回归算法第12页

奇妙的求导--逻辑回归算法求导过程

逻辑回归的偏导公式是怎么推导出来的，这个问题一直困扰着小爷。下图一是CostFunction，下图二是偏导公式。我来推导一下。

zhuziluo·2022-12-23 08:32

逻辑回归算法理解（包含损失函数求导过程详细推导）

本文目录一、Sigmoid函数基本信息特点二、逻辑回归函数基本函数极大似然估计目标函数参数优化逻辑回归模型是应用较为广泛的一个模型，其可以看做是在线性回归的基础上，对结果又加了SigmoidSigmoidSigmoid函数，然后通过设定的分类阈值，来解决二分类问题（即如果结果大于或小于分类阈值）。一、Sigmoid函数基本信息其函数表达式为:y(x)=11+e−xy(x)=\frac{1}{1

菜鸟炼丹师·2022-12-23 07:53

机器学习之线性回归：算法兑现为python代码

1数据预处理2直接求解参数3梯度下降求参数4总结前面三天推送机器学习线性回归算法之最小二乘法，从假设到原理，详细分析了直接求解和梯度下降两种算法，接下来手动编写python代码实现线性回归的算法吧。

zg1g·2022-12-23 06:47

非线性回归

曲线拟合方法有：局部加权线性回归算法、给定已确定的模型、多项式。局部加权算法优点：拟合效果好。缺点：要重新对每一种预测训练参数，时间代价大。待续。。。多项式多项式回归是线性回归的一种扩展。

XY_souga·2022-12-22 13:38

数据挖掘学习笔记02——算法（分类、聚类、回归、关联）

数据挖掘——算法前言分类算法KNN算法决策树朴素贝叶斯支持向量机人工神经网络实践1：使用XGB是实现酒店信息消歧聚类算法K-meansDBScan实践2：使用word2vec和k-means聚类回归算法线性回归和逻辑回归实践

显然易证·2022-12-22 11:59

mxnet中自动求梯度遇到的坑：梯度不变化

问题描述最近笔者在自学深度学习，为了巩固mxnet自动求梯度的用法，决定手动实现一下最简单的多元线性回归算法但在实现过程中，发现最终的结果与实际值相差很大，最后查看日志发现，是梯度值一直都没有变化原始的部分代码如下

qzero233·2022-12-22 10:36

机器学习——逻辑回归算法

文章目录逻辑回归算法逻辑回归概念Sigmoid函数逻辑回归模型代价函数最终运用梯度下降求解实验总结逻辑回归算法首先明确一个概念，逻辑回归并不是解决回归问题，而是解决分类问题，它是通过训练数据中的正负例，

Flamingo_NJ·2022-12-22 09:37

机器学习算法（3）—— 逻辑回归算法

逻辑回归算法1逻辑回归介绍2损失及优化3逻辑回归的使用4分类评估方法4.1混淆矩阵4.2ROC曲线与AUC指标4.3ROC曲线绘制5分类中类别不平衡问题5.1过采样方法5.2欠采样方法1逻辑回归介绍应用场景

夏木夕·2022-12-22 08:36

【机器学习】九种顶流回归算法及实例总结

在处理实际问题时，我们应该了解并尝试过许多其他回归算法。在本文中，将通过使用Scikit-learn和XGBoost的动手练习来学习9种流行的回归算法。

风度78·2022-12-21 09:32

深度学习之线性回归算法

在考虑问题的时候，如果给你一系列数据多个输入，产生一个输出，可以使用线性回归算法，将多个输入和一个输出，拟合成一个平面。假定有两个输入X1和X2是输入，Y1是输出。

入门弟弟梦呓君·2022-12-21 07:20

漂亮男孩不说谎·2022-12-21 07:46

机器学习和数据挖掘推荐书单及简介

《机器学习实战》：本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法

asdasdasdasasd1111·2022-12-21 07:13

机器学习100天: Day3 多元线性回归

本文介绍多元线性回归算法及其代码实现第1步:数据预处理导入库importpandasaspdimportnumpyasnp导入数据集dataset=pd.read_csv('50_Startups.csv

tutan123·2022-12-20 23:40

机器学习100天: Day2 简单线性回归

本文介绍简单线性回归算法及其代码实现简单线性回归模型:第一步：数据预处理:importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdataset

tutan123·2022-12-20 23:10

手把手：用Python搭建机器学习模型预测黄金价格

答案是肯定的，让我们使用机器学习中的回归算法来预测世界上贵重金属之一,黄金的价格吧。在这里我还是要推荐下我自己建的Python开发学习群：483546416，都是学Python开发的，

燕大侠v·2022-12-20 21:21

线性回归算法python实现_用python实现线性回归算法

本文主要讲述的是关于其中的线性回归算法中每一段的意思，以供本身之后参考学习。

蝌蚪们都在想·2022-12-20 13:32

机器学习课堂笔记-1

目录课程概述机器学习定义机器学习应用与发展机器学习常用术语课程概述期末60+平时40回归算法、神经网络分类、聚类算法、降维算法机器学习学习流程图如下：1.回归分析：线性回归非线性回归2.分类算法：神经网络支持向量机朴素贝叶斯

Cole～～·2022-12-20 12:37

数据挖掘回顾十：聚类算法之 K均值 (K-Means) 算法

并且，在分类或回归算法中(有监督学习)，数据集中的一条数据包含两个信息：各特征属性值、类别标签或目标值。而聚类算法的数据集中每一条数据只包含一个信息：各特征属性值。聚类，顾名思义，就是聚类，呵呵。

石贤芝·2022-12-19 23:39

【机器学习入门】(9) 逻辑回归算法：原理、精确率、召回率、实例应用(癌症病例预测)附python完整代码和数据集

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中的逻辑回归算法。内容主要有：(1)算法原理；(2)精确率和召回率；(3)实例应用--癌症病例预测。

立Sir·2022-12-19 14:09

Python 散点图线性拟合_简单线性回归——相关性分析

weixin_39966909·2022-12-19 13:37

scikit-learn 线性回归算法库小结

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6026343.html转载至刘建平老师博客。

天涯尽头黄鹤楼·2022-12-19 10:47

【5】机器学习之简单美：逻辑回归

本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广。

Mylin·2022-12-19 10:02

逻辑回归(Logistic Regression)原理及过程

通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测，是一个分类算法，常用于二类分类做二分类问题解决方案：分类算法、(预测)回归算法原理，类似于一个函数，如下图所示二：逻辑回归原理

顾城沐心·2022-12-19 08:09

Python算法练习（九）// 算法：逻辑回归，数据集：breast_cancer

一、目标1、通过本次练习，掌握逻辑回归算法的运用，认识L1正则化与L2正则化的差异2、对比逻辑回归算法与KNN算法对breast_cancer（二分类）的预测二、重要代码及结论（一）导入数据（二）探索数据

陈同学2020·2022-12-18 15:23

机器学习算法基础 Day6

回归算法-线性回归分析回归：目标值连续线性回归：寻找一种能预测的趋势线性关系：二维，直线关系；三维，目标值在一个平面内。线性模型b是为了将平面的直线都概括进去。

小浩码出未来！·2022-12-18 09:21

gridsearchcv参数_使用Python进行超参数优化

研究了一些回归算法，分类算法和可用于两种类型问题的算法(SVM，决策树和随机森林)。除此之外，将toes浸入无监督的学习中，了解了如何使用这种类型的学习进行聚类，

weixin_39737764·2022-12-17 22:38

[942]IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0

在学习回归算法的时候，使用sklearn.linear_model下的RandomizedLogisticRegression（下列简称为RLR）来做预测但是总是会遇到下面这个错误：IndexError

周小董·2022-12-17 21:42

Pytorch和Tensorflow在100001000数据规模线性回归算法*中的运算速度对比

Pytorch和Tensorflow在10000*1000数据规模线性回归算法中的运算速度对比因为在学习人工智能相关知识，于是将学习过程与程序放在这里，希望对大家有帮助，共同学习，共同进步(不喜勿喷)线性回归算法基本原理回归问题是基于已有数据对新的数据进行预测

爱打球的小网虫·2022-12-17 16:59

使用PyTorch实现线性回归算法

使用torch已有的框架进行搭建importimportnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdata人造数据使用线性模型参数w=[2,-3.4]T、b=4.2和噪声项noise生成数据集及其表现：y=Wx+b+noisedefsynthetic_data(w,b,num_examples):"""生成y=wx+b+noise"""X=torch.nor

limingxin007·2022-12-17 16:27

python回归算法预测数据_数据回归分类预测的基本算法及python实现

数据回归分类预测的基本算法及python实现关于数据的回归和分类以及分析预测。讨论分析几种比较基础的算法，也可以算作是比较简单的机器学习算法。一．KNN算法邻近算法，可以用来做回归分析也可以用来做分类分析。主要思想是采取K个最为邻近的自变量来求取其应变量的平均值，从而做一个回归或者是分类。一般来说，K取值越大，output的var会更小，但bias相应会变大。反之，则可能会造成过拟合。因此，合理的

weixin_39611754·2022-12-17 12:32

python金融分析小知识(32)——机器学习之KNN回归算法的使用

在上一篇文章中我给大家介绍了KNN分类算法的使用，今天给大家讲讲KNN回归算法的使用，这里我们使用的数据集是波士顿房价数据集，该数据集有506个样本，每个样本有13个特征，以及对应的价格，我们可以用这个数据集在进行房价的预测

君子以自强不息python·2022-12-17 12:58

【非参】python实现KNN回归估计

目录一、KNN回归原理二、python代码实现KNN回归算法算法测试参考资料一、KNN回归原理在非参数模型中，核回归估计可以看做是响应变量YYY周围固定范围内的一个带权均值估计，这个固定范围由带宽（bandwith

Kevin Davis·2022-12-17 12:26

2020/11/26 04-机器学习逻辑回归算法实现与应用1

回顾一下线性回归，一般都是用商业数据集，进程数据预测，分析系统，核心是算法为主。深度学习，主要是图像处理，文本处理，比如云字典最小二乘法的数学推导过程，我们只要知道结果是可靠的就行numpy的实现方式用鸢尾花的数据，分类的例子，对1类和2类的分类现在的分类其实是有一些问题，线性回归分类的时候会存在一些数学基础上的不可靠身高和年龄数据也是线性，如果要分类就要采用鸢尾花的数据了，多类分类从线性回归的缺

48N6E·2022-12-17 10:32

机器学习之回归算法浅析

前言总的来说，机器学习的问题可以分为两大类：分类和回归，不管是分类还是回归，其本质是一样的，都是对输入做出预测，并且都是监督学习。说白了，就是根据特征，分析输入的内容，判断它的类别，或者预测其值。在分类问题上，这几年已经有很多文献比较了常见的机器学习方法，比如：DoweNeedHundredsofClassierstoSolveRealWorldClassificationProblems？Com

iamstarlee·2022-12-17 10:02

多元线性回归算法

文章目录一、概念二、EXCEL的多元线性回归三、代码实现多元线性回归1.sklearn包实现2.线性回归模型的统计学库实现四、总结参考链接一、概念在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。二、EXC

狴鲲·2022-12-17 09:06

1--线性神经网络（softmax回归）

1.1softmax简述1.1.1softmax回归和线性回归的异同首先线性回归是一种回归算法，根据当前数据去学习直线的两个参数，适⽤于输出为连续值的情景。

pepsi_w·2022-12-17 09:49

在职位招聘数据处理中使用Loess回归曲线以及分箱、回归、聚类方法检查离群点及光滑数据【数据挖掘&机器学习】

Loess）曲线（增加一条光滑曲线到散布图）方法处理数据以及使用分箱、回归、聚类方法检查离群点及光滑数据；前文回顾，我们上篇文章写了招聘网站的职位招聘数据的分位数图、分位数-分位数图以及散点图、使用线性回归算法拟合散点图

上进小菜猪·2022-12-17 07:47

【数据挖掘&机器学习】招聘网站的职位招聘数据的分位数图、分位数-分位数图以及散点图、使用线性回归算法拟合散点图处理详解

文章目录一.本次需求背景二.职位招聘数据的分位数图、分位数-分位数图三.使用散点图、使用线性回归算法拟合散点图处理数据一.本次需求背景本文主题：招聘网站的职位招聘数据的分位数图、分位数-分位数图以及散点图

上进小菜猪·2022-12-17 07:16

机器学习之数据分析常用方法

.根据一个属性统计另一个属性（区分类别）画柱形图6.单属性画柱形图7.画饼图8.inplace=True9.分箱操作10.对多标签进行编码11.数据标准化12.随机森林（等算法）进行交叉验证13.逻辑回归算法正则化选择参数

楚楚小甜心·2022-12-17 07:27

Logistic Regression算法

逻辑回归算法是大数据中常用的数据分析方法之一，它具有模型简单、训练速度快等特点，在产业技术中有着广泛的应用。本文主要介绍逻辑回归算法的原理，以及对大数据环境下的逻辑回归

CoeY 11.11·2022-12-16 13:05

CrossEntropy交叉熵损失函数及softmax函数的理解

提到二分类问题容易想到逻辑回归算法，而逻辑回归算法最关键的步骤就是将线性模型输出的实数域映射到[0,1]表示概率分布的有效实数空间，其中Sigmoid函数和softmax函数刚好具有这样的功能。

浅浅ch·2022-12-16 13:43

GBDT梯度提升之回归算法个人理解

提升树BoostingTree算法实例详解_程大海的博客-CSDN博客从提升树BoostingTree过度到梯度提升GradientBoosting_程大海的博客-CSDN博客GBDT梯度提升之回归算法个人理解

胖胖大海·2022-12-16 11:53

机器学习线性回归——实验报告

机器学习实验报告〇、实验报告pdf可在该网址下载一、实验目的与要求二、实验内容与方法2.1线性回归算法学习与回顾2.1.1线性回归的原理2.1.2一元线性回归模型2.1.3多元线性回归模型2.2线性回归算法实现简单预测三

显然易证·2022-12-16 11:51

【机器学习】岭回归（Kernel Ridge Regression）附python代码

回归算法的，本质就是为了解决一个线性方程，而标准估计方法是普通的最小二乘法的线性回归。

圈外人·2022-12-16 11:47

机器学习算法原理归纳总结：回归、聚类、支持向量、推荐、降维与神经网络

机器学习算法原理归纳总结：回归、聚类、支持向量、推荐、降维与神经网络本文重点参考：唐宇迪博士的课程PPT[特别鸣谢]完整版资料下载：机器学习算法原理详解+代码实战1.回归算法2.逻辑回归3.决策树决策树实际上是根据样本的特征个数对样本进行一步一步的细分

明月醉窗台·2022-12-16 06:01

吴恩达机器学习视频课笔记【第1-3章】

基础概念1.2监督学习1.3无监督学习1.4模型的泛化能力1.5假设空间2模型相关知识点2.1模型描述2.2代价函数（costfunction）2.3梯度下降（Gradientdescent）2.4线性回归算法

反正没几根头发·2022-12-16 04:41

物联网人工智能常用算法

一、逻辑回归算法1.什么是逻辑回归逻辑回归就是这样的一个过程：面对一个回归或者分类问题，建立代价函数，然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数，然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。

不懂技术的大佬·2022-12-16 04:57

转:机器学习算法原理解析 - 分类

转：http://www.cnblogs.com/swordfall/p/9517988.html常见分类模型与算法距离判别法，即最近邻算法KNN；贝叶斯分类器；线性判别法，即逻辑回归算法；决策树；支持向量机

weixin_34006965·2022-12-15 13:49

机器学习笔记-决策树

决策树（DecisionTree）简介决策树是一种分类和回归算法。比较适合分析离散数据。如果是连续数据要先转成离散数据在做分析。

小刘同学要努力呀·2022-12-15 11:18

机器学习项目实战——03逻辑回归算法之用户流失预测

数据集采用的是真实数据集。对于数据集的说明如下：可以看出：这个属于分类问题，并且对于预测值只有0和1，属于二分类问题，一般采用逻辑回归。但是逻辑回归可能效果不好，后续在讲如何提高分类准确率。观察数据集：第一列、第二列、第三列与最后的预测值无关。因此可在处理时删除这三列。x_train=np.delete(x_train,[0,1,2],axis=1)x_test=np.delete(x_test,

平行世界里的我·2022-12-15 09:16

推荐频道

回归算法