parameters in formula interface
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 25/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- julia
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
No file or test is named. Start by reading the formula interface and the fitting and evaluation paths in StatsModels.jl, then investigate how Julia's automatic differentiation could represent a learnable parameter such as :alpha. Done would require a defined design and support for parameterized formula functions.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Hi,
I was just wondering whether someone considered adding support for parameterized functions to the formula interface. With the excellent automatic differentiation support in julia it should be possible to incorporate that in a genric fitting algorithm, right?
So, for instance, you could write something like
@formula(y ~ 1 + x + f(x, :alpha)
which would indicate that :alpha is a learnable parameter and needs to be fitted as well. Are there any technical/logical reasons why that shouldn't work?
- Lingua principale
- Julia
- Stelle
- 250
- Fork
- 35
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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