人工智能机器学习线性回归第19页

ML之多元线性回归

转自：http://www.cnblogs.com/zgw21cn/archive/2009/01/07/1361287.html1、多元线性回归模型假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数

LZW760907·2023-11-07 05:18

线性回归与线性拟合的原理、推导与算法实现

关于回归和拟合，从它们的求解过程以及结果来看，两者似乎没有太大差别，事实也的确如此。从本质上说，回归属于数理统计问题，研究解释变量与响应变量之间的关系以及相关性等问题。而拟合是把平面的一系列点，用一条光滑曲线连接起来，并且让更多的点在曲线上或曲线附近。更确切的说，拟合是回归用到的一种数学方法，而拟合与回归的应用场合不同。拟合常用的方法有最小二乘法、梯度下降法、高斯牛顿（即迭代最小二乘）、列-马算法

想做后端的前端·2023-11-06 21:06

吴恩达《机器学习》6-4-＞6-7:代价函数、简化代价函数与梯度下降、高级优化、多元分类:一对多

与线性回归使用均方误差不同，逻辑回归使用的代价函数在数学上更为复杂。

不吃花椒的兔酱·2023-11-06 21:13

逻辑回归

目录一、前言二、什么是逻辑回归1.1线性回归能解决分类问题么？1.2用逻辑回归解决分类问题一、前言逻辑回归（LogisticRegression，LR）。

kwunkau·2023-11-06 16:20

风险风控-逻辑回归理论基础

广义线性模型是线性回归模型的推广，它不强行改变数据的自然度量，允许数据具有非线性和非恒定方差结构。具体来说，GLM建立了响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系，通过链接函数将这两者联系

田晖扬·2023-11-06 15:14

【深度学习】pytorch——Autograd

dscW7pytorch——AutogradAutograd简介requires_grad计算图没有梯度追踪的张量ensor.data、tensor.detach()非叶子节点的梯度计算图特点总结利用Autograd实现线性回归

今天有没有吃饱饱·2023-11-06 15:38

《动手学深度学习 Pytorch版》 3.3 线性回归的简洁实现

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2lfromtorchimportnn#nn是神经网络（NeuralNetworks）的缩写3.3.1生成数据集true_w=torch.tensor([2,-3.4])#与上一节类似生成数据集true_b=4.2features,labels=d2l.s

AncilunKiang·2023-11-06 12:50

Keras人工智能神经网络 Regressor 回归神经网络搭建

构建神经网络本期我们来使用Keras来搭建一个简单的神经网络Keras神经网络可以用来模拟回归问题(regression)，例如给下面一组数据，用一条线来对数据进行拟合，并可以预测新输入x的输出值，也就是线性回归问题

人工智能研究所·2023-11-06 09:27

【动手学深度学习v2】--课后笔记（个人记录）

文章目录前言零：知识先导一、二、三：安装和简介四：数据相关五：线性代数六：矩阵计算七：自动求导八：线性回归初始线性回归以及其简洁实现：九：Softmax回归+损失函数+图片分类数据集总结==深度学习就是函数逼近器

臭弟弟xz·2023-11-06 08:39

Python模块详细介绍

补充知识五、循环导入问题六、判断文件类型七、模块的查找顺序一、模块介绍1.如何理解模块模块可以看成一个完整的功能非常强的大代码体使用了模块就相当于你也有这个功能了使用模块编程就相当于站在巨人的肩膀上(智能语音人工智能机器学习

LoisMay·2023-11-06 04:40

线性规划 —— matlab

确定w和b1.读取或输入数据2.归一化、标准化2.1均值2.2归一化2.3标准化3.求解w和b1.直接解方程2.最小二乘法（leastsquaremethod）求解：4.评估回归模型四、regress线性回归命令

洋洋菜鸟·2023-11-06 02:38

Logistic回归

在之前我已经写了一篇关于线性回归的文章,今天给大家带来另一个重要的回归分类算法----逻辑回归逻辑回归考虑的数值情况不同与线性回归,根据问题中随机变量的不同种类而选择不同的分类算法线性回归主要用于解决连续型数值的问题逻辑回归主要用于解决离散型数值问题那么什么样的数值是连续型

当时年少_青衣·2023-11-06 01:13

2023年亚太杯APMCM数学建模大赛ABC题辅导及组队

2023年亚太杯APMCM数学建模大赛ABC题一元线性回归分析类回归分析（RegressionAnalysis)是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。

数模竞赛Paid answer·2023-11-05 23:09

为什么有些人说R好学，却有些人说Python好学R语言难学？

说R语言复杂的，可能大部分还是因为搞不清泊松分布，线性回归，手头有10

小牛叔·2023-11-05 22:08

Pytorch实现线性回归

模型y=x*w+b,使用Pytorch实现梯度下降算法，构建线性回归模型importtorchimportsys#3行1列的二位tensorx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0

Singcing·2023-11-05 20:39

深度学习：Pre-Training的理解

转自(非常感谢原文作者)http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4575527.htmlLogistic回归、传统多层神经网络1.1线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax

generalAI·2023-11-05 20:04

2019-01-29 随机梯度下降(stochastic gradient descent)

随机梯度下降的思想也可以应用于线性回归、逻辑回归、神经网络或者其他依靠梯度下降来进行训练的算法中。

奈何qiao·2023-11-05 19:07

使用python语言、django开发框架、mysql数据库实现简单在线图书推荐系统基于用户的协同过滤推荐算法人工智能机器学习可视化数据分析爬虫个性化图书推荐系统

使用python语言、django开发框架、mysql数据库实现简单在线图书推荐系统基于用户的协同过滤推荐算法人工智能机器学习可视化数据分析爬虫个性化图书推荐系统SimpleBookRecWebPy一、

linge511873822·2023-11-05 17:45

TORCH02-03:Torch的损失函数与逻辑回归实现

本主题内容结构： 1.逻辑回归模型； 2.逻辑回归Torch实现； 3.损失函数介绍；逻辑回归模型逻辑回归与线性回归是有区别的，只要用来解决分类的问题，逻辑回归把从二分类基本模型分析，通过概率的方式来区分两个类

杨强AT南京·2023-11-05 15:10

回归分析

运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

冬_84fe·2023-11-05 14:12

python 线性回归异常值_Python Sklearn线性回归值错误

IvebeentryingoutLinearRegressionusingsklearn.SometimeIgetavalueerror,sometimesitworksfine.Imnotsurewhichapproachtouse.ErrorMessageisasfollows:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/Library

weixin_39805355·2023-11-05 13:20

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

文章目录1、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类2、线性回归算法2.1线性回归的假设是什么？2.2如何确定线性回归模型的拟合优度？2.3如何处理线性回归中的异常值？

春人.·2023-11-05 11:45

Python机器学习算法入门教程（第二部分）

七、梯度下降求极值在Python机器学习算法入门教程（第一部分）中的第六部分：线性回归：损失函数和假设函数一节，从数学的角度解释了假设函数和损失函数，我们最终的目的要得到一个最佳的“拟合”直线，因此就需要将损失函数的偏差值减到最小

别致的SmallSix·2023-11-05 11:57

matlab回归分析sst_线性回归决定系数R方的计算方法及具体意义 ——【杏花开生物医药统计】...

决定系数（coefficientofdetermination），有的书上翻译为判定系数，也称为拟合优度。决定系数反应了y的波动有多少百分比能被x的波动所描述，即表征依变数Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变数X来解释.表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST其中：SST=SSR+SSE，SST(totalsumofsquares)为总平方和，SSR(regressionsumofsqu

weixin_39656435·2023-11-05 08:25

AndrewNG Coursera课程编程作业（一）梯度下降求解线性回归

UnderStorm·2023-11-05 03:10

bootstrap重抽样

bootstrappingmotivationimplement方法一：来自数据科学课堂方法二：来自统计计算课件对于回归使用bootstrap简单线性回归：empiricalbootstrapresidualbootstrapmotivation

狗狗人·2023-11-05 01:12

简单线性回归

Y=b0+b1X+eGMassumptionsols最小二乘mle极大似然证明二者等价(如上）对于估计量的性质性质证明β1\beta1β1部分，无偏和Var(β1\beta1β1)计算β0\beta0β0部分，无偏和Var(β0\beta0β0)计算σ的估计及性质置信区间和假设检验预测GMassumptionsols最小二乘mle极大似然证明二者等价(如上）对于估计量的性质性质证明β1\beta1

狗狗人·2023-11-05 01:11

机器学习算法基础-day03-线性回归

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档机器学习算法基础-day035.回归算法5.1回归算法-线性回归分析5.1.1线性模型5.1.2损失函数(误差大小)5.1.3最小二乘法之正规方程

weixin_47049321·2023-11-04 23:45

[下] 线性回归（线性回归、损失函数、优化算法：正规方程，梯度下降、Boston房价预测、欠拟合和过拟合、正则化、岭回归、模型保存与模型加载）

6.梯度下降和正规方程的对比问题梯度下降正规方程学习率需要选择合适的学习率不需要求解特点需要多次迭代求解一次运算得出线性问题可以解决可以解决非线性问题可以解决不可以解决时间复杂度难以直接给出的（受到初始值、学习率、迭代次数等多种因素的影响）O(n3)O(n^3)O(n3)适用场景特征数量多（特征数是特征的个数（列的个数），不是样本的数量）特征数量少说明：对于梯度下降算法，学习率需要经过一定的训练才

Le0v1n·2023-11-04 23:15

线性回归及梯度下降

线性回归2.1线性回归简介1.定义利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式2.表示方式:h(w)=w1x1+w2x2+w3x3+…+b=W转置x+

一什么欧·2023-11-04 23:45

【线性回归、正规方程、梯度下降、正则化、欠拟合和过拟合、岭回归】

微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/354751、线性回归

qq_43479892·2023-11-04 23:44

机器学习(10)--线性回归（正规方程/梯度下降/岭回归/欠拟合过拟合）

线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：线性回归定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。

Ona_Soton·2023-11-04 23:13

【深度学习基础】Pytorch框架CV开发（1）基础铺垫

原创文，转载请注明出处文章目录简单介绍下PytorchPytorch基础张量创建张量tensor自动梯度线性回归逻辑回归人工神经网络感知机反向传播Pytorch中的基础数

嵌小超·2023-11-04 16:41

动手学深度学习：2.线性回归pytorch实现

动手学深度学习：2.线性回归pytorch实现1.手动构造数据集2.小批量读取数据集3.定义模型和损失函数4.初始化模型参数5.小批量随机梯度下降优化算法6.训练完整代码Q&A1.手动构造数据集importtorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w

shlyyy·2023-11-04 16:38

动手学深度学习：1.线性回归从0开始实现

动手学深度学习：1.线性回归从0开始实现1.手动构造数据集2.小批量读取数据集3.初始化模型参数4.定义模型和损失函数5.小批量随机梯度下降更新6.训练完整代码1.手动构造数据集根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集

shlyyy·2023-11-04 16:06

吴恩达《机器学习》4-6-＞4-7:正规方程

一、正规方程基本思想正规方程是一种通过数学推导来求解线性回归参数的方法，它通过最小化代价函数来找到最优参数。代价函数J(θ)用于度量模型预测值与实际值之间的误差，通常采用均方误差。

不吃花椒的兔酱·2023-11-04 15:11

SPSS基础

SPSS1.统计基础MatrixScatter散点图矩阵（MatrixScatter）是简单散点图的扩充，可以反映三个及以上连续变量间的关系，常用来展示多元方差分析结果或者在多重线性回归中识别离群值。

weixin_45929049·2023-11-04 14:11

深度学习_8_对Softmax回归的理解

回归问题，例如之前做房子价格预测的线性回归问题而softmax回归是一个分类问题,即给定一个图片，从猫狗两种动物类别中选出最可靠的那种答案，这个是两类分类问题，因为狗和猫是两类上述多个输出可以这样理解，

Narnat·2023-11-04 14:56

逻辑回归公式推导

激活函数：sigmoid函数公式：image.png图像：image.png自变量取值为任意实数，值域为[0,1]将任意的输入映射到了[0,1]区间，我们在线性回归中可以得到一个预测值，再将该值映射到Sigmoid

Daily_Note·2023-11-04 13:20

python解析法解决一元线性回归

python解决一元线性回归课程链接解析法求一元线性理论基础代码课程链接链接:link.解析法求一元线性求面积与房价的线性关系理论基础求解问题：求一理想直线最能描述样本点增长趋势具体：求直线的w，b基本思想

关于楼主为什么这么懒这件事·2023-11-04 07:52

线性回归全解析: 从基础理论到 Python 实现

机器学习第四课线性回归概述什么是线性回归?

我是小白呀·2023-11-04 07:48

[Machine Learning][Part 8]神经网络的学习训练过程

目录训练过程一、建立模型：二、建立损失函数J(w,b):三、寻找最小损失函数的(w,b)组合为什么需要激活函数激活函数种类二分法逻辑回归模型线性回归模型回归模型训练过程一、建立模型：根据需求建立模型，从前面神经网络的结果可以知道

思则变·2023-11-04 05:26

线性回归（pytorch实现）

导包importos#导入标准库，利用其中的API（操作系统接口）os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'#设置选项允许重复加载动态链接库。os.environ表示字符串环境的mapping对象。importnumpyasnp#numpy是python中的数值数学扩展包，支持大维度的数组和矩阵计算，也针对数组运算提供大量的数学函数库importmatplo

pppppwwj·2023-11-04 05:11

数据分析--机器学习

监督学习分为两类问题：回归和分类回归：线性回归、回归树、非线性回归、贝叶斯线性回归、多项式回归分类：随机森林、决策树、逻辑回归、SVM、朴素贝叶

不上晚自习·2023-11-04 03:22

深入理解XGboost

XGBoostAuthor：Miracle8070From：AI蜗牛车1.写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归

文文学霸·2023-11-04 03:19

刘二大人pytorch初学者：分类问题+多维输入问题

一、分类问题分类问题主要是注重对于输出值的理解，代码上比较容易，课上展示的代码如下：#前面的操作跟实现线性回归基本上都一样，只用改数据集，函数和Loss方程即可#1.preparedatasetimporttorchimporttorch.nn.functionalasFimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data

爱吃坚果的仓鼠·2023-11-04 02:11

Task2 bayes_plus

常见的基于判别模型算法有逻辑回归、线性回归、支持向量机、提升方法、条件随机场、人工神经网络、随机森林、感知器举例：要确定一个瓜是好瓜还是坏瓜，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这个瓜的

酱油啊_·2023-11-04 00:22

逻辑斯蒂回归

逻辑斯蒂回归使用回归可以进行分类，，需要使用sigmod函数，将实数压缩到0-1之间的一个数，表示类别的概率，不像归一化函数会出现0或者1的数逻辑回归就是线性回归进行sigmod函数处理，将预测结果变成

qq_38404903·2023-11-03 19:53

学习笔记|描述性统计|语句窗口|频数分析|加注释|描述分析|规范表达|绘制三线表|基础语法|（Excel操作）|《小白爱上SPSS》课程：SPSS第二讲 | 描述性统计，你学会了吗？

、连续型变量分析Tips：SPSS语法syntax加注释三、描述分析四、规范表达五、绘制三线表（Excel操作）划重点Tips:SPSS的基础语法解释一、频率分析二、描述分析三、交叉表四、相关分析五、线性回归语句与脚本窗口学习目的

打酱油的工程师·2023-11-03 15:57

机器学习考试复习

文章目录绪论机器学习能干什么机器学习的发展神经网络发展有三次高峰手写字符识别国际象棋总结机器学习算法分类学习路线LinearRegression问题和模型模型表示损失函数符号表示优化损失函数解析式求导什么时候X^T*X不可逆梯度下降法关于梯度下降算法的一些细节判断题梯度下降法v.s.解析法扩展线性回归法

三三三三三三外·2023-11-03 14:19

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