人工智能机器学习线性回归第36页

线性回归之总离差平方和=回归平方和+残差平方和（TSS = ESS + RSS）及证明

假设有n个样本，分别为，样本的平均值记为，举个例子，例如现在观察到3个样本，那么样本平均值：.1、TSS英文全称：TotalSumofSquares，中文全称：总离差平方和，或者总平方和

leboop-L·2023-08-01 21:01

基于pyspark的波士顿房价预测案例

目录一、问题描述：二、机器学习预测模型概述：三、数据获取四、数据预处理五、模型训练六、模型评估本实验包含线性回归模型、梯度上升回归、决策树、随机森林、梯度回归树五种模型的创建和比较以及加载！

Siobhan. 明鑫·2023-08-01 21:25

pytorch房价预测（线性回归）

文章目录一、前言二、实现方法一、前言任务目标：根据统计在csv中的房屋属性相关数据，预测房屋最终成交价格数据集：《住宅属性数据集》，自取https://download.csdn.net/download/weixin_43721000/87785277数据集字段解释：这个文件中有字段详细说明↓二、实现方法#导包importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasim

什么都干的派森·2023-08-01 19:04

高斯牛顿法

一、介绍高斯-牛顿迭代法(Gauss-Newtoniterationmethod)是非线性回归模型中求回归参数进行最小二乘的一种迭代方法，该法使用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代

Goodness2020·2023-08-01 13:00

数据科学复现

片段线性回归建模步骤.py用sklearn做简单的一元线性回归.py红用逻辑回归实现红酒数据分类py高斯朴素贝叶斯分类py

哈都婆·2023-07-31 23:59

Python和PyTorch深入实现线性回归模型：一篇文章全面掌握基础机器学习技术

1.简介1.1线性回归模型概述线性回归是一种统计学中的预测分析，该方法用于建立两种或两种以上变量间的关系模型。

TechLead KrisChang·2023-07-31 14:29

【Machine Learning 系列】一文详解有监督学习(Supervised Learning)

文章目录前言一、原理二、算法1️⃣线性回归2️⃣逻辑回归3️⃣决策树4️⃣支持向量机5️⃣随机森林三、应用领域1️⃣自然语言处理2️⃣图像识别3️⃣金融预测4️⃣医疗诊断四、总结好书推荐参与活动一、原理监督学习是机器学习中最常见和广泛应用的一种方法

陈橘又青·2023-07-31 11:38

机器学习---线性回归、多元线性回归、代价函数

1.线性回归回归属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思想是从连续型统计数据中得到数学模型，然后将该数学模型用于预测或者分类。该方法处理的数据可以是多维的。

三月七（爱看动漫的程序员）·2023-07-31 10:38

【机器学习】Classification using Logistic Regression

ClassificationusingLogisticRegression1.分类问题2.线性回归方法3.逻辑函数（sigmod）4.逻辑回归5.决策边界5.1数据集5.2数据绘图5.3逻辑回归与决策边界的刷新

CS_木成河·2023-07-31 04:33

数据分析实战 - 1 农民工数据预测（线性回归模型的使用）

文章目录农民工总收入预测（回归模型的使用）农民工分四大区总收入预测（回归模型的使用）农民工分六大行业总收入预测（回归模型的使用）importnumpyasnpimportpandasaspd农民工总收入预测（回归模型的使用）以下是农民工收入的统计数据，使用历史年份对总体农民工，外出农民工，本地农民工分别建立回归模型训练，并且对2023年的这几个维度的值进行预测；统计局数据2018年2019年202

大地之灯·2023-07-30 20:34

[学习笔记]动手学深度学习v2

文章目录资料本地安装4.数据操作+数据预处理4.1数据操作实现4.2数据预处理4.3数据操作QA5.线性代数5.2线性代数实现7.自动求导8.线性回归8.2基础优化算法8.3线性回归的从零开始实现8.4

N刻后告诉你·2023-07-30 16:15

【动手学深度学习v2】学习笔记03：线性回归、基础优化算法、线性回归实现

前文回顾：线性代数、矩阵计算、自动求导文章目录一、线性回归1.1线性模型1.2流程1.2.1损失函数1.2.2训练数据1.2.3参数学习1.2.4显式解1.3总结二、基础优化算法2.1梯度下降2.2小批量随机梯度下降

鱼儿听雨眠·2023-07-30 16:45

【动手学深度学习v2】1-1 手动实现线性回归

本篇文章所对应的内容可跳转线性回归从0开始实现。

Shelley9102·2023-07-30 16:14

动手学深度学习v2笔记 —— 线性回归 + 基础优化算法

二动手学深度学习v2——线性回归+基础优化算法目录:线性回归基础优化方法1.线性回归总结线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显示解线性回归可以看作是单层神经网络

王二小、·2023-07-30 16:43

算法工程师-机器学习面试题总结(2)

线性回归线性回归的基本思想是？线性回归是一种用于建立和预测变量之间线性关系的统计模型。

datayx·2023-07-30 15:21

【机器学习】Multiple Variable Linear Regression

MultipleVariableLinearRegression1、问题描述1.1包含样例的X矩阵1.2参数向量w,b2、多变量的模型预测2.1逐元素进行预测2.2向量点积进行预测3、多变量线性回归模型计算损失

CS_木成河·2023-07-30 12:50

机器学习&&深度学习——权重衰减

模型选择、欠拟合和过拟合订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助权重衰减讨论（思维过一下，后面会总结）权重衰减使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为柔性限制对最优解的影响参数更新法则总结高维线性回归从零开始实现初始化模型参数定义

布布要成为最负责的男人·2023-07-30 10:57

吴恩达机器学习笔记（3）

多变量线性回归：问题：根据多个属性，如房子面积，房子楼层，房子年龄等估计房子的价格多变量线性回归中的变量多变量线性回归的假设此时有多个特征,i对应不同的特征值，如房子面积，楼层，年龄等，参数为一个n+1

魏清宇·2023-07-30 01:52

利用sklearn 实现线性回归、非线性回归

代码：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlibimportrandomfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#创建虚拟数据x=np.

清纯世纪·2023-07-30 00:10

numpy学习线性回归, 并用matplotlib画动态图

线性回归线性回归准备梯度下降方式求正规矩阵方式求线性回归准备假设函数为一元一次函数h=Θ0+Θ1xh=\Theta_{0}+\Theta_{1}xh=Θ0+Θ1x代价函数J(Θ0,Θ1)=12m∑i=1m

胡建飞·2023-07-29 23:13

数值计算day7-数值微分

上一节课主要介绍了曲线拟合与插值，曲线拟合主要包括线性拟合（单特征线性回归和非线性拟合（非线性方程特征变换、高阶多项式拟合），插值包括多项式插值（拉格朗日形式、牛顿形式）、样条插值（线性插值、二次样条插值

xkzhai·2023-07-29 11:29

一元线性回归方法预测鸢尾花

使用线性回归模型对鸢尾花数据集中的特征进行预测的示例。

碱化钾·2023-07-29 04:05

用pytorch实现逻辑斯特回归

依然是像线性回归的四步一样：代码如下;importtorch.nn.functionalasFx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor

努力努力再努力YY·2023-07-29 04:34

逻辑斯特回归

回归是连续的下载数据集train=True：下载训练集逻辑斯蒂函数保证输出值在0-1之间能够把实数值映射到0-1之间导函数类似正态分布其他饱和函数sigmoidfunctions循环神经网络经常使用tanh函数与线性回归区别塞戈马无参数

Yuerya.·2023-07-29 04:29

逻辑回归分析实战（根据鸢尾花的性质预测鸢尾花类别）

紧接着上过一个线性回归模型（一元线性回归模型实战）一元线性回归模型和逻辑回归模型是统计学中常见的两种回归模型，它们有以下几点不同之处：1.目标变量类型：一元线性回归模型适用于连续型目标变量，即预测一个数量

碱化钾·2023-07-29 04:29

python机器学习（五）逻辑回归、决策边界、代价函数、梯度下降法实现线性和非线性逻辑回归

线性回归所解决的问题是把数据集的特征传入到模型中，预测一个值使得误差最小，预测值无限接近于真实值。比如把房子的其他特征传入到模型中，预测出房价，房价是一系列连续的数值，线性回归解决的是有监督的学习。

hwwaizs·2023-07-29 04:56

Pytorch(一)

目录一、基本操作二、自动求导机制三、线性回归DEMO3.1模型的读取与保存3.2利用GPU训练时四、常见的Tensor形式五、Hub模块一、基本操作操作代码如下:importtorchimportnumpyasnp

几两春秋梦_·2023-07-29 03:08

二、逻辑回归

二、逻辑回归1.线性回归2.分类问题1）二分类2）多分类3.逻辑回归模型简介1）逻辑回归背景2）逻辑回归主要基于以下三个目的3）优缺点4.逻辑回归原理1）构造函数（Sigmoid函数）2）设置分布函数3

木筏筏筏·2023-07-28 21:49

K最近邻与线性分类器（下）

Linearclassifier学习一个函数，输入是x，其中x是图像，W是参数(线性回归中每一个的系数),b为常数项，输出是10个数字，代表归属于不同的类。

听城·2023-07-28 21:15

19机器学习开放基础课程--线性回归和线性分类器

线性回归和线性分类器最小二乘法对线性模型而言，依赖函数的形式如下：image.png如果为每项观测加上一个虚维度x0=1（比如偏置），那么就可以把w0整合进求和项中，改写为一个略微紧凑的形式：image.png

Jachin111·2023-07-28 20:15

机器学习实战：Python基于Ridge岭回归进行正则化（十三）

Dushanbe_house数据集实战演示3.1导入函数和数据3.2剔除空值及可视化3.3整理数据3.4训练和测试数据集3.5评估数据集4.讨论1.前言1.1岭回归的介绍岭回归（RidgeRegression）是一种常用的线性回归方法

Bioinfo Guy·2023-07-28 17:45

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第3章线性模型

过了一遍第三章，大致理解了内容，认识了线性回归模型，对数几率回归模型，线性判别分析方法，以及多分类学习，其中有很多数学推理过程以参考他人现有思想为主，没有亲手去推。

一个甜甜的大橙子·2023-07-28 13:30

机器学习&&深度学习——感知机

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——softmax回归的简洁实现订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助线性回归已经完结了，接下来要开始讲解多层感知机

布布要成为最负责的男人·2023-07-28 08:58

【机器学习】基础知识点的汇总与总结！更新中

文章目录一、监督学习1.1、单模型1.1.1、线性回归1.1.2、逻辑回归（LogisticRegression）1.1.3、K近邻算法（KNN）1.1.4、决策树1.1.5、支持向量机（SVM）1.1.6

masterleoo·2023-07-28 08:57

25高通量测序-线性模拟之t检验与单因素方差分析

线性模拟之t检验与单因素方差分析t-test快速回顾线性回归，我们测量了老鼠的重量和大小，我们想从中学到两件事:老鼠体重对预测老鼠大小有多大作用?(R平方告诉我们)这段关系是偶然的吗?

不到7不改名·2023-07-27 13:59

[深度学习实战]基于PyTorch的深度学习实战(中)[线性回归、numpy矩阵的保存、模型的保存和导入、卷积层、池化层]

目录一、前言二、线性回归2.1训练代码2.2绘图部分代码2.3numpy数组的保存和导入代码2.4完整代码三、numpy矩阵的保存四、模型的保存和导入4.1保存模型4.2导入模型五、卷积层5.1Conv2d5.1.1

TJUTCM-策士之九尾·2023-07-27 12:53

GBDT算法

GBDT可以用于分类和回归任务，但基学习器都是CART回归树，因为它使用的是负梯度拟合的方法做的，分类任务是通过采用损失函数来做的，类似于二分类逻辑回归的对数损失函数来说，相当于把之前的线性回归f(x)

_森罗万象·2023-07-27 10:23

pytorch学习——线性神经网络——1线性回归

一.线性回归线性回归是一种常见的机器学习算法，用于建立一个输入变量与输出变量之间的线性关系模型。在这种模型中，假设输入变量与输出变量之间存在一个线性关系，即输出变量可以通过输入变量的线性组合来预测。

一只小百里·2023-07-27 10:02

加油吶·2023-07-27 07:11

机器学习&&深度学习——softmax回归从零开始实现

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——向量求导问题订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助就跟之前从零开始实现线性回归一样，softmax回归也很重要

布布要成为最负责的男人·2023-07-27 07:41

李宏毅深度学习——学习笔记(逻辑回归)

逻辑回归的经典案例逻辑回归和线性回归的关系是什么？课程学习先对有关涉及到前面课程内容的知识进行回顾建立逻辑回归模型建立初始模型决定模型建立的好坏找到最好的模型逻辑回归逻辑回归是什么？

木每丶没有东南北·2023-07-27 03:26

深度学习笔记（2）——逻辑回归（基于梯度下降）

本质就是以回归的方法来进行二分类优点也就是说我们为什么要用逻辑回归，而不用更简单的线性回归在线性回归中，离群值对结果的影响会很大。

晓山清·2023-07-27 03:55

深度学习学习笔记——回归与分类

线性回归和逻辑回归（分类）

phily123·2023-07-27 03:25

零基础深度学习——学习笔记1 (逻辑回归)

线性回归说到逻辑回归，不得不提一下与逻辑回归思想相类似的线性回归定义线性回归是一种用于建立输入特征和输出之间线性关系的统计学和机器学习算法。它的目标是通

黑白程序员·2023-07-27 03:54

机器学习？你想要的干货都在这里！

本篇指南将会介绍机器学习的方方面面，从简单的线性回归到最新的神经网络，你不仅仅能学会如何使用它们，并且还能从零进行构建。图片发自App[嵌牛鼻子]课程，实战，FAQ[嵌牛提问]从一名普通的程序员

王明骞·2023-07-27 01:37

波士顿房价预测——线性回归模型

机器学习使用线性回归模型进行预测。模型评估使用均方误差MS

AIGC人工智残·2023-07-27 00:01

岭回归和LASSO回归模型（简记Logistic回归分类模型）

1.2交叉验证法确定λ值2模型预测二、LASSO模型1λ值的确定1.1可视化方法确定λ值1.2交叉验证法确定λ值2模型预测三、Logistic回归分类模型1模型特点2模型用途3模型参数的解释4模型的构建线性回归模型的参数估计得到的前提是变量构成的矩阵可逆

积跬步，慕至千里·2023-07-26 17:52

Python案例｜使用Scikit-learn进行房屋租金回归分析

常用的有线性回归、逻辑回归、岭回归等。本文主要使用线性回归。

TiAmo zhang·2023-07-26 13:15

数学建模-Logistic模型附Matlab代码

3.3Nair算法4、Logistic模型Matlab部分代码4.1Yule算法4.2Rhodes算法4.3Nair算法一、Logistic模型介绍logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型

弈萱·2023-07-26 08:27

Pytorch学习笔记 | 利用线性回归实现最简单的梯度下降 | 含代码和数据

代码importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddefmake_linear_regression_data():x=np.linspace(start=10

惊鸿若梦一书生·2023-07-26 03:20

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