Preguntas etiquetadas con regression

Tengo un conjunto de datos que contiene 34 columnas de entrada y 8 columnas de salida. Una forma de resolver el problema es tomar las 34 entradas y construir un modelo de regresión individual para cada columna de salida. Me pregunto si este problema puede resolverse usando solo un modelo, …

21 neural-network  regression  tensorflow 

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 

Aprendí que, para crear un modelo de regresión, tenemos que ocuparnos de las variables categóricas convirtiéndolas en variables ficticias. Como ejemplo, si, en nuestro conjunto de datos, hay una variable como la ubicación: Location ---------- Californian NY Florida Tenemos que convertirlos como: 1 0 0 0 1 0 0 0 …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

Estaba analizando una solución de la competencia de precios de la vivienda en Kaggle ( Kernel de Human Analog's sobre precios de la vivienda : técnicas de regresión anticipada ) y encontré esta parte: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the …

15 regression  feature-extraction  feature-engineering  kaggle  feature-scaling 

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

13 regression  linear-regression 

Quiero investigar el comportamiento de fijación de precios de las aerolíneas, específicamente cómo las aerolíneas reaccionan a los precios de la competencia. Como diría, mi conocimiento sobre análisis más complejos es bastante limitado. He realizado principalmente todos los métodos básicos para obtener una visión general de los datos. Esto incluye …

12 data-mining  dataset  regression  correlation  visualization 

Tengo una variable continua, muestreada durante un período de un año a intervalos irregulares. Algunos días tienen más de una observación por hora, mientras que otros períodos no tienen nada durante días. Esto hace que sea particularmente difícil detectar patrones en las series de tiempo, porque algunos meses (por ejemplo, …

12 neural-network  time-series  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 …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Estoy tratando de resolver un conjunto de ecuaciones que tiene 40 variables independientes (x1, ..., x40) y una variable dependiente (y). El número total de ecuaciones (número de filas) es ~ 300, y quiero resolver el conjunto de 40 coeficientes que minimiza el error total de la suma del cuadrado …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

Supongamos que tengo una función suave como F( x , y) = x2+ y2F(X,y)=X2+y2f(x, y) = x^2+y^2 . Tengo un conjunto de entrenamiento y, por supuesto, no sé f, aunque puedo evaluar f donde quiera.D ⊊ { ( ( x , y) , f( x , y) ) | ( …

11 predictive-modeling  regression  decision-trees 

Quiero hacer una predicción del resultado de las elecciones parlamentarias. Mi salida será el% que recibe cada parte. Hay más de 2 partes, por lo que la regresión logística no es una opción viable. Podría hacer una regresión separada para cada parte, pero en ese caso los resultados serían de …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling 

Tengo un conjunto de datos que incluye un conjunto de clientes en diferentes ciudades de California, la hora de llamar a cada cliente y el estado de la llamada (Verdadero si el cliente responde la llamada y Falso si el cliente no responde). Tengo que encontrar un momento adecuado para …

10 machine-learning  classification  regression  scikit-learn 

Digamos que estamos prediciendo las ventas de una tienda y mis datos de entrenamiento tienen dos conjuntos de características: Uno sobre las ventas de la tienda con las fechas (el campo "Tienda" no es único) Uno sobre los tipos de tienda (el campo "Tienda" es único aquí) Entonces la matriz …

10 machine-learning  regression  feature-selection  feature-construction  missing-data 

supongamos que quiero entrenar un algoritmo de regresión de descenso de gradiente estocástico usando un conjunto de datos que tiene N muestras. Como el tamaño del conjunto de datos es fijo, reutilizaré los datos T veces. En cada iteración o "época", uso cada muestra de entrenamiento exactamente una vez después …

10 python  gradient-descent  regression 

Tengo dos tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quiero hacer un producto interno para cada par en el lote, generando c:[batch_size, 1], dónde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. ¿Cómo?

10 tensorflow  scikit-learn  svm  cross-validation  feature-selection  bayesian  machine-learning  decision-trees  parameter-estimation  neural-network  convnet  neural-network  regularization  visualization  machine-learning  similarity  python  pandas  indexing  r  data-cleaning  machine-learning  predictive-modeling  data-cleaning  recommender-system  python  sequential-pattern-mining  software-recommendation  r  visualization  gaussian  distribution  machine-learning  data-mining  bigdata  apache-hadoop  predictive-modeling  logistic-regression  sampling  machine-learning  regression  feature-selection  mongodb  neural-network  inception  machine-learning  classification  dataset  databases  logistic-regression  deep-learning  backpropagation  classification  data-mining  multilabel-classification  text-mining  data-cleaning  unsupervised-learning  anomaly-detection  python  r  python  pandas