R:研究非线性回归中的奇异梯度
非线性回归中的奇异梯度是指在优化非线性回归模型时，梯度下降算法在某些点上出现异常或不可导的情况。这种情况可能会导致优化算法无法正常收敛或者陷入局部最优解。
奇异梯度通常出现在非线性回归模型中存在非光滑、不可导或不连续的函数部分。例如，当模型中包含绝对值函数、分段函数、指数函数等非光滑函数时，梯度计算可能会出现奇异点。
为了解决奇异梯度问题，可以采取以下方法：
- 使用数值方法：当遇到奇异梯度时，可以使用数值方法来近似计算梯度。例如，可以使用有限差分法或自适应数值积分方法来计算梯度。
- 优化算法调整：选择合适的优化算法可以减少奇异梯度的影响。例如，可以尝试使用具有自适应学习率的优化算法，如Adam、Adagrad等。
- 数据预处理：对数据进行预处理可以减少奇异梯度的出现。例如，可以对输入数据进行归一化、标准化或者进行特征选择，以减少非光滑函数的影响。
- 模型调整：调整模型结构或参数设置可以减少奇异梯度的出现。例如，可以尝试使用平滑函数替代非光滑函数，或者调整模型的复杂度以减少奇异梯度的发生。
在腾讯云的产品中，与非线性回归相关的产品包括：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）：提供了强大的机器学习和深度学习工具，可以用于非线性回归问题的建模和优化。
- 腾讯云数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/databricks）：提供了数据分析和挖掘的工具，可以用于非线性回归模型的数据预处理和特征工程。
- 腾讯云函数计算（https://cloud.tencent.com/product/scf）：提供了无服务器计算的能力，可以用于非线性回归模型的部署和调用。
以上是关于非线性回归中的奇异梯度的解释和相关腾讯云产品的介绍。希望对您有帮助！
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2*b)*one, 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在文档中，其中一个示例(如上所示)指出它正在研究奇异梯度。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？
浏览 48提问于2017-06-26得票数 1
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您好，我正在运行一段python代码，导入rpy2机器人对象，并尝试匹配一些数据(具有我认为是权重的错误)。我使用的是非线性回归，我试图拟合的“公式”是: A/((x/t1)^b+(x/t1)^c)rpy2.rinterface.RRuntimeError:函数出错(公式，data = parent.frame()，start，control = nls.co
浏览 1提问于2011-04-20得票数 0
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我试图在R中做指数回归，但是我一直得到这个错误
m <- nls(y ~ a*exp(b*x), data = DF, start=list(a=-10, b=-10))
这可能是一个简单的解决办法
浏览 0提问于2018-11-06得票数 1
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我有一个具有二进制输出(Y)的数据集，还有一个列(持续时间)包含每个任务的持续时间，这些任务由“天”存储，从1天到350天不等。当我在逻辑上思考我们的情况时，我可以推断得到一个正的输出值(Y = 1)的概率需要有一个很小的持续时间任务。我尝试过以下源代码，但它不能正确地表示我的假设。y_.append(sum(b_)/sum(a_))
matplotlib.pyplot
浏览 0提问于2019-04-27得票数 0
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非线性回归，nls，R:奇异梯度
、、、、
我想将我的数据与一个已经使用Matlab优化过的特定函数相匹配。请帮帮我！这是我的R码： x y SEM 2 3 0.0502 0.00639
3 5 0.0700
浏览 0提问于2021-11-12得票数 0
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然而，从外部知识中，我知道，无论模型是什么，对于x的大值，结果都必须逐步收敛到常数。在此约束下，如何得到OLS估计。举个例子，假设我知道渐近线c，那么我可以在我的模型中添加两个假数据点，其中x值很高，w和y=c权重很高，运行普通的WLS模型，它会给我所需要的--但我不知道c的值。是否有一种方法来施加这种约束--也许通过在模型中添加一个自定义错误项？
浏览 0提问于2019-04-16得票数 0
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我也有类似的问题，我想计算R中的非线性回归，但是我得到了一个错误。这是我的密码：x1data = dat, start = c(a=0, b1=0,b2=0,b3=0))
co <- coef(fm)
nlsModel中<
浏览 0提问于2014-05-12得票数 0
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我正在尝试开发一个结构方程模型的算法(在梯度下降的框架下) problem.There是一个参数矩阵B(n*n)，它的所有对角元素都固定为zero.And。在我的目标function.There中，没有其他约束，比如B上的对称性。 我的问题是，我们如何确保(I-B)在迭代中不是奇异的？在这个问题中，由于目标函数的区域不是整个R^n空间，似乎梯度下
浏览 30提问于2019-01-29得票数 1
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R中向量值Hessian的计算
、、、、
我要计算一个参数的方差协方差矩阵。= residFun, observed = Hobs,我希望手动计算通过我尝试过的vcov(out1)返回的内容:但是sigma和vcov(out1)似乎不一样method.args=list(),t=t)
sigma
浏览 1提问于2013-09-13得票数 2
我试图拟合一个非线性回归模型，其中均值函数是二元正态分布。要指定的参数是关联rho。问题：“第一次迭代步骤的梯度是奇异的”。为什么？我这里有一个模拟数据的小例子。start = list(rho = 0.51), :我不明白的是我只有一个变量(rho)，如果梯度矩阵应该是奇
浏览 3提问于2015-08-21得票数 0
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我尝试使用r中的nls函数将以下内容拟合到ADBUG模型中，但是奇异矩阵错误不断重复，我真的不知道如何继续这样做。0.02777778fit <- nls(f=nprice~a+b*nlv2^c/(nlv2^c+d),start=list(a=0.083,b=1.89,c=-10.95,d=0.94))
nls中的错误(f= nprice ~a+b* nlv2^c/(nlv2^c + d)，start = list(a = 0.08
浏览 1提问于2018-12-03得票数 1
1回答
我有一个像这样的数据框1 0.00 25.191 25.191 21.4 67.925 25.49nlsModel(formula, mf, start, wts) : 我尝试更改参数的起始值，但仍然得到相同的错误。
浏览 4提问于2015-09-02得票数 1
2回答
为了正则化的目的，我希望通过奇异值分解来反向传播梯度。PyTorch目前不支持通过奇异值分解进行反向传播。我知道我可以编写自己的自定义函数来操作变量；获取它的.data张量，对其应用torch.svd，将变量包装在它的奇异值周围，并在向前传递中返回它，然后在向后传递中将适当的雅可比矩阵应用于传入的梯度。然而，我想知道是否有一个更优雅(也可能更快)的解决方案，我可以
浏览 5提问于2017-06-29得票数 10
2回答
我理解普通的最小二乘和梯度下降所做的事情，但我只是对它们之间的区别感到困惑。梯度下降是迭代的，而OLS则不是。梯度下降是利用学习速率来达到最小值，而OLS则是用偏微分法求方程的极小值。
这两种方法在线性回归中都非常有用，但它们都给出了相同的结果:截距和系数的最佳可能值。
浏览 0提问于2022-04-14得票数 2
1回答
R中的模型复方程
、、、、
我有以下模式：我在R中编码为：我想用这个方程来建立一个预测模型。我尝试了nls，但得到了各种错误(包括那些警告我注意singular gradient的错误)。
如何在R?中建模和绘制该函数？data = dat,
start = list(C = 1, Ao =
浏览 0提问于2018-05-04得票数 2
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我是R工作室的新手。fit <- nls(y~max(y)*x^n/k^n+x^n, start=list(n=4, k=1))
当我运行拟合，它给我一个奇异的梯度误差。有人能帮忙吗？
浏览 5提问于2020-08-27得票数 0
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我训练了一个具有23个特征的非线性回归模型。我试图确保模型不与验证数据的~0.6r平方和实际与模型预测目标值之间的0.75相关系数过拟合。例如，考虑一个预测房价的模型: avg_area_price和平方英尺，然后确定avg_are_price和平方英尺的值，这将导致最高房价。我试着去研究它，发现线性规划可以帮助实现线性回归。qu
浏览 0提问于2021-05-10得票数 1
在我的研究中，我正在实现一个非常复杂的函数，它在这一层中使用了信念传播。我导出了梯度w.r.t。这层的W(参数)，但由于它的复杂性，我还没有导出梯度w.r.t。我对反向传播的细节很困惑。我搜索了很多关于BP算法，一些注释说，它只适用于微分w.r.t。W(参数)，利用残差得到梯度？您的例子似乎也需要计算梯度w.r
浏览 4提问于2017-08-31得票数 0
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