带有字符串/分类特征（变量）的线性回归分析？
回归算法似乎只适用于以数字表示的特征。例如： 这个数据集不包含分类特征/变量。如何对这些数据进行回归分析并预测价格是非常清楚的。 但现在我想对包含分类特征的数据进行回归分析： 有5个特征：District，Condition，Material，Security，Type ...
如何在scikit-learn中获取类似于R的回归总结？
作为R用户，我也希望能够熟练使用scikit。创建一个线性回归模型没问题，但似乎找不到一个合理的方式来得到标准的回归输出摘要。代码示例：# Linear Regression import numpy as np from sklearn import datasets from sklear...
为什么我们可以通过解析方法解决线性回归，而使用梯度下降法呢？
使用梯度下降算法在线性回归中有什么好处?看起来我们可以通过解析方法解决问题(找到使代价函数最小的theta0-n)，那为什么我们仍然想使用梯度下降算法做同样的事情呢?谢谢
使用Python和NumPy实现梯度下降
def gradient(X_norm,y,theta,alpha,m,n,num_it): temp=np.array(np.zeros_like(theta,float)) for i in range(0,num_it): h=np.dot(X_norm,...
如何在R中计算线性回归模型中斜率的95%置信区间
这是Introductory Statistics with R中的一道练习： 使用rmr数据集，绘制代谢率与体重之间的关系图。拟合一个线性回归模型来描述它们之间的关系。根据拟合的模型，当体重为70公斤时，预测的代谢率是多少？给出直线斜率的95%置信区间。 rmr数据集在'ISwR'包中。...
成本函数，线性回归，尝试避免硬编码theta。Octave.
我正在通过Coursera参加Andrew Ng教授的机器学习课程的第二周。我们正在学习线性回归，目前我正在处理编写成本函数的代码。 我写的代码可以正确解决问题，但未能通过提交过程并且在单元测试中失败，因为我已经硬编码了theta的值，并且没有允许超过两个值的theta。 这是我到目前为止得到...
为什么我从statsmodels OLS拟合中只得到一个参数
这是我在做的事情:$ python Python 2.7.6 (v2.7.6:3a1db0d2747e, Nov 10 2013, 00:42:54) [GCC 4.2.1 (Apple Inc. build 5666) (dot 3)] on darwin >>> imp...
有没有比字符串操作更好的替代方案，用于以编程方式构建公式？
其他人的函数似乎都接受公式对象，然后在内部进行某些黑魔法，我很羡慕。 我正在编写一个拟合多个模型的函数。这些模型的公式的一部分保持不变，而一部分则从一个模型转到另一个模型。笨拙的方法是让用户将公式部分作为字符字符串输入，对其进行一些字符操作，然后使用 as.formula。 但在采取这种方...
如何使 seaborn 的 regplot 部分透明（alpha）
使用seaborn的barplot时，我可以指定一个alpha来使条形图半透明。然而，当我尝试在seaborn的regplot中这样做时，会出现错误，提示这是一个意外的参数。 我在线阅读了文档，但没有找到太多信息。有人能指点我正确的方向吗？
TensorFlow：变量初始化中出现“尝试使用未初始化的值”错误
我正在尝试使用TensorFlow在Python中实现多元线性回归，但遇到了一些逻辑和实现问题。我的代码抛出以下错误：Attempting to use uninitialized value Variable Caused by op u'Variable/read' 理想情况下，weigh...