Из класса глубокого обучения Udacity , softmax у_i - это просто экспонента, деленная на сумму экспоненты всего вектора Y: Где S(y_i)функция softmax y_iи eэкспоненциальная, а jнет. столбцов во входном векторе Y. Я пробовал следующее: import numpy as np def softmax(x): """Compute softmax values for...
Когда мы должны предсказать значение категориального (или дискретного) результата, мы используем логистическую регрессию . Я считаю, что мы используем линейную регрессию, чтобы также предсказать ценность результата, учитывая входные значения. Тогда в чем разница между двумя...
Интересно, как добавить уравнение линии регрессии и R ^ 2 на ggplot . Мой код: library(ggplot2) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) + geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = y ~ x) +...
У меня есть набор данных, и я хочу сравнить, какая строка описывает это лучше всего (полиномы разных порядков, экспоненциальный или логарифмический). Я использую Python и Numpy и для полиномиальной подгонки есть функция polyfit(). Но я не нашел таких функций для экспоненциальной и логарифмической...
Как я могу найти значение p (значимость) каждого коэффициента? lm = sklearn.linear_model.LinearRegression() lm.fit(x,y)
Кажется, я не могу найти библиотеки Python, которые выполняют множественную регрессию. Единственное, что я нахожу, - это простая регрессия. Мне нужно регрессировать мою зависимую переменную (y) по нескольким независимым переменным (x1, x2, x3 и т. Д.). Например, с этими данными: print 'y x1 x2 x3...
Я очень стараюсь добавить линию регрессии на графике ggplot. Сначала я попробовал аблайн, но мне не удалось заставить его работать. Потом я попробовал это ... data = data.frame(x.plot=rep(seq(1,5),10),y.plot=rnorm(50)) ggplot(data,aes(x.plot,y.plot))+stat_summary(fun.data=mean_cl_normal) +...
Как я могу сказать R использовать определенный уровень в качестве эталона, если я использую двоичные независимые переменные в регрессии? Просто по умолчанию используется какой-то уровень. lm(x ~ y + as.factor(b)) с b {0, 1, 2, 3, 4}. Скажем, я хочу использовать 3 вместо нуля, который используется...
У меня есть pandasфрейм данных, и я хотел бы предсказать значения столбца A по значениям в столбцах B и C. Вот игрушечный пример: import pandas as pd df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,50], "B": [20, 30, 10, 40, 50], "C": [32, 234, 23, 23, 42523]}) В идеале у меня было бы что-то подобное, ols(A ~...
Я хочу выполнить линейную регрессию в R с помощью lm()функции. Мои данные представляют собой годовой временной ряд с одним полем для года (22 года) и другим для штата (50 штатов). Я хочу подобрать регрессию для каждого состояния, чтобы в конце у меня был вектор ответов lm. Я могу представить, что...
Я пытаюсь создать линейную регрессию на графике рассеяния, который я сгенерировал, однако мои данные находятся в формате списка, и все примеры, которые я могу найти, polyfitтребуют использования arange. arangeне принимает списки. Я много и мало искал, как преобразовать список в массив, и ничего не...
Проблемы классификации, такие как логистическая регрессия или полиномиальная логистическая регрессия, оптимизируют кросс-энтропийную потерю. Обычно слой кросс-энтропии следует за слоем softmax , который производит распределение вероятностей. В тензорном потоке есть как минимум дюжина различных...
Мне интересно, как начальные значения по умолчанию указаны в glm. Этот пост предполагает, что значения по умолчанию установлены в виде нулей. Это один говорит , что существует алгоритм позади него, однако соответствующая связь нарушена. Я попытался согласовать простую модель логистической регрессии...