回归算法

Python实现FA萤火虫优化算法优化BP神经网络回归模型(BP神经网络回归算法)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.项目背景萤火虫算法（Fire-flyalgorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出,作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化BP神经网络回归模型。2.数据获取本次建
胖哥真不错·2023-12-05 20:10

线性回归既是一种数据挖掘与建模算法，也是统计学领域、计量经济学领域的常用学术建模方法，有何不同？

在数据挖掘与建模领域，线性回归算法是一种较为基础的机器学习算法，其基本思想是将响应变量（因变量、被解释变量）和特征变量（自变量、解释变量、因子、协变量）描述成线性关系。
数据科学作家·2023-12-02 02:14

Python实现FA萤火虫优化算法优化循环神经网络回归模型(LSTM回归算法)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.项目背景萤火虫算法（Fire-flyalgorithm，FA）由剑桥大学Yang于2009年提出,作为最新的群智能优化算法之一,该算法具有更好的收敛速度和收敛精度,且易于工程实现等优点。本项目通过FA萤火虫优化算法寻找最优的参数值来优化LSTM回归模型。2.数据获取本次建模数
胖哥真不错·2023-12-01 23:28

Python实现GA遗传算法优化BP神经网络回归模型(BP神经网络回归算法)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.项目背景遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）最早是由美国的Johnholland于20世纪70年代提出,该算法是根据大自然中生物体进化规律而设计提出的。是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方
胖哥真不错·2023-12-01 23:57

算法评价指标

文章目录回归与分类回归算法评价指标（绝对）回归算法评价指标（相对）分类算法评价指标评估评估指标混淆矩阵(`Confusionmatrix`)：准确率(`Accuracy`):分类错误率(`Classificationerror
撕得失败的标签·2023-12-01 12:53

大数据HCIE成神之路之数学（4）——最优化实验

梯度下降法实现1.2.1算法介绍1.2.2代码实现1.3拉格朗日乘子法1.3.1实验1.3.2实验操作步骤1.1最小二乘法实现1.1.1算法介绍最小二乘法（LeastSquareMethod），做为分类回归算法的基础
邵奈一·2023-12-01 05:09

Python简单线性回归算法实现及应用示例

简单线性回归，是一种使用单个特征预测响应的方法。它是机器学习爱好者了解的最基本的机器学习模型之一。在线性回归中，我们假设两个变量，即因变量和自变量是线性相关的。因此，我们尝试找到一个线性函数，作为特征或自变量(x)的函数，尽可能准确地预测响应值(y)。让我们考虑一个数据集，其中每个特征x都有一个响应y值：x0123456789y132578891012\begin{array}{|c|c|c|c|
亚图跨际·2023-11-30 07:41

机器学习第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化4.3.1为什么要使用正则化欠拟合（Underfitting）：  采用一定的算法去拟合时，如果没有考虑相当的信息量（特征变量），从而对训练数据集的拟合算法无法精确
BianchiHB·2023-11-26 22:49

机器学习——回归算法之线性回归

机器学习——回归算法之线性回归前言线性回归算法推导过程梯度下降1、批量梯度下降（GD）2、随机梯度下降(SGD)3、小批量梯度下降法（MBGD）代码实现前言机器学习算法按照“用途”可分为回归、分类、聚类
macan_dct·2023-11-26 14:22

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

文章目录1、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类2、线性回归算法2.1线性回归的假设是什么？2.2如何确定线性回归模型的拟合优度？2.3如何处理线性回归中的异常值？
春人.·2023-11-26 10:18

通过线性回归进行房价预测

线性回归是一种常用的回归算法，可以建立输入变量和连续输出变量之间的关系。在本文中，我们将探讨如何使用线性回归算法来进行房价预测，并介绍该方法的步骤和实践技巧。
非著名程序员阿强·2023-11-25 18:44

机器学习逻辑回归算法原理与python代码实现入门

一、原理逻辑回归模型本质就是将线性回归模型通过Sigmoid函数进行了一个非线性转换，得到一个介于0～1之间的概率值。对于二分类问题（分类0和1）而言，其预测分类为1（或者说二分类中数值较大的分类）的概率可以用如下所示的公式计算。因为概率和为1，则分类为0（或者说二分类中数值较小的分类）的概率为1-P。逻辑回归模型的本质就是预测属于各个分类的概率，有了概率之后，就可以进行分类了。对于二分类问题来说
青枫浦上看桃花·2023-11-25 03:47

数据挖掘K近邻（KNN）算法

1KNN描述k近邻算法是一种基本分类与回归算法，是一种监督式学习。2KNN算法思想基本思想是在距离空间里，如果一个样本的最接近的k个邻居里，绝大多数属于某个类别，则该样本也属于这个类别。
菜菜~·2023-11-24 05:31

回归算法优化过程推导

假设存在一个数据集，包含工资、年龄及贷款额度三个维度的数据。我们需要根据这个数据集进行建模，从而在给定工资和年龄的情况下，实现对贷款额度的预测。其中，工资和年龄是模型构建时的两个特征，额度是模型输出的目标值。工资年龄额度40002520000800030700005000283500075003350000120004085000………我们可以根据数据集和相关需求进行公式建模：y=θ0+θ1x1+
写进メ诗的结尾。·2023-11-23 22:29

机器学习系列笔记九: 逻辑回归

机器学习系列笔记九:逻辑回归文章目录机器学习系列笔记九:逻辑回归IntroLogisticRegression原理激活函数逻辑回归的损失函数实现逻辑回归算法决策边界在逻辑回归中使用多项式特征代码实现逻辑回归中使用正则化
ChanZany·2023-11-23 08:13

Python 逻辑回归：理论与实践

同时，我们还将介绍逻辑回归的优缺点，帮助你更好地理解逻辑回归算法的特点和适用场景。1.1什么是逻辑回归？逻辑回归是一种经典的机器学
Python_P叔·2023-11-23 08:03

徒手写代码之《机器学习实战》---adaboost算法(2) （在一个较难数据集上应用AdaBoost）

在一个难数据集上应用AdaBoost此较难数据即逻辑回归算法中从疝气病症预测病马的数据说明:将horseColicTraining2.txt和horseColicTest2.txt放在当前目录下。
憨宝宝·2023-11-22 15:05

[Spark版本更新]--2.3.0发行说明（二）

新功能·[SPARK-3181]-使用Huber估计器添加鲁棒回归算法·[SPARK-4131]-支持“通过查询将数据写入文件系统”·[SPARK-12139]-Hive查询的REGEX列规范·[SPARK
浅汐王·2023-11-22 13:54

机器学习-3 线性模型 多分类学习

相关知识OvO假设现在训练数据集的分布如下图所示（其中A，B，C代表训练数据的类别）：如果想要使用逻辑回归算法来解决这种3分类问题，可以使用OvO。
yzw哒哒哒·2023-11-22 01:21

【机器学习】逻辑回归-基础认识与鸢尾花分类实操案例

逻辑回归算法适用于二分类问题，即将数据分为两个类别，比如正类和负类。它的
泪懿·2023-11-22 01:16

逻辑回归算法--阿里云天池

Task01逻辑回归算法学习内容概括具体学习内容学习重点记录1学习重点记录2学习总结学习内容概括了解逻辑回归的理论，掌握逻辑回归的sklearn函数调用使用并将其运用到鸢尾花数据集预测。
碉堡的·2023-11-19 16:26

机器学习第7天：逻辑回归

文章目录介绍概率计算逻辑回归的损失函数单个实例的成本函数整个训练集的成本函数鸢尾花数据集上的逻辑回归Softmax回归Softmax回归数学公式Softmax回归损失函数调用代码参数说明结语介绍作用：使用回归算法进行分类任务思想
Nowl·2023-11-18 17:41

机器学习--逐步回归算法，线性回归的特征选择算法

逐步回归算法监督式学习算法的任务是拟合多个特征与标签的关系，在实际应用中，所收集的数据中，所有的特征可能并不是都与标签有关联。
米奇妙妙小黑屋·2023-11-15 23:16

机器学习中Bagging和Boosting的区别

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法
小白学视觉·2023-11-15 17:49

[飞桨机器学习]Bagging算法

Bagging算法可与其他分类、回归算法结合，提高其准确率、稳定性的同时，通过降低结果的方差，避免过拟合的发生。一、简介Bagging[Breiman,1996a]是井行式集成学习方法最著名
陈千鹤·2023-11-15 17:14

Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化卷积神经网络回归模型(CNN回归算法)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.项目背景鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)是2016年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单，调整的参数少以及跳出局部最优的能力强。本项目通过WOA智能鲸鱼优化算法寻找最优的参数
胖哥真不错·2023-11-14 01:49

Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化BP神经网络回归模型(BP神经网络回归算法)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.项目背景鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)是2016年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单，调整的参数少以及跳出局部最优的能力强。本项目通过WOA智能鲸鱼优化算法寻找最优的参数
胖哥真不错·2023-11-14 01:46

Python实现WOA智能鲸鱼优化算法优化循环神经网络回归模型(LSTM回归算法)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.项目背景鲸鱼优化算法(whaleoptimizationalgorithm,WOA)是2016年由澳大利亚格里菲斯大学的Mirjalili等提出的一种新的群体智能优化算法，其优点在于操作简单，调整的参数少以及跳出局部最优的能力强。本项目通过WOA智能鲸鱼优化算法寻找最优的参数
胖哥真不错·2023-11-13 18:15

Keras-learn-note(3)

实现矩阵分解推荐系统算法简介这里简单介绍下推荐系统中最为主要的协同过滤算法，大致分为如下几类：基于用户的协同过滤（给用户推荐与他相似的人购买的物品）基于商品的协同过滤（给用户推荐和他之前喜欢的物品相似的物品）基于模型的协同过滤：关联算法，聚类算法，分类算法，回归算法
鲸可落·2023-11-13 18:36

神经网络（第二周）

一、简介1.1需求预测示例1.1.1逻辑回归算法根据价格预测商品是否畅销。
叫小侯的小白程序员·2023-11-12 14:47

吴恩达机器学习第8-9章

吴恩达机器学习第8-9章第8章8-1非线性假设对于一个复杂的样本模型，如果用logistc回归算法的话，很容易产生过拟合，当特征数很大的时候，会使特征空间急剧膨胀，用增加特征数，来建立非线性分类器，并不是一个好做法
爱编程的西瓜·2023-11-12 13:55

吴恩达机器学习--神经网络概述

假如我们只选用灰度图片，每个像素则只有一个值，我们可以选取图片上的两个不同位置上的两个像素，然后训练一个逻辑回归算法利用这两个像素的值来判断图片上是否是汽车。
weixin_40025586·2023-11-12 13:24

【大数据----数据挖掘】数据挖掘之聚类、分类、回归

许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或
Sunny3096·2023-11-11 22:55

AI-机器学习-自学笔记（九）套索回归算法

套索回归法和岭回归法类似，套索回归算法也会惩罚回归系数。在套索回归中，会惩罚回归系数的绝对值。此外，它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。
阿尔法羊·2023-11-11 17:21

logistic回归算法的损失函数：binary_crossentropy（二元交叉熵）

假设函数：更为一般的表达式：（1）似然函数：（2）对数似然函数：如果以上式作为目标函数，就需要最大化对数似然函数，我们这里选择最小化负的对数似然函数（3）对J(w)求极小值，对求导（4）上述中表示第i个样本的第j个属性的取值。于是的更新方式为：（5）将（5）式带入（4）式，得：梯度下降GD的更新方式,使用全部样本：（6）当样本不多的时候，可以选择这个方法随机梯度下降：每次只取一个样本，则的更新方式
weixin_30279671·2023-11-11 17:39

机器学习基础——线性回归算法

一、概念要明白什么是线性回归算法，首先要明白什么是线性，什么是非线性、什么是回归。
光影时刻·2023-11-11 13:43

使用最小二乘法求解回归方程并用matplotlib画出回归方程

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。
CSDN_Arice·2023-11-10 06:00

第九章《搞懂算法:决策树是怎么回事》笔记

决策树算法是机器学习中很经典的一个算法，它既可以作为分类算法，也可以作为回归算法。
Mamong·2023-11-07 16:16

第七章《搞懂算法:线性回归是怎么回事》笔记

线性回归算法是机器学习算法中最简单的一类，线性回归算法主要用于连续值的预测问题。7.1什么是线性回归这种刻画了不同变量之间关系的模型叫作回归模型，如果这个模型是线性的，则为线性回归模型。
Mamong·2023-11-07 13:19

SVM算法

研究背景支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种非常流行的分类和回归算法，它利用核函数将数据映射到高维空间，在该空间中寻找最优的超平面来进行分类或回归预测。
丰。。·2023-11-06 22:24

推荐系统算法(1)

一下对Modek-BasedCF算法做一个大致的分类：基于分类算法、回归算法、聚类算法基于矩阵分解的推荐基于神经网络算法基于图模型算法接下来我们重点学习一下集中应用较多的方案：基于回归的协同过滤推荐基于矩阵分解的协同过滤推荐
小猪Piglet·2023-11-06 16:28

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

文章目录1、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类2、线性回归算法2.1线性回归的假设是什么？2.2如何确定线性回归模型的拟合优度？2.3如何处理线性回归中的异常值？
春人.·2023-11-05 11:45

python手写逻辑回归算法【机器学习】

python手写逻辑回归算法文章目录python手写逻辑回归算法算法介绍程序设计思路程序代码算法介绍在生活中，我们常常能听见这样的说法，“您的这辆车已经使用了5年了，有80%的概率会出一些小的故障。”
小野堂·2023-11-05 08:08

机器学习算法基础-day03-线性回归

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档机器学习算法基础-day035.回归算法5.1回归算法-线性回归分析5.1.1线性模型5.1.2损失函数(误差大小)5.1.3最小二乘法之正规方程
weixin_47049321·2023-11-04 23:45

什么是机器学习回归算法？【线性回归、正规方程、梯度下降、正则化、欠拟合和过拟合、岭回归】

Python微信订餐小程序课程视频https://edu.csdn.net/course/detail/36074Python实战量化交易理财系统https://edu.csdn.net/course/detail/354751、线性回归1.1线性回归应用场景房价预测销售额度预测金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式线性回归(Linearregre
qq_43479892·2023-11-04 23:44

深度学习softmax函数理解

对于而分类问题，我们可以很容易的想到使用逻辑回归算法。逻辑回归算法本身的逻辑并不复杂，最关键的步骤是将线性模型中输出值通过某种方式映射到[0,1]区间内。通过si
fckey·2023-11-04 14:28

【西瓜书+花书】速通

参考：BV1qY4y187Ff第一部分：机器学习回归算法1.机器学习概述数据挖掘：大规模机器学习算法去计算用户情况计算机视觉：无人驾驶汽车推荐算法……预测样本->特征抽取（转换成计算机能够理解的数据，重要
NN今夜无眠·2023-11-04 03:53

如何用Python导出onnx模型

格式在机器学习模型多方软件调用中非常好用，scikit-learn库导出onnx却还存在不少问题，当然github上也有不少大牛在逐渐完善，其中针对xgboost导出onnx的介绍非常少，而针对xgboos的回归算法做预测并成功导出的则更是几乎没有
灵魂钥匙·2023-11-04 02:12

机器学习线性回归算法实验报告_机器学习系列 4：线性回归的梯度下降算法

之前我们已经学过了线性回归、代价函数和梯度下降，但是他们就像一个人的胳膊和腿，只有组合在一起才会成为一个「完整的人」，这个「完整的人」就是一个机器学习算法，让我们一起来学习第一个机器学习算法吧。这个机器学习算法叫做线性回归的梯度下降算法(GradientDescentForLinearRegression)，还记得我们学过的线性回归函数、代价函数和梯度下降算法吗?如果忘记了，让我们一起来回忆一下，
weixin_40004960·2023-11-03 14:04

机器学习初学-使用Keras波士顿房价boston_housing数据集使用sklearn Linear Regression线性回归算法建模

波士顿房价数据集包含一些特征字段和一个标签字段，用于预测波士顿地区房价的中位数。下面是波士顿房价数据集的特征字段和标签字段的描述：特征字段：1.CRIM：城镇人均犯罪率。2.ZN：住宅用地超过25,000平方英尺的比例。3.INDUS：城镇非零售商业用地比例。4.CHAS：查尔斯河虚拟变量（如果边界是河流，则为1；否则为0）。5.NOX：一氧化氮浓度（每千万份）。6.RM：住宅平均房间数。7.AG
O&REO·2023-11-03 09:33
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