regression

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    我們使用的編程語言中沒有線性迴歸函數。我們已經實現的單個可變線性方程: Y = AX +乙 和簡單地使用類似於this Stack Overflow answer溶液計算從數據A和B係數的。 我知道這個問題變得幾何更難,因爲添加變量,但我們的目的,我們只需要增加一個: Z = AX + + C 有誰給定一個x,y和z的數組,可以使用任何可以解答A,B和C的語言的閉式方程或代碼?

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    我正在爲我維護的應用程序開發自動化迴歸測試套件。在開發自動化迴歸測試時,我遇到了一些幾乎肯定是bug的行爲。所以,現在,我已經修改了自動化迴歸測試,以避免註冊失敗 - 我故意故意允許這種不良行爲通過。 所以,我對這個網站上其他人的意見感興趣。顯然,我會在缺陷跟蹤中添加一個錯誤,以確保錯誤行爲得到解決。但是,是否有任何令人信服的理由(無論哪種方式)改變回歸測試以不斷表明失敗或者讓迴歸測試中斷,並且在

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    我想在這裏有一些專家指導什麼是我最好的方法來解決問題。我調查了一些機器學習,神經網絡和類似的東西。我已經調查過weka,某種baesian解決方案.. R ..幾個不同的東西。不過,我不確定如何真正開始。這是我的問題。 我擁有或將擁有大量活動......最終大約有100,000人左右。每個事件由幾個(30-50)獨立變量和1個我所關心的因變量組成。在確定因變量的值時,一些自變量比其他自變量更重要。

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    我需要從一組示例中導出線性/二次方程。有沒有可用的工具?

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    二維數據的曲線擬合問題衆所周知(LOWESS等),但給定一組3D數據點時,如何擬合3D曲線(例如平滑/迴歸樣條曲線)到這個數據?我試圖找到一個曲線,擬合矢量X,Y,Z提供的數據,這些數據與已知的關係無關。基本上,我有一個3D點雲,需要找到一個3D趨勢線。 更多:我道歉的歧義。我嘗試了幾種方法(我還沒有嘗試修改線性擬合),並且隨機NN看起來效果最好。即,我隨機從點雲中挑選一個點,找到它的鄰居(在任意