बेहतर रैखिक प्रतिगमन के लिए जावा पुस्तकालय है? (उदा।, कम से कम वर्गों का पुन: भारित)

Question

मैं बेहतर रैखिक प्रतिगमन करने के लिए एक रास्ता खोजने के लिए संघर्ष कर रहा हूं। मैं Moore-Penrose pseudoinverse और QR decompositionJAMA library के साथ उपयोग कर रहा हूं, लेकिन परिणाम संतोषजनक नहीं हैं। ojAlgo उपयोगी होगा? मैं सटीकता सीमा को मार रहा हूं जो मुझे पता है कि वहां नहीं होना चाहिए। एल्गोरिदम शून्य इनपुट इनपुट के प्रभाव को कम करने में सक्षम होना चाहिए। शायद यह कम से कम वर्गों का पुन: भारित रूप लेता है, लेकिन मुझे एल्गोरिदम नहीं पता है और इसके लिए पुस्तकालय नहीं मिल रहा है। आउटपुट एक वेट मैट्रिक्स या वेक्टर होना चाहिए जैसे वजन मैट्रिक्स द्वारा इनपुट मैट्रिक्स के मैट्रिक्स गुणा एक भविष्यवाणी मैट्रिक्स उत्पन्न करेगा। मेरे इनपुट मैट्रिक्स में हमेशा कॉलम की तुलना में अधिक पंक्तियां होती हैं। आपके सहयोग के लिए धन्यवाद।

Answer 1

यदि आप इसके लिए एक अधिक सामान्य बाहरी उपकरण का उपयोग करना चाहते हैं, तो ऑक्टेव का उपयोग करें। मुझे लगता है कि यह इस तरह की चीजों के लिए अधिक उपयुक्त है।

Logistic Regression in Java विशेष रूप से:: यदि नहीं, करने के लिए एक बार देख ले http://commons.apache.org/math/userguide/overview.html

या http://mallet.cs.umass.edu/optimization.php

http://mahout.apache.org/

Answer 2

मैं पूरी तरह से अपने प्रश्न समझ में नहीं आता है, लेकिन मैं करने के लिए उपयोग किया है Apache Commons Math पहले रैखिक प्रतिगमन करें।