人工智能机器学习线性回归第32页

深入探讨梯度下降：优化机器学习的关键步骤（一）

小馒头学python·2023-09-03 09:08

Apache Flink 课外阅读

但不得不承认MapReduce在矢量编程结构过于简单，在完成一些比较复杂的高阶计算（例如：机器学习线性回归）的时候，需要将

麦田里的守望者··2023-09-03 07:30

多元线性回归分析

两个或两个以上自变量对一个因变量的数量变化关系，称为多元线性回归分析，表现这一数量关系的数学公式，称为多元线性回归模型。

肖玉贤·2023-09-03 06:34

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.深度学习基础

3.1线性回归线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。

蒸饺与白茶·2023-09-03 05:02

华为杯数学建模（准备）＜2018 - 2022＞

基础知识一些需要提前掌握的算法：1.时间序列算法、拟合插值算法、基础的图论算法2.多元线性回归3.整数规划、线性规划、多元规划、二次规划等4.排队论、层次分析法5.灰色预测、灰色综合评价6.聚类算法、分类算法

S atur·2023-09-03 02:34

【R语言入门与数据分析-5】数据分析实战

hhh线性回归regression，通常指

森尼啊·2023-09-02 05:18

Toad：基于 Python 的标准化评分卡模型

区别于xgb等机器学习模型，评分卡使用逻辑回归，之所是还在使用时因为它属于广义线性回归，在特征的解释性上非常的强。本次和大家分享一个开源的评分卡神器to

程序员的隐秘角落·2023-09-01 22:45

动手深度学习：08 线性回归（线性回归的从零开始实现）（二）

1、线性回归的从零开始实现我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器d2l包可以直接在conda的prompt里面输入命令pipinstall-Ud2l来安装%

xiao52x·2023-09-01 21:45

第二届全球工业互联网算法大赛-汽车赛道第1名方案

最后那天，厂长忙前忙后的拿各种材料佐证自己确实按流程在做，我无聊的试图在本子上从头写出线性回归，没写出来。那时才意识到自己水平真是差，开始慢慢学习了一波ML。今天遇到

YueTan·2023-09-01 16:50

逻辑回归的含义

参考：线性回归&逻辑回归问题1、线性回归（LinearRegression）和逻辑回归（LogisticRegression）有什么联系？2、逻辑回归的“逻辑”、“回归是什么意思”？

光尘92·2023-09-01 07:19

Python随机森林、线性回归对COVID-19疫情、汇率数据预测死亡率、病例数、失业率影响可视化

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33536原文出处：拓端数据部落公众号自2019年12月以来，传染性冠状病毒疾病2019（COVID-19）迅速席卷全球，并在短短几个月内达到了大流行状态。迄今为止，全球已报告了超过6800万例病例。为了应对这一大流行病，实施了公共卫生政策，通过实施“居家令”政策来减缓COVID-19的传播。因此，为了检查全球范围内采取的限制措施对人员流动性的有

·2023-08-31 23:19

机器学习和数据挖掘01- lasso regularization

概念Lasso正则化是一种线性回归中的正则化技术，旨在减少模型的复杂性并防止过拟合。

丰。。·2023-08-31 20:31

使用tensorflow2.0.0a0 api实现线性回归算法

本文使用tf2.0的api实现一个简单的线性回归算法。importtensorflowastfprint(tf.

wuutiing·2023-08-31 11:43

深度学习中的正则化(一)、参数范数惩罚

所列举的一个具体示例是线性回归增加或减少多项式的次数。到目前为止讨论的观点都是

Wanderer001·2023-08-31 11:14

[机器学习必知必会]正则化和范数

目的：防止模型过拟合原理：在损失函数上加上某些规则（限制），缩小解空间，从而减少求出过拟合解的可能性例子：以最简单的线性模型为例线性回归模型我们在统计

TOMOCAT·2023-08-31 11:41

医学案例|线性回归

二、问题分析本案例想要研究一些变量（总胆固醇和甘油三酯）对另一变量（空腹血糖）的影响，可以使用多元线性回归分析进行研究。

spssau·2023-08-31 07:57

【数学建模】清风数模正课7 多元线性回归模型

多元线性回归分析回归分析就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，来解释Y的形成机制，从而达到通过X去预测Y的目的。

令夏二十三·2023-08-30 11:53

线性回归，softmax分类，多层感知机

疫情期间，借助《动手学深度学习》，学习pytorch的代码，顺便记录一些基础知识1.线性回归--基本要素1.1模型为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年

copain_sir·2023-08-30 04:44

【第一周笔记】神经网络和深度学习

这是一个线性回归问题，因为作为大小函数的价格是连续输出。由于价格不可以为负数，因此我们建立了一个修正线性单元（ReLU）,该函数从零开始。

慎独墨写·2023-08-30 03:00

常用数据回归建模算法总结记录

(1)线性回归(LinearRegression)算法构建原理：线性回归是一种基本的回归模型，它建立了自变量与因变量之间的线性关系。算法通过拟合一个最小二乘法损失函数来找到最佳的线性拟合直线或平面。

Together_CZ·2023-08-29 11:16

统计教程｜二分类Logistic回归分析中几种常见应用情况的SPSS实现

在生物医学研究领域，特别是流行病学研究中，我们经常需要探索某疾病的发病原因或其影响因素，当因变量是连续型的定量变量且变量与因变量间具有线性关系时我们常采用多重线性回归进行分析，但是在医学研究中的碰到的因变量

cxmed·2023-08-29 05:09

机器学习可解释性

机器学习可解释性可解释性重要性可解释性事前与事后可解释模型线性回归可解释性example权重显著性判断逻辑回归可解释Example可解释性重要性机器学习模型在表现良好时，我们不能简单地信任其预测结果而忽略其决策原因

打羽毛球吗️·2023-08-29 02:30

python线性回归预测pm2.5_李洪义——机器学习作业——1-线性回归：预测PM2.5,李宏毅,1LinearRegression,PM25...

可以参考以下链接下载Pythonhttps://blog.csdn.net/qq_39346534/article/details/1069546621.作业目的：根据前9个小时采集的台湾环境监测所得的数据，用线性回归预测第

夜空中的UFO恋曲·2023-08-29 02:55

《动手深度学习》线性回归从零开始实现实例

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐、留言本文是《动手深度学习》线性回归从零开始实现实例的实现和分析。一、代码实现实现代码如下所示。

Linux猿·2023-08-28 21:46

多元线性回归常见问题

0.多元线性回归多元线性回归是统计学中经常用到回归方法，一般需满足一下六个条件：随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；随机误差项彼此不相关；解释变量是确定性变量

05ea6e176933·2023-08-28 15:29

从 0 开始机器学习 - 逻辑回归原理与实战！

之前的文章学习了线性回归，这次来跟大家分享下我对逻辑回归的一些理解。一、什么是分类问题？

登龙zZ·2023-08-28 13:55

1.3.2 手写数字识别之网络结构

原因是手写数字识别的输入是28×28的像素值，输出是0-9的数字标签，而线性回归模型无法捕捉二维图像数据中蕴含的复杂信息，如图1所示。

一条大蟒蛇6666·2023-08-28 10:32

机器学习入门（十一）：决策树——既能分类又能回归的模型

决策树前面我们讲了线性回归和朴素贝叶斯分类模型。前者只能做回归，后者只能做分类。但本文中要讲的决策树模型，却既可以用于分类，又可以用于回归。什么是决策树决策树是一种非常基础又常见的机器学习模型。

米饭超人·2023-08-28 10:20

使用线性回归模型优化权重：探索数据拟合的基础

文章目录前言一、示例代码二、示例代码解读1.线性回归模型2.MSE损失函数3.优化过程4.结果解读总结前言在机器学习和数据科学中，线性回归是一种常见而重要的方法。

-希冀-·2023-08-28 06:56

深入理解线性回归模型的评估与优化方法

引言线性回归是机器学习领域中最基础的模型之一，它在许多实际问题中都具有广泛的应用。然而，在使用线性回归模型时，仅仅构建模型是不够的，还需要对模型进行评估和优化，以确保其在实际应用中表现出色。

小馒头学python·2023-08-27 12:08

探索数据的维度：多元线性回归在实际应用中的威力

文章目录引言什么是多元线性回归？多元线性回归的应用构建多元线性回归模型的步骤R-squared（R平方）多元线性回归案例---波士顿房价引言当谈到回归分析时，多元线性回归是一个非常强大且常用的工具。

小馒头学python·2023-08-27 12:07

机器学习简介[01/2]：简单线性回归

Python中的机器学习简介：简单线性回归一、说明简单线性回归为机器学习提供了优雅的介绍。它可用于标识自变量和因变量之间的关系。使用梯度下降，可以训练基本模型以拟合一组点以供未来预测。

无水先生·2023-08-27 12:00

回归分析学习

回归分析什么是回归分析简单线性回归线性回归（linearregression）线性假设如何拟合数据线性回归的基本假设损失函数(lossfunction)最小二乘法(LeastSquare,LS)梯度下降法

lov_vol·2023-08-27 06:39

Python教程大全之如何使用 Python 轻松构建您的第一个机器学习 Web 应用程序

在本文中，我们将从头开始使用Flask部署线性回归模型。Flask是一个Python框架，可以让

iCloudEnd·2023-08-26 19:34

回归算法学习笔记——线性回归、随机梯度（SGD、BGD）、逻辑回归（牛顿法）、Softmax回归算法、L1/L2正则化、Ridge、Lasso、ElasticNet

目录线性回归梯度下降算法构建损失函数梯度下降法LogisticRegression算法sigmoid函数构造目标函数构造损失函数-极大似然估计梯度下降多分类问题优化算法：牛顿法切线法另一种理解方式改进：

XuZhiyu_·2023-08-26 11:45

机器学习基础10-审查回归算法(基于波士顿房价的数据集)

首先介绍四种线性算法：线性回归算法。岭回归算法（脊回归算法）。套索回归算法。弹性网络（ElasticNet）回归算法。然后介绍三种

小海聊智造·2023-08-26 08:08

机器学习答案

机器学习答案选择题自行尝试答案这里粘贴部分答案线性回归第2关线性回归的正规方程解#encoding=utf8importnumpyasnpdefmse_score(y_predict,y_test):'

一如年少模样丶·2023-08-26 08:59

图解最常用的10大机器学习算法

目录01线性回归02逻辑回归03线性判别分析04分类与回归树05朴素贝叶斯06K近邻07学习矢量量化08支持向量机09bagging和随机森林10Boosting和AdaBoost本文属于转载文章转载公共号链接

楠楠星球·2023-08-26 05:38

空间计量 python_【空间计量教程】空间计量及Geoda、Stata、R操作（线性回归篇）...

原标题：【空间计量教程】空间计量及Geoda、Stata、R操作(线性回归篇)❝本文主要介绍空间计量及Geoda、Stata、R操作，这一期主要介绍经典线性回归内容❞空间计量经济学创造性地处理了经典计量方法在面对空间数据时的缺陷

郁生姜·2023-08-25 22:41

基于Scikit-learn的机器学习基本算法（一）线性回归

关于线性回归的数学原理本文不作赘述（懒得敲公式。。。），各种机器学习入门的书籍和帖子里应该都有，直接上在Python里面的使用方法。首先构建一个随机训练数据集，需要符合线性关系。

刘爱玛·2023-08-25 09:53

线性回归算法原理推导

线性回归算法概述一个栗子数据：工资和年龄（两个特征）目标：预测银行会贷款给我多少钱（标签）考虑：工资和年龄都会影响最终银行贷款的结果那么它们各自有多大的影响呢（参数）通俗解释x1,x2就是我们的两个特征

python机器学习学习笔记·2023-08-25 07:38

基于残差平衡及边界约束的分段线性回归

时间序列自动分段时间序列表示方法，现有的时间序列表示方法，一般分为两类：第一类是通过将时间序列从时域转换到频域，从频域中提取出主要特征（一般是低频部分），用这些特征来表示整个时间序列，从而达到降低维度的目的。离散傅里叶变换（DFT）、离散小波变换（DWT）和离散余弦变换（DCT）就属于这一类。第二类是对时间序列进行分段，用常数或线段来表示该时间段内的所有观察值，从而达到降低维度的目的。根据分段大小

Jasmine晴天和我·2023-08-25 02:30

零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择

上善若水弱水三千·2023-08-24 22:35

使用numpy做线性回归

市面上做线性回归的包不少，以下这款是从原理出发的线性回归解决方案。比起用scikit包直接套要来的详细一些。贴截图更紧凑，嘿嘿。

取啥都被占用·2023-08-24 14:54

线性回归(待续)

线性回归的模型函数和损失函数1657318876.jpg线性回归.png脊回归.pngridgeregression.pngridgeregression，对w做2范式约束，就是把解约束在一个l2-ball

jiandanjinxin·2023-08-24 13:24

第三章，线性模型笔记

3.1基本形式一般形式：向量形式：目的：求解确定模型注意点：nonlinearmodel可通过linearmodel引入层次结构和高维映射具有很高的可解释性（comprehensibility）3.2线性回归

简为2016·2023-08-24 08:54

归一化的作用，sklearn 安装

目录归一化的作用：应用场景说明sklearn准备工作sklearn安装sklearn上手线性回归实战归一化的作用：归一化后加快了梯度下降求最优解的速度;归一化有可能提高精度(如KNN)应用场景说明1）概率模型不需要归一化

ZhangJiQun&MXP·2023-08-24 05:01

正则化的线性回归：岭回归和 Lasso 回归

线性回归很简单，用线性函数拟合数据，用meansquareerror(mse)

赵孝正·2023-08-24 05:50

正则化的线性回归 —— 岭回归与Lasso回归

注：正则化是用来防止过拟合的方法。在最开始学习机器学习的课程时，只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数。但是一直也无法对其基本原理有一个透彻、直观的理解。直到最近再次接触到这个概念，经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解。0.正则化（Regularization）前面使用多项式回归，如果多项式最高次项比较大，模型就容易出现过拟合。正则化是一种常见的防止过拟合的方法，一般原理是在

颐水风华·2023-08-24 05:19

机器学习——线性回归衍生(过拟合、正则化、岭回归和LASSO回归)

过拟合、正则化、岭回归、LASSO回归为什么会出现线性回归的衍生方法——正规方程法的局限过拟合模型复杂度过拟合的概念防止过拟合的办法正则化岭回归(RidgeRegression)1.Ridge回归基本思想

whether-or-not·2023-08-24 05:19

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