sklearn LogisticRegression без регуляризации

Класс логистической регрессии в sklearn поставляется с регуляризацией L1 и L2. Как можно отключить регуляризацию, чтобы получить «сырое» логистическое соотве...

Многовариантная регрессия с использованием NumPy в Python?

Можно ли выполнить многовариантную регрессию в Python, используя NumPy?ДокументацияВот предполагает, что это так, но я не могу найти больше подробностей по т...

модели статистики Python - квадратичный термин в регрессии

У меня есть следующая линейная регрессия:

Выравнивание фрейма данных с отсутствующими значениями

Я использую фрейм данных со многими

Почему глубокий NN не может аппроксимировать простую функцию ln (x)?

If type = "vector": вектор предсказанных ответов. Для деревьев регрессии это средняя реакция в узле, для деревьев Пуассона это предполагаемая скорость отклика, а для деревьев классификации это прогнозируемый класс (как число).

ольно плохо знаком с R и застрял с довольно тупой проблемой. Я калибрую дерево регрессии, используяrpartпакет, чтобы сделать некоторую классификацию и некоторое прогнозирование. Благодаря R калибровочную часть легко выполнять и легко ...

Предполагая, что перехват 10.

у вычислить линейную регрессию, используя функцию lm () в R. Кроме того, я хочу получить наклон регрессии, где я явно даю перехватlm(). Я нашел пример в интернете и попытался прочитать R-help «? Lm» (к сожалению, я не могу этого понять), но у ...

Многократная линейная регрессия Python с использованием кода OLS с конкретными данными?

Я используюols.py код загружен вскучная поваренная книга [http://www.scipy.org/Cookbook/OLS](загрузка находится в первом абзаце с жирным OLS), но мне нужно понять, а не использовать случайные данные для функции ols для выполнения множественной ...

Подгонка ортогональной регрессии в методе наименьших квадратов

Метод leastsq в scipy lib подгоняет кривую к некоторым данным. И этот метод подразумевает, что в этих данных значения Y зависят от некоторого аргумента X. И вычисляет минимальное расстояние между кривой и точкой данных на оси Y (dy) Но что, если ...

Градиент в непрерывной регрессии с использованием нейронной сети

Я пытаюсь реализовать регрессию NN, которая имеет 3 слоя (1 входной, 1 скрытый и 1 выходной слой с непрерывным результатом). За основу я взял классификацию NN из coursera.org [https://www.coursera.org/ml]класс, но изменил функцию стоимости ...