Eu estou tentando implementar um algoritmo básico de descida de gradiente estocástico para uma regressão linear 2D em python. Recebi um código padrão para o GD baunilha e tentei convertê-lo para trabalhar para o SGD. Especificamente - estou um pouco inseguro quanto à implementação correta da...
É possível criar uma rede neural que forneça uma saída consistente, uma vez que a entrada pode estar em diferentes vetores de comprimento? Atualmente, estou em uma situação em que coletei muitos arquivos de áudio, de diferentes comprimentos, e tenho que treinar uma rede neural que me fornece a...
Pode-se construir modelos lineares em "blocos" do conjunto de dados, se não for possível construí-los em todo o conjunto de dados? Particularmente, ainda tenho mais de 88 mil variáveis (recursos) restantes e não se pode fazer muito com elas sem grandes quantidades de memória. Mas fazer modelos...
Em termos simples, quais são os pressupostos da regressão linear? Eu só quero saber quando posso aplicar um modelo de regressão linear ao nosso conjunto de
Existe um pacote nomeado segmentado em R. Existe um pacote semelhante em
A taxa de erro de Bayes é um limite teórico que determina a menor taxa de erro possível para um problema de classificação, dados alguns dados. Eu queria saber se existe um conceito equivalente para o caso de algoritmos de regressão. Meu objetivo é determinar a que distância está o erro do meu...
Comparei os modelos de regressão logística em R ( glm) e Spark (LogisticRegressionWithLBFGS ) em um conjunto de dados de 390 obs. de 14 variáveis. Os resultados são completamente diferentes na interceptação e nos pesos. Como explicar isso? Aqui estão os resultados do Spark...