在公式中出现'.'但没有'data'参数，导致terms.formula(formula)出错。
我试图使用神经网络进行预测。创建一些X：x <- cbind(seq(1, 50, 1), seq(51, 100, 1)) 创建 Y：y <- x[,1]*x[,2] 给它们起个名字colnames(x) <- c('x1', 'x2') names(y) <- 'y...
当存在多个输出时，如何只训练网络中的一个输出？
我正在Keras中使用多输出模型。model1 = Model(input=x, output=[y2, y3]) model1.compile((optimizer='sgd', loss=cutom_loss_function) 我的custom_loss函数是def custom_lo...
从lme拟合中提取预测带。
我有以下模型 x <- rep(seq(0, 100, by=1), 10) y <- 15 + 2*rnorm(1010, 10, 4)*x + rnorm(1010, 20, 100) id <- NULL for(i in 1:10){ id <- c(id...
使用LSTM预测时间序列的多个未来时间步
我希望能够预测那些每周可预测的值（低信噪比）。我需要预测一整个年度形成的时间序列，该年度由一年中的每周组成（52个数值-图1）。 我的第一个想法是使用Keras over TensorFlow开发一个多对多LSTM模型（图2）。我正在使用52个输入层（上一年的时间序列）和52个预测输出层...
投机与预测的区别
在计算机体系结构中，分支预测和乱序执行有何区别？ 这两个概念看起来非常相似，但它们之间存在微妙的区别。分支预测是一种技术，用于在程序执行过程中猜测下一个指令是否需要进行跳转操作，从而提高指令执行效率。而乱序执行是通过对指令进行重排列，以最大化指令级并行度，从而实现更高的性能。 请注意保留原...
如何使用LSTM单元训练循环神经网络进行时间序列预测
我目前正在尝试构建一个简单的时间序列预测模型。目标是使用序列来训练模型，以便模型能够预测未来的数值。 我正在使用tensorflow和lstm单元来实现。该模型使用截断式时间反向传播进行训练。我的问题是如何为训练结构化数据。 例如，假设我们想要学习给定的序列：[1,2,3,4,5,6,7,...
下标越界（randomForest中的Caret变量重要性）
我已经用R训练了一个模型：require(caret) require(randomForest) myControl = trainControl(method='cv',number=5,repeats=2,returnResamp='none') model2 = train(incre...
scikit-learn中的predict和predict_proba有什么区别？
假设我已经创建了一个模型，我的目标变量可以是0，1或2。如果我使用predict方法进行预测，得到的结果只能是0、1或2中的一个。但如果我使用predict_proba方法，则会得到针对每一行的3列输出，例如： model = ... Classifier # It could...
使用scikit-learn中的Imputer模块预测缺失值
我正在编写一个非常基本的程序，使用scikit-learn的Imputer类来预测数据集中的缺失值。 我已经创建了一个NumPy数组，并使用strategy='mean'创建了一个Imputer对象，并对NumPy数组执行了fit_transform()。 在执行fit_transform...
ALS模型的增量训练
我正在尝试找出在使用Apache Spark中的MLlib是否可以进行数据“增量训练”的方法。 我的平台是Prediction IO，它基本上是Spark（MLlib）、HBase、ElasticSearch和一些其他Restful部分的包装器。 在我的应用程序中，“事件”数据实时插入，但...