正则化线性回归第15页

sklearn多项式回归和线性回归

什么是线性回归？回归分析是一种统计学方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。它是一种建立关系模型的方法，可以帮助我们预测和解释变量之间的相互作用。

月疯·2023-12-21 09:24

吴恩达深度学习笔记(28)-网络训练验证测试数据集的组成介绍

从今天开始我们进入新的一个大方向了，改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化，首先进入深度学习的一个新层面，先认识下在深度学习中的数据集的分类。

极客Array·2023-12-21 06:18

R语言中逻辑回归的R方求解

对于逻辑回归模型，R方的计算方法与线性回归略有不同，因为逻辑回归是针对二分类问题而设计的。在逻辑回归中，R方通常被称为拟合优度（GoodnessofFit），用来评估

代码创造·2023-12-21 04:29

【论文简述】Uncertainty awareness with adaptive propagation for mvs(Applied Intelligence 2023）

一、论文简述1.第一作者：JinguangChen2.发表年份：20233.发表期刊：AppliedIntelligence4.关键词：多视角立体、深度学习、不确定性感知、自适应传播、代价体正则化5.探索动机

华科附小第一名·2023-12-21 02:06

梯度下降法

在机器学习和深度学习中，梯度下降法被广泛应用于求解模型参数的优化问题，例如线性回归、逻辑回归、神经网络等。梯度下降法的基本思想是通过不断迭代，使目标函数的值逐步趋近于最小值。

调钟师·2023-12-21 01:32

常见的预测算法

线性回归（LinearRegression）：线性回归是一种常见的预测算法，其基本思想是通过拟合一条直线来预测一个连续的数值。线性回归可以用于解决回归问题，例如房价预测、股票价格预测等。

调钟师·2023-12-21 01:01

机器学习笔记：支持向量机回归SVR

1主要思想主要思路类似于机器学习笔记：支持向量机SVM_支撑向量学习-CSDN博客和SVM的区别主要有解法和SVM区别不大，也是KKT2和线性回归的区别对SVR，如果f(x)和y之间的差距小于阈值ε【也即落在两条间隔带之间

UQI-LIUWJ·2023-12-20 23:16

【机器学习】线性模型-线性支持向量机

一、常用二分类损失函数二、三种不同的正则化器（L2-正则化，L1-正则化和Lp-范数）的性质三、线性支持向量机原理L1正则化L1-lossSVC原问题L2正则化L2-lossSVC原问题L2正则化SVC

十年一梦实验室·2023-12-20 22:40

【无标题】

动手学深度学习-pytorch简记线性网络线性回归简单实现#importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltimportpylab

会编程的道君·2023-12-20 15:56

最小二乘法在线性回归中的用法

最小二乘法在线性回归中的用法最小二乘法是1809年高斯在《天体运动论》中公开发表的一种计算方法。最小二乘法其实是一种“最佳猜测”的方法。想象一下，你有一些数据点，比如你朋友的身高和体重。

ShawnWeasley·2023-12-20 11:43

人工智能之数学(三) ------ 凸优化

一.机器学习中的优化问题损失函数:模型与实际数据匹配程度越好,损失函数就越小,如果相差较大,损失函数也会相对比较大正则化函数:模型很复杂,对于训练数据拟合性很好,但是对于未见过的数据拟合较差,因此可通过正则化的函数控制模型的复杂度

千喜Ya·2023-12-20 08:45

回归-多项式回归

1、什么是多项式回归线性回归适用于数据呈线性分布的回归问题.如果数据样本呈明显非线性分布，线性回归模型就不再适用（下图左），而采用多项式回归可能更好（下图右）.例如：2、模型定义与线性模型相比，多项式模型引入了高次项

暗涌·2023-12-20 05:59

【数据挖掘】多项式回归原理介绍及实战应用（超详细附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~线性回归是用一条直线或者一个平面（超平面）去近似原始样本在空间中的分布。

showswoller·2023-12-20 05:28

关于Elastic Net、Lasso Regression、Ridge Regression的3个解释引用

线性回归问题是很经典的机器学习问题了。适用的方法也蛮多，有标准的OrdinaryLeas

默一鸣·2023-12-20 05:15

转：线性回归——lasso回归和岭回归（ridge regression）

转自：https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/10837533.html线性回归——lasso回归和岭回归（ridgeregression）目录线性回归——最小二乘

夏天7788·2023-12-20 05:45

Polynomial(Linear) Regression 多项式线性回归

介绍：多项式线性回归是一种线性回归的扩展，它允许我们在模型中使用多项式函数来拟合数据。线性回归模型假设因变量与自变量之间存在线性关系，即通过一个直线来拟合数据。

取名真难.·2023-12-20 05:14

Linear Regression多重共线性

目录介绍：一、corr二、pairplot三、VIF3.1自带vif3.2自定义函数vif四、heatmp（直观感受）介绍：多重共线性是指在线性回归模型中，自变量之间存在强相关性或线性关系，从而导致模型的稳定性和可解释性受到影响

取名真难.·2023-12-20 05:14

线性回归——lasso回归和岭回归（ridge regression）

目录线性回归——最小二乘Lasso回归和岭回归为什么lasso更容易使部分权重变为0而ridge不行？

weixin_30853329·2023-12-20 05:14

Linear Regression线性回归（一元、多元）

目录介绍：一、一元线性回归1.1数据处理1.2建模二、多元线性回归2.1数据处理2.2数据分为训练集和测试集2.3建模介绍：线性回归是一种用于预测数值输出的统计分析方法。

取名真难.·2023-12-20 05:44

LinearRegression、岭回归、Lasso回归和ElasticNet回归总结-附python3代码实战及回归检验

文章目录过拟合和欠拟合正则化线性回归算法模型使用Scikit-Learn进行LinearRegression、岭回归、Lasso回归和ElasticNet回归LinearRegression岭回归Lasso

安然烟火·2023-12-20 05:43

线性回归、lasso回归和岭回归（ridge regression）

线性回归很简单，用线性函数拟合数据，用均方差meansquareerror(mse)计算损失（cost），然后用梯度下降法找到一组使mse最小的权重。

呆小呆_·2023-12-20 05:43

机器学习(十二)：正则化与过拟合(附代码实例)

全文共10000余字，预计阅读时间约20~30分钟|满满干货，建议收藏！一、介绍构建一个机器学习模型并不总是一帆风顺的。可能在初步尝试之后，会发现模型在训练数据上的表现非常好，但在新的、未见过的数据上的表现却非常差。这就是所谓的过拟合问题。过拟合是机器学习中一个常见的问题，如果模型过于复杂，就会出现模型可以记住训练数据的特定噪声，但却无法学习到有用的、通用的趋势或者模式的这种情况。此时模型最终的表

算法小陈·2023-12-20 05:13

Ridge & Lasso Regression解决线性回归的过拟合（Overfitting）（基于波士顿房价预测）

目录介绍：1、过拟合2、Lassoregression3、Ridgeregression4、Lassoregression和Ridgeregression一定优于LinearRegression吗一、LinearRegression二、RidgeRegression三、LassoRegression四、RidgeRegression和LassoRegression五、对比三种回归的结果介绍：1、过

取名真难.·2023-12-20 05:42

深度学习中常见的激活函数

前文介绍我们在前面了解到了线性回归模型，其实我们可以把线性回归看成一个单个的神经元，它实际上就完成了两个步骤1.对输入的特征的加权求和2.将结果通过传递函数（或者激活函数）输出这里我们提到了传递函数（或者激活函数

才不是小emo的小杨·2023-12-20 01:54

【GAN ZOO阅读】模式正则化的生成对抗网络 MODE REGULARIZED GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS

原文地址：https://arxiv.org/abs/1612.02136引用之请注明出处。TongChe1，YanranLi23，AthulPaulJacob1，YoshuaBengio1，WenjieLi21蒙特利尔学习算法研究所，蒙特利尔大学，蒙特利尔，QCH3T1J4，加拿大2香港理工大学计算机系，香港3滑铁卢大学计算机学院，滑铁卢，ONN2L3G1，加拿大摘要尽管生成对抗网络在各种生成任

hyczkg·2023-12-19 19:22

Neural Network——神经网络

1.featurereusing——特征复用1.1什么是特征复用回顾我们之前所学习的模型，本质上都是基于线性回归，但却都可以运用于非线性相关的数据，包括使用了如下方法增加更多的特征产生新的特征（多项式回归

搁浅丶.·2023-12-19 18:43

动手学深度学习笔记（二）

1.线性回归简化模型房价预测的模型可以理解为用一些能够表示房子特点的因素如卧室个数、卫生间个数、面积等nnn个属性组成的特征向量：x=[x1x2⋮xn]\mathbf{x}=\left[\begin{matrix

上官永石·2023-12-19 18:31

【R语言】--- 回归分析最优拟合模型及作图

因变量和自变量间的拟合关系对于生态学而言极其重要，很多因变量和自变量间关系是一元线性回归，然而很多数据并不一定是直线关系，而是需要探索其曲线拟合关系。

生态数据·2023-12-19 15:05

tensorflow入门自定义层

前面讲了自定义损失函数，自定义正则化，自定义评价函数。现在来讲自定义层，其实都差不多，继承重要的组件就可以了。

歌者文明·2023-12-19 14:14

机器学习之线性回归（Linear Regression）

概念线性回归（LinearRegression）是机器学习中的一种基本的监督学习算法，用于建立输入变量（特征）与输出变量（目标）之间的线性关系。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-19 08:18

探究Logistic回归：用数学解释分类问题

文章目录前言回归和分类Logistic回归线性回归Sigmoid函数把回归变成分类Logistic回归算法的数学推导Sigmoid函数与其他激活函数的比较Logistic回归实例1.数据预处理2.模型定义

_用户昵称_·2023-12-19 06:06

【机器学习】线性模型-logistic 回归

一、逻辑（logistic）回归原理1.1逻辑回归的数学原理1.2logistic回归的L2正则化原问题1.3逻辑回归的L2正则化原问题使用可信域牛顿法求解1.4logistic回归L2正则化的对偶问题

十年一梦实验室·2023-12-19 05:49

机器学习——支持向量机

SMO算法2.完整版SMO算法3.可视化决策结果六、核函数1.线性不可分——高维可分2.核函数七、垃圾邮件分类八、总结上次实验使用的logistic回归是一种线性分类模型，其基本思想是根据数据集训练出一个线性回归模型

林梓烯·2023-12-19 04:07

线性回归模型用于波士顿房价预测的（普通VSsklearn库方法）比较

努力是为了不平庸~学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰线性回归是一种统计学习方法，用于建立一个线性模型来预测因变量与自变量之间的关系。

醉蕤·2023-12-19 01:31

【MODIS数据处理#11】例六：绘制NDVI多年变化趋势空间分布图

多值提取至点2.4添加经纬度坐标2.5利用python计算斜率和显著性系数2.6转为栅格三、变化趋势分级系列文章目录：MODIS数据处理一、说明以分析陕西省近5年7月份的NDVI变化趋势为例，变化趋势的用线性回归的斜率和显著性来表示

Salierib·2023-12-18 21:14

【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch 自动微分与线性回归

【【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch自动微分与线性回归1.autograd包，自动微分2.线性模型回归演示3.GPU进行模型训练小结：只需要将前向传播设置好，调用反向传播接口，即可实现反向传播的链式求导

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-18 16:47

notes2

机器学习ROC曲线、AUC、PR曲线等决策树，ID3、C4.5、CART决策树，随机森林、Adaboost、GBDT决策树，XGBoost、LightGBM逻辑回归，L1L2正则化熵，KL散度，交叉熵micro-f1

lym94·2023-12-18 14:53

线性回归在数据库中的应用

目录简介线性回归统计数据库大小创建表结构python编程简介今天看到微信群有人问，如何知道数据库一年的磁盘增量？如果没有研究过统计学，IT人员对于这个问题就只能靠经验了去断定了。

necessary653·2023-12-18 14:13

多项式回归及过拟合欠拟合处理

回顾什么是回归问题如果需要处理的标签数据为连续性数据，则该问题为回归问题什么是线性回归就是在找寻特征数据和标签数据之间的线性关系，可以使用权重系数来表示。权重系数的个数一定是和特征维度保持一致。

浅笑_7cad·2023-12-18 12:52

线性回归算法

线性回归算法概述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。

unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:59

社交网络分析4：社交网络链路预测分析、LightGBM框架、Logistic回归模型、LLSLP方法（LightGBM 堆叠链路预测）、正则化方法、多重共线性、堆叠泛化

社交网络分析4写在最前面社交网络链路预测分析概述链路预测分析简介链路预测分析的重要性社交网络链路预测分析方法基于网络结构的方法基于节点属性的方法基于随机游走的方法基于深度学习的方法基于相似性和基于似然性的链路预测方法基于相似性的方法基于邻居的方法基于路径的方法基于随机游走的方法基于似然估计的方法两类方法的优缺点LLSLP方法（逻辑斯蒂回归LightGBM堆叠链路预测）方法概述逻辑斯蒂回归模型防止过

是Yu欸·2023-12-18 09:07

暂退法(丢弃法)

在深度学习中，丢弃法（Dropout）是一种常用的正则化技术，旨在减少模型的过拟合现象，可能会比之前的权重衰减(WeightDecay)效果更好。

奉系坤阀·2023-12-18 08:37

权重衰减(Weight Decay)

在深度学习中，权重衰减（WeightDecay）是一种常用的正则化技术，旨在减少模型的过拟合现象。权重衰减通过向损失函数添加一个正则化项，以惩罚模型中较大的权重值。