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我要用多个变量进行回归分析。在我的数据中，我有n =23个特性和m = 13000训练示例。以下是我的培训数据(房屋面积与价格对比)：关于这个情节有13000个训练例子。我的问题是，在我的情况下，哪种回归算法更合适、更合理。我的意思是，使用简单的线性回归算法还是一些非线性回归算法更符合逻辑？
一些不相关的非<e
浏览 3提问于2015-12-26得票数 1
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我要用多个变量进行回归分析。在我的数据中，我有n=23个特性和m= 13000个训练示例。以下是我的培训数据(房屋面积与价格对比)：关于这个情节有13000个训练例子。我的问题是，在我的情况下，哪种回归算法更合适、更合理。我的意思是，使用简单的线性回归算法还是一些非线性回归算法更符合逻辑？📷
一些不相关的非线性</e
浏览 0提问于2015-12-26得票数 1
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我在想，如果我能像弱学习者一样在梯度提升中使用多项式回归，但我读到决策树是用来做这个的，我找不到其他弱学习者可以使用的可能性的东西。
浏览 0提问于2020-05-26得票数 2
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对于所有线性分类器和线性回归算法，预测算法都是完全相同的吗？众所周知，任何线性分类器都可以描述为：y = w1*x1 + w2*x2 + ... + c确定线性分类器参数的方法有两大类(生成和鉴别)：https://en.wikipedia.org/wiki线性判别分析(或Fisher线性判别)，朴素贝叶斯分类器问:线性
浏览 0提问于2019-01-31得票数 5
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我一直在看Apache Spark MLlib的文档，似乎找不到使用普通最小二乘(OLS)的线性回归。我只看到进行线性回归的随机梯度下降(SGD)方法的基于数值的算法的示例。我需要闭合形式的OLS线性回归方法，而不是SGD。
我很惊讶在这里找到OLS回归是多么困难，因为OLS回归是最基本的线性回归方法之一。
浏览 72提问于2016-03-02得票数 1
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嗨，我是线性回归的新手。我想知道和
机器学习在线性回归中何时使用梯度下降和均方误差？或者什么时候在线性回归中使用哪一种算法？
浏览 0提问于2018-10-04得票数 1
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这是一个关于线性回归的设计问题。以下是我们的数据集的一些信息：我们还尝试了提取分类特征，并对我们的三个分类特征的每一个可能组合运行线性回归算法。当然，在很多回归过程中都会产生这样的结果(每个类别都有4个可能的值，确切地说是64 )。
后一种方法给我们带来了更好
浏览 0提问于2018-03-05得票数 3
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我正在尝试实现用于预测连续变量的svc：print("y_train type ", type(y_train))但是，我得到了以下输出和错误：y_train type <class
浏览 16提问于2017-02-01得票数 0
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python线性回归:稠密与稀疏
、、、、
我需要在稀疏矩阵上使用线性回归。我的结果一直很差，所以我决定在一个稀疏的非稀疏矩阵上测试它。数据取自。运行正常的线性回归很好。我将CSV转换为稀疏表示：df = pd.read_csv("maxnorm_50_Startups_relational.csv")print('
浏览 0提问于2021-07-04得票数 3
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与线性回归等其他算法不同，KNN似乎不会在训练阶段执行任何计算。就像在线性回归的情况下，它在训练phase.But中找到系数，那么KNN呢？
浏览 62提问于2019-02-04得票数 9
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我使用线性回归来获得特征的系数，并使用决策树算法(例如随机森林回归)来获得重要的特征(或特征重要性)。 我的理解对吗?线性回归中系数大的特征应该在决策树算法中特征重要性的最高列表中。
浏览 29提问于2019-04-18得票数 1
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你能告诉我如何使用Elastic-Net，Lasso和岭回归吗？实际上，我选择了线性，弹性网，拉索和岭回归这4种算法，根据机器学习的小计。然而，我不知道如何导入Elastic，Lasso和Ridge回归，在Pyspark，不能谷歌正确的答案。我只知道在Pyspark中使用线性回归。
浏览 1提问于2020-06-01得票数 1
我们是否可以在hadoop中对整个数据集执行线性回归，而不需要在map reduce中实现线性回归算法rmr和rhadoop是否仅用于汇总数据，然后在本地对汇总的数据运行回归？
浏览 0提问于2012-12-05得票数 2
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所以我用y= mx+b从头到尾写了线性回归，并运行了50个历次的算法，以最小化成本，得到最佳的参数。
当我使用Scikit学习，我只是调用线性回归方法和拟合数据集，然后开始预测。这不仅适用于线性回归，也适用于一般的其他ML方法。
浏览 0提问于2018-03-13得票数 0
我想用java编写逻辑回归(分类问题)算法-
有没有人能告诉我−
我可以编写线性回归的代码它的假设是
这是相对容易的，但不能从逻辑回归开始。
浏览 1提问于2014-01-13得票数 0
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个培训和100个测试样本，120个特性数据集4:1000个训练和1000个测试样本，5000功能逐步回归偏最小二乘回归请帮帮忙
浏览 0提问于2015-06-01得票数 6
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本文采用线性回归、物流回归、决策树三种不同的算法来解决同一预测问题，并对它们的误差度量进行了比较。最初的问题是MAE、MSE和RMSE值随着每次运行而不断变化，这对我来说确实是个问题。"random_state“参数适用于Logistic回归和决策树，但线性回归不接受此参数。在这种情况下，如何防止错误度量值的更改？对于线性回归，有什么替代"random_state“的方法吗？
浏览 4提问于2022-04-12得票数 0
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