人工智能机器学习线性回归第26页

[Machine learning][Part4] 线性回归模型技巧

但是缺点是在大量数据训练情况下效率较低，其次是这种算法仅仅在线性回归中实现了，并没有在其他模型中实现，因此，实际情况下的使用率不高。这里了解有这么个概念即可。

思则变·2023-10-11 12:24

线性代数-MIT 18.06-4

文章目录16.投影矩阵和最小二乘投影矩阵最小二乘法线性回归正规方程组ATAA^TAATA可逆性引入标准正交向量组17.正交矩阵和Gram-Schmidt正交化法标准正交矩阵标准正交向量标准正交矩阵实例Gram-Schmidt

儒雅的钓翁·2023-10-11 10:18

2019-01-15

Scrapy爬虫与机器学习之三：房屋挂牌价格预测Scrapy爬虫与机器学习之三：房屋挂牌价格预测本文在前期抓取房产中介二手房某区域所有2453套房屋基础上，使用机器学习的线性回归模型进行预测朋友拟挂牌房屋的价格

DT数据说·2023-10-11 04:00

CS229 1 .线性回归与特征归一化(feature scaling)

线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。

weixin_30868855·2023-10-11 00:16

（一）线性回归与特征归一化(feature scaling)

courseId=1004570029线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。

xiangkej·2023-10-11 00:46

线性回归与特征归一化(feature scaling)

线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。

choucuan3004·2023-10-11 00:44

线性回归模型

线性回归:一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。方

ClintonZero·2023-10-11 00:13

【机器学习 | 回归问题】超越直线:释放多项式回归的潜力 —— 详解线性回归与非线性（含详细案例、源码）

‍♂️个人主页:@AI_magician主页地址：作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。‍景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！‍‍♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）【深度学习|核心概念】那些深度学习路上必经的核心概念，确定不来看看？（一）作者：计算机魔术师版本：1.0（2023.8.27）摘要：

计算机魔术师·2023-10-11 00:43

实验1机器学习之线性回归实验

一、实验目的：（1）理解一元线性回归和多元线性回归的数学原理，能够利用sklearn中相关库解决现实世界中的各类回归问题；（2）掌握利用matplotlib对一元线性回归模型进行可视化的方法，并分析模型的优劣

星星失眠️·2023-10-11 00:38

python OSError: Initializing from file failed

关注微信公共号：小程在线关注CSDN博客：程志伟的博客fromnumpyimport*importpandasaspd###线性回归#####读取数据data=pd.read_csv('D://公共号文章

程志伟·2023-10-11 00:03

线性回归(Linear Regression)

线性回归(LinearRegression)线性回归估计是最简单的拟合了。也是基础中的基础。

ROBOT玲玉·2023-10-10 21:00

PySpark 线性回归

SparkML简介SparkML是Spark提供的一个机器学习库，用于构建和训练机器学习模型。它提供了一系列常用的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类、模型评估等。我们可以使用PySpark中的SparkML来训练和评估我们的机器学习模型。模型训练在使用PySpark进行模型训练之前，我们首先需要准备数据集。Spark支持多种数据源，包括文本文件、CSV文件、Parquet文件等等。我们可以使

ROBOT玲玉·2023-10-10 20:52

基于NASA C-MAPSS数据的剩余机械寿命RUL预测，Python代码（添加了非常详细中文注释），线性回归LR、支持向量回归SVR、随机森林回归RF、xgboost模型

1.运行效果：基于NASAC-MAPSS数据的剩余机械寿命RUL预测，Python代码（添加了非常详细中文注释），线性回归LR、支持向量回归SVR、随机森林回归RF、xgb_哔哩哔哩_bilibili2

深度学习的奋斗者·2023-10-10 20:51

实现一个简单的线性回归和多项式回归(2)

对于多项式回归，可以同样使用前面线性回归中定义的LinearRegression算子、训练函数train、均方误差函数mean_squared_error，生成数据集create_toy_data,这里就不多做赘述咯

熬夜患者·2023-10-10 20:28

《机器学习》- 第3章线性模型

文章目录3.1基本形式3.2线性回归一元线性回归多元线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题3.1基本形式问题描述：函数形式：向量形式：许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上引入层级结构或高维映射而得

太极生两鱼·2023-10-10 19:05

TensorFlow 的基本概念和使用场景

它可以用于构建和训练各种机器学习模型，包括神经网络、决策树、线性回归、分类和聚类等。TensorFlow的核心概念是张量，它是一种多维数组，可以在计算图中流动。

一枚NPC·2023-10-10 18:39

回归算法全解析！一文读懂机器学习中的回归模型

目录一、引言回归问题的重要性文章目的和结构概览二、回归基础什么是回归问题例子：回归与分类的区别例子：回归问题的应用场景例子：三、常见回归算法3.1线性回归数学原理代码实现输出例子：3.2多项式回归数学原理代码实现输出例子

TechLead KrisChang·2023-10-10 18:38

sklearn.preprocessing.StandardScaler数据标准化

很多ML的算法要求训练的输入参数的平均值是0并且有相同阶数的方差例如:RBF核的SVM，L1和L2正则的线性回归sklearn.preprocessing.StandardScaler

超急小霸王·2023-10-10 07:38

pytorch的初体验——线性回归

注：安装pytorch时，首先选择用anaconda的方法安装，但是因为pycharm在工程设置的时候总会遇到一点问题，所以就没有安装anaconda，而是安装python3.5.4+TensorFlow-gpu+cuda8.0之后再根据pytorch官网提供的方法安装pytorch。安装完pytorch之后，使用importtorch发现numpy的版本过低，这时候需要关闭python。使用pi

Denny_sun·2023-10-10 04:38

pytorch第三天（线性回归初阶）lm老师版

fromtorch.utilsimportdataimporttorchfromd2limporttorchasd2lfromtorchimportnn#生成数据defsynthetic_data(w,b,num_examples):"""生成y=Xw+b+噪声。"""X=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w)))y=torch.matmul(X,w)+by+=

ElE rookie·2023-10-10 04:20

统计学学习——004多元线性回归和卡方分布

线性回归就是假设特征满足线性关系，根据已经获得一些数据来训练一个模型，并用这个模型进行预测。

小熊bdg·2023-10-09 11:41

计量经济学之常用的Stata命令

summarizevariable_name3.回归分析简单线性回归：regressdependent_variableindependent_variable4.假设检验t检验：ttestvariable

蔬菜院院长·2023-10-08 19:03

大数据分析如何使用线性回归进行预测建模

大数据分析如何使用线性回归进行预测建模?在R编程中，预测模型对于预测将来的结果和估计不可行的度量非常有用。

「已注销」·2023-10-08 15:43

matlab数学建模方法与实践笔记汇总

txt读图读视频2.数据预处理缺失值噪声过滤数据归约数据变换3.数据统计4.数据可视化P431.m柱状分布图常见统计量绘制于分布图中数据关联箱型图5.数据降维PCA笔记3：常用数学建模方法1.一元回归一元线性回归

是Yu欸·2023-10-08 10:15

最最最简单的线性回归的例子

假设y=aX+b录入X的数据，y的数据，然后作图。fromsklearnimportlinear_modelimportmatplotlib.pyplotaspltmodel=linear_model.LinearRegression()X=[[1.01],[0.49],[0.31],[1.51],[0.37],[0.73],[1.53],[0.56],[0.41],[0.74],[0.63],[

广州老李·2023-10-08 08:41

菜鸟学R语言（回归分析1）

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。

邱德勋·2023-10-08 06:26

R²决定系数

R2R^2R2（决定系数）是一个用于衡量统计模型拟合数据的指标，通常用于线性回归分析。它表示模型所解释的因变量（目标变量）方差的比例，范围从0到1。

Chen_Chance·2023-10-08 06:45

【R语言数据分析三：回归分析】（5.30更新）

1.简单线性回归(单元)单元线性回归与线性拟合基本一致。library(MASS)data(whiteside)head(whiteside)#取子集df<-subset(whi

lkj666·2023-10-08 02:00

逻辑回归

逻辑回归线性回归to逻辑回归本质：逻辑回归的本质就是在线性回归的基础上做了一个非线性的映射（变换），使得算法具有非线性的属性。Q1:为什么要加这个非线性的变换呢？

SummerTan·2023-10-07 22:11

Python 机器学习入门之线性回归

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归线性回归系列文章目录前言一、线性回归1.线性回归是什么2.线性回归的分类二、实现线性回归1.步骤2.代价函数3.梯度下降总结前言最近在上机器学习的课程

bug别找我·2023-10-07 10:19

python机器学习之梯度下降法

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梯度下降法系列文章目录前言一、梯度下降法1.梯度下降法简介2.基本原理梯度下降函数效果展示前言上一篇文章里面说到了用梯度下降法来对最小化代价函数和模型参数进行求解

bug别找我·2023-10-07 10:17

打卡第一次

第一节：线性回归部分（从0实现和用torch实现）：1.torch中：index_selcet(a,0,j)其中，a表示被选择的目标，0表示按行索引，j为索引，j为torch.tensor([])形式2

桉豆子·2023-10-07 10:01

[动手学深度学习-PyTorch版]-4.2深度学习计算-模型参数的访问、初始化和共享

4.2模型参数的访问、初始化和共享在3.3节（线性回归的简洁实现）中，我们通过init模块来初始化模型的参数。我们也介绍了访问模型参数的简单方法。

蒸饺与白茶·2023-10-07 03:24

深度学习入门01 - 回归

文章目录线性回归生成随机数据设置batch设置网络方法01-快速搭建方法02-继承类的方式拟合非线性函数线性回归目标：拟合出一条直线y=w⊤x+by=\mathbf{w}^\top\mathbf{x}+

HDU_Ang·2023-10-07 02:22

Pytorch笔记之回归

文章目录前言一、导入库二、数据处理三、构建模型四、迭代训练五、结果预测总结前言以线性回归为例，记录Pytorch的基本使用方法。

Mr_Stutter·2023-10-06 22:47

GCN详解

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}aa˙\dot{a}

刘某某.·2023-10-06 19:30

3.2&3.3 线性回归的从零开始实现|Pytorch简洁实现

学习链接：李沐老师的动手深度学习v2书、视频链接代码部分的理解笔记。1、生成数据2、读取数据集3、初始化模型参数4、定义模型5、定义损失函数6、定义优化算法7、训练importrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2l#1、生成数据#根据给定参数，生成带噪音的训练数据集defsynthetic_data(w,b,num_examples):X=torch.no

谢桥光·2023-10-06 18:09

线性回归的从零开始实现(pytorch)

#1.定义一个线性回归函数，返回值为自变量X和函数值ydefsynthetic_data(w,b,num_examples):#******************1.1定义1000x2大小的数据集X*

千千一面、·2023-10-06 18:39

Pytorch从零开始实现线性回归

线性模型(LinearModel)是机器学习中应用最广泛的模型，指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。给定一个d维样本[z1，⋅⋅,za]T[z_1，··,z_a]^T[z1，⋅⋅,za]T，其线性组合函数为f(x,w)=w1x1+w2x2+⋯+wdxd+b=wTx+b,\begin{aligned}f(\mathbf{x},\mathbf{w})&=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+

AI阿远学长·2023-10-06 18:38

从零开始学习线性回归：理论、实践与PyTorch实现

文章目录介绍基本知识代码实现完整代码总结介绍线性回归是统计学和机器学习中最简单而强大的算法之一，用于建模和预测连续性数值输出与输入特征之间的关系。

小馒头学python·2023-10-06 18:07

机器学习基础之《回归与聚类算法（1）—线性回归》

一、线性回归的原理1、线性回归应用场景如何判定一个问题是回归问题的，目标值是连续型的数据的时候房价预测销售额度预测贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子2、线性回归定义线性回归(Linearregression

csj50·2023-10-06 15:35

逻辑回归与评分卡

然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。

Garcia-zhang·2023-10-06 15:32

《Machine Learning in Action》—— 浅谈线性回归的那些事

手撕机器学习算法系列文章已经肝了不少，自我感觉质量都挺不错的。目前已经更新了支持向量机SVM、决策树、K-近邻（KNN）、贝叶斯分类，读者可根据以下内容自行“充电”（持续更新中）：《MachineLearninginAction》——剖析支持向量机，单手狂撕线性SVM：https://www.zybuluo.com/tianxingjian/note/1755051《MachineLearning

玩世不恭的Coder·2023-10-06 13:45

python sklearn 梯度下降法_梯度下降法及一元线性回归的python实现

梯度下降法及一元线性回归的python实现一、梯度下降法形象解释设想我们处在一座山的半山腰的位置，现在我们需要找到一条最快的下山路径，请问应该怎么走？

weixin_39553272·2023-10-06 13:15

MATLAB多元非线性回归nlinfit拟合圆拟合球拟合函数

先上实验效果，你觉得有帮助可以继续阅读。代码解析在B站有上传视频（用户昵称同名），代码也有详细备注。拟合圆和球面：拟合多元非线性函数：y=p1*x1+p2*x1^2+p3*x2+p4*x2^2+exp(-p5*x3)的拟合结果：代码思路：数学原理不多赘述，网络上很多，我们主打实践。使用nlinfit命令，但是网络上它的说明不太易懂，结合案例就很明白了。代码如下，需要自取哦：案例一：拟合半圆clc,

大洋咩咩咩咩·2023-10-06 08:16

Machine Learning - Linear Regression

单变量线性回归image.png/////////////////////////////////////////////image.png///////////////////////////////

拖来机手·2023-10-06 06:34

2.4 Pytorch基础模型组件及线性回归

Pytorch基础模型组件目标知道Pytorch中Module的使用方法知道Pytorch中优化器类的使用方法知道Pytorch中常见的损失函数的使用方法知道如何在GPU上运行代码能够说出常见的优化器及其原理1.Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损

迟耿耿·2023-10-06 05:52

PyTorch实例：简单线性回归的训练和反向传播解析

文章目录引言什么是反向传播？反向传播的实现（代码）反向传播在深度学习中的应用链式求导法则总结引言在神经网络中，反向传播算法是一个关键的概念，它在训练神经网络中起着至关重要的作用。本文将深入探讨反向传播算法的原理、实现以及在深度学习中的应用。什么是反向传播？反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的监督学习算法。它的基本思想是通过不断调整神经网络中的权重和偏差，使其能够逐渐适

小馒头学python·2023-10-05 21:38

转载：森林生物量、碳储量的遥感反演与计算

摘要：利用地面调查获取的森林生物量为因变量，以GIS因子和遥感因子为自变量，建立多元线性回归模型，再进行生物量与碳储量的换算。实现由点到面的森林生物量及碳储量的获取。

weixin_30896763·2023-10-05 21:48

PyTorch学习笔记（五）：模型选择、欠拟合、过拟合和应对方法

欠拟合和过拟合训练误差和泛化误差模型选择验证数据集KKK折交叉验证欠拟合和过拟合模型复杂度训练数据集大小多项式函数拟合实验生成数据集定义、训练和测试模型三阶多项式函数拟合（正常）线性函数拟合（欠拟合）训练样本不足（过拟合）小结权重衰减方法高维线性回归实验

FriendshipT·2023-10-05 18:16

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