首次在R中使用神经网络：出现“需要数字/复杂矩阵/向量参数”错误
我正在尝试学习如何在R语言中使用神经网络进行编程。作为学习问题，我一直在使用Kaggle上的以下问题： 不用担心，这个问题是专门为学习而设计的，没有任何奖励与之相关。 我从简单的逻辑回归开始，这对我初步了解非常有帮助。现在我想学习如何使用神经网络。我的训练数据如下（列：行）： - sur...
神经网络回归模型输出层的激活函数
最近我一直在尝试神经网络。我遇到了一个关于激活函数使用的普遍问题。这可能是一个众所周知的事实，但我无法正确理解。我看到的许多示例和论文都处理分类问题，并在输出层使用sigmoid（二元情况）或softmax（多类情况）作为激活函数，这是有道理的。但我没有看到任何在回归模型的输出层中使用的激活函...
使用pyMCMC/pyMC对数据/观测结果拟合非线性函数
我正试图使用高斯（和更复杂的）函数来拟合一些数据。下面是一个小例子。 我的第一个问题是，我做得对吗？ 我的第二个问题是，如何在x方向添加误差，即在观测/数据的x位置上添加误差？ 很难找到关于如何在pyMC中执行这种回归的好指南。也许因为使用某些最小二乘或类似方法更容易，但是最终我有许多参...
使用numpy进行多变量多项式回归
我有许多样本(y_i, (a_i, b_i, c_i))，其中y被假定为关于a,b,c的多项式，达到一定的次数。例如，对于给定的数据集和二次项，我可能会产生以下模型 y = a^2 + 2ab - 3cb + c^2 +.5ac 可以使用最小二乘法来实现这一点，并且是numpy中polyf...
当损失函数为均方误差（MSE）时，Keras中哪个函数定义了准确性？
当损失函数为均方误差时，精度如何定义？它是平均绝对百分比误差吗？ 我使用的模型具有线性输出激活，并编译了loss= mean_squared_error。 model.add(Dense(1)) model.add(Activation('linear')) # number mode...
弹性网络（Elastic Net）是如何使用的？
这是一个关于回归正则化的初学者问题。大多数关于Elastic Net和Lasso Regression的信息都是从维基百科或2005年Zou和Hastie的原始论文（通过弹性网络进行正则化和变量选择）复制而来。 有简单理论的资源吗？ 有没有一个简单易懂的解释，可以讲述它是什么，何时以及为什么...
如何在Scikit Python中提高逻辑回归模型的准确度？
我正在尝试使用gre、gpa和排名等预测变量来预测录取变量。但是预测准确率非常低（0.66）。以下是数据集。 https://gist.github.com/abyalias/3de80ab7fb93dcecc565cee21bd9501a 数据集的前几行如下： admit gr...
R中的本地线性回归--locfit() vs locpoly()
我正在尝试理解这两个平滑函数在给定表面上等价的输入时的不同行为。我的理解是，locpoly 只接受一个固定的带宽参数，而 locfit 还可以在其平滑参数中包含一个变化部分（最近邻分数 "nn"）。我认为将 locfit 中的这个变化部分设置为零应该会使 "h" 组件的行为就像 locpoly...
MultiOutputRegressor的GridSearch？
让我们考虑一个多元回归问题（2个响应变量：纬度和经度）。目前，一些机器学习模型实现，如支持向量回归sklearn.svm.SVR，当前不提供多元回归的简单支持。因此，可以使用sklearn.multioutput.MultiOutputRegressor。 示例：from sklearn.m...
Python线程错误 - 必须是可迭代的，而不是整数。
我试图在数据框的第一列和其他列之间计算滚动回归的R平方值（第一列和第二列，第一列和第三列等）。但是当我尝试使用多线程时，它一直告诉我错误： TypeError: ParallelRegression() argument after * must be an iterable, not i...