模型建立和修正后，我们要预测每种植物从融雪开始的天数，以达到感兴趣的物候阶段，它们的平均值分别为2、3、4和5。(分别对应于营养期、开花期、果实发育期和离散期)，我尝试了函数predict()，但每个物种之间没有异质性，进展似乎是线性的(如图像文件所示)。这是否仅仅是因为它是一个线性模型，所以它只会
浏览 6提问于2022-01-17得票数 1
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通过将线性模型拟合到log(y) = log(a) + b*log(X)中，我找到了上述方程的参数a和b。我想使用R软件将模型反向转换为方程y = aX^b后面的线的非线性图。我知道R中有一些函数可以用来拟合模型(例如，nls())，但是我对拟合非线性模型不感兴趣，我只想绘制使用对数-对数变换找到的非线性直线。有什么建议吗？ 提前谢谢你！
浏览 19提问于2021-08-12得票数 0
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此外，为什么利润特征部分的选择，因为我已经明确通过了Y作为标签线性回归适合？我是不是遗漏了什么？Using KFold
kfold =KFold(n_splits=5,random_state=1)
Boosting模型的选择与交叉验证我认为它应该给我的模型的平均分数-请纠正
浏览 2提问于2017-07-31得票数 0
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在线性模型中，凸损失函数保证了参数的唯一全局极小值，通过局部优化方法可以找到参数的全局极小值。是否对凸损失函数有任何好处？在非线性情况下，可完全忽略凸性吗？
浏览 0提问于2021-09-05得票数 1
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我想用线性模型拟合的倾向分数来匹配使用库的观测值。 distance = 'glm',我怎样才能用线性模型而不是根据
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浏览 16提问于2022-05-10得票数 1
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