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人工智能机器学习线性回归
【机器学习笔记】基本概念
算法和模型“算法”是指从数据中学得“模型”的具体方法,例如后续章节中将会讲述的
线性回归
、对数几率回归、决策树等。
RIKI_1
·
2024-01-28 23:13
机器学习
机器学习
【机器学习笔记】1
线性回归
回归的概念二分类问题可以用1和0来表示
线性回归
(LinearRegression)的概念是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
RIKI_1
·
2024-01-28 23:13
机器学习
机器学习
笔记
线性回归
task1
线性回归
反向传播算法什么叫反向传播,有没有直观理解?如何直观地解释backpropagation算法?
欧飞红
·
2024-01-28 21:37
算法模型之回归模型(岭回归Ridge)
线性回归
:1.假设模型线性模型和线性关系是不同的,线性关系一定是线性模型,而线性模型不一定是线性关系2.优化算法正规方程正规方程可以比作成一个天才,只需要一次就可以求出各种权重和偏置梯度下降梯度下降算法可以比作一个勤奋努力的普通人
rookie-rookie-lu
·
2024-01-28 17:26
机器学习
回归
机器学习
线性回归
python
sklearn
线性回归
+回归算法的评价指标
线性回归
+回归算法的评价指标回归问题的判定目标值是连续性的值,而分类问题的目标值是离散型的值。
浅笑_7cad
·
2024-01-28 16:43
【机器学习 & 深度学习】神经网络简述
往期推荐:【机器学习基础】一元
线性回归
(适合初学者的保姆级文章)【机器学习基础】多元
线性回归
(适合初学者的保姆级文章)【机器学习基础】决策树(
为梦而生~
·
2024-01-28 07:39
机器学习
深度学习
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
Logistics 逻辑回归概念
从图形上看,sigmoid曲线就像是被掰弯捋平后的
线性回归
直线,将x轴的取值范围(-无穷,+无穷)映射到函数值y的(0,1)之间,更适宜表示预测的概率,即事件发生的“可能性
紫色蜘蛛爬啊爬
·
2024-01-28 01:35
数据分析
机器学习
数据分析
概率论
逻辑回归
计算机毕业设计选题参考 算法方向机器学习深度学习预测(博文底部xv获取)
的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别:基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于word2vec+textcnn的微博评论情感分析研究基于
线性回归
mqdlff_python
·
2024-01-27 15:10
课程设计
算法
机器学习
毕业设计
计算机毕设
深度学习分类问题之Logistic Regression
在
线性回归
里面,我们根据有效信息,预测下一个由已知信息得到的数值,叫做回归问题,但是在机器学习里面,常见的是分类问题。最常见的就是MNIST数据集里面的手写数字问题。
丘小羽
·
2024-01-27 14:48
pytorch
深度学习
分类
人工智能
大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)
以
线性回归
模型为例,每一次梯度下降迭代,我们都需要计算训练集的误差的平方和,如果我们的学习算法需要有20次迭代,这便已经是非常大的计算代价。
清☆茶
·
2024-01-27 10:41
机器学习
人工智能
深度学习
【pytorch】pytorch学习笔记
(实践)p5:
线性回归
问题中损失函数为什么要使用均方误差?均方误差:即误差的平方和的平均数。
小白冲鸭
·
2024-01-26 18:34
pytorch
学习
笔记
学习笔记-李沐动手学深度学习(二)(08-09、
线性回归
、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类)
总结以_结尾的方法,好像是原位替换(即原地修改,就地修改变量)如fill_()感恩的心:(沐神的直播环境)08-
线性回归
+基础优化算法引言(如何在美国买房)根据现在行情预测房价
线性回归
(简化模型)、线性模型
kgbkqLjm
·
2024-01-26 17:59
李沐动手学深度学习
算法
回归
学习
机器学习算法(一)
一、
线性回归
线性回归
(LinearRegression)可能是最流行的机器学习算法。
线性回归
就是要找一条直线,并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。
几两春秋梦_
·
2024-01-26 10:40
机器学习常识
机器学习
算法
人工智能
第二章 多变量
线性回归
1.多维特征多维特征是指数据集中包含多个特征或变量的数据,每个特征都可以描述数据对象的某一方面。在机器学习中,多维特征通常用于训练模型进行分类、回归或聚类等任务。在处理多维特征时,需要注意一些问题。首先,有些特征之间可能存在相关性,这会导致模型过拟合。因此,需要进行特征选择或降维处理,以去除冗余特征或减少特征间的相关性。其次,不同特征的尺度或量纲可能不同,需要进行归一化或标准化处理,以使所有特征都
清☆茶
·
2024-01-26 06:09
线性回归
算法
回归
人工智能
机器学习:多元
线性回归
闭式解(Python)
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True):""":paramfit_intercept:是否训练bias:paramnormalize:是否标准化数据"""self.theta=None#训练权重系数self.
捕捉一只Diu
·
2024-01-26 06:26
python
机器学习
线性回归
Lasso回归分析如何处理共线性问题?
在进行
线性回归
分析时,很容易出现自变量共线性问题,通常情况下VIF值大于10说明严重共线,VIF大于5则说明有共线性问题;当出现共线性问题时,可能导致回归系数的符号与实际情况完全相反,本应该显著的自变量不显著
spssau
·
2024-01-26 04:30
《速通机器学习》-逻辑回归
(由于知乎平台稿件格式问题,公式格式不能正确写上;如若读写困难可后台私信我要完整电子版)
线性回归
是指特征x通过模型运算得到预测值y^'。
北大博士后AI卢菁
·
2024-01-25 19:16
速通机器学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
《速通机器学习》-
线性回归
(由于平台稿件格式问题,公式格式不能正确写上;如若读写困难可后台私信我要完整电子版)在企业中,技术人员会将商品的价格、品牌等作为输入来预测商品的销量,甚至通过上市公司的财报、行业信息等来预测公司股票价格的变化。它们的共同点是通过输入来预测输出。在机器学习中,这类业务有一个专门的名字——回归(Regression)。回归是指通过大量已知数据发现输入x和输出y的内在关系,并对新的输入进行预测。发现内在
北大博士后AI卢菁
·
2024-01-25 19:15
速通机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取
本书从传统的机器学习,如
线性回归
、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习,到前沿的深度学习和神经网络,如DNN、CNN、BERT、ResNet等,对人工智能技术进行零基础讲解,内容涵盖数学原理、公式推导
北大博士后AI卢菁
·
2024-01-25 19:15
速通机器学习
机器学习
人工智能
数学建模常见算法的通俗理解(3)
因为概率的大小都是趋于0到1之间的,此时我们就不能利用简单的
线性回归
来作为输出。我们可以考虑使用logistic回归。logistic回归函数的参数也是一个大小为n的向量
菜只因C
·
2024-01-25 14:38
数学建模
算法
李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 相关基础概念
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络
线性回归
李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇
·
2024-01-25 13:21
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
cnn
人工智能
pytorch
神经网络
李沐《动手学深度学习》深度学习计算
系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络
线性回归
李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇
·
2024-01-25 13:47
李沐《动手学深度学习》学习笔记
深度学习
人工智能
pytorch
算法
Tensorflow入门(5)——
线性回归
一、术语标签是我们要预测的真实事物:y;
线性回归
中的y变量特征是指用于描述数据的输入变量:xi;
线性回归
中的{x1,x2,…,xn}变量样本是指数据的特定实例:x有标签样本具有{特征,标签}:{x,y}
Netceor
·
2024-01-25 08:49
TensorFlow入门
Jupyter
Python
Tensorflow
线性回归
【深度学习】初识深度学习
初识深度学习什么是深度学习关系:
人工智能机器学习
深度学习卷积神经网络深度学习和机器学习的关系:机器学习:随着数据量增加会改进性能的算法深度学习:使用多层神经网络学习。深度学习是机器学习的子集。
wmh1024
·
2024-01-25 07:19
深度学习
人工智能
李宏毅《机器学习 深度学习》简要笔记(一)
一、
线性回归
中的模型选择上图所示:五个模型,一个比一个复杂,其中所包含的function就越多,这样就有更大几率找到一个合适的参数集来更好的拟合训练集。
AI小白龙*
·
2024-01-25 05:04
机器学习
深度学习
笔记
r语言
人工智能
目标检测
python商品房数据爬虫分析预测系统+可视化 +商品房数据+Flask框架 大数据 毕业设计(源码+讲解视频)✅
1、项目介绍技术栈:python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化sklearn机器学习多元
线性回归
预测模型、requests爬虫框架链家一手房一手房数据商品房数据、分析可视化预测系统基于
vx_biyesheji0002
·
2024-01-25 00:46
biyesheji0001
biyesheji0002
毕业设计
python
爬虫
flask
数据分析
大数据
毕业设计
数据可视化
机器学习实验2——
线性回归
求解加州房价问题
文章目录实验内容数据预处理代码缺失值处理特征探索相关性分析文本数据标签编码数值型数据标准化划分数据集
线性回归
闭合形式参数求解原理梯度下降参数求解原理代码运行结果总结实验内容基于CaliforniaHousingPrices
在半岛铁盒里
·
2024-01-24 16:26
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
加州房价
什么是神经网络?
线性回归
思想:用这些已知数据来拟合一条直线。但由于房价永远不会为负,因此直线不太合适。所以在Y轴接近于0的时候,让它弯曲一点,结束于0。
小小白的波妞妞
·
2024-01-24 10:07
机器学习_从
线性回归
到逻辑回归原理和实战
文章目录介绍分类问题用
线性回归
+阶跃函数完成分类通过Sigmiod函数进行转换逻辑回归的假设函数逻辑回归的损失函数用逻辑回归解决二元分类问题介绍分类问题机器学习两个主要应用是回归和分类问题。
you_are_my_sunshine*
·
2024-01-24 09:23
机器学习
机器学习
线性回归
逻辑回归
【算法小记】——机器学习中的概率论和线性代数,附
线性回归
matlab例程
内容包含笔者个人理解,如果错误欢迎评论私信告诉我
线性回归
matlab部分参考了up主DR_CAN博士的课程机器学习与概率论在回归拟合数据时,根据拟合对象,可以把分类问题视为一种简答的逻辑回归。
絮沫
·
2024-01-24 08:13
深度学习
算法
概率论
线性代数
线性回归
机器学习教程之5-神经网络:表述(Neural Networks:Representation)
显然用
线性回归
或逻辑回归都是不可取的,因为将一幅图上的所有点作为特征,特征数太多,计算量太大。无论是
线性回归
还是逻辑回归都有这样一个缺点,即:当特征太多时,计算的负荷会非常大。
豆-Metcalf
·
2024-01-24 08:01
机器学习
Python
机器学习的sklearn实现
神经网络
机器学习
神经网络:表述(Neural Networks: Representation)
1.非线性假设无论是
线性回归
还是逻辑回归,当特征太多时,计算的负荷会非常大。
清☆茶
·
2024-01-24 08:55
神经网络
人工智能
深度学习
Optional Lab: Feature Engineering and Polynomial Regression
GoalsInthislabyouwillexplorefeatureengineering(特征工程)andpolynomialregression(多项式回归),使我们可以使用
线性回归
机制来拟合非常复杂甚至非线性的函数
gravity_w
·
2024-01-24 04:08
机器学习
线性回归
python
经验分享
机器学习
numpy
笔记
回归
机器学习期末复习总结笔记(李航统计学习方法)
文章目录模型复杂度高---过拟合分类与回归有监督、无监督、半监督正则化生成模型和判别模型感知机KNN朴素贝叶斯决策树SVMAdaboost聚类风险PCA深度学习范数计算梯度下降与随机梯度下降SGD
线性回归
逻辑回归最大熵模型适用性讨论模型复杂度高
在半岛铁盒里
·
2024-01-24 01:01
机器学习
机器学习
笔记
学习方法
正规方程求解特征参数的推导过程
多变量
线性回归
代价函数为:其中:正规方程是通过求解下面的方程来找出使得代价函数最小的参数:设有m个训练实例,每个实例有n个特征,则训练实例集为:其中表示第i个实例第j个特征。
梅_梅
·
2024-01-24 01:00
机器学习笔记:
线性回归
0
线性回归
的假设线性:自变量(x)和因变量(y)之间应该存在线性关系,这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性:特征应该相互独立,这意味着最小的多重共线性。正态性:残差应该是正态分布的。
UQI-LIUWJ
·
2024-01-23 22:08
机器学习
机器学习
线性代数
机器学习笔记:地理加权回归(GWR)
1传统的
线性回归
机器学习笔记:
线性回归
_
线性回归
的读书笔记-CSDN博客最优的β为:2地理加权回归(GWR)2.1模型概述地理加权回归(GeographicallyWeightedRegression,
UQI-LIUWJ
·
2024-01-23 22:06
机器学习
机器学习
笔记
回归
机器学习基石第九讲:linear regression
博客已经迁移至Marcovaldo’sblog(http://marcovaldong.github.io/)机器学习基石第十讲介绍
线性回归
问题(linearregressionproblem),从这一讲开始课程介绍具体的机器学习算法
Marcovaldo
·
2024-01-23 22:52
机器学习
机器学习基石笔记
机器学习
机器学习 | 深入理解并掌握核心概念
目录初识
人工智能机器学习
概述机器学习算法分类模型评估深度学习概述Jupyt
亦世凡华、
·
2024-01-23 17:42
#
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
基础概念
经验分享
Python多项式回归sklearn
与简单
线性回归
不同,多项式回归可以更灵活地适应数据的曲线特征,因为它可以包含多个特征的高次项。多项式回归的一般形式为:在实际应用中,可以通过调整多项式的次数来适应不同的数据特征。
rubyw
·
2024-01-23 14:50
机器学习
python
回归
sklearn
算法
Python多元
线性回归
sklearn
#-*-coding:utf-8-*-"""Createdon2024.1.22@author:rubyw"""importnumpyasnpfromnumpyimportgenfromtxtfromsklearnimportlinear_modelimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#读入数据data=g
rubyw
·
2024-01-23 14:19
机器学习
python
线性回归
sklearn
算法
python一元
线性回归
sklearn
fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#载入数据data=np.genfromtxt('一元
线性回归
rubyw
·
2024-01-23 14:19
#
概念及理论
python
线性回归
sklearn
损失函数与模型评估指标、目标函数的区别
对于这样的简单的
线性回归
问题:xy_true1234我们可以假设方程为y=wx+by=wx+by=wx+b当w=1,b=-1时(即y=x-1,称为模型A)xy_truey_pred120342当w=1,
今天也要加油丫
·
2024-01-23 09:03
机器学习
机器学习
机器学习_
线性回归
原理和实战
文章目录
线性回归
原理
线性回归
实战
线性回归
原理在讲
线性回归
之前,我们先看看中学时学的,一元
线性回归
的公式:y=a∗x+b。这公式对于本篇内容关联还是挺大的。
you_are_my_sunshine*
·
2024-01-23 09:33
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
【小白学机器学习3】关于最简单的
线性回归
,和用最小二次法评估
线性回归
效果, 最速下降法求函数的最小值
目录1什么是回归分析1.1什么是
线性回归
1.2非
线性回归
2数据和判断方法2.1原始数据2.2判断方法:最小二乘法3关于
线性回归
的实测3.1用直线模拟3.2怎么判断哪个线性模拟拟合更好呢?
奔跑的犀牛先生
·
2024-01-23 09:36
机器学习
线性回归
回顾2023年总结和2024年计划
万字年阅读量为34.6万次今年最佳文章是《一起来学孟德尔随机化(MendelianRandomization)》不完全统计,帮助10余位粉丝成功发表了文章5.与我互动最多的用户二、2024年计划1.发布逻辑回归和
线性回归
的阈值函数
天桥下的卖艺者
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2024-01-23 07:29
统计知识和杂谈
r语言
零基础"机器学习"自学笔记|Note5:多变量
线性回归
05多变量
线性回归
5.1多维特征在之前的学习过程中,我们探讨了单变量/特征的回归模型,现在我们对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型。
木舟笔记
·
2024-01-23 04:32
正则化(Regularization)
一、过拟合的问题到现在为止,我们已经学习了几种不同的学习算法,包括
线性回归
和逻辑回归,它们能够有效地解决许多问题,但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时,会遇到过度拟合(over-fitting)的问题
时间邮递员
·
2024-01-22 21:32
机器学习
机器学习
回归
逻辑回归
线性回归
神经网络(一)
有n个数据,通过权重与各数据之间的计算和,比较激活函数结果,得出输出(和
线性回归
特别像)。有一个阈值,输
Daily_Note
·
2024-01-22 15:42
Python实现稳健
线性回归
模型(rlm算法)项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景稳健回归可以用在任何使用最小二乘回归的情况下。在拟合最小二乘回归时,我们可能会发现一些异常值或高杠杆数据点。已经确定这些数据点不是数据输入错误,也不是来自另一个群落。所以我们没有令人信服的理由将它们排除在分析之外。稳健回归可能是一种好的策略,它是在将这些点完全从分析中
胖哥真不错
·
2024-01-22 11:02
机器学习
python
python
机器学习
稳健线性回归模型
rlm算法
项目实战
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