二元线性回归第11页

2018-06-13

除了爸爸妈妈，我还带着仔仔，元宝，浩浩，二仔仔，二元宝5个2到6岁的小孩子从灵石出发了。此行的目的地是首都北京。我是带着使命来促成这次旅行的。

春下春树·2024-01-19 15:15

Python数据分析案例35——多元线性回归全流程 (数据探索可视化，回归分析，多重共线性，残差检验，异方差检验，自相关检验)

案例背景很多经济学同学用Python做传统统计学的回归分析时可能没有R或者Stata，Eviews，SPSS方便，他们对回归分析里面常用的检验过程不熟悉。Python做回归这些当然没有这些统计学，计量经济学常用的软件方便，但是都能做，只是没有人总结一个系统的完整的回归分析的流程。他们做回归往往忽略了，传统统计学还需要做的多重共线性的检验，残差检验，异方差检验，自相关检验等等。本次案例就来总结一下一

阡之尘埃·2024-01-19 14:13

深入浅出核函数

本文深度剖析了核函数的含义，并从该角度去理解线性回归和非线性分类的问题。

小白学视觉·2024-01-19 11:56

【机器学习300问】11、多元线性回归模型和一元线性回归有什么不同？

在之前的文章中，我们已经学习了一元线性回归模型，其中最关键的参数是w和b。机器学习的目的就是去得到合适w和b后能准确预测未知数据。但现实世界是复杂的，一个事情的发生绝大多数时候不会是一个原因导致。

小oo呆·2024-01-19 10:15

【机器学习300问】12、为什么要进行特征归一化？

当线性回归模型的特征量变多之后，会出现不同的特征量，然而对于那些同是数值型的特征量为什么要做归一化处理呢？一、为了消除数据特征之间的量纲影响使得不同指标之间具有可比性。

小oo呆·2024-01-19 10:08

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构

丁希希哇·2024-01-19 08:36

YOLOV3解析--边学习边更

贴一下yolov3的网络结构V3在V2的基础上也做了很多改进可以看到，类别预测，使用了多标签分类；损失函数也用二元交叉熵函数代替了均方差，多尺度融合预测，用到了route层拼接贴一下v3的训练过程预测过程看到很详细的一篇

立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

识人俗语“女看前，男看后”，怎么看？能看出什么？

俗语配图当然，人类本身非常复杂，二元对立法并不适用于对一个人进行绝对评判，因为有时候好人也有坏的一面，而

有画说艺术·2024-01-18 23:02

sklearn-线性回归

1sklearn中的线性回归sklearn中的线性模型模块是linear_model，我们曾经在学习逻辑回归的时候提到过这个模块。

CHEN的小喵·2024-01-18 21:55

1 sklearn线性回归

sklearn线性回归一、普通最小二乘线性回归sklearn.linear_model.LinearRegression小结二、岭回归岭回归分类LASSOsklearn里面一个类对象就是一个模型，直接封装了训练

Michael_Flemming·2024-01-18 21:25

2021-02-04

所以,对于一个二元体系来说,在一方影响和改变另一方情绪唤起状态与行为的时候,双方不仅产生相互影响,有时候两个主体还会体验到相同的

潘潘是个修补匠·2024-01-18 20:41

神经网络（二）：Softmax函数与多元逻辑回归

根据机器学习的理论，二元逻辑回归的模型公式可以写为如下的形式：在公式（1）中，对分子、分母同时乘以，得到公式（2），其中，；。事实上，多元逻辑回归的模型公式也可以写成类似的形式。

城市中迷途小书童·2024-01-18 20:08

元青花再创高峰，这次机会你能把握住吗？

元青花瓷的釉层元青花胎土二元配方的使用提高了烧成温度，这样就能相应地改变釉的配方。景德镇瓷器的釉面历来是用釉果掺以釉灰配制而成，釉果是一种风化较浅的瓷石，主要成分是石灰石，煅烧后含氧化钙达90%左右。

22b5f94f7929·2024-01-18 19:54

C语言按位运算符

例子：~(10011010)//表达式01100101//结果newval=~val;//val的值不会变，val取反赋值给newval2、按位与：&二元运算符&，通过逐位比较来个运算对象。

李穆·2024-01-18 17:33

吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型

回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。

Carey_Wu·2024-01-18 16:26

线性回归+小批量梯度下降算法

目录1.线性模型计算预测值：2.使用均方损失作为损失函数：3.基础优化算法：梯度下降4.训练数据：5.线性回归实现：6.线性回归总结：1.线性模型计算预测值：线性模型可以看做单层神经网络。

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:44

2024年“华数杯”国际大学生数学建模竞赛B题思路

首先得获取数据，中国的宏观数据相对容易（包括电力、经济、人口、教育、基础建设、研发投入、科研水平等等方面，获取数据方式见下面），拿到数据后研究指标之间的关系，相关性分析和线性回归（宏观指标单位不统一、可以考虑平滑处理

Python风控模型与数据分析·2024-01-18 14:01

逻辑回归(Logistic Regression)

简单起见，我们从二元的分类问题开始讨论。我们将因变量可能属于的两个类分别称为负向类和正向类，则因变量，其中0表示负向类

时间邮递员·2024-01-18 13:15

工智能基础知识总结--线性回归

什么是线性回归不同于分类问题的待预测变量为离散变量，回归问题中待预测变量即因变量为连续变量。

北航程序员小C·2024-01-18 12:54

深度学习记录--正则化(regularization)

weightdacay)在成本函数中加上正则项：其中由于在w的更新过程中会递减，即权重衰减w递减的过程，实际上是w趋近于0的过程在这个过程中，部分单元的影响逐渐减小(可以近似看作隐藏)，最终成为深层神经网络(类似线性回归

蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

【机器学习300问】8、为什么要设计代价函数（损失函数）？它有什么用？

一、先介绍一下线性回归模型（1）基本概念理解文字解释：线性回归模型顾名思义，他处理的回归问题，是监督学习的一种。线性回归模型是一种预测模型，其基础是假设目标值和输入值之间存在线性关系。

小oo呆·2024-01-18 08:43

常见的机器学习算法代码及其Python代码

监督式学习的例子有：线性回归、决策树、随机森林算法、最近邻算法、逻辑回归等。非监督式学习算法这类算法没有任何目标

中年猿人·2024-01-18 01:00

《二元对立的根本》妙转密训❤️5

妙转密训文字总结2021.04.05《二元对立的根本》[爱心]1.上过多少灵性课程不重要。重要的是内在的灵性。[爱心]2.来到这里不是偶然，是真我的恩典。

妙转菩提·2024-01-18 00:31

2007.07.21（六月初八）周六晴

加以家里的三十元钱，共有六十三元，离一百一十五元还差着五十二元，因此还要继续捉蝎子。下午妹妹买了箱方便面就花了三十二元！下午我与五哥去刨药材，早上就刨了一回。

南川子·2024-01-18 00:17

Logistic回归之有序logistic回归分析

Logistic回归分析（logit回归）一般可分为3类，分别是二元logistic回归分析、多分类Logistic回归分析和有序Logistic回归分析。logistic回归分析类型如下所示。

spssau·2024-01-17 22:03

选择和训练模型（Machine Learning 研习之十一）

训练集的训练与评估我们从一个最基本的线性回归模型开始：fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionlin_re

甄齐才·2024-01-17 21:39

止语是一种修行，无言是一种境界

我们热衷于争论是非长短是因为我们的二元知见这些知见来自“我执”以自我为中心，以自我为标准如是的实相真理，不是争辩而得而是默然观照，本来现前所以佛祖拈花，迦叶微笑言语道断，以心印心，当下相契一切语言本是戏论执相而求

超级无敌小军军·2024-01-17 20:39

实用机器学习：线性回归的实际应用与解读

01统计学基础统计学的基本方法，在机器学习中的角色。统计学是数据科学的基石，为机器学习提供了重要的理论和工具。它通过概率论、假设检验、回归分析等方法，帮助我们理解数据、进行推断和构建模型。以下是一些统计学概念的解释及应用：解释应用概率论概率论研究随机现象的数学理论。在机器学习中，概率论用于建模不确定性，例如通过概率分布描述数据的不确定性。用于分类、回归、聚类等算法中，通过概率模型进行预测和决策。统

m0_61254808·2024-01-17 19:18

线性回归理论+实战

线性回归什么是线性回归3.1.线性回归—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)模型损失函数模型拟合（fit）数据之前，我们需要确定一个拟合程度的度量。

良子c·2024-01-17 18:13

一文带你了解机器学习算法

1.常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等2.什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好

AAI机器之心·2024-01-17 15:03

逻辑回归（Logistic Regression）

LinearRegression分类任务TheMNISTDatasetTheCIFAR-10dataset回归VS分类sigmoid函数逻辑回归逻辑回归模型损失函数实现代码回顾LinearRegression线性回归是用于预测连续值

chairon·2024-01-17 14:24

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决

sdu_study·2024-01-17 14:17

第三选择思考法

这是因为，大多数人都认同这种非此即彼的选择方式与思维模式，也就是“点状思维”，总是习惯性地将一个议题或决定套在一个二元框架上。我们大多数人似乎有一种条件反射

昊泽君·2024-01-17 13:51

【机器学习入门】机器学习基础概念与原理

2、常见机器学习算法和模型3、使用Python编程语言进行机器学习实践4、机器学习的应用领域二、机器学习算法1、有监督学习算法（1）线性回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例（2）逻辑回归a.基本概念

代码骑士·2024-01-17 12:10

代数系统

前言：本篇博客主要学习代数系统的基础知识0X00大纲大纲如上，为了学习代数系统我们得先学一点基础知识0X01「二元运算」与「一元运算」及性质二元运算基本概念给出二元运算的定义：设为集合，函数称为S上的二元运算

madao756·2024-01-17 10:39

统计学之常见的分布介绍

2.二项分布（BinomialDistribution）：描述了重复进行一系列独立的二元试验，例如抛硬币或进行有限次数的成功与失败的实验。它的特征是具有确定的成功概率和试验次数。

亦旧sea·2024-01-17 08:39

机器学习之Ridge回归与Lasso回归

Ridge回归与Lasso回归是什么Ridge回归和Lasso回归是机器学习中常用的线性回归算法的变种。Ridge回归是一种线性回归算法，通过在损失函数中添加一个正则化项，以控制模型的复杂度。

亦旧sea·2024-01-17 08:38

2020江西三支一扶行测备考数量关系之行之有效测之有技之不定方程

方程法作为数量关系解题中最常用的一种方法，对于大部分的考生来说，并不陌生，例如一元一次方程或者二元一次方程，这样的方程相信大家都可以解出来，但是还有一类大家比较苦恼的方程，那就是不定方程。

e8e7d0319102·2024-01-17 07:51

简单线性回归算法

概述线性回归本来是是统计学里的概念，现在经常被用在机器学习中。是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。

ppixiu·2024-01-17 06:10

听林祺堂老师讲叙事进阶 1

两条线问题故事与支线故事面-会谈技巧自我认同蓝图——来访者想活成什么样子，想成为什么样的人夺回生命主动权引导来访说出自己想要的故事，信任很重要，咨询师的敏锐捕捉引导很重要叙事无固定流程，法无定法叙事不用那么快判断对错不用简单二元论粗暴下判断伤害

拾梦蝶恋花·2024-01-17 04:03

参数优化器

前置知识：机器学习概念，线性回归，梯度下降待优化参数w，损失函数loss，学习率lr，每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度：计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度：

惊雲浅谈天·2024-01-17 03:54

离散数学（屈婉玲）图论＜一＞

图图在离散数学中通常用个有序的二元数组来表示(V代表顶点的集合，他的元素为顶点E为边集，他的元素为边）图包括两种无向图(没有方向，没有箭头)有向图(有方向，右箭头)对于无向图的

小飞微微·2024-01-17 00:33

走出二元世界，拥抱复杂，人生更加精彩

今天我读《认知驱动，做成一件对他人很有用的事》第九天，我的收获如下:当一个人走出二元对立，非黑即白的世界，那说明他已经成熟了。在非黑即白的世界里，人们只能容纳自己喜欢的事物，只能接受自己喜欢的秩序。

安尼echo·2024-01-16 22:46

用C#实现简单的线性回归

前言最近注意到了NumSharp，想学习一下，最好的学习方式就是去实践，因此从github上找了一个用python实现的简单线性回归代码，然后基于NumSharp用C#进行了改写。

液态不合群·2024-01-16 20:32

1/5感悟

二元三元四元四种初级感官气质类型是儿童研究的一个切入点；每个孩子每一天都不一样，每一天都要保有对孩子的“观察（眼观心察）”兴趣——客观洞见不评判，采取可行的方法来帮助孩子。

蜜柑_1826·2024-01-16 20:21

《种下股权的苹果树》读后感@3E女子商学院+加隐

这其中给我感悟最大的动态股权和AB二元股权，和大家分享一下。第一是对内动态股权。这个非常适用于公司内部实际经营者创始人之间的分配。

SulleyM加隐·2024-01-16 18:15

单变量线性回归

一、模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们使用的数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。现在我根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出图像。

时间邮递员·2024-01-16 14:53

多变量线性回归

一、多维特征目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数、楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为。增添更多特征后，我们引入一系列新的注释：n代表特征的数量代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量（vector）比方说，上图的代表特征矩阵中第i行的第j个特征，也就是第i个训练实例的第j个特征如上图的，支持多变量的假设h表示为：这个公