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我一直在使用Tensorflow解决线性回归问题。我得到一个平坦的曲线pred_y。我应该如何将我的曲线与观察的训练示例进行拟合？下面是我的tensorflow代码：
import matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd
train_features = pd.read_csv(&qu
浏览 10提问于2018-07-31得票数 0
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我正在运行下面的代码，训练数据集的图表出现错误， import numpy as np df.head() 0 8.34 40.77 1010.84 90.01 480.48 2 29.74 56.90
浏览 4提问于2022-01-28得票数 1
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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“线性”这个词有一个完全错误的理解--线性回归神经网络
浏览 12提问于2016-12-20得票数 37
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这段使用tensorflow进行线性回归的代码是使用Jupyter Notebook，python-3完成的。我的csv数据包含两列: Height和SoC。我想在图表上绘制所有数据点，其中X轴为height，Y轴为SoC，然后绘制我从模型中获得的最佳拟合线(如下面的代码所示)。我可以绘制的当前图形(在下面的代码中)看起来不像我想要的。import tensorflow as tf
i
浏览 2提问于2017-06-29得票数 0
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与线性回归相关的关键参数很少，例如调整后的R平方，系数，P值，R平方，多重R等。当使用google Tensorflow API实现线性回归时，这些参数是如何映射的？
浏览 5提问于2016-08-19得票数 4
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背景：假设我们在其中一层没有激活，那么角粒如何计算梯度呢？它是否只需要sum(W*x)*next_layer_delta*weights的值来获得当前层的增量，并使用它来计算梯度？我编写了下面的代码来创建一个word2vec模型(跳过图)：model.add(Dense(2, input_dim=len(tokens_enc)))#what does it mean for it no
浏览 0提问于2018-07-31得票数 1
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有了TensorFlow 2.0令人兴奋的新特性，我可以知道TensorFlow 2.0是否仍然支持下面所述的常用机器学习技术吗？线性回归
非常感谢您的时间和澄清提前。
浏览 3提问于2018-11-27得票数 1
如何在Tensorflow 2.0中执行线性回归？一个例子或教程链接将不胜感激。YouTube上的所有教程都使用tensorflow 1
浏览 0提问于2020-06-14得票数 0
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我选择了贝叶斯线性回归来描述算法和它所做的一步一步。
我的评估模型：
我的问题是，如果有人想解释，贝叶斯线性回归，算法，就像我是一个虚拟。
浏览 6提问于2017-05-02得票数 1
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我正在寻找一个椭圆与一些数据点我有。数据:我拥有的数据在极坐标(θ，r)中。
theta = [0.0, 0.103, 0.206, 0.309, 0.412, 0.515, 0.618, 0.721, 0.824, 0.927, 1.03, 1.133, 1.236, 1.339, 1.442, 1.545, 1.648, 1.751, 1.854, 1.957, 2.06, 2.163, 2.266, 2.369, 2.472, 2.575, 2.678, 2.781, 2.884, 2.987, 3.09, 3.193, 3.296, 3.39
浏览 3提问于2021-05-14得票数 2
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在TensorFlow库中，tf.estimator.LinearClassifier类在线性回归模型中做什么？(换句话说，它是用来干什么的？)
浏览 0提问于2020-08-01得票数 2
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我想训练一个泊松回归，以与Tensorflow中的log(Y)线性回归进行比较。但是，我只找到了。有人能提供一些见解来帮助我吗？谢谢!
浏览 11提问于2017-08-28得票数 0
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。如果我用logistic回归中的系数来尝试同样的方法，我会得到错误的回归线(线性)。我试图使用geom_line，但是，我不能使用函数predict来生成预测值，因为我没有原始的模型objetc。
浏览 2提问于2015-08-26得票数 1
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我正在尝试在Python中将线性回归绘制到散点图上。在R中，我将简单地执行以下操作：fit_1 <- lm(medv ~ lstat)abline(fit_1, col = "red")绘图数据
Boston.plot(kind='scatter', x='medv', y='lstat', color = "bla
浏览 12提问于2018-02-08得票数 0
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我有一个tensorflow sts模型，我希望约束线性回归系数大于零。我约束线性回归系数的方法正确吗?如果正确，如何指定HalfNormal分布为float64类型？
浏览 11提问于2022-03-06得票数 0
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以下是我的问题：lm(attitude~quality+price+location+Income)Q <-ggplot(data=data, aes(x=quality, y=attitude)) 3) I进一步绘制了x与y之间的拟合线，斜率应是多元线性回归的偏回归系数。因此，下面的代码不能
浏览 0提问于2018-07-03得票数 5
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对不起，我知道这是一个非常基本的问题，但由于我仍然是机器学习的初学者，确定什么模型最适合我的问题仍然让我困惑，最近我使用了线性回归模型(导致r2_score如此之低)，一个用户提到我可以根据我的数据曲线使用某些模型，当我看到另一个编码器使用随机森林回归时(导致r2_score比线性回归模型好30% )，我不知道他/她怎么知道更好的模型，因为他/她没有提到它。我的意思是，在我读到的大多数网站中，他们将数据推到他们认为最适合问题的一些模型中(例如:对于回归问题，模型可以使
浏览 36提问于2020-01-12得票数 0
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我正在尝试使用Tensorflow来计算一些数据的线性回归。我不明白为什么不能预测一句像样的台词。下面是我得到的结果： ? 这是我的代码，我试过改变不同的参数，但什么也没做。df["Attainment8_float"]plt.scatter(x, y)
# TensorFlow
浏览 8提问于2020-07-27得票数 0
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梯度下降图是如何工作的？
、、、
我有一个问题，了解梯度下降，例如，让我们采取一个简单的线性回归与1的特征，在绘制回归线后，误差计算的误差是Ypred，然后计算成本函数的每个斜率和截距的回归线。现在，该代价函数被绘制在斜率和截距处，以求成本函数相对于斜率的最小值，并通过梯度截距。
为什么我们要绘制成本函数图，然后找出最低值呢？该模型将计算不同坡度和截留权的代价函数，因此不能在此识别函数的最小值，而不是绘制图，然后求出坡度，更新斜率和截距。
浏览 3提问于2021-03-07得票数 0
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我想做一个线性回归。我使用sklearn库来做这件事。我在互联网上搜索，但没有找到任何解决方案来选择最佳的自变量集来绘制线性回归并输出所选择的变量。
浏览 0提问于2019-03-07得票数 0
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