人工智能机器学习线性回归第39页

吴恩达机器学习2022-Jupyter-Scikit-Learn教学

1可选实验室:线性回归使用Scikit-Learn有一个开源的、商业上可用的机器学习工具包，叫做scikit-learn。本工具包包含您将在本课程中使用的许多算法的实现。

KAY金·2023-07-15 16:41

pytorch手动实现一个简单的线性回归

手动实现线性回归使用y=5x+20来构造数据准备数据计算预测值计算损失把参数的梯度置为0进行反向传播更新参数learning_rate=0.01#造数据x=torch.rand([50,1])"""x[

BRYTLEVSON·2023-07-15 12:54

pytorch实现线性回归

转大佬笔记代码：#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2023-07-1414:57#@Author:yuer#@FileName:exercise05.py#@Software:PyCharmimportmatplotlib.pyplotaspltimporttorch#x,y是3行1列的矩阵，所以在[]中要分为3个[]x_data=torch.tensor([[1.0],[2.0

Yuerya.·2023-07-15 12:22

Pytorch实现线性回归demo

关于线性回归即对于几组input和target的值用模型进行线性的拟合。比如对于房子的不同地理位置大小等因素决定的房价。线性的模型就是对于一组input输入得出与target相近的out。

hhy不许摸鱼·2023-07-15 12:22

吴恩达机器学习2022-Jupyter-机器学习实例

1可选实验:特征工程和多项式回归1.1目标在这个实验室里:探索特征工程和多项式回归，它可以让你使用线性回归机制来适应非常复杂，甚至非常非线性的函数。

KAY金·2023-07-15 08:00

吴恩达机器学习2022-Jupyter特征缩放

1可选实验室:特征缩放和学习率(多变量)1.1目标在这个实验室里:利用前一实验室开发的多变量线性回归模型程序在具有多种功能的数据集上运行梯度下降法探讨学习速度alpha对梯度下降法的影响通过使用z分数标准化的特征缩放来提高梯度下降法的性能

KAY金·2023-07-15 08:15

week1

1.3监督学*1.4无监督学*二、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)2.1模型表示2.2代价函数2.3代价函数的直观理解I2.4代价函数的直观理解II2.5

小小白？·2023-07-15 08:42

week2

第2周目录第2周四、多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)4.1多维特征4.2多变量梯度下降4.3梯度下降法实践1-特征缩放4.4梯度下降法实践2-

小小白？·2023-07-15 08:12

机器学习-归纳偏好（西瓜书系列1）

每一种算法都带有一种归纳偏好，归纳偏好，可以理解为算法对于某种假设的偏好，这种偏好可以体现为线性回归模型对于模型线性的假设偏好等。

naca yu·2023-07-15 07:16

2018-10-30 logistics regression

logisticsregression定义LogisticRegression是线性回归，但最终是用作分类器：它从样本集中学习拟合参数，将目标值拟合到[0,1]之间，然后对目标值进行离散化，实现分类。

昊昊先生·2023-07-15 04:20

简单线性回归评估指标+R Squared

使得每一个数据集尽可能的小均方误差MSE：（平方和取平均值）均方根误差RMSE：（平方和取平均值开根号）：平均误差值平均绝对误差MAE：（绝对值取平均）：RMSE>MAE大的原因RMSE会放大误差所以评估时应尽量让RMSE小-------------RSquared评估指标------------训练的模型：产生的错误量基准模型：基础模型产生错误量R^2<=1，R^2越大越好-----------

龍尐·2023-07-15 02:25

pytorch深度学习之一神经网络梯度下降和线性回归

张量和随机运行，exp函数importtorcha=torch.tensor([[1,2],[3,4]])print(a)a=torch.randn(size=(10,3))print(a)b=a-a[0]print(torch.exp(b)[0].numpy())输出：tensor([[1,2],[3,4]])tensor([[-1.0165,0.3531,-0.0852],[-0.1065,-

qianbo_insist·2023-07-15 00:05

大数据分析机器学习(三)之岭回归-医疗心率数据分析

大数据分析机器学习(一)之线性模型-年龄和心率关系大数据分析机器学习(二)之直方图和多元线性回归岭回归岭回归(英文名：ridgeregression,Tikhonovregularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法

qianbo_insist·2023-07-15 00:34

举例说明什么是基于线性回归的单层神经网络

基于线性回归的单层神经网络是一种简单的神经网络，通常用于解决回归问题。这种神经网络只包含一个输入层和一个输出层，没有隐藏层。我们可以通过求解权重和偏置项来拟合输入和输出之间的线性关系。

阿里加多·2023-07-14 21:14

非线性回归模型--多项式回归

回归分析可分为线性回归和非线性回归。线性回归分析相信大家都已经非常熟悉了，它主要分析有线性回归趋势的两个变量间的关系。

医数思维云课堂·2023-07-14 15:09

mean函数

（AndrewNg《机器学习》中ex1，线性回归）M=mean(A)返回沿数组中不同维的元素的平均值。如果A是一个向量，mean(A)返回A中元素的平均值。

庵下桃花仙·2023-07-14 13:49

机器学习逻辑回归笔记

逻辑回归的基本思想是通过将线性回归模型的输出映射到一个概率函数，来进行分类预测。它使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性函数的输出压缩到0和1之间的范围。这个映射函数具有以下形式：P(y=1

Aresiii·2023-07-14 09:54

机器学习线性回归笔记

线性回归是一种经典的机器学习算法，用于建立连续数值输出与一个或多个输入变量之间的线性关系模型。它假设输入变量与输出变量之间存在着线性关系，并尝试通过拟合最佳的线性函数来预测输出变量的值。

Aresiii·2023-07-14 09:53

42TensorFlow 2 深度学习入门与实践--TensorFlow 2 实现线性回归

TensorFlow2实现线性回归线性回归是入门机器学习必学的算法，其也是最基础的算法之一。

Jachin111·2023-07-14 07:14

线性回归算法

什么是线性回归？线性回归（Linearregression）是一种利用线性函数对自变量（特征）和因变量之间的关系进行建模的方法。线性回归是机器学习中一种广泛使用的基本回归算法。

LYRIQ777·2023-07-14 06:38

逻辑回归(Logistic Regression)

一.简介如果我们要用线性回归算法来解决一个分类问题，对于分类，取值为0或者1，但如果你使用的是线性回归，那么假设函数的输出值可能远大于1，或者远小于0，即使所有训练样本的标签都等于0或1。

东京的雨不会淋湿首尔·2023-07-14 05:49

线性回归模型（Linear regression）

-回归问题的标记如下【假设可以写成h，也可以写成函数f】-工作方式这就是一个监督学习算法的工作方式，我们可以看到这里有我们的训练集（房屋平米数x，房屋价格y），我们把它喂给我们的学习算法，学习算法的工作了，然后输出一个函数，通常表示为小写h或者f表示。代表hypothesis(假设)，表示一个函数，输入是房屋尺寸大小，就像你朋友想出售的房屋，因此，根据输入的x值来得出y-hat值，y-hat值对应

氢气氧气氮气·2023-07-14 00:14

机器学习：基于逻辑回归对航空公司乘客满意度的因素分析

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机

i阿极（考研版）·2023-07-13 20:24

【i阿极送书——第五期】《Python机器学习：基于PyTorch和Scikit-Learn》

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预

i阿极（考研版）·2023-07-13 20:24

机器学习：基于Python 机器学习进行医疗保险价格预测

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法

i阿极（考研版）·2023-07-13 20:18

【Machine Learning系列】带你快速学习十大机器学习算法

文章目录前言机器学习算法1.线性回归算法LinearRegression2.支持向量机算法(SupportVectorMachine,SVM)3.最近邻居/k-近邻算法(K-NearestNeighbors

陈橘又青·2023-07-13 19:08

线性回归与逻辑回归

文章目录介绍1实现简单示例函数1.1提交解决方案2单变量线性回归2.1绘制数据接下来需要实现数据可视化的代码，该部分数据绘制出的图像应与如下相同2.2梯度下降2.2.2实现2.2.3计算成本J(θ)2.2.4

无视警告继续编译·2023-07-13 16:28

基于Scikit-learn的机器学习基本算法（二）梯度下降

梯度下降是除了线性回归的另一个线性模型拟合算法。核心思想是由随机值开始，不断的重复迭代，在每一次迭代中，在使成本函数降低最大的方向上前进一步，以不断的逼近最小值。

刘爱玛·2023-06-24 11:17

线性代数学习指引

机器学习：线性代数是机器学习中的基础，例如线性回归、主成分分析等算法都需要用到矩阵运算。信号处理：信号可以用向量表示，线性代数可以用来处理信号的滤波、降噪等问题。量子力学：量

KevinAha·2023-06-24 10:28

举例说明什么是随机梯度下降算法

以线性回归问题为例。给定一个训练集D=

阿里加多·2023-06-24 07:10

梯度下降算法

以线性回归为例来解释梯度下降的原理。线性回归模型可以表示为：y=wx+b，其中w和b是模型的参数，我们的目标是找到一组参数w和b，使得模型预测的y值与实际的y值之间的误差最小。

阿里加多·2023-06-24 07:39

举例说明什么是批量梯度下降算法

批量梯度下降算法（BatchGradientDescent）是一种求解机器学习模型参数的优化算法，主要应用于线性回归、逻辑回归等模型的训练过程中。

阿里加多·2023-06-24 07:39

深度学习记录1（线性回归的实现）

1、整体思路根据线性回归的定义，，建立线性回归模型，在损失函数的计算上，采用L2Loss（均方误差）。同时，对于模型的优化采用随机梯度下降。

手把手教你学AI·2023-06-23 20:40

机器学习：基于Python实现人工神经网络训练过程

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器

i阿极·2023-06-23 18:58

一起学AI：核心基础概念

线性回归和逻辑回归是什么？神经网络里普通参数与超参的区别是什么？AI常见问题与解决一起学AI系列博客：目录索引本文笔记小结深度学习里的核心基础概念和高频知识点分析。AI基础概念什么是学习率？

来知晓·2023-06-23 13:35

手写算法-Python代码实现非线性回归

手写算法-Python代码实现非线性回归生成非线性数据集1、用线性回归拟合2、多项式拟合sklearn实现，校验系数的结果总结生成非线性数据集前面我们介绍了Python代码实现线性回归，今天，我们来聊一聊当数据呈现非线性时

Dream-YH·2023-06-23 12:10

对应python中curve_fit的多元线性回归java实现

对应python中curve_fit的多元线性回归java实现python中的拟合方法java中实现多元线性拟合方法参考文章源代码及说明关于代码中一些参数的说明python中的拟合方法在python中实现拟合很方便

drinkworld·2023-06-23 12:09

三、DSMP/OLS等夜间灯光数据贫困地区识别——MPI和灯光指数拟合、误差分析

主要是将MPI和灯光指数进行线性回归分析，用于构建以夜间灯光指数为自变量的

端木宛白的GIS课堂·2023-06-23 12:26

pytorch自学笔记——线性回归

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdata#处理数据的模块fromd2limporttorchasd2l#生成数据集，这里可以不用看true_w=torch.tensor([2,-3.4])true_b=4.2features,labels=d2l.synthetic_data(true_w,true_b,1000)#load_array

手把手教你学AI·2023-06-23 10:08

python机器学习——机器学习相关概念 & 特征工程

大多数情况3.数据降维3.1特征选择3.2主成分分析PCA案例：超市订单分析机器学习监督学习：输入数据有特征有标签，即有标准答案分类：k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络回归：线性回归

Perley620·2023-06-23 01:28

【人工智能技术专题】「入门到精通系列教程」打好AI基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系（机器学习知识导论）

零基础带你进军人工智能领域的全流程技术体系和实战指南（机器学习基础知识）前言专栏介绍专栏说明学习大纲前提条件面向读者学习目标核心内容机器学习的概念定义回顾人工智能机器学习概念国外知名学者对机器学习的定义中文翻译机器学习发展历程机器学习和人工智能的关系机器学习和人类学习的对比人类学习的行为处理模式机器学习的行为处理模式经典的

洛神灬殇·2023-06-23 01:42

神经网络中关于梯度的问题

回归与梯度下降：回归(回归和分类)在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locallyweighted

秀秀的奇妙旅行·2023-06-22 12:06

Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集|附代码数据

我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断贝叶斯规则是什么？本质上，我们必须将已经知道的知识与世界上的事实相结合。这里有一个例子。

·2023-06-22 11:13

【ML】机器学习回归算法大总结(从线性回归到XGBoost回归)

回归算法有很多，下面我将对实践中遇到的回归算法进行总结。1.工具python版本和库版本：python==3.9scikit-learn==1.0.2（scikit-learn==1.2将移除该数据集）xgboost==1.6.0deep-forest==0.1.5numpy==1.22.3pycharm编辑器2.数据集本实例中使用的数据集为波士顿房价数据集。下载地址：https://archiv

机器不学习我学习·2023-06-22 08:37

深度学习+PaddlePaddle笔记（一）

Step2:网络配置Step3.模型训练&Step4.模型评估Step5.模型预测波士顿房价预测经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。

编号511的编程小白·2023-06-22 02:20

机器学习（三）线性回归原理

上述考虑的问题，我们会得到一个式子，即：Y=θ1·X1+θ2·X2。但该线性公式没办法拟合所有的数据点，如下图。这里“θ0”作为偏置项，在二维平面里，即为截距。因此，上述公式“Y=θ1·X1+θ2·X2”即可修改为“Y=θ0+θ1·X1+θ2·X2”，将常数项“θ0”添加一个“X0”，即可用矩阵形式表示该公式。这里“X0”为常数“1”，没有实际含义。由于误差的存在，因此上述公式，Y(i)为真实值，

J_Anson·2023-06-22 01:58

拓端数据(tecdat):R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=11387尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一，但它们仍然是进行预测的强大工具。这尤其是由于线性模型特别容易解释这一事实。在这里，我将讨论使用空气质量数据集的普通最小二乘回归示例解释线性模型时最重要的方面。空气质量数据集空气质量数据集包含以下四个空气质量指标的154次测量：臭氧：平均臭氧水平，以十亿分之一为单位Solar.R：太阳辐射风：平均风速

·2023-06-21 23:21

【机器学习】十大算法之一 “线性回归”

作者主页：爱笑的男孩。的博客_CSDN博客-深度学习,活动,python领域博主爱笑的男孩。擅长深度学习,活动,python,等方面的知识,爱笑的男孩。关注算法,python,计算机视觉,图像处理,深度学习,pytorch,神经网络,opencv领域.https://blog.csdn.net/Code_and516?type=blog个人简介：打工人。持续分享：机器学习、深度学习、python相

爱笑的男孩。·2023-06-21 21:03

算法概述-02

1.逻辑回归和线性回归的联系和区别：逻辑回归和线性回归的都是广义的线性回归。线性回归是根据最小二乘法来建模，逻辑回归是根据最大似然来建模。

Diamond1995·2023-06-21 19:44

population预测-1

接下来您需要选择合适的算法进行模型训练，如决策树、线性回归等。这些算法可以通过PyTorch的API实现。在训练模型时，您需要注意选择合适的损失函数和优化器。

有梦想的咕噜·2023-06-21 09:42

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