回归算法

多元线性回归的python代码实现（基于sklearn的波士顿房价boston数据集为例）

基于sklearn自带数据集波士顿房价数据集进行多元线性回归算法代码实现，其数据集包括13个特征向量，共计506个样本集。
南山十一少·2023-11-03 09:59

基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法

回归与分类类似，只不过回归的预测结果是连续的,而分类的预测结果是离散的◆如此,使得很多回归与分类的模型可以经过改动而通用◆因此对于回归和分类中基本原理相同或类似的模型,不再赘述1.2Spark中集成的回归算法
weixin_33947521·2023-10-31 02:22

保序回归算法原理及Spark MLlib调用实例(Scala/Java/python)

保序回归算法介绍：保序回归是回归算法的一种。保序回归给定一个有限的实数集合代表观察到的响应，以及代表未知的响应值，训练一个模型来最小化下列方程：其中，为权重是正值。
meng_shangjy·2023-10-31 02:21

sklearn中的逻辑回归

max_iter2.4二元回归与多元回归：重要参数solver&multi_class2.5样本不平衡与参数class_weight逻辑回归1.1逻辑回归概述逻辑回归是一种线性的分类器，一种由线性回归变化而来的广义回归算法被统
Lennng·2023-10-31 02:44

python机器学习——回归模型评估方法 & 回归算法（线性回归、L2岭回归）

目录回归模型评价方法【回归】线性回归模型1.线性模型2.线性回归3.损失函数（误差大小）4.解决方法1)最小二乘法之正规方程2)最小二乘法之梯度下降5.代码实现5+.模型保存与加载6.特点实例：波士顿房价【回归】带有L2正则化的岭回归回归模型评价方法fromsklearn.metricsimportexplained_variance_score,\mean_absolute_error,\mea
Perley620·2023-10-30 12:04

Python机器学习之multiple_linear_regression（多元线性回归）

Python机器学习之multiple_linear_regression（多元线性回归）实验介绍1.实验内容本实验介绍线性回归算法,并通过小实验简单认识一下线性回归算法实验1：用线性回归找到最佳拟合直线实验
猫头丁·2023-10-30 12:11

在线工作坊 | Python机器学习算法4-逻辑回归及其应用

逻辑回归跟线性回归经常出现在一起，线性回归算法通过将数据拟合到连续直线来显示或预测两个变量之间的关系。通常
MicrosoftReactor·2023-10-29 20:33

回归算法|长短期记忆网络LSTM及其优化实现

本期文章将介绍LSTM的原理及其优化实现序列数据有一个特点，即“没有曾经的过去则不存在当前的现状”，这类数据以时间为纽带，将无数个历史事件串联，构成了当前状态，这种时间构筑起来的事件前后依赖关系称其为时间依赖，利用这类依赖关系进行建模是对其进行学习的关键。近年来，越来越多的神经网络模型被用于序列数据的预测，如股票、电力负荷、风电功率、心电信号等场景，并取得了不错的效果。通常，神经网络模型可以分为两
KAU的云实验台·2023-10-29 09:14

机器学习(一) —— 机器学习基础

特征预处理(归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取(字典/文本特征提取)三、分类算法3.1K近邻算法3.2朴素贝叶斯算法3.3决策树与随机森林3.4逻辑回归四、回归算法
share16·2023-10-29 09:41

机器学习笔记 第5课：线性回归算法

线性回归可能是统计学和机器学习中最知名且易于理解的算法之一。它不就是一项起源于统计学的技术吗？预测建模主要关注的是让模型的误差最小化，或者说，在可以解释的前提下，尽可能作出最准确的预测。我们会借用，重用，甚至是窃取许多不同领域（包括统计学）的算法，并将其用于上述的目标。线性回归通常表示为这样一个等式：通过查找特定的称为系数（B）的输入变量的权重，来描述最符合输入变量（x）和输出变量（y）之间关系的
首席IT民工·2023-10-29 04:51

机器学习项目实战

Titanic幸存者预测-监督学习分类1.数据准备2.数据加载及处理1.加载结构化的训练集2.处理缺失值，异常值3.特征工程4.逻辑回归算法训练模型5.模型性能评估6.模型持久化6.1sklearn0.21
laufing·2023-10-27 18:22

机器学习之线性回归之第一课

根据不同的特征有不同的权重比线性回归：线性回归可以处理多标签问题，只需要在fit里输入多维标签找出特征与特征权重之间的一种组合，从而来预测对应的结果无论怎么预测，误差值始终是存在，我们该如何将误差最小回归算法是一种迭代方法
qq_38404903·2023-10-27 17:37

机器学习第一周

接下来举一些监督学习的简单示例：1.1.1回归算法给你训练数据集（x，y），拟合出一条直线或者曲线，能够完美的反应x和y的关系，从而给你其他的数据x，能够通过拟合线计算出y。1.1.2分类算
叫小侯的小白程序员·2023-10-27 06:56

案例为师实战为王-开启Python机器学习之路视频教程+课件

mp4│├─章节02：数据分析处理Pandas库│课时4：Numpy常用函数3344.mp4│课时5：Pandas数据处理方法5926.mp4│课时6：Pandas核心操作2542.mp4│├─章节03：回归算法
globals_11de·2023-10-26 13:28

【Python机器学习】之 Linear 线性回归法

Linear线性回归算法  回归分析是一种预测性建模技术，主要用来研究因变量（yiy_iyi）和自变量（xix_ixi）之间关系，通常被用于预测分析、时间序列等。  
大小宝·2023-10-26 02:21

第2篇 机器学习基础 —（2）分类和回归

本节课就简单介绍下分类和回归的基本概念以及常见的分类算法和回归算法！~前期回顾：第2篇机器学习基础—（1）机器学习概念和方式目录1.基本概念2.常见的分类算法3.常见的回归算法4.分类回
小哥谈·2023-10-25 21:33

【算法】蜣螂优化算法DBO优化支持向量机回归算法SVR模型

支持向量机回归算法支持向量机回归算法（SupportVectorRegression,SVR）是一种非线性回归方法，基于支持向量机理论。
傻傻虎虎·2023-10-24 23:00

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.·2023-10-23 10:28

数据回归算法 | Python逻辑回归

逻辑回归是一种经典的机器学习算法，用于解决二分类问题。它常被用于预测某个事件发生的概率，通过将输入特征映射到一个概率值来进行分类。简单聊聊逻辑回归就像一位智能的侦探，根据一些线索（输入特征）判断某件事情是否会发生。它将这些线索组合起来，计算出一个关于事件发生的概率值。如果概率超过了一个设定的阈值，就判定事件发生；否则，判定事件不发生。基本原理公式推导逻辑回归的公式解释如下：代码示例下面是一个简单的
码农腾飞·2023-10-22 02:23

Python 数据集：乳腺癌数据集（from sklearn.datasets import load_breast_cancer）。

（1）将样本集划分为70%的训练集，30%作为测试集，分别用逻辑回归算法和KNN算法（需要先对数据进行标准化）建模（不指定参数），输出其测试结果的混淆矩阵，计算其准确率、查全率和假正率。
蒙娜丽莎的Java·2023-10-21 10:10

数据回归算法 | Matlab实现高斯过程回归预测模型

文章目录效果一览文章概述研究内容程序设计参考资料效果一览文章概述数据回归算法|Matlab实现高斯过程回归预测模型研究内容高斯过程回归（GaussianProcessRegression）是一种基于概率的非参数回归方法
码农腾飞·2023-10-20 16:13

数据回归算法 | Matlab实现Logistic回归预测模型

文章目录文章概述源码设计参考资料文章概述数据回归算法|Matlab实现Logistic回归预测模型.Logistic回归，之所以说这个算法比较特殊，是因为Logistic回归算法实际上属于一种非线性分类算法
码农腾飞·2023-10-20 16:13

数据回归算法 | Matlab实现岭回归预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述数据回归算法|Matlab实现岭回归预测模型。
码农腾飞·2023-10-20 16:42

回归算法之线性回归

线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。线性回归，是利用数理统计中回归分析，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。优点：结果易于理解，计算不复杂缺点：对非线性的数据拟合不好适用数据类型：数值型和标称型对于单变量线性回归，例如：前面房价例子中房子的大小预测房子的价格。f(x)=w1*
暮念_8e8a·2023-10-20 12:21

用Python实现逻辑回归

在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python实现逻辑回归算法，并使用一个示例数据集进行测试。
code_welike·2023-10-20 10:33

回归算法

线性回归线性回归预测模型imageimage向量化线性回归公式：imageimage在实践中，选择线性回归的成本函数时，将均方误差（MSE）最小化比最小化RMSE更为简单，二者效果相同（因为使函数最小化的值，同样也使其平方根最小）。线性回归模型的MSE成本函数image标准线性方程的闭式解:imageimageimage梯度下降算法梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围的问题找到最优解。梯
White_Li·2023-10-20 09:41

TensorFlow工具快速入门教程9机器学习线性回归１检查数据及Facets数据可视化

此数据集为尝试新线性回归算法的基准。变量描述zn占地面积超过25,000平方尺的住宅用地比例indus每个城镇非零售业务占的比例。
python测试开发·2023-10-20 04:12

机器学习实践入门（一）：神经网络入门

本文参考自深蓝学院课程，所记录笔记，仅供自学记录使用这里写目录标题逻辑回归二分类问题思路一：构建超平面分类思路二：估计样本的分布成本函数的优化逻辑回归算法流程感知机感知机成本函数感知机算法流程神经网络神经元的解释多层神经网络前向传播神经元前向传播的向量形式反向传播梯度下降权重求导输出层权重求导推广
橘の月半喵·2023-10-20 04:12

【深入探究人工智能】逻辑函数|线性回归算法|SVM

文章目录1、前言1.1机器学习算法的两步骤1.2机器学习算法分类2、逻辑回归算法2.1逻辑函数2.2逻辑回归可以用于多类分类2.3逻辑回归中的系数3、线性回归算法3.1线性回归的假设3.2确定线性回归模型的拟合优度
.小智·2023-10-20 00:20

Day39 机器学习算法基础 回归算法 K—means聚类算法

目录逻辑回归（是一种分类算法）线性回归判断肿瘤良性恶性样例总结（仅能的到二分类问题，是或者否）k-means(聚类算法）目的当数据没有目标值时，做在分类之前，创建类别客户分类实例聚类效果分析评判
拽紧哥的腿毛·2023-10-19 05:42

线性回归算法python_免费Python机器学习课程一：线性回归算法

最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。如今，可用的高级机器学习算法，库和技术如此之多，以至于线性回归似乎并不重要。但是，学习基础知识总是一个好主意。这样，您将非常清楚地理解这些概念。
weixin_39768695·2023-10-19 03:14

Python机器学习课程：线性回归算法

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。
pythonputao·2023-10-19 03:44

线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类

分类算法的目标值是离散型的如果目标值是连续型的值，就需要回归算法比如房价预测、销售额预测、贷款额度预测等回归算法-线性回归分析举个栗子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩（各个特征跟某个值组合在一起去预测
Macsen Chu·2023-10-18 07:37

机器学习基础课程学习笔记 2.K-近邻算法

1.综述1.1Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法，它是一种有监督的机器学习算法1.2可以作为分类(classification)算法，也可以作为回归算法1.3输入基于实例的学习(instance-basedlearning
syp_csdn·2023-10-17 22:21

【机器学习】逻辑回归

文章目录逻辑回归定义损失函数正则化sklearn里面的逻辑回归逻辑回归逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。
高 朗·2023-10-17 05:01

掌握 Scikit-Learn: Python 中的机器学习库入门

的完美结合Scikit-Learn的核心组件与结构安装与配置验证安装数据表示与预处理特征矩阵和目标向量数据处理估计器模型的选择思考问题的本质研究数据的分布判断任务的复杂性分类问题回归问题监督学习分类算法回归算法无监督学习模型的评估训练集和验证集分类模型评估回归模型评估特征工程特征选择特征提取概述机器学习
我是小白呀·2023-10-16 18:04

数据特征选择 | Lasso特征选择（Python）

文章目录效果一览文章概述源码设计小结效果一览文章概述Lasso算法是一种经典的线性回归算法，被广泛应用于特征选择和降维问题。
算法如诗·2023-10-14 19:11

机器学习——梯度下降、梯度下降的线性回归算法

一、梯度下降****梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θo,θ1)的最小值。梯度下降算法中要做的就是不停地一点点改变θo和θ1，直到J成为最小值或局部最小值。通常将θo和θ1的初始值设为0。梯度下降背后的思想是：开始时我们随机选择一个参数的组合(θo,θ1,......,θn)，计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。我们持续这
BioLearner·2023-10-14 17:30

机器学习算法进阶——回归算法

回归算法——理论、实践手写理论线性回归理论线性回归理论基础：最小二乘、正则化、过拟合梯度下降算法局部加权回归Logistic回归、Soft-max回归Logistic回归多分类：Softmax回归回归实践
糖糖Amor·2023-10-14 14:21

机器学习算法概述

目录机器学习概述01监督学习02无监督学习：03半监督学习04强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类
uuddoop·2023-10-13 22:49

回归预测、分类预测、时间序列预测 都有什么区别?

常见的回归算法包括线性回归、多项式回归、支持向量回归、随机森林回归等。分类预测：分类预测用于将输入数据分为不同的类别或
XF鸭·2023-10-12 20:16

Tensorflow，纯新手入门笔记->回归算法、损失函数

第七节：机器学习中第一个算法：回归算法亮点：1.因变量和自变量之间的关系实现数据的预测。2.不同自变量对因变量影响的强度。
日若·2023-10-12 00:20

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法

TensorFlow入门之手写识别(MNIST)softmax算法MNISTflyu6softmax回归softmax回归算法TensorFlow实现softmaxsoftmax回归算法我们知道MNIST
weixin_30369087·2023-10-12 00:50

TensorFlow 入门之手写识别(MNIST) softmax算法 二

TensorFlow入门之手写识别(MNIST)softmax算法二MNISTFlysoftmax回归softmax回归算法TensorFlow实现softmaxsoftmax回归算法我们知道MNIST
weixin_30902251·2023-10-12 00:50

人工智能——机器学习

文章转载于https://www.cnblogs.com/wangzhongqiu/p/9856628.html人工智能人工智能，机器学习，深度学习，神经网络区别机器学习的范围机器学习的方法1、回归算法
云野000·2023-10-11 06:01

机器学习1：k 近邻算法

k近邻算法（k-NearestNeighbors,k-NN）是一种常用的分类和回归算法。它基于一个简单的假设：如果一个样本的k个最近邻居中大多数属于某一类别，那么该样本也很可能属于这个类别。
Blossom i·2023-10-11 01:48

回归算法全解析！一文读懂机器学习中的回归模型

目录一、引言回归问题的重要性文章目的和结构概览二、回归基础什么是回归问题例子：回归与分类的区别例子：回归问题的应用场景例子：三、常见回归算法3.1线性回归数学原理代码实现输出例子：3.2多项式回归数学原理代码实现输出例子
TechLead KrisChang·2023-10-10 18:38

决定系数 均方误差mse_回归模型评价指标 SSE, MSE、RMSE、MAE、R-SQUARED

分类问题的评价指标是准确率，常见回归算法的评价指标有SSE,MSE，RMSE，MAE、R-Squared。
weixin_39625162·2023-10-08 06:25

逻辑回归与评分卡

然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。
Garcia-zhang·2023-10-06 15:32

深度学习 二：COVID 19 Cases Prediction (Regression)

DeepLearning1.回归算法思路2.代码2.1基础操作2.2定义相关函数2.3.1定义图像绘制函数2.3.2数据集加载及预处理2.3.3构造数据加载器2.3.4构建前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork
Amyniez·2023-10-02 05:59
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