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= c("xx", "yy"), class = "data.frame", row.names = c(NA,
我想对此进行分析，并得出如下结论：
我知道nls，它给了我一个方程，但我必须输入一个公式
浏览 2提问于2014-11-16得票数 2
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我是一个R新手，但我正在寻找一种方法来确定与R中的以下函数相关的三个参数A，B和C：谁能给我一些关于R方法的提示，帮助我实现这样的拟合？
浏览 2修改于2015-01-08得票数 2
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我理解什么是线性操作，什么是非线性操作，但我想具体地解释一下，对输入数据的非线性操作是如何减轻差分冷冻分析攻击的。请注意，我是在开发密码的背景下提出这个问题的，而不是简单地理解一般线性和差分密码分析。
浏览 0提问于2018-08-13得票数 2
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我试图分析相移故障分析的琐事，并遇到了一个非线性方程组来解决。我读过关于卫星求解器和高斯消除的文章，但不幸的是，我在互联网上发现的任何一篇文章都没有说明如何处理一个含有大量变量的非线性方程组(在这里，trivium给出了288个变量)。
浏览 1提问于2018-06-25得票数 1
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我用nls软件包分析了非线性回归。power<- nls(formula= agw~a*area^b, data=calibration_6, start=list(a=1, b=1))我听说在非线性模型中
浏览 1提问于2020-10-12得票数 0
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Problem不幸的是，我无法找到任何关于如何将此输出用于其他分析的文档。问题似乎在于其他软件包如何看待阿米莉亚输出。
浏览 4修改于2015-07-17得票数 1
我尝试使用LinearRegression来分析多变量(例如随机森林、sklearn等)。使用Python的数据帧。请帮助我并给我建议！
浏览 1提问于2020-02-01得票数 0
据我所知，多项式回归是回归分析的一种特殊类型，它比线性回归更复杂。有没有可以做到这一点的python模块？我在matplotlib、scikit和numpy中查找过，但只能找到线性回归分析。并且可以计算出非线性直线的相关系数？
浏览 4修改于2020-06-01得票数 11
在OpenMDAO中，是否有任何方法可以在耦合模型(包含多个循环和子循环)中获得关于非线性求解器执行情况的分析，例如每个周期内的迭代次数和执行时间？
浏览 3提问于2022-03-01得票数 0
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我已经成功地将一个相当不错的非线性回归曲线拟合到我的数据中，使用：
model2 <- nls(urine~a*(1-exp(-c*water)), data = eagle, start = list我已经设法为我的线性回归分析编写了代码，但我正在与当前的非线性回归作斗争。对于我的非线性回归，它只给了我一个我不能做任何事情的数字列表。有什么建议吗？有没有一种简单的方法来获得非线性回归的上线和置信线？
浏览 0提问于2015-03-05得票数 1
我有一个Haskell程序，它的性能是非线性的(比O(n)还差)。
我正在尝试调查一个函数是否正在发生记忆，我可以验证这一点吗？我熟悉GHC分析--但我不太确定我应该查看哪些值？
浏览 0修改于2019-01-03得票数 6
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对于R中的多重非线性回归，因变量Y是由大约500个值组成的行，并且有33个自变量X1, X2, X3.....X33data1<-read.csv(file.chooseX2....X33, data = data1) nls(Y ~ SSlogis(x, Asym, xmid, scal), data1)
对于非线性回归因此，我的问题是如何使用此函数对我的数据集执行多重非线性回归分析？感谢您能提供的任何帮助。
浏览 5修改于2016-08-13得票数 0
我要用多个变量进行回归分析。在我的数据中，我有n=23个特性和m= 13000个训练示例。以下是我的培训数据(房屋面积与价格对比)：关于这个情节有13000个训练例子。我的意思是，使用简单的线性回归算法还是一些非线性回归算法更符合逻辑？📷📷📷
AFAIK原始线性回归对我的数据会产生很高的误差代价，因为它是非常嘈杂和分散的数据另一方面，没有明显的非线性模式(例如正弦)。在
浏览 0提问于2015-12-26得票数 1
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我要用多个变量进行回归分析。在我的数据中，我有n =23个特性和m = 13000训练示例。以下是我的培训数据(房屋面积与价格对比)：关于这个情节有13000个训练例子。我的意思是，使用简单的线性回归算法还是一些非线性回归算法更符合逻辑？
一些不相关的非线性回归拟合例子：
现在，我为我的数据提供了一些假设回归线：
AFAIK原始线性回归对我的数据会产生很高的误差代价，因为它是非常嘈杂和分散的数据另一方面，没有明显的非线性模式(
浏览 3提问于2015-12-26得票数 1
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我进行了一些分析，以找到线性依赖使用回归，但没有发现。
我想尝试找到非线性依赖。如果我只有一部分数据，我还没有找到如何执行分析的任何信息。我可以使用哪些方法和/或算法来查找数据的相关性？
浏览 1修改于2014-05-26得票数 0
我使用coxph函数来运行一个cox比例风险模型，作为几个预测变量的函数来分析树木死亡率的概率。代码看起来像：然而，我的预测因子之一，树的大小，实际上被期望与死亡概率有一个非线性的关系。看起来是这样的：
如何将这种非线性关系合并到coxph框架中？如果这是不可能的，我还能如何分析R环境中的死亡概率，使用JAGS模型或其他什么？
浏览 2提问于2016-06-02得票数 1
我正在试验不同类型的非线性核，并试图解释所学习的模型，这就引出了以下问题:是否有一种获得非线性支持向量机原始权重的通用方法，类似于线性支持向量机(见)？接下来，为了计算a * b的原始权重，我分析了以下预测：[1, 1, 0] - ([1, 0, 0] + [0, 1, 0] + [0, 0, 0])。我看到的问题是，它需要大量的样本，不涉及像a^2这样的子集，也没有推广到其他非线性内核。
浏览 3修改于2017-05-23得票数 3
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然而，迭代遍历结果似乎需要非线性时间。在做一些分析时，对于第一批行(大约100行)，它似乎是线性运行的，但随后就掉了下来，开始花费越来越多的时间来检索reach row。iterator = q.run(limit = 100)for i in iterator:你知道是什么原因导致这种行为是非线性的吗
浏览 3修改于2013-10-21得票数 2
用于在非线性数据中查找相关性的algorithm具有一些python资源，即minepy及其用于MIC分析的工具mictools。
浏览 95提问于2020-06-16得票数 2
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