Preguntas etiquetadas con linear-regression

Recién estoy comenzando con algo de aprendizaje automático, y hasta ahora he estado lidiando con la regresión lineal sobre una variable. He aprendido que hay una hipótesis, que es: hθ( x ) = θ0 0+ θ1Xhθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x Para encontrar buenos valores para los parámetros y θ 1 , queremos minimizar la …

73 machine-learning  linear-regression  loss-function 

Estoy usando una regresión lineal estándar usando scikit-learn en python. Sin embargo, me gustaría obligar a los pesos a ser todos positivos para cada característica (no negativa), ¿hay alguna forma de lograrlo? Estaba buscando en la documentación pero no pude encontrar una manera de lograrlo. Entiendo que puede que no …

27 python  scikit-learn  linear-regression 

Estoy buscando una biblioteca de Python que pueda realizar una regresión segmentada (también conocida como regresión por partes) . Ejemplo :

16 python  linear-regression  library  software-recommendation 

Creo un corr()df a partir de un df original. El corr()DF salió 70 X 70 y es imposible de visualizar el mapa de calor ... sns.heatmap(df). Si trato de mostrar corr = df.corr(), la tabla no se ajusta a la pantalla y puedo ver todas las correlaciones. ¿Es una forma …

16 visualization  pandas  plotting  machine-learning  neural-network  svm  decision-trees  svm  efficiency  python  linear-regression  machine-learning  nlp  topic-model  lda  named-entity-recognition  naive-bayes-classifier  association-rules  fuzzy-logic  kaggle  deep-learning  tensorflow  inception  classification  feature-selection  feature-engineering  machine-learning  scikit-learn  tensorflow  keras  encoding  nlp  text-mining  nlp  rnn  python  neural-network  feature-extraction  machine-learning  predictive-modeling  python  r  linear-regression  clustering  r  ggplot2  neural-network  neural-network  training  python  neural-network  deep-learning  rnn  predictive-modeling  databases  sql  programming  distribution  dataset  cross-validation  neural-network  deep-learning  rnn  machine-learning  machine-learning  python  deep-learning  data-mining  tensorflow  visualization  tools  sql  embeddings  orange  feature-extraction  unsupervised-learning  gan  machine-learning  python  data-mining  pandas  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-spark  apache-hadoop  deep-learning  python  convnet  keras  aggregation  clustering  k-means  r  random-forest  decision-trees  reference-request  visualization  data  pandas  plotting  neural-network  keras  rnn  theano  deep-learning  tensorflow  inception  predictive-modeling  deep-learning  regression  sentiment-analysis  nlp  encoding  deep-learning  python  scikit-learn  lda  convnet  keras  predictive-modeling  regression  overfitting  regression  svm  prediction  machine-learning  similarity  word2vec  information-retrieval  word-embeddings  neural-network  deep-learning  rnn 

El modelo de regresión lineal es lineal en parámetros. ¿Qué significa esto realmente?

13 regression  linear-regression 

¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time steps n - length of input …

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Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

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La siguiente gráfica muestra los coeficientes obtenidos con regresión lineal (con mpgla variable objetivo y todos los demás como predictores). Para el conjunto de datos mtcars ( aquí y aquí ) con y sin escalar los datos: ¿Cómo interpreto estos resultados? Las variables hpy dispson significativas solo si los datos …

10 feature-selection  linear-regression  feature-scaling 

Realizando un modelo de regresión lineal usando una función de pérdida, ¿por qué debería usar lugar de L 2 regularización?L1L1L_1L2L2L_2 ¿Es mejor prevenir el sobreajuste? ¿Es determinista (por lo que siempre es una solución única)? ¿Es mejor en la selección de características (porque produce modelos dispersos)? ¿Dispersa los pesos entre …

10 linear-regression  regularization 

Tengo conjuntos de datos que contienen, entre muchas características, coordenadas GPS (latitud y longitud). Me gustaría utilizar estos conjuntos de datos para explorar problemas como: (1) calcular ETA para conducir entre los puntos de inicio y finalización; y (2) estimar la cantidad de delito para un punto específico. Me gustaría …

10 machine-learning  feature-selection  linear-regression  feature-extraction  geospatial 

Soy un novato en XGBoost, así que perdona mi ignorancia. Aquí está el código de Python: import pandas as pd import xgboost as xgb df = pd.DataFrame({'x':[1,2,3], 'y':[10,20,30]}) X_train = df.drop('y',axis=1) Y_train = df['y'] T_train_xgb = xgb.DMatrix(X_train, Y_train) params = {"objective": "reg:linear"} gbm = xgb.train(dtrain=T_train_xgb,params=params) Y_pred = gbm.predict(xgb.DMatrix(pd.DataFrame({'x':[4,5]}))) print Y_pred …

10 python  linear-regression  xgboost 

He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica peso?

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Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 4 años . Estoy trabajando en un proyecto y tengo dificultades para decidir qué algoritmo …

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Aplicamos Lasso para clasificar las características y obtuve los siguientes resultados: rank feature prob. ================================== 1 a 0.1825477951589229 2 b 0.07858498115577893 3 c 0.07041793111843796 Tenga en cuenta que el conjunto de datos tiene 3 etiquetas. La clasificación de las características para las diferentes etiquetas es la misma. Luego aplicó bosque …

9 feature-selection  random-forest  linear-regression 

En regresión lineal, estamos ajustando un polinomio a un conjunto de puntos de datos. En el libro de Bishop de Pattern Recognition & Machine Learning, hay algunos ejemplos en los que el ajuste es una curva o una línea recta. Estoy un poco confundido si una curva es lineal o …

8 linear-regression  terminology