回归算法第13页

机器学习中的数学原理——多重回归算法

这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——多重回归算法》！

爱睡觉的咋·2022-12-14 23:19

机器学习项目实战——01回归算法之波士顿房价预测

对于数据集的描述：数据每两个之间都有关系，存在多重线性关系，若用回归算法，则需采用岭回归、LASSO回归以及弹性网等。

平行世界里的我·2022-12-14 22:51

机器学习7-逻辑斯蒂回归实现西瓜数据集2.0的二分类

因为逻辑回归算法是基于

Aaron-ywl·2022-12-14 15:09

机器学习之线性回归算法Linear Regression（python代码实现）

线性回归（LinearRegression）是一种非常简单、用处非常广泛、含义也非常容易理解的一类经典的算法，非常合适作为机器学习的入门算法。线性回归就是拟合出一个线性组合关系的函数。要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合所有数据点。即：试图找到一条直线，使所有样本到直线上的欧式距离之和最小。一元线性回归（LinearRegression）拟合出一个线性组合关系的函数：y=wx+b。拟合图像：多

卷不动的程序猿·2022-12-14 09:54

sklearn 线性回归算法+boston房价数据集

目录步骤代码实现模型优化本博客参考书籍：scikit-learn机器学习：常用算法原理及编程实战步骤我们使用sklearn自带的波士顿房价数据集来预测模型，然后用模型来测算房价关于load_boston()函数请参考：数据集–load_boston()函数代码实现导入数据集，将数据集进行分割importtimefromsklearn.datasetsimportload_bostonfromskl

夺笋123·2022-12-14 00:39

机器学习基本算法-逻辑回归及SVM

1.逻辑回归算法:LogisticRegression虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。LogisticRegression因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。

Word_gebei·2022-12-13 13:52

机器学习分类算法之逻辑回归

binaryclassification类别一类别二noysefalsetrue01negativeclasspositiveclass线性回归模型用于分类，效果一般；逻辑回归是最广泛使用的分类算法；2、逻辑回归算法

疋瓞·2022-12-13 13:43

机器学习笔记——logistic回归（logistic regression）

logistic回归logistic回归实际上并不是一种回归算法，而是一种分类算法，意思就是输出值是离散值（01或者更多类），而它叫这个名字完全是历史原因。

Veropatrinica·2022-12-12 22:03

Xgboost简易入门教程

逻辑回归算法相对简单，但是解释性要求高；机器学习模型理论上效果要更好一点，但是无法解释，而且模型容易不稳定。

Labryant·2022-12-12 21:52

唐宇迪学习笔记8：逻辑回归算法

目录一、逻辑回归算法原理Logisticregression1、目的2、机器学习算法选择3、逻辑回归的决策边界Sigmoid函数1、公式2、图像3、解释二、化简与求解Sigmoid函数1、预测函数2、分类任务

小丑呀~·2022-12-12 13:32

Python数据分析之机器学习：回归

目录一、前情回顾二、回归的评价指标三、回归算法概述1、线性回归——最小二乘法求解回归系数2、进化线性回归——正则化（抑制过拟合）2.1L2范数正则化（RidgeRegression，岭回归）2.2L1范数正则化

啊心个。·2022-12-12 12:08

python系列-逻辑回归算法（logistic回归）之梯度上升算法理解及python实现

Logistic回归主要用于处理二分类问题，其实现需用到梯度上升与下降算法来寻找最优参数，这里通过简单的例子对梯度上升算法进行介绍与pyhon实现。1.梯度梯度方向就是函数值上升最大的方向！！！2.实例：二次函数求极值问题二次函数如下：f(x)=-x^2+x，其函数图像如下：学过导数都知道这个函数的导数为：f’=-2x+2，在x=1处存在极大值，极大值为0；但是实际

森特吴·2022-12-12 01:37

Logistic回归基础篇之梯度上升算法

二、Logistic回归与梯度上升算法Logistic回归是众多回归算法中的一员。回归算法有很多，比如：线性回归、Logistic回归、多项式回

小白学视觉·2022-12-12 01:36

机器学习【线性回归算法2】

文章目录六线性回归api再使用1正规方程API2梯度下降API七案例：波士顿房价预测1分析2回归性能评估3代码实现八欠拟合和过拟合1定义2原因以及解决办法2.1欠拟合原因以及解决办法2.2过拟合原因以及解决办法3正则化3.1什么是正则化3.2正则化类别4维灾难4.1什么是维灾难4.2维数灾难与过拟合九正则化线性模型1RidgeRegression(岭回归)2LassoRegression(Lass

OneTenTwo76·2022-12-11 18:22

如何评价算法的好坏？

在《如何用人工智能预测双11的交易额》这篇文章中，利用线性回归算法，我预测2019年双11交易额为2471亿元，而阿里官方公布的实际交易额是2684亿元，预测

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-11 18:20

常用的机器学习算法（使用 Python 和 R 代码）

R代码最常用的10种机器学习算法在Python和R中的代码对比：①线性回归算法（LinearRegression）②逻辑回归算法（LogisticRegression）③决策树算法（DecisionTree④

氤氲流觞·2022-12-11 09:46

python机器学习算法.mobi_推荐《scikit-learn机器学习常用算法原理及编程实战》PDF版+epub版+源代码...

是我们必须掌握的机器学习包，在理解机器学习算法的基础上使用scikit-learn进行测试会加深对算法的理解，在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识，熟练掌握k-近邻算法、线性回归算法

海绵宝宝的海·2022-12-11 07:51

python绘制拟合曲线与样本点_python中matplotlib实现最小二乘法拟合的过程详解

前言最小二乘法LeastSquareMethod，做为分类回归算法的基础，有着悠久的历史（由马里·勒让德于1806年提出）。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

weixin_39781326·2022-12-11 00:51

AttributeError: module ‘torch.nn‘ has no attribute ‘HuberLoss‘

在跟李沐大神的深度学习课程，在实现一个最基本的线性回归算法这章，尝试使用HuberLoss代替MSELoss时，出现错误：AttributeError:module'torch.nn'hasnoattribute'HuberLoss

小白不困了·2022-12-10 22:21

Pytorch总结三之 softmax回归用于分类问题

Pytorch总结三之softmax回归用于分类问题上篇博文Pytorch总结二之线性回归算法原理与实现介绍的线性回归模型适⽤于输出为连续值的情景。

明月醉窗台·2022-12-10 21:41

数据挖掘——糖尿病预测

四、实验结果及分析结论：正规方程和Scikit-learn的模型预测比岭回归算法的预测模型好五、完整代码机

李逍遥~·2022-12-10 19:21

吴恩达机器学习笔记（1）

2.代价函数以回归算法为例，设假设函数为hθ(x)=θ0+θ1∗xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1*xhθ(x)=θ0+θ1∗x,代价函数（costfunction）为J(θ0

_晴·2022-12-10 19:58

6D姿态估计算法汇总

Geometry-GuidedDirectRegressionNetworkforMonocular6DObjectPoseEstimation（CVPR2021）（基于几何信息指导的单目6D物体姿态直接回归算法

1998@逆风生长·2022-12-10 17:48

机器学习——多元线性回归算法预测房价

这是目录一、Excel构造多元线性回归二、Sklearn库重做多元线性回归三、总结参考文献一、Excel构造多元线性回归多元线性回归简介在回归分析中，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。“garbagein

羚漆·2022-12-10 16:04

多元线性回归算法python实现_手写算法-Python代码推广多元线性回归

1、梯度下降-矩阵形式上篇文章介绍了一元线性回归，包括Python实现和sklearn实现的实例、对比，以及一些问题点，详情可以看这里：链接:手写算法-Python代码实现一元线性回归里面封装的one_variable_linear()类只适用于一元线性回归，本篇文章修改代码，推广至多元线性回归，并介绍2种更简洁的方法。先给大家复习一下矩阵的基本知识：转置矩阵：损失函数可表示为：可以求得：矩阵形式

一树桃花·2022-12-10 14:20

python金融分析小知识(33)——机器学习之多元线性回归算法的使用

Hello大家好，我是一名新来的金融领域打工人，日常分享一些python知识，都是自己在学习生活中遇到的一些问题，分享给大家，希望对大家有一定的帮助！今天要给大家介绍一种多元线性回归的机器学习算法，适用于多种特征用于预测标签的情况，话不多说直接上案例。1.读取数据今天要使用到的这份数据有四个特征一个标签，我们希望通过机器学习多元线性回归来进行特征的预测。importpandasaspdimport

君子以自强不息python·2022-12-10 13:18

机器学习：Experiment 2: Multivariate Linear Regression

目录实验目的软件环境实验步骤与内容：1.数据加载2.数据预处理3.梯度下降4.选择学习率使用J(θ)5.问题解答Code实验目的根据给出的例子和数据，实现梯度下降和正规方程的多元线性回归算法，可以使用matlab

Nianf·2022-12-10 13:09

Python实现多元线性回归算法预测房价

目录一、多元线性回归二、使用excel预估房价三、python实现预估房价（借助sklearn库）三、基于统计分析库statsmodels进行线性回归四、结果分析五、参考资料一、多元线性回归社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响，因此，一般要进行多元回归分析，我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归。多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多，计算相当

今天还是没学懂·2022-12-09 22:30

任务1 - 线性回归算法梳理

A.机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证1.机器学习流程机器学习是一个数据流转、分析以及得到结果的过程，它的整个流程大致可以分为六个步骤，按照数据流自上而下的顺序排列分别是：场景解析、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估、离线/在线服务。2.数据源结构如果把机器学习算法比作一个数据加工场，那么进入工厂的数据就是被算法用来加工的原材料，

R_TRIG·2022-12-09 19:34

泰坦尼克号可视化数据分析报告

上一节已经用用逻辑回归算法预测泰坦尼克号人员存活情况，但是不了解什么样的人容易存活；因此，用数据分析方法继续探究数据背后隐藏的秘密，并用数据可视化方法展示出来。

郭苗苗772266·2022-12-09 18:11

机器学习 -- Logistic回归（Ⅰ Sigmoid函数）

逻辑回归既可以看作是回归算法，也可以作为分类算法。通常作为分类算法使用，只可以解决二分类问题。

m0_38056893·2022-12-09 17:19

人工智能算法分类

人工智能学习算法分类人工智能算法大体上来说可以分类两类：基于统计的机器学习算法(MachineLearning)和深度学习算法(DeepLearning)总的来说，在sklearn中机器学习算法大概的分类如下：纯算法类(1).回归算法

能量守恒洛·2022-12-09 17:18

pytorch入门（一）—— 线性回归算法

线性回归算法线性回归是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

资深糖分大叔·2022-12-09 14:28

岭回归模型|机器学习|回归算法

目录1.岭回归模型1.1背景1.2损失函数2.相关代码2.1RidgeRegression类2.2求解代码2.3绘图代码3.直接调库使用1.岭回归模型1.1背景对于回归问题来说，它们的基本内容基本上都是相同的，所以岭回归模型与线性回归模型类似：y=θ0x0+θ1x1+θ2x2+...θnxn{\color{Violet}y=θ_{0}x_{0}+θ_{1}x_{1}+θ_{2}x_{2}+...θ

世一渔·2022-12-09 13:45

【机器学习】回归算法总结 | 线性回归 | 岭回归 | | 套索回归 | 弹性网络回归 | KNN | CART| SVM

参考教材：《机器学习python实践》一、线性回归本题的演示都以波士顿房价数据集为参考，它有13个输入特征，一个输出特征（房价）：线性回归：importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.model_selectionimportKFoldfr

今天一定要洛必达·2022-12-09 13:44

机器学习系列——回归算法（线性回归、岭回归）

一、回归的定义回归是针对连续变量而言的，比如房屋价格、天气温度等，这些问题有很多影响因素，比如影响房屋价格的因素有位置、是否学区等，通过对这些因素进行回归分析可以得到一个系数，从而预测接下来的房价走势。二、线性模型我们进行线性回归分析，其本质是要求出w这个矩阵，即变量的系数。再利用现实中的数据代入方程式中即可得到预测结果。但在预测的过程中肯定不会能完全准确，所以势必会有一些信息的损失。在一元变量中

棚鱼宴·2022-12-09 13:14

机器学习算法: 岭回归算法

岭回归算法简述岭回归算法的出现,最终目标是在欠拟合与过拟合的算法中,找到的一种折中的解决方案.欠拟合的函数如y=k1x+k2x^2+...

__万波__·2022-12-09 13:11

机器学习 sklearn 监督学习回归算法岭回归 Ridge Regression

fromsklearn.linear_modelimportRidge,LinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#导入数据data_x=[]data_y=[]f=open('E:\Desktop\python_code\sk

404detective·2022-12-09 13:39

【机器学习】机器学习中 5 种必知必会的回归算法

提到回归算法，我想很多人都会想起线性回归，因为它通俗易懂且非常简单。但是，线性回归由于其基本功能和有限的移动自由度，通常不适用于现实世界的数据。

Python数据挖掘·2022-12-09 13:39

机器学习算法-逻辑回归实现

机器学习算法-逻辑回归实现一、逻辑回归算法初步理解二、代码实现1.数据集处理2.创建model总结一、逻辑回归算法初步理解逻辑回归不是解决回归任务，是为了解决分类任务。

江南汪·2022-12-09 09:20

04-线性回归算法(LinearRegression)

多元线性回归1、基本概念线性回归是机器学习中有监督机器学习下的一种算法。回归问题主要关注的是因变量(需要预测的值，可以是一个也可以是多个)和一个或多个数值型的自变量(预测变量)之间的关系。需要预测的值:即目标变量，target，y，连续值预测变量。影响目标变量的因素：X1X_1X1…XnX_nXn，可以是连续值也可以是离散值。因变量和自变量之间的关系:即模型，model，是我们要求解的。1.1、连

处女座_三月·2022-12-09 09:36

07-逻辑回归算法

因为逻辑回归算法是基于多元线性回归的算法。而正因为此，逻辑回归这个分类算法是线性的分类器。未来我们要学的基于决策树的一系列算法，基于神经网络的算法等那些是非线性的算法。

处女座_三月·2022-12-09 09:01

ML(4) - LinearRegression多项式回归(非线性)

但实际任务中，数据往往是非线性，因此需对线性回归算法进行一些转换改造，即多项式回归。多项式回归中，数据不太具有线性关系，因此应寻找一些非线性曲线去拟合。如下图，用一条二次曲线去拟合数据，效果更好。

英俊强健·2022-12-09 04:17

ML - 线性回归（Linear Regression）

文章目录关于线性回归线性回归特点和kNN图示的区别简单线性回归算法原理如何求解机器学习算法？

伊织code·2022-12-09 04:12

机器学习（四）：Logistic回归分类

Logistic回归算法Logistic回归是众多分类算法中的一员。通常，Logistic回归用于二分类问题，例如预测明天是否会下雨。

Roe D.·2022-12-09 04:40

机器学习sklearn19.0——Logistic回归算法

一、Logistic回归的认知与应用场景Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人的一些症状来判断它是否患有某种病。二、LR分类器LR分类器，即LogisticRegressionClassifier。在分类情形下，经过学习后的LR分类器是一组权值，当测试样本的数据

baidu-liuming·2022-12-09 02:14

不同分类算法对比

逻辑斯蒂回归算法分类效果#导包，一次把所有的包都导进来fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierf

python_xiaofeng·2022-12-08 17:12

机器学习之线性回归算法 Linear Regression

线性回归算法（LinearRegression）的建模过程就是使用数据点来寻找最佳拟合线。

Iawfylsy·2022-12-08 13:27

机器学习10线性回归法Linear Regression

文章目录一、线性回归算法简介二、简单线性回归的实现三、向量化运算四、衡量线性回归法的指标，MSE,RMS,MAEMSE均方误差（MeanSquaredError）RSE均方误差（RootMeanSquaredError

淅淅同学·2022-12-08 13:51

机器学习第三章单变量线性回归（《大话Python机器学习》学习笔记）

但是不能确定对未知的数据拟合程度寻找合适的曲线，越来越难拟合是人们主观感知3.1.3回归的诞生《遗传的身高向平均数方向的回归》Regression3.1.4回归的本质含义不仅是数据拟合手段，更是预测，不断向平均值回归3.2单变量线性回归算法用两个变量建立线性回归方程

BianchiHB·2022-12-08 11:57

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