如何用accord.net实现多变量多输出线性回归

2019-04-25 09:23:33 591 阅读 AI 写同款 · GEO 优化AI 选题数据监测一键分发 ›

C#梯度下降：如何让模型训练从“慢如蜗牛“到“快如闪电“？摘要（150字）：本文深入剖析C#梯度下降法的优化原理与应用。通过对比无梯度下降的低效手动调参与梯度下降的自动优化，揭示其在收敛速度（10倍提升）、精度（25%提升）和通用性（多模型适配）上的革命性优势。以Accord.NET库为例，演示了C#中梯度下降的实战实现，包括数据准备、模型训练与预测。墨氏实测表明，梯度下降使迭代次数从1000次降至100次，准确率从60%提升至85%，代码量减少90%，验证了其高效性与普适性，为C#机器学习优化提供了可靠方案。阅读详情

求c#中，实现accord.net实现多变量多输出线性回归的方法。

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除了 Python ，这些语言写的机器学习项目也很牛（二） Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。其实除了Python ，也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在上期的文章中(除了 Python ，这些语言写的机器学习项目也很牛(一))，我们已经列了一些其他语言(C、C++、Go、Java、Javascript)值得关注的开源机... 阅读详情

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wuxinwuyin 2019-05-05

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包里面有这个函数，我就不需要再编算法。搞工程的会应用就行，不需要造黑盒子。

wuxinwuyin 2019-05-05

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官网看了，没给出具体怎么输出系数。我不知计算机专业。
下面是官网给的例子，试了好几遍还是没有把系数输出出来。求怎么输出系数。
// The multivariate linear regression is a generalization of
// the multiple linear regression. In the multivariate linear
// regression, not only the input variables are multivariate,
// but also are the output dependent variables.

// In the following example, we will perform a regression of
// a 2-dimensional output variable over a 3-dimensional input
// variable.

double[][] inputs =
{
// variables: x1 x2 x3
new double[] { 1, 1, 1 }, // input sample 1
new double[] { 2, 1, 1 }, // input sample 2
new double[] { 3, 1, 1 }, // input sample 3
};

double[][] outputs =
{
// variables: y1 y2
new double[] { 2, 3 }, // corresponding output to sample 1
new double[] { 4, 6 }, // corresponding output to sample 2
new double[] { 6, 9 }, // corresponding output to sample 3
};

// With a quick eye inspection, it is possible to see that
// the first output variable y1 is always the double of the
// first input variable. The second output variable y2 is
// always the triple of the first input variable. The other
// input variables are unused. Nevertheless, we will fit a
// multivariate regression model and confirm the validity
// of our impressions:

// Use Ordinary Least Squares to create the regression
OrdinaryLeastSquares ols = new OrdinaryLeastSquares();

// Now, compute the multivariate linear regression:
MultivariateLinearRegression regression = ols.Learn(inputs, outputs);

// We can obtain predictions using
double[][] predictions = regression.Transform(inputs);

// The prediction error is
double error = new SquareLoss(outputs).Loss(predictions); // 0

// At this point, the regression error will be 0 (the fit was
// perfect). The regression coefficients for the first input
// and first output variables will be 2. The coefficient for
// the first input and second output variables will be 3. All
// others will be 0.
//
// regression.Coefficients should be the matrix given by
//
// double[,] coefficients = {
// { 2, 3 },
// { 0, 0 },
// { 0, 0 },
// };
//

// We can also check the r-squared coefficients of determination:
double[] r2 = regression.CoefficientOfDetermination(inputs, outputs);

jx315425246 2019-05-04

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其实就是一种近似的数学模拟，一元的最好计算，多元的。。。。。，写好处法程式也就出来了

jx315425246 2019-05-04

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老老实写算法吧，先分析散列，再计算，高数要好

来瓶霸王防脱发 2019-05-03

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在accord.net官网下载，有docs里有所有说明

wuxinwuyin 2019-05-01

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我说的是从Nuget里加accord的package，它给的说明书里写过。

来瓶霸王防脱发 2019-04-29

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accord.net是不需要安装的，拷贝直接用

wuxinwuyin 2019-04-25

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我看到accord.net介绍页写道能实现多变量多输出的线性回归，应该是统计那个包里，原文如下： In the multivariate linear regression, not only the input variables are multivariate,but also are the output dependent variables.
我摸索了半天，目前发现我包没装好。提示不兼容1.0，需要4.0版本，正在尝试中。

来瓶霸王防脱发 2019-04-25

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accord.math里有没

如何用accord.net实现多变量多输出线性回归

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