人工智能机器学习线性回归第23页

机器学习 | Python线性回归+Ridge正则化

正则化是一种用来防止机器学习模型过度拟合（overfitting）的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的数据上表现糟糕。正则化算法的作用就是在训练模型的过程中，对模型进行一些限制，以防止它过分记住训练数据的细节，从而提高模型在未知数据上的泛化能力。正则化算法的基本原理是在模型的损失函数中添加一个额外的项，这个额外项会对模型的参数进行惩罚，使其不能太大。这样一来，模型在优化过程

码农腾飞·2023-10-22 02:23

应用回归分析——logic回归

考试重点1、线性回归：OLS思想（假设、参数估计、分布、拟合优度、马尔卡夫定理）多元线性回归：省略变量问题、共线性问题2、假设检验：参数含义、置信区间、解释参数含义3、非线性模型做预测，logic和profit

小新122·2023-10-22 01:59

Task1 Linear_regression

线性回归的原理对于线性回归，其数据集是{(x1,y1),(x2,y2),,,,(xn,yn)},其中，xi=(xi1,,,,xid)，d表示的是数据的维度，n表示样本数。

酱油啊_·2023-10-22 00:10

[Machine Learning][Part 6]Cost Function代价函数和梯度正则化

目录拟合欠拟合过拟合正确的拟合解决过拟合的方法：正则化线性回归模型和逻辑回归模型都存在欠拟合和过拟合的情况。

思则变·2023-10-21 21:22

【TensorFlow1.X】系列学习笔记【基础一】

TensorFlow1.X】系列学习笔记【基础一】大量经典论文的算法均采用TF1.x实现,为了阅读方便,同时加深对实现细节的理解,需要TF1.x的知识文章目录【TensorFlow1.X】系列学习笔记【基础一】前言线性回归非线性回归逻辑回归总结前言本篇博主将用最简洁的代码由浅入深实现几个小案例

牙牙要健康·2023-10-21 21:39

MSE=MLE, 似然函数和极大似然估计的关系

MSE=MLEMSE=MLE似然函数似然函数和极大似然估计的关系MSE=MLE在线性回归中，当误差（或残差）被假设为正态分布时，最小均方误差（MSE）的最小化与最大似然估计（MLE）是等价的。

为啥不能修改昵称啊·2023-10-21 21:07

周志华《机器学习》西瓜书新出算法推导视频！（超级详细）

如果你已经开始学习，并且了解一点机器学习这个概念，那么你就应该知道这本书“周志华《机器学习》”，号称人工智能领域中文版开山之作这是一本面向中文读者的机器学习教科书，适合正在学习机器学习的学生，以及对人工智能机器学习感兴趣的人士

深度之眼订阅号·2023-10-21 18:31

Python 机器学习入门之ID3决策树算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之

bug别找我·2023-10-21 18:23

第三章 Python 机器学习入门之C4.5决策树算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之

bug别找我·2023-10-21 18:17

机器学习第四周-线性回归

一、简单线性回归在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。

繁华落幕_0f7c·2023-10-21 15:58

markdown语法（更新中）

a⃗\vec{a}a向量a‾\overline{a}a平均值a‾\underline{a}a下横线a^\widehat{a}a(线性回归，直线方程)y尖a~\widetilde{a}a颚化符号等价无穷小

Moliay·2023-10-21 13:01

（西瓜书）一元线性归回代码详解

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdeftrue_fun(X):#因为我们没有样本来训练，所以我们自己生成一些样本，假设true_fun是理想线性回归函数

xiao_haohao·2023-10-21 13:25

sklearn.linear_model常用API介绍

sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1)返回一个线性回归模型

fengzhizi76506·2023-10-21 13:24

详解使用sklearn实现一元线性回归和多元线性回归

[OpenInColab]文章目录1.线性回归简介2.使用sklearn进行一元线性回归3.线性回归的`coef_`参数和`intercept_`参数4.使用sklearn实现多元线性回归4.1利用PolynomialFeatures

iioSnail·2023-10-21 13:23

python联邦学习syft实现线性回归

1.基于信任的联邦线性回归案例"""@Time：2023/10/16001615:17@Auth：yeqc"""'''基于信任的联邦线性回归案例'''importtorchimportsyftassyfromtorchimportnn

安心不心安·2023-10-21 10:38

pytorch教程

1pytorch的安装2PyTorch基础知识2.1张量简介2.2初始化2.3张量的属性2.4ndarray与tensor互转2.5索引、切片、变形、聚合、矩阵拼接、切割、转置3pytorch自动微分4线性回归

逻辑峰·2023-10-21 07:16

seaborn快速入门（4）——线性回归画图

1.准备%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set(color_codes=True)np.random.seed(sum(map(ord,"regression")))tips=sns.load_

大锅烩菜·2023-10-21 06:48

Datawhale开源学习笔记

人工智能1.2机器学习1.3深度学习1.4主要应用2数学基础2.1矩阵基本知识2.2矩阵的分解2.3概率统计2.4最优化估计Task02机器学习基础一些基本概念数据集误差分析泛化误差分析交叉验证有监督学习线性回归支持向量机决策树无监督学习聚类降维

IT界的清流·2023-10-21 06:47

机器学习可解释性【随机森林规则提取】

本文主要讲：模型可解释性方案有哪些随机森林规则提取的方法有哪些随机森林规则提取，如何实现相关工作模型可解释性方案可分为：事前可解释性建模：有些模型自带可解释性，如：朴素贝叶斯、线性回归、决策树、基于规则的模型

细卷子·2023-10-21 05:44

机器学习强化(回归)

一、鸢尾花(线性回归)importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportpreprocessingfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

weixin_54475711·2023-10-21 02:52

【数之道 06】神经网络模型中激活函数的选择

激活函数的选择为什么使用激活函数激活函数的选择sigmoidtanhReLU(RectifiedLinearUnit)LeakyReLU（ReLU函数的变形体）隐藏层的选择顺序输出层的激活函数以业务要求为导向二分类问题多分类问题多标签问题线性回归问题

醉酒柴柴·2023-10-20 23:53

3.Spark机器学习基础——监督学习

Spark机器学习基础——监督学习1.1线性回归（加L1L2正则化）!

许志辉Albert·2023-10-20 18:45

分位数回归 | 分位数回归描述

普通线性回归（Ordinarylinearregression，OLS）模型关注的是均值，研究的是在某些解释变量在取值固定的条件下响应变量的期望均值，模型估计方法是最小二乘法，使各个样本残差平方和最小。

码农腾飞·2023-10-20 16:43

数据回归算法 | Matlab实现岭回归预测模型

不同与线性回归的无偏估计，岭回归的优势在于

码农腾飞·2023-10-20 16:42

Python 机器学习入门之K-Means聚类算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归K-Means聚类算法系列文章目录前言一、K-Means简介1、定义2、例子3、K-Means与KNN二、K-Means实现1、步骤2、优化2.1初始化优化之

bug别找我·2023-10-20 15:21

python pytorch 超详细线性回归原理解析加代码实现-小白入门级

python线性回归答应老师做的一个系列教程，也是头一次花这吗大精力去写一篇基础的文档，里面虽然有不少的公式，但只要能顺着看下来会发现都是非常基础的公式都是特别简单的。

浩浩的科研笔记·2023-10-20 15:57

逻辑回归揭秘: 从分类原理到机器学习实践

机器学习第五课逻辑回归概述逻辑回归应用领域逻辑回归vs线性回归基本定义输出类型函数关系误差计算使用场景数据分布逻辑回归的数学原理Sigmoid函数多数几率似然函数逻辑回归损失函数正则化L1正则化L2正则化

我是小白呀·2023-10-20 15:56

梯度下降

在简单的线性回归中，我们通过最小二乘法来求解参数；但是一般损失函数都是比较复杂的，很难通过求解得到。这时候，我们就可以通过梯度下降去求解。梯度下降算法作为一个聪明很

SummerTan·2023-10-20 14:26

金融机器学习方法：回归分析

在本博客中，我们将深入探讨线性回归和逻辑回归这两种常见的回归分析方法，并通过Python示例进行分析。

抱抱宝·2023-10-20 13:32

回归算法之线性回归

线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。

暮念_8e8a·2023-10-20 12:21

用python做逻辑回归_机器学习之逻辑回归(纯python实现)

logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。原理上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。预测函数(h)。

weixin_39620252·2023-10-20 10:08

回归算法

线性回归线性回归预测模型imageimage向量化线性回归公式：imageimage在实践中，选择线性回归的成本函数时，将均方误差（MSE）最小化比最小化RMSE更为简单，二者效果相同（因为使函数最小化的值

White_Li·2023-10-20 09:41

逻辑斯蒂回归详细解析 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.重要概念2.逻辑斯蒂回归和线性回归3.二项逻辑斯谛回归模型4.逻辑斯蒂回顾与几率5.模型参数估计6.多项逻辑斯谛回归1.重要概念：在正式介绍逻辑斯蒂回归模型之前，需要先对一些基本概念有所了解

舟晓南·2023-10-20 05:03

TensorFlow工具快速入门教程9机器学习线性回归１检查数据及Facets数据可视化

本章学习如何检查数据并准备创建线性回归任务。本教程分为两部分：检查数据测试模型上章使用Boston数据集来估算房屋的中位数价格。波士顿数据集的规模很小，只有506个观测值。

python测试开发·2023-10-20 04:12

连玉君老师Stata33讲学习笔记（中）

space.bilibili.com/546535876Stata33讲是连玉君老师2014年录制的一套Stata公开课，包括34个小视频(每个15分钟左右)，从最基本的Stata入门到数据处理、绘图、编程，以及线性回归分析和固定效应模型

小白de鸽·2023-10-20 03:06

【深入探究人工智能】逻辑函数|线性回归算法|SVM

文章目录1、前言1.1机器学习算法的两步骤1.2机器学习算法分类2、逻辑回归算法2.1逻辑函数2.2逻辑回归可以用于多类分类2.3逻辑回归中的系数3、线性回归算法3.1线性回归的假设3.2确定线性回归模型的拟合优度

.小智·2023-10-20 00:20

轻松入门机器学习-线性回归实战

小文|公众号小文的数据之旅上一期我们已经把线性回归的理论部分介绍完了，那么这一期当然是大家期待已久的实战篇了！

小文的数据之旅·2023-10-20 00:30

36 机器学习（四）：异常值检测|线性回归|逻辑回归|聚类算法|集成学习

文章目录异常值检测箱线图z-score保存模型与使用模型回归的性能评估线性回归正规方程的线性回归梯度下降的线性回归原理介绍L1和L2正则化的介绍api介绍------LinearRegressionapi

Micoreal·2023-10-19 23:43

唐宇迪机器学习实战课程笔记(全)

1.线性回归1.1线性回归理论1.2线性回归实战2.训练调参基本功(线性回归、岭回归、Lasso回归)2.1线性回归模型实现2.2不同GD策略对比2.3多项式曲线回归2.4过拟合和欠拟合2.5正则化3.

Yuezero_·2023-10-19 18:28

《动手学深度学习》TensorFlow2.0版本

目录简介阅读指南1.深度学习简介2.预备知识2.1环境配置2.2数据操作2.3自动求梯度2.4查阅文档3.深度学习基础3.1线性回归3.2线

Mr_不想起床·2023-10-19 17:35

100天搞定机器学习|Day22 机器为什么能学习？

统计学家·2023-10-19 14:47

【Machine Learning】01-Supervised learning

1.2Supervisedlearning1.3Unsupervisedlearning2.Supervisedlearning2.1单元线性回归模型2.1.1LinearRegressionModel

MikeBennington·2023-10-19 14:52

Linear、Logistic回归

线性回归线性回归的目标是找到最佳拟合线，以使观测数据点与该线的残差（实际值与预测值之间的差异）最小化。线性回归通常用于探索变量之间的趋势、预测未来数值，或者用于发现因果关系。

怎么全是重名·2023-10-19 10:26

偏最小二乘回归分析

偏最小二乘回归分析1.1偏最小二乘回归分析概述偏最小二乘回归方法(PLS)，一般情况下指研究两组多重相关变量之间的相互依赖关系，并研究用一组变量取预测另外一组变量，采用的方法不包括最小二乘准则下的经典多元线性回归分析以及提取自变量组主成分的主成分回归分析等方法

零物购·2023-10-19 09:27

Day39 机器学习算法基础回归算法 K—means聚类算法

目录逻辑回归（是一种分类算法）线性回归判断肿瘤良性恶性样例总结（仅能的到二分类问题，是或者否）k-means(聚类算法）目的当数据没有目标值时，做在分类之前，创建类别客户分类实例聚类效果分析评判

拽紧哥的腿毛·2023-10-19 05:42

Python：Flask-Bootstrap 框架

在前面，我们已经使用了Python+Flask去创建一个简单的线性回归模型预测web，使用ht

AL ZN·2023-10-19 05:03

机器学习：线性回归

https://www.toutiao.com/a6639148240874766852/2018-12-2612:05:58使用Python从头开始的线性回归可以说，任何Python项目的第一部分都是导入一堆有用的包

喜欢打酱油的老鸟·2023-10-19 03:44

线性回归算法python_免费Python机器学习课程一：线性回归算法

最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。如今，可用的高级机器学习算法，库和技术如此之多，以至于线性回归似乎并不重要。但是，学习基础知识总是一个好主意。这样，您将非常清楚地理解这些概念。

weixin_39768695·2023-10-19 03:14

python线性回归模型预处理_Python机器学习算法：线性回归

作者|VagifAliyev编译|VK来源|TowardsDataScience线性回归可能是最常见的算法之一，线性回归是机器学习实践者必须知道的。

weixin_39819327·2023-10-19 03:14

机器学习算法学习一：线性回归

知识点：线性回归概念梯度下降算法l批量梯度下降算法l随机梯度下降算法l算法收敛判断方法1.1线性回归在统计学中，线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析

Mojoooo·2023-10-19 03:44

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