人工智能机器学习线性回归

LASSO回归

损失函数1.线性回归2.岭回归岭回归的损失函数，在标准线性回归损失函数的基础上，增加了对权重的控制，作为正则化项，惩罚系λ乘以w
fakerth·2023-09-11 00:39

python实现线性回归的梯度下降法

在机器学习中，有时候需要对原始的模型构造损失函数，然后通过优划算法对损失函数进行优划，从而找到最优的参数使损失函数达到最小值。但损失函数一般都比较复杂，难以从函数本身找到最优的参数，因此实际应用过程中使用得较多的就是梯度下降法。通过逐渐改变参数，使损失函数逐渐收敛，最终确定参数值使损失函数的值最小。梯度下降的方式分为三种：批量梯度下降（BatchGradientDescent），随机梯度下降（st
yy辰·2023-09-10 21:46

损失函数

聊聊机器学习中的损失函数机器学习中的损失函数平方损失（线性回归）对数损失（交叉熵损失softmax,logstic）最大熵原理(引出softmax,logstic),都是对数线性模型合页损失(hingeloss
闫阿佳·2023-09-10 10:06

机器学习算法详解2：线性回归

机器学习算法详解2：线性回归前言本系列主要对机器学习上算法的原理进行解读，给大家分享一下我的观点和总结。本篇前言本篇对线性回归的算法原理进行解读。
自学小白菜·2023-09-09 21:13

tensorflow一元线性回归模型，实现函数的拟合

#2021.10.11HITATCILZH#一元线性回归模型，实现函数的拟合importtensorflowastfimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltX_train
nwsuaf_huasir·2023-09-09 21:52

SPSS多元线性回归数据解读

前文我们总结了SPSS安装流程和多元线性回归操作案例：链接如下：SPSS安装：保姆级SPSS图文安装教程_追忆苔上雪的博客-CSDN博客SPSS多元线性回归操作案例：SPSS多元线性回归操作入门实例_追忆苔上雪的博客
追忆苔上雪·2023-09-09 16:29

【python手写算法】正则化在线性回归和逻辑回归中的应用

多元线性回归：#coding=utf-8importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dif
single 君·2023-09-09 11:26

python机器学习| 岭回归介绍及实现

岭回归介绍及实现1岭回归的引入2岭回归的原理2.1原理介绍2.2原理代码实现3API实现1岭回归的引入在线性回归-正规方程和梯度下降中，我们介绍了基于正规方程或者梯度下降的优化算法，来寻找最优解。
Claire_chen_jia·2023-09-09 05:31

简单线性回归

简单的线性回归就是利用独立的简单变量预测一个反应变量。其假设反应变量和自变量之间具有很强的相关性，这个可以通过相关分析得出。利用最小二乘法计算出参数，就可以通过模型来预测其他值。
何同尘·2023-09-09 01:58

预测分析·员工满意度预测（传统回归机器学习方法梭哈！）

（本文将以预测员工满意度为背景，使用MSE为衡量标准，尝试各种非集成或者集成的模型，包括：线性回归，KNN，SVM，回归树，随机森林，AdaBoost，GBRT，Xgboost）最近玩了一下这个新手赛，
qq_42839893·2023-09-09 00:27

【AI】机器学习——线性模型（线性回归）

线性模型既能体现出重要的基本思想，又能构造出功能更加强大的非线性模型文章目录3.1线性模型3.1.1数据3.1.2目标/应用3.2线性回归3.2.1回归模型历史3.2.2回归分析研究内容回归分析步骤3.2.3
AmosTian·2023-09-08 10:33

回归与聚类算法系列①：概念简述

目录介绍回归算法聚类算法系类包含内容介绍本章内容：说明线性回归的原理应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式说明线性回归的缺点说明过拟合与欠拟合的原因以及解决方法说明岭回归的原理即与线性回归的不同之处说明正则化对于权重参数的影响说明
逐梦苍穹·2023-09-08 08:52

回归与聚类算法系列②：线性回归

目录1、定义与公式2、应用场景3、特征与目标的关系分析线性回归的损失函数为什么需要损失函数损失函数⭐如何减少损失4、优化算法正规方程梯度下降优化动态图偏导正规方程和梯度下降比较5、优化方法GD、SGD、
逐梦苍穹·2023-09-08 08:49

线性回归（吴恩达机器学习）

一、线性回归1.线性回归线性回归顾名思义，就是找出大量数据在二维平面中呈现的是线性关系。
没名字的蓝猫·2023-09-08 08:04

机器学习——图片处理应用（人脸补全）

0、前言：本文内容是机器学习算法回归预测的应用，其中数据集主要来自sklearn库自带的人脸数据，目的是通过KNN回归、线性回归、岭回归算法通过人物的左半张脸预测人物的右半张脸。
疋瓞·2023-09-08 06:52

机器学习实战-系列教程2：线性回归1（项目实战、原理解读、源码解读）

机器学习实战系列总目录本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传机器学习实战-系列教程1：线性回归入门教程机器学习实战-系列教程2：线性回归1机器学习实战-系列教程3：
机器学习杨卓越·2023-09-08 05:29

机器学习实战-系列教程3：线性回归2（项目实战、原理解读、源码解读）

机器学习实战系列总目录本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传机器学习实战-系列教程1：线性回归入门教程机器学习实战-系列教程2：线性回归1机器学习实战-系列教程3：
机器学习杨卓越·2023-09-08 05:29

机器学习算法----原理总结

目录一、线性回归1、正向拟合函数：2、如何衡量损失：3、优化策略：二、逻辑回归1正向拟合函数1.1线性函数生成1.2Sigmoid激活函数2、如何衡量损失3、优化策略三、决策树引言1.ID3算法1.1前向输出
温旧酒一壶~·2023-09-08 05:29

机器学习基础学习-多项式回归

前言之前的线性回归法有一个很大的局限性，要求假设数据背后是存在线性关系的，但是对于实际应用场景当中，具有线性关系比较强的数据集太少了，更多的是具有非线性关系的数据集。
小夭。·2023-09-08 05:54

机器学习 实战系列 总目录

1、机器学习实战-系列教程1：线性回归入门教程（项目实战、原理解读、源码解读）机器学习实战-系列教程1：线性回归入门教程（项目实战、原理解读、源码解读）2、机器学习实战-系列教程2：线性回归1（项目实战
机器学习杨卓越·2023-09-08 04:22

线性回归

最小二乘法线性回归：sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs
当安东尼遇到玛丽·2023-09-08 04:22

第十四章 简单线性回归

（仅限个人学习使用，请勿牟利）第十四章简单线性回归用统计方法来建立一个表示变量之间的相互关系的方程，这种统计方法称为回归分析。
愚盆·2023-09-08 00:19

[d2l]线性回归的简单实现

生成数据集true_w=torch.tensor([2,-3.4])true_b=4.2features,labels=d2l.sythetic.data(true_w,true_b,1000)读取数据集defload_array(data_arrays,batch_size):#创建Tensor类型数据集dataset=data.TensorDataset(*data_arrys)returnd
小菜Doggy·2023-09-07 18:00

伦敦银线性回归分析

在金融市场中，商品的价格一段时间内总是会围绕着一条线性回归趋势线，在两侧波动并沿着这条趋势线方向发展。当价格在波动过程中偏离趋势线距离太大了，就会再次向趋势线靠拢。
sino_sound·2023-09-07 15:13

Fast RCNN

该网络首先输入图像，图像被传递到CNN中提取特征，并返回感兴趣的区域ROI，之后再ROI上运用ROI池化层以保证每个区域的尺寸相同，最后这些区域的特征被传递到全连接层的网络中进行分类，并用Softmax和线性回归层同时返回边界框
毕竟是shy哥·2023-09-07 10:46

自己实现机器学习算法

1、线性回归importmatplotlib.pyplotaspltimporttensorflowastf#（需安装tensorflow2.0）importnumpyasnp#搭建模型classModel
神经网络爱好者·2023-09-07 09:38

线性回归分析思路总结！史上最全！

线性回归分析是一种研究影响关系的方法，在实际研究里非常常见。不管你有没有系统学习过，对于线性回归，相信多少都有那么一点了解。
spssau·2023-09-07 05:29

时间序列分解：stl、prophet原理与实现

参考文章：局部加权线性回归Lowess时间序列分解算法：STL时间序列分解-STL分解法STL——以鲁棒局部加权回归作为平滑方法的时间序列分解方法STL时序分解：将时序分解为趋势项、季节项（周、月等）、
手撕易拉罐·2023-09-07 00:25

Day 1 线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

首先，Task1是线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机线性回归与梯度下降模型  这里给出的是关于房价预测的模型，我大学的时候做数学建模，用SAS曾经跑过这个model，是关于租房买房的可行性探究
Crystality·2023-09-06 16:26

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24334像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频1.了解Stan统计模型可以在R或其他统计语言的各种包中进行拟合。但有时你在概念上可以设计的完美模型，在限制了你可以使用的分布和复杂性的软件包或程序中很难或不可能实现。这时你可能想
拓端研究室TRL·2023-09-06 07:29

机器学习线性回归学习

线性回归算法线性回归算法是用来拟合连续值样本的一类算法，具体来说就是在我们观察到数据是线性变化的时候，我们可以使用一条拟合直线来大概的描述样本数据的变化，从而能够在新样本到来时，能快速的预测其对应的结果值算法原理线性回归算法主要就是通过训练测试样本
子龙爱弹琴·2023-09-06 06:41

Python功能强大、灵活可扩展的Statsmodels库

概述在Statsmodels中，线性回归是最常用的统计模型之一。线性回归可以用来建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系。
一只会写程序的猫·2023-09-06 03:07

机器学习(吴恩达第一课)

、机器学习定义2、监督学习(Supervisedlearning)1、回归(Regression)2、分类(Classification)3、无监督学习(Unsupervisedlearning)4、线性回归模型
Think-killer·2023-09-05 15:04

Python 用于图表绘制的库

Seaborn：是一个基于Matplotlib的高级绘图库，可以生成复杂的图表，包括线性回归模型、核密度估计图等。
软件架构师-叶秋·2023-09-05 06:00

机器学习知识点总结

：2.2策略：2.3算法：3.模型的评估4.过拟合4.1正则化（结构风险最小化）4.2交叉验证5.泛化5.1泛化能力5.2泛化误差上界6.生成模型和判别模型6.1生成模型6.2判别模型各自优缺点：三、线性回归
Flechazo_lalala·2023-09-05 06:56

机器学习部分知识点总结

文章目录基本概念N与NP泛化能力性能度量比较检验线性回归逻辑回归神经网络基本概念N与NPP问题：一个问题可以在多项式（O(n^k)的时间复杂度内解决例如：n个数的排序（不超过O(n^2)）NP问题：一个问题的解可以在多项式的时间内被证实或证伪例如
玖玖玖 柒染·2023-09-05 06:48

如何使用TensorFlow完成线性回归

线性回归是一种简单的预测模型，它试图通过线性关系来预测目标变量。在TensorFlow中，我们可以使用tf.GradientTape来跟踪我们的模型参数的梯度，然后用这个信息来优化我们的模型参数。
babyai997·2023-09-05 04:20

数学建模：回归分析

文章首发于我的个人博客：欢迎大佬们来逛逛数学建模：回归分析文章目录数学建模：回归分析回归分析多元线性回归案例多项式回归一元多项式回归多元二项式回归非线性回归逐步回归回归分析多元线性回归案例首先进行回归分析
HugeYLH·2023-09-05 03:01

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据

p=24334最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-09-04 23:41

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据

p=24334最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。
·2023-09-04 23:07

机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林解析

机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林解析引言机器学习算法是人工智能领域的核心，它们用于解决各种问题，从预测房价到图像分类。
不一样的老墨·2023-09-04 19:45

d2l_notes_ch3-ch4

目录3.线性神经网络3.1线性回归3.2softmax回归4.多层感知机3.线性神经网络经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经⽹络。
子诚之·2023-09-04 19:29

【R画图学习21.4】ggplot2回归函数stat_function

但是很多回归方法，特别对于大多数非线性回归而言，ggplot2及其拓展包中缺少作图方案，难以通过stat_smooth()、geom_smooth()直接作图。
jjjscuedu·2023-09-04 10:20

机器学习技术（六）——有监督学习算法之线性回归算法实操

机器学习技术（五）——有监督学习之线性回归算法实操引言：机器学习监督算法是一种基于已有标记数据的学习方法，通过对已知输入和输出数据的学习，建立一个模型来预测新的输入数据的输出。
天海一直在AI·2023-09-03 20:42

机器学习课后习题 --回归

（一）单选题1.以下()组变量之间存在线性回归关系？A:学生的性别与他的成绩B:儿子的身高与父亲的身高C:正方形的边长与面积D:正三角形的边长与周长2.回归问题和分类问题的区别是？
尘 关·2023-09-03 19:48

最小二乘法处理线性回归

该方法主要用于线性回归分析，当然，也可用于非线性问题。开始之前，我们先理解一下什么是回归。回归：回归是一种监督学习算法，用于建模和分析两个或多个变量之间的关系。
一拖再拖 一拖再拖·2023-09-03 18:48

——多重线性回归（一）

昨天从一个坑爬出来，今天又掉进另一个坑里问题就是这么个问题，生存回归单因素分析的95%CI和HR，为什么和cox多因素算出来的不一样？丁香园的人说，这是因为共线性的问题。于是小张又踏上了解决共线性的问题的道路此文贼长，看到最后有个小彩蛋百度文库里有一个很详细全面的文档（认真一看，其实也不是很详细），丁香园子里还有个老师是用sas做的，但是那个文档看起来很头晕多重共线性问题的几种解决方法-百度文库w
f515e62cac68·2023-09-03 15:17

机器学习——线性回归

0、前言：线性回归会用到python第三方库：sklearn.linear_model中的LinearRegression导入第三方库的方法：fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression
疋瓞·2023-09-03 14:34

逻辑回归算法学习笔记

与线性回归不同，逻辑回归使用的是逻辑函数（sigmoid函数）将线性输出转换为概率值，并根据概率进行分类。在本学习笔记中，我们将深入了解逻辑回归算法，并通过代码示例来说明其实现过程。
小布先生~噫嘘唏·2023-09-03 13:38

【深度学习】实验06 使用TensorFlow完成线性回归

文章目录使用TensorFlow完成线性回归1.导入TensorFlow库2.构造数据集3.定义基本模型4.训练模型5.线性回归图使用TensorFlow完成线性回归1.导入TensorFlow库#导入相关库
Want595·2023-09-03 09:57
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