Python用线性回归和TensorFlow非线性概率神经网络不同激活函数分析可视化
在这篇文章中,我将尝试介绍从简单的线性回归到使用神经网络构建非线性概率模型的步骤。
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我们使用广义线性模型(Generalized Linear Models,简称GLM)来研究客户的非正态数据,并探索非线性关系。
在选择最佳拟合实验数据的方程时,可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办?
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。
因子实验在农业中非常普遍,它们通常用于测试实验因素之间相互作用的重要性。
最近我们被客户要求撰写关于抗哮喘药物茶碱动力学研究的报告。茶碱数据文件报告来自抗哮喘药物茶碱动力学研究。
T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (T-SNE) 是一种可视化高维数据的工具。
扩散的意思是过程可以包含布朗运动的成份,甚至写成布朗运动的积分形式。同时,这样的过程可以包含跳跃。
有些问题是线性的,但有些问题是非线性的。
多项式回归是独立x变量和因果y变量之间的非线性关系。
跳跃扩散过程为连续演化过程中的偏差提供了一种建模手段。
本文将介绍R中可用于投资组合优化的不同求解器。
对于线性关系,我们可以进行简单的线性回归。对于其他关系,我们可以尝试拟合一条曲线。
上周在 非人寿保险课程中,我们了解了广义线性模型的理论
在这里,我们放宽了流行的线性技术的线性假设。
样条线是拟合非线性模型并从数据中学习非线性相互作用的一种方法。
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