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试图将我的线性回归模型保存到磁盘上,我收到了一个错误:“typeerror:save()接受了2个位置参数,但给出了3个” sc=SparkContext() lr=线性回归(featuresCol='features',labelcol='nextorderindays',maxiter=10,regparam=0.3,ellasticnetparam=0.8) lr_model=LR.FIT(
你好,我试图学习回归算法,并与此同时,我试图实现梯度下降的线性回归,并使用平方的残差和来确定收敛性。我注意到在迭代的某个时候,平方的残差和的求值,我认为这是有意义的,但我不知道如何解决这个问题。我做错了什么吗?
我在用Java。 我需要实现一个递归函数,计算每两个值之间的差值,并返回大小为2的数组。 对于以下阵列: 递归方法返回大小为2的数组:,因为最大差值为70,60的索引为2。 我有90%来自解决方案: 但是结果是而不是,因为这行
在pySpark MLlib中,似乎没有办法保存和加载回归模型,例如LogisticRegressionModel、SVModel、NaiveBayesModel和DecisionTreeModel。通过JavaSavable和JavaLoader mixins对推荐模型MatrixFactorizationModel进行加载和保存,但回归模型不是这样做的。 有没有一种方法,我可以通过提供我自己的
使用递归实现以下函数。不要使用任何局部变量或循环。 无效模式(无符号整数n) //前提条件:n //后置条件:输出由整数行组成。第一行 //是数字n。下一行是数字2n。下一行是 //数字4n,以此类推,直到你达到一个大于 //4242.这个数字列表会被重复直到你回来 //致。 /*n=840的输出示例: 840 1680年 3360 6720 6720 3360 1680年 840 */ //这是
考虑下面给出的代码: 我正在尝试编写一个单元测试用例: < li >调用< code >对象b。B()必须被嘲笑 < li >必须模拟对构造函数的调用 这就是我使用Mockito和Powermockito所做的: 第一个模拟成功工作,但第二个模拟使用 失败,并出现以下错误: org.powermock.reflect.exceptions.ConstructorNotFoundException:
嗨,我试着生成花瓣的平均值。宽度和萼片。iris数据集中每个物种的宽度。 然而,我得到了错误。 代码 其结果是0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
Logistic回归模型 二项Logistic回归模型(binomial logistic regression model)是一种分类模型,由条件概率分布$$P(Y|X)$$表示,形式为参数化的logistic分布。 一、模型定义 模型是如下的条件概率分布: $$ P(Y=1|X)=\dfrac{e{w\cdot x+b}}{1+e{w\cdot x+b}} $$ $$ P(Y=0|X)=1-P