Pertanyaan yang diberi tag «regression»

Saya memiliki dataset yang berisi 34 kolom input dan 8 kolom output. Salah satu cara untuk memecahkan masalah adalah dengan mengambil 34 input dan membangun model regresi individual untuk setiap kolom output. Saya bertanya-tanya apakah masalah ini dapat diselesaikan dengan hanya menggunakan satu model khususnya menggunakan Jaringan Saraf Tiruan. Saya …

21 neural-network  regression  tensorflow 

Saya membuat corr()df dari df asli. The corr()df keluar 70 X 70 dan tidak mungkin untuk memvisualisasikan heatmap tersebut ... sns.heatmap(df). Jika saya mencoba untuk menampilkan corr = df.corr(), tabel tidak cocok dengan layar dan saya bisa melihat semua korelasinya. Apakah ini cara untuk mencetak keseluruhan dfterlepas dari ukurannya atau …

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 

Saya telah belajar bahwa, untuk membuat model regresi, kita harus menjaga variabel kategori dengan mengubahnya menjadi variabel dummy. Sebagai contoh, jika, dalam kumpulan data kami, ada variabel seperti lokasi: Location ---------- Californian NY Florida Kami harus mengonversinya seperti: 1 0 0 0 1 0 0 0 1 Namun, disarankan bahwa …

16 machine-learning  regression  categorical-data 

Saya telah melalui solusi dari kompetisi harga Perumahan di Kaggle ( Kernel Analog Manusia tentang Harga Rumah: Teknik Regresi Lanjut ) dan menemukan bagian ini: # Transform the skewed numeric features by taking log(feature + 1). # This will make the features more normal. from scipy.stats import skew skewed = …

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

Model regresi linier dalam parameter linier. Apa arti sebenarnya?

13 regression  linear-regression 

Saya ingin menyelidiki perilaku pengaturan harga maskapai penerbangan - khususnya bagaimana maskapai penerbangan bereaksi terhadap harga pesaing. Seperti yang akan saya katakan pengetahuan saya tentang analisis yang lebih kompleks cukup terbatas, saya telah melakukan sebagian besar semua metode dasar untuk mengumpulkan pandangan keseluruhan data. Ini termasuk grafik sederhana yang sudah …

12 data-mining  dataset  regression  correlation  visualization 

Saya memiliki variabel kontinu, disampel selama periode satu tahun dengan interval tidak teratur. Beberapa hari memiliki lebih dari satu pengamatan per jam, sedangkan periode lainnya tidak memiliki apa-apa selama berhari-hari. Ini membuatnya sangat sulit untuk mendeteksi pola dalam deret waktu, karena beberapa bulan (misalnya Oktober) sangat diambil sampelnya, sementara yang …

12 neural-network  time-series  regression 

Apakah ada aturan praktis (atau aturan aktual) yang berkaitan dengan jumlah sel LSTM minimum, maksimum, dan "wajar" yang harus saya gunakan? Secara khusus saya berhubungan dengan BasicLSTMCell dari TensorFlow dan num_unitsproperti. Harap asumsikan bahwa saya memiliki masalah klasifikasi yang ditentukan oleh: t - number of time steps n - length …

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 

Saya mencoba menyelesaikan serangkaian persamaan yang memiliki 40 variabel independen (x1, ..., x40) dan satu variabel dependen (y). Jumlah total persamaan (jumlah baris) adalah ~ 300, dan saya ingin menyelesaikan set 40 koefisien yang meminimalkan total jumlah kesalahan kuadrat antara y dan nilai prediksi. Masalah saya adalah bahwa matriks sangat …

11 machine-learning  regression  algorithms  genetic 

Misalkan saya memiliki fungsi yang halus seperti . Saya memiliki set pelatihan D \ subsetneq \ {((x, y), f (x, y)) | (x, y) \ dalam \ mathbb {R} ^ 2 \} dan, tentu saja, saya tidak tahu f meskipun saya dapat mengevaluasi f di mana pun saya inginkan.f(x,y)=x2+y2f(x,y)=x2+y2f(x, y) …

11 predictive-modeling  regression  decision-trees 

Saya ingin membuat prediksi untuk hasil pemilihan parlemen. Output saya akan menjadi% yang diterima masing-masing pihak. Ada lebih dari 2 pihak sehingga regresi logistik bukan pilihan yang layak. Saya bisa membuat regresi terpisah untuk masing-masing pihak tetapi dalam hal ini hasilnya akan dalam beberapa cara independen satu sama lain. Itu …

11 classification  r  python  regression  predictive-modeling 

Saya memiliki set data termasuk satu set pelanggan di berbagai kota di California, waktu panggilan untuk setiap pelanggan, dan status panggilan (Benar jika pelanggan menjawab panggilan dan Salah jika pelanggan tidak menjawab). Saya harus menemukan waktu yang tepat untuk menelepon pelanggan di masa depan sehingga kemungkinan menjawab panggilan tinggi. Jadi, …

10 machine-learning  classification  regression  scikit-learn 

Katakanlah kita memperkirakan penjualan toko dan data pelatihan saya memiliki dua set fitur: Satu tentang penjualan toko dengan tanggal (bidang "Toko" tidak unik) Satu tentang jenis toko (bidang "Toko" unik di sini) Jadi matriksnya akan terlihat seperti ini: +-------+-----------+------------+---------+-----------+------+-------+--------------+ | Store | DayOfWeek | Date | Sales | Customers | …

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

mari kita asumsikan bahwa saya ingin melatih algoritma regresi penurunan gradien stokastik menggunakan dataset yang memiliki sampel N. Karena ukuran dataset sudah diperbaiki, saya akan menggunakan kembali data T kali. Pada setiap iterasi atau "zaman", saya menggunakan masing-masing sampel pelatihan tepat satu kali setelah secara acak memesan kembali seluruh rangkaian …

10 python  gradient-descent  regression 

Saya memiliki dua tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Saya ingin melakukan produk dalam untuk setiap pasangan dalam batch, menghasilkan c:[batch_size, 1], di mana c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. Bagaimana?

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