没有具体的建模数值,因为根据不同形态的建模,需要设置的数值都是不同的,最基础的是可选择的缩放参数。
例如:
w = torch.Tensor(3, 5)
nn.init.xavier_uniform(w, gain=nn.init.calculate_gain('relu'))
非线性回归的初始值设置方法:
1.查阅他人已有文献,采用其参数作为初始值;
2.将可线性化的方程进行变换(如对数变换),将其线性化后采用线性回归的计算参数,得到的参数进行相应的变换后代入原方程作为初始值;
3.更改算法,R语言可以尝试minpack包的nls.LM()函数,quantreg包的 dynrq()函数进行分位数回归
4.瞎蒙
R语言对数学建模有帮助。特别是R专统计方面。
数学建模就是通过计算得到的结果来解释实际问题,并接受实际的检验,来建立数学模型的全过程。当需要从定量的角度分析和研究一个实际问题时,人们就要在深入调查研究、了解对象信息、作出简化假设、分析内在规律等工作的基础上,用数学的符号和语言作表述来建立数学模型。