我试着简单地画一条回归线，但是我得到了一条混乱的线。是不是因为我用2个特征对模型进行了拟合，所以唯一合适的可视化方法就是3d平面？
浏览 51提问于2019-12-15得票数 3
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在线性回归中，我们将多项式拟合到一组数据点。在毕晓普的“模式识别与机器学习”一书中，有几个例子表明拟合是一条曲线或一条直线。我有点搞不懂一条曲线是否是线性的。线性一词意味着拟合应该是线性函数或1次多项式，即直线。但在许多资源中，都有一些例子，其中拟合可以是3,9度等的多项式，那么这些高阶多项式是线性的吗？
浏览 0提问于2019-02-16得票数 8
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我想在R中实现以下线性回归的情况quarter<-rep(1:4,3)axis(1,labels=paste(year,quarter,sep="C"),at=1:12,las=3)
fit&l
浏览 1提问于2013-01-22得票数 9
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未知算法的大O
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我有一个未知的算法，我需要计算(Big )的时间复杂度。关于这个算法，我唯一知道的是它需要多长时间才能完成对给定数目的值的计算。为了说明这一点，算法是取一个数字，并返回使用该数字所需的时间。用所花的时间和给出的数字，我得到了一条几乎直线，如果我用给定的数字来绘制时间图的话。这条线非常适合O(n log n)的复
浏览 0提问于2014-03-28得票数 1
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在机器学习的coursera课程中，它说梯度下降应该收敛。我们如何在现实世界中使用scikit-learn中的线性回归？或者为什么scikit-learn不在线性</em
浏览 0提问于2015-12-26得票数 26
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我搜索了这个问题，得到的答案是一个一般的回归模型，而不是一个单变量的线性回归模型。如果你增加变量的数量，你可以拟合一条曲线，而不是线到数据点，这些数据点应该在一条线上，但是如果我的模型只是一条直线，拟合100个样本呢？这种型号有可能过火吗？
浏览 0提问于2023-04-26得票数 0
我已经创建了this图，它简单地显示了自第一个死亡以来的死亡天数。 我认为有趣的是显示每个国家的变化率，但我正在努力解决如何处理这些数据。下面是一个国家的数据示例： { "data": [ { "date/2020",
&quo
浏览 16提问于2020-04-04得票数 0
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我希望它是积极的，至少是.95或更高，这样我就可以对预测充满信心。我不确定我是否使用了错误的分类器，需要更多的数据，需要更多的功能，或者在代码中做了其他错误的事情。我发现一些有趣的事情是，如果我更改了初始结果列表，使其具有更线性地增加的pct_used，例如： results = [(1, 73), (2, 73), (3, 7
浏览 21提问于2019-01-17得票数 0
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我正在尝试过滤数据，如第一张图片所示。有周期性发生的异常值。过滤这些异常值的最佳方法是什么？我想要一组数据，如第二张图片所示。带有标记的异常值的数据：
目标：
浏览 0提问于2016-01-06得票数 0
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因此，对于我正在制作的应用程序，我使用的是tf.keras.models.Sequential。我知道机器学习有线性和多元线性回归模型。在序列的中，该模型是一层线性叠加。这等于多元线性回归吗？我能找到的线性层叠层的唯一解释是关于堆栈溢出的问题。
浏览 2提问于2019-05-06得票数 1
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我正在研究一个只有一个特征的回归问题。
它看起来可以通过一些变换来描述为y= 1/x。我怎样才能找到它的模型？我正在使用python和scikit-learn。
浏览 0提问于2017-11-02得票数 1
在安德鲁·吴在“古瑟拉关于分类”的ML视频中(在第三段视频中)，他说“决策边界不是训练集的属性”。这句话是什么意思？这是否也意味着我们在线性回归中用来拟合数据的直线或任何曲线不是训练集的属性？他声称，这些曲线(通过线性回归实现)并不是相应的训练数据的特性。我对此有点困惑。如果我的疑虑能被消除的
浏览 0提问于2018-04-19得票数 1
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这是一个数据集的一部分，其中包含1000条不同地点的房屋租金定价条目。预期输出(Y_pred)应该是220000，但它显示的是290000，怎么会违反已经训练过的输入呢？
浏览 1提问于2019-12-28得票数 1
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我对决策树方法很陌生。对于决策树回归模型，它是否只适合于数据的分段步进函数？什么时候，为什么人们会更喜欢它，而不是一些传统的回归，如局部加权(黄土)回归？
浏览 0提问于2017-10-27得票数 3
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我发现，在scikit-learn中，无论是线性学习、套索学习还是岭学习都不使用学习率(我们称之为alpha)或迭代次数。我想知道他们是如何在没有学习率的情况下实现线性回归的，考虑到它是梯度下降的核心？
浏览 3提问于2020-05-15得票数 0
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我有一个新的项目，喜欢在线字符识别(识别字符，因为他们是写的)。我的想法是，每个字符都由一些符合数学模型的笔画来定义。例如，'A‘可以定义为三个线性笔画；'O’可以定义为单个圆形笔画。使用线性回归的原因是，不是每一次笔画都是一条完美的直线或曲线，每一次time.Linear回归都可以用来形成笔画的“可接受范围
浏览 1提问于2009-06-23得票数 1
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为了调整年龄的非线性(并考虑到重复测量设计)，我拟合了一个“正常”的一阶lme回归，然后是一个包括年龄多项式的模型： Model1 <- mydata$model2_residuals <- residuals(Model2) 有没有一种方法可以使用预测值为每个模型获得一条回归线特别是对于模型2
浏览 22提问于2021-09-06得票数 0
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用一组点近似R2线
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我正在开发一个具有统计分析功能的应用程序，我需要一些帮助。给定一组n个点，我如何通过它们来近似一条直线。我确信有一个算法，但我找不到它。
谢谢!
浏览 2提问于2010-07-17得票数 1
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我们知道神经网络和其他学习方法在某些非线性分类问题中相对于logistic回归有更好的性能。但是，我们也知道，逻辑回归可以将类与一条可以弯曲的直线分开，只要我们添加更多的预测因子，即给定的预测器的平方、立方体等(仍然被认为是线性决策边界)。所以我的问题是，理论上我们能通过logistic回归来解决任何分类问题吗?还是我没有意识到其他非线性
浏览 0提问于2020-01-07得票数 2
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