我想在 colab 中使用 CNN 对图像进行分类。在我的代码计算混淆矩阵后，我想使用下面的代码在我的图像
X 取自 [-4, 4] 上的均匀分布，e 取自标准正态 (mu=0, sigma^2=1)。数据生成过程1：Y=-2 1{X<-3}+2.55 1{X>-2}-2 1{X>0} +
<pre class="lang-r prettyprint-override"><code>library(MSwM)
fit1 <- lm(SEC ~ SEC_u +SEC_t + SEC_y + PX ,data=train)
ms2 <- msmFit(fit
我的模型好像没问题，每个参数都有值<br/>
<a href="https://i.stack.imgur.com/2owhG.png" rel="nofollow noreferrer">excerpt
我目前正在尝试运行以下代码：
<pre><code>pv_model <- glm(SalePrice ~ MSSubClass + MSZoning..., data = train)
summary(
我正在尝试使用 dplyr 和 lapply 估计一组模型。我估计概率回归，其中结果存储在列表中。然后我想使用 p
我想使用文本数据（描述）作为预测器来预测收入。这是我的数据框的样子：
<pre><code>c_description
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呈现的模块是 Android Studio 项目的一部分。我正在构建用于年龄和性别检测的应用程序。我测试了这个模
我正在尝试在另一个三角形上使用 Mack Chainladder 的开发系数，但无法使用 Predict.TriangleModel 使其工作。这
我使用 lm() 函数来获得指数曲线并且效果很好（公式是 y~exp(x)）。
但我不明白如何手动使用系数？
<p
我已经使用 'lmer' 函数运行了以下线性混合模型：
<pre><code>lmer(y ~ ns(x1,2)*x2*fac + (1|x3), data = data)
</code><
我希望有一种半简单的方法来实现这一点。
为此，我构建了一个示例数据集（CountryCode 是国家名称
我正在尝试使用 glm() 和 family=binomial 预测在不同月相期间观察到的碎片的存在，包括一些其他环境变量
我正在 R 中使用随机森林进行回归。我的目标（响应）变量是计数数据并向右倾斜。根据之前的 <a href="h
示例数据集：
<pre><code>x <- 1:5
y <- c(0.01,0.02,0.05,0.1,0.2)
df <- data.frame(x, y)
</code></pre>
我的目标
我想使用 expand_grid 预测交互的值。我使用的第一步是单独使用交互运行模型，它可以正常工作。下面是
我正在尝试绘制三向交互。首先，我使用 <code>expand.grid</code> 来创建变量的不同组合。然后我使用 <code>pr
在尝试使用 R 中的预测来预测新数据的结果时，我收到一个持续性错误“错误：变量 'x1'、'x2'、'x3' 被指
我从一些训练数据构建了一个线性回归模型，然后尝试使用 <code>predict</code> 函数来预测测试数据集的值
我正在尝试预测时间序列 'tsl'，将前一年的温度 (temp) 作为回归组件。以及使用训练集找到的最佳 ARIMA
