least squares implementation
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 25/100
- Tipo de issue
- Refactorización
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Stack tecnológico
- julia
- Área
- machine-learning
Línea de trabajo
El issue apunta a src/lreg.jl; empieza revisando la implementación de la regresión lineal y la discusión existente del issue. Determina si debería cambiarse la elección actual de factorización y qué pruebas establecerían el comportamiento numérico deseado, pero el issue no define un criterio de finalización concreto.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
AFAICT the implementation of linear regression forms the X'X matrix then calculates (X'X)⁻¹(X'y) using Cholesky factorization.
I am curious why this was chosen. The the best of my knowledge, orthogonal (QR) methods are more stable (if a bit more costly), and of course SVD is the best solution for nearly rank-deficient matrices.
- Lenguaje dominante
- Julia
- Estrellas
- 387
- Forks
- 83
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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