无法让Julia Flux用于简单的线性回归测试
Julia Flux是一个用于深度学习的开源框架，它提供了丰富的工具和函数来构建和训练神经网络模型。然而，由于Julia Flux主要专注于深度学习任务，它的设计初衷并不是用于简单的线性回归测试。
对于简单的线性回归测试，我们可以选择其他更适合的工具和库，比如Python中的scikit-learn库。scikit-learn是一个功能强大且易于使用的机器学习库，它提供了丰富的线性回归模型和评估工具。
在腾讯云的生态系统中，我们可以使用腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform，TMLP）来进行线性回归测试。TMLP是一个全面的机器学习平台，提供了丰富的机器学习算法和工具，包括线性回归模型。您可以使用TMLP的线性回归模型来进行简单的线性回归测试，并通过TMLP的模型评估工具来评估模型的性能。
腾讯云机器学习平台（Tencent Machine Learning Platform）是腾讯云提供的一站式机器学习平台，旨在帮助用户快速构建、训练和部署机器学习模型。TMLP提供了丰富的机器学习算法和工具，包括线性回归模型、决策树模型、支持向量机模型等。用户可以通过TMLP的可视化界面进行模型的构建和训练，并使用TMLP的模型评估工具来评估模型的性能。同时，TMLP还提供了模型部署和在线预测的功能，方便用户将训练好的模型应用到实际场景中。
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我是Julia用户，刚接触Flux和机器学习。作为第一个测试，为了了解Flux是如何工作的，我尝试使用Flux估计一个简单的线性回归模型。但很明显，我做错了什么，因为使用train训练模型！不会给出预期的OLS系数。这让我大吃一惊；因为线性回归是一个简单的凸优化问题，我本以为梯度下降会迅速收敛到最优。所以我想我
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我在这里查看fluxml Julia教程：。我在下面附上了未编辑的代码片段。它的目的是训练一个简单的线性回归模型。
标记为"#Training process“的代码在做什么？特别是，如果x= 1,2,3,4,5，y= 0,0.1，那么for循环中的'd‘就是(1，0)，(2, 0.1)，(1，0)，(2，0.1)，这似乎不是本教程的目标。如果这是不正确的，代码应该如何编写？#I
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我需要最小化这个损失函数，并找到最优的θ。我想用Flux</em
浏览 1提问于2018-03-06得票数 3
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在学习特征选择模块中找到了用于特征选择的F_regression技术。我无法理解它所使用的原则。给出的描述是-快速线性模型，用于测试单个回归器的效果，对许多回归者来说是顺序的。这分三个步骤完成：
1.兴趣回归和数据回归为正交wrt常量回归。2.计算了数据与回归</
浏览 2提问于2016-06-10得票数 2
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Boston.plot(kind='scatter'
浏览 12提问于2018-02-08得票数 0
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我使用sagemaker创建了一个简单的线性学习者模型，虽然我可以将其部署在测试数据集上，但我希望能够获得该模型用于分类值的实际方程(例如，对于线性回归，即直线方程)。
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我正在使用scikit学习创建回归模型。现在我想知道如何评估均方误差是合理的还是坏的？这不是编程问题，但我想知道如何评估价值。我不确定我的方式是否正确。
浏览 0提问于2018-05-06得票数 2
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出于好奇，我试图用修正后的线性单元拟合神经网络的多项式函数。例如，我想看看神经网络给出函数f(x) = x^2 + x的近似是多么容易(或困难)。下面的代码应该能够做到这一点，但似乎什么也学不到。当我跑的时候ENV["JULIA_CUDA_SILENT"] = trueusing Flux: throttleDense(1, 45, relu),
浏览 5提问于2019-12-06得票数 1
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我正在寻找一种算法来预测金额(实际价值)，因此我正在考虑使用回归算法。但是，我还需要知道与该值关联的概率，即客户A明天花费$50的概率为65%。谢谢!
浏览 14提问于2018-08-24得票数 2
我有一个按类别( x和b)分隔的y和a数据集。我想做两个线性回归，一个用于类别a数据，一个用于类别b数据。为此，我在之后使用了包。我有点困惑，因为我的代码更简单，但我无法进行回归。有小费吗？
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回归在机器学习中的局限性？
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我使用sklearn.linear_model.Ridge作为我的基线，在做了一些基本的数据清理之后，我在我的测试集上得到了一个糟糕的R^2分数0.12。然后我想，也许线性模型太简单了，所以我尝试了适合回归(sklearn.kernel_ridge.Kernel_Ridge)的“内核技巧”方法，但是它们需要太多的时间才能适应(>1小时)！针对这种情况，我使用sklearn.kernel_approximatio
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我们有一个300,000+记录的数据集，如下所示：1111, 100, 50, 25, 10, 03333, 10, 0, 5, 2, 4
目前，我们正试图根据每个记录的先前数量，寻找预测2017年数量的最佳模型。我们尝试过决策树回归、多元线性回归和随机森林回
浏览 0提问于2017-08-11得票数 1
我正在用著名的ISLR学习统计学习(在R中引入统计学习)并做练习，现在是线性章节回归。尽管是线性回归，但由于高偏置问题，也提到了非线性变换。很容易理解具有多个预测因子的线性回归模型的含义，例如：因此，当X1增加一个单位时，预测的响应Y将增加β1单位(假设X2保持不变)，其余的预测因子也一样也适用于具有交互作
浏览 0提问于2021-04-17得票数 0
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我有一个函数，用于一系列点的线性回归： // A closed form solution return { x in intercept + slope * x }}
我添加了一个简单的测试，以确保它能给出我所期望
浏览 5提问于2018-08-14得票数 0
一个一个地检查您的特性(假设您有一个可管理的数量)并查看它们与您的目标变量之间的关系，如果它们具有非线性关系，那么使用它们对每种情况的适当函数来将它们转换成线性关系，这是一种好方法吗？在我看来，如果你这样做，你肯定会有一个更好的线性模型，而且你也能够对每个特征进行假设检验，以了解它们之间的相关性，让你也有机会进行一些特征选择。我知道，模型的可解释性将被抛出窗外，但模型将提供更好<e
浏览 0提问于2019-08-03得票数 1
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我正在研究一个用于单变量数据的线性回归示例。很抱歉没有粘贴任何我尝试过的代码，因为我对R不太熟悉，我是个初学者。我阅读了R文档来解决这个错误，但是我无法找出这个错误的原因。我得到的错误是：Removed 1 rows containing missing values (geom_segment).导致错误的行是：
ex2plot + geom_abline(interc
浏览 3提问于2013-02-06得票数 3
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我理解并确定了我的答案：你的模型有多复杂或简单(功能工程！)您的培训和测试错误(模型性能)是什么？
这两种方法都将帮助我讨论偏差与方差的</
浏览 0提问于2019-01-06得票数 0
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我有一个来自污染传感器的数据，我想验证一下。我正在将它与来自londonair.org.uk的数据进行比较。我用X轴上的传感器数据和Y轴上的Londonair数据建立了一个简单的线性回归模型，并得到了一个简单的模型(以y=mx +c的形式)。我的教授让我用k折交叉验证来验证模型，但我不确定如何验证。我不确定的是在哪个数据集上执行测试</e
浏览 1提问于2019-07-13得票数 0
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我们可以看到最大的。这些模
浏览 0提问于2020-06-16得票数 1
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星火时间序列预测
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所以我试着用Apache的时间序列数据来预测电力消耗。我每15分钟有一次观察我试过LinearRegression，Decision trees等，我总是能得到巨大的MSE (788)。我只做了几个星期的预报。如果我传递给模型，每天只有一个观察，这是它没有帮助的最大值。
但是，如果我使用KNIME并尝试时间序列的例子，但是对于我的数据，它们没有考虑日期和时间，而是延迟了每个观察的功耗。我看到Cloudera有一个<em
浏览 2提问于2016-02-06得票数 4
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