正则化线性回归第21页

多元线性回归学习（数据已归一化）

importtensorflow.compat.v1astfimportpandasaspdimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.utilsimportshuffletf.disable_v2_behavior()###程序执行开始时间begintime=time.time()###读取数据文件datafi

xiaozhanfeng·2023-11-21 10:18

【python】直方图正则化详解和示例

直方图正则化（HistogramNormalization）是一种图像增强技术，目的是改变图像的直方图以改善图像的质量。具体来说，它通过将图像的直方图调整为指定的形状，以增强图像的对比度和亮度。

木彳·2023-11-21 06:16

【Dive into Deep Learning |动手学深度学习（李沐）】4.5权重衰退--学习笔记

目录使用均方范数作为硬性限制使用均方范数作为硬性限制证明过程梯度更新法则小结代码实现从零开始生成数据集初始化模型参数定义L2范数惩罚定义训练代码实现简洁实现小结权重衰减（weightdecay）是最广泛使用的正则化的技术之一

爱吃白菜的金小妞·2023-11-21 04:11

《动手学深度学习》4.5. 权重衰减（李沐）

4.5.1.高维线性回归代码学习笔记（含详细注释）通过一个简单的例子来演示权重衰减4.5.1.高维线性回归%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l

认真学习！！！·2023-11-21 04:10

李沐深度学习-04.03权重衰减

L2范数：几何意义就是距离原点的距离2.权重衰减权重衰减是广泛使用的正则化方法之一，技术是通过函数与零的距离来衡量函数的复杂度；做权重衰减的意义是为了让模型参数都偏小，因为这样可以让模型变的简单。

忆萧·2023-11-21 04:40

李沐动手学深度学习第四章-4.5权重衰减（正则化）

1.高维线性回归一个简单的例子来演示权重衰减。

nousefully·2023-11-21 04:09

李沐动手学深度学习课后习题

持续更新动手学深度学习课后习题2.预备知识2.5自动微分3.线性神经网络3.1线性回归3.3线性回归简洁实现5.深度学习计算5.2参数管理5.3延后初始化2.预备知识2.5自动微分1.为什么计算二阶导数比一阶导数的开销要大

无眠·2023-11-21 04:08

机器学习实践八：基于线性回归预测波士顿房价

目录一、线性回归定义二、房价预测流程1.数据集的加载2.神经网络模型的搭建3.网络模型训练和测试三、模型总结一、线性回归定义线性回归（Linearregression）是利用回归方程（函数）对一个或多个自变量

Tangefly·2023-11-21 03:03

基于sklearn的分类模型评估方法

与线性回归问题不同，分类问题，或者说逻辑回归问题输出的是离散值，即判断某件事物属于哪个类别。事实上，逻辑回归模型输出的是一个概率值，通过将这个概率预测值与设定

lymboy·2023-11-21 00:29

机器学习初探：（三）线性回归之多元线性回归

（三）多元线性回归文章目录（三）多元线性回归多元线性回归（MultivariateLinearRegression）模型形式和基本假设损失函数（CostFunction）梯度下降（GradientDescent

黑洞拿铁·2023-11-21 00:39

2020-02-15

线性回归笔记requires_grad和backward参见https://www.cnblogs.com/kevin-red-heart/p/11340944.html所有tensor都有的属性.意为自动求导注意点

柠檬酸的很·2023-11-20 22:10

【Machine Learning】机器学习笔记-(上半部分)

初识机器学习文章目录初识机器学习一，机器学习-1.机器学习定义-2.机器学习算法分类-1.2.1监督学习定义-1.2.2回归问题-1.2.3分类问题-1.3无监督学习-1.3.1无监督学习定义-1.3.2聚类算法二，单变量线性回归

君问归期魏有期·2023-11-20 18:23

怎么利用API接口做大数据分析

模型训练：利用提取的特征进行模型训练，如线性回归、决策树、神经网络等，以实现对商品价格的预测和分类等任务。结果评估：对模型训练

佩奇搞IT·2023-11-20 17:09

机器学习算法（4）—— 决策树算法

特征工程—特征提取5.1字典特征提取5.2文本特征提取6.决策树的使用6.1决策树api介绍6.2案例：泰坦尼克号乘客生存预测7.回归决策树7.1原理概述7.2算法描述7.3简单实例7.4回归决策树和线性回归对比

夏木夕·2023-11-20 16:00

BN——批样本归一化减少内部协变量偏移以加速深度网络训练

其表现也类似正则化，在一

楠兮兮·2023-11-20 13:56

RFNet: Region-aware Fusion Network for Incomplete Multi-modal Brain Tumor Segmentation

Region-awareFusionNetworkforIncompleteMulti-modalBrainTumorSegmentation背景贡献、总结实验方法1、四个编码器，分别从四种模态中提取特征2、区域感知融合模块3、解码器Dsep（基于分段的正则化器

火柴狗·2023-11-20 12:44

预测数值型数据：回归

用线性回归找到最佳拟合直线y=ax1+bx2+c类似这种形式的就是回归方程求回归系数的过程就是回归（如上就是求a、b、c）可以用最小二乘法（OLS）：追求均方差最小局部加权线性回归（LWLR）使用核函数来对附近的点赋予更高的权限选取合适的平滑值

洛克黄瓜·2023-11-20 12:33

GCN论文笔记

SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATIONWITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS(GCN)解决的是图结构上的半监督分类问题，只有一部分结点有标签归一化后的拉普拉斯矩阵,下式中L表示拉普拉斯矩阵，D为度矩阵，A是领接矩阵：元素级别定义正则化的拉普拉斯矩阵

Bruce-XIAO·2023-11-20 11:23

深入理解【正则化的L1-lasso回归和L2-岭回归】以及相关代码复现

正则化--L1-lasso回归和L2-岭回归1-过拟合欠拟合模型选择2-正则L1与L23-L2正则代码复现3-1底层逻辑实现3-2简洁实现1-过拟合欠拟合模型选择1-1欠拟合：在训练集和测试集上都不能很好的拟合数据

Elvis_hui·2023-11-20 10:12

机器学习实战垃圾邮件文本分类正则匹配 re.split() ,分类错误问题解决

机器学习实战垃圾邮件文本分类正则匹配re.split(),分类错误问题解决今天在看《机器学习实战》的时候，对文本的划分一直不理想，最后发现是书上正则化这一部分不是很正确。

haohuaijin·2023-11-19 22:02

损失函数（Loss Function）与代价函数（Cost Function）、目标函数（Objective Function）区别

目标函数定义为最终需要优化的函数，等于经验风险+结构风险（也就是CostFunction+正则化项）。

阿波拉·2023-11-19 19:54

机器学习之逻辑回归（ Logistic Regression，LR）

原理介绍提到逻辑回归，很容易想到另外一种方法：线性回归（LinearRegression），所以接下来我们

在迷失中寻找自己·2023-11-19 16:57

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

文章目录RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检(吴恩达机器学习课后题链接放在最后)输入：两次测试的结果输出：微晶体质检结果（通过/驳回）Trainingset第一列为第一次测

Algorithm-·2023-11-19 16:55

Seaborn 回归(Regression)及矩阵(Matrix)绘图

绘制线性回归拟合。+residplot：axes级函数。绘制线性回归的误差图。（不能用l

张志翔的博客·2023-11-19 16:16

手把手教你做线性回归分析，实用且通俗易懂!

线性回归分析是数据挖掘里一个非常重要的方法，相信大家以前在高中或者大学时都学过一点点线性回归的概念。

喜欢下厨的数据分析师·2023-11-19 03:20

机器学习中的最优化方法-以梯度下降为例

以线性回归为例：模型所做的工作就是确定一条直线的参数，也就是斜率和截距，使这条直线尽可能多的穿

正丶好·2023-11-19 00:04

机器学习第4天：模型优化方法—梯度下降

文章目录前言梯度下降原理简述介绍可能的问题批量梯度下降随机梯度下降基本算法存在的问题退火算法代码演示小批量梯度下降前言若没有机器学习基础，建议先阅读同一系列以下文章机器学习第1天：概念与体系漫游-CSDN博客机器学习第2天：训练数据的获取与处理-CSDN博客机器学习第3天：线性回归

Nowl·2023-11-19 00:20

机器学习第9天：决策树分类

文章目录机器学习专栏介绍基本思想使用代码深度探索优点估计概率训练算法CART成本函数实例数与不纯度正则化在鸢尾花数据集上训练决策树机器学习专栏机器学习_Nowl的博客-CSDN博客介绍作用：分类原理：构建一个二叉树

Nowl·2023-11-18 21:06

【机器学习基础】对数几率回归（logistic回归）

为梦而生~·2023-11-18 18:02

机器学习回归与聚类算法

机器学习回归与聚类算法思维导图线性回归欠拟合与过拟合岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习K-means算法4.1线性回归回归问题：目标值-连续型的数据4.1.1线性回归的原理2什么是线性回归函数关系特征值和目标值线型模型线性关系

可爱的杨一凡·2023-11-18 18:58

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

线性回归线性模型线性关系：y=w1x1+w2x2+...

csj50·2023-11-18 17:42

【机器学习Python实战】线性回归

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习python实战欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐内容说明：本专栏主要针对机器学习专栏的基础内容进行python的实现，部分基础知识不再讲解，有需要的可以点击专栏自取~往期推荐（机器学习基础专栏）：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评估（评估方法

为梦而生~·2023-11-18 17:08

机器学习：十大算法快速回顾

二.线性回归2.1算法描述有没有想过数据奇才如何预测未来？输入线性回归，这是一种强大的统计工具，可以解开隐藏在连续变量中的秘密。这一切都是为了在数据迷宫中找到完美的路线，为对未来的清晰预测铺平道路。

无水先生·2023-11-17 11:17

【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）

为梦而生~·2023-11-17 03:45

【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评估（评估方法及性能度量原理及主要公式）本期内容：本篇文章开始机器学习的模型，我们从最简单的开始，所以从线性的开始，而线性模型中一元的最简单，最基础，所以先讲解一下一元线

为梦而生~·2023-11-17 03:44

人工智能基础_机器学习037_多项式回归升维实战4_使用随机梯度下降模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能工作笔记0077

上一节我们使用线性回归模型最终拟合了双十一天猫销量数据,升维后的数据.我们使用SGDRegressor的时候,随机梯度下降的时候,发现有问题,对吧,怎么都不能拟合我们看看怎么回事现在可以看到上面是之前的代码上面是对数据的准备这里我们还是修改

脑瓜凉·2023-11-17 02:40

机器学习-sklearn第十三天——笔记

目录线性回归（下）5非线性问题：多项式回归5.1重塑我们心中的“线性”概念5.1.1变量之间的线性关系5.1.2数据的线性与非线性5.2使用分箱处理非线性问题5.3多项式回归PolynomialFeatures5.3.1

鹿衔草啊·2023-11-16 23:58

机器学习笔记（六）——机器学习概念：多项式回归与pipeline、偏差和方差、L1正则与L2正则

一、多项式回归与sklearn中的Pipeline之前已经学习了简单线性回归，其输入特征值有一维，即y=θ0+θ1x1;y=\theta_0+\theta_1x_1;y=θ0+θ1x1;当推广到多维特征

爱学习的老青年·2023-11-16 23:26

机器学习系列笔记七:多项式回归[上]

scikit-learn中的多项式回归和Pipeline关于PolynomialFeaturesPipeline过拟合与欠拟合概念引入traintestsplit的意义学习曲线绘制学习曲线Intro相比较线性回归所拟合的直线

ChanZany·2023-11-16 23:51

人工智能基础_机器学习032_多项式回归升维_原理理解---人工智能工作笔记0072

现在开始我们来看多项式回归,首先理解多维原来我们学习的使用线性回归,其实就是一条直线对吧,那个是一维的,我们之前学的全部都是一维的对吧,是一维的,然后是多远的,因为有多个x1,x2,x3,x4...但是比如我们有一个数据集

脑瓜凉·2023-11-16 23:11

week2&3(2021.9.25-2021.10.8）

【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili的第P16讲到了nn.Module的使用，很好地描述了上周的API线性回归的原理，这次终于听懂了定义函数以及继承父类代码从14行开始运行。

浅蓝的爽肤水·2023-11-16 21:12

深度学习笔记：第二周链接汇总

训练集、验证集、测试集以及偏差和方差链接正则化链接神经网络中的梯度消失、梯度爆炸、梯度的数值逼近、梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接

??18045080716·2023-11-16 21:11

【机器学习】多项式回归的思想以及在sklearn中使用多项式回归（含示例+代码）

一、多项式回归回归在我们的日常生活中有着广泛的应用，线性回归法有一个很大的局限性，就是假设数据背后是存在线性关系的，但是实际上，具有线性关系的数据集是相对来说比较少的，更多时候，数据之间是具有的非线性的关系

旅途中的宽~·2023-11-16 15:17

机器学习三归一化_正则化_多项式升维

一.归一化1.归一化的目的把数据变为（0，1）之间的数,使得在梯度下降的过程中，不同维度的θ值（或w）参数可以在接近的调整幅度上。保持数据在迭代过程中的θ值幅度基本一致。2.常用的归一化类别最大值最小值归一化参数解释：Xjmin:X矩阵中第j列特征值的最小值，Xjmax:X矩阵中第j列特征值的最大值，Xij:X矩阵中第i行第j列的数值，X*i,j:归一化之后的X矩阵中第i行第j列的数值。标准归一化

Starry-sky(jing)·2023-11-16 15:10

05机器学习--多项式回归与模型泛化及python实现

目录①什么是多项式回归②scikit-learn中的多项式回归和Pipelin③过拟合与欠拟合④验证数据集与交叉验证⑤回顾网格搜索⑥偏差方差权衡⑦解决过拟合问题--模型正则化1--岭回归⑧解决过拟合问题

小徐爱吃_山楂锅盔·2023-11-16 10:15

数学推导+纯Python实现机器学习算法：Lasso回归

本节我们要介绍的是基于L1正则化的Lasso模型，在正式介绍模型之前，笔者还是想带大家复习一下过拟合和正则化等机器学习关键问题。

文文学霸·2023-11-16 10:04

python机器学习算法实训 - （二）手写岭回归和lasso回归

线性模型之间还是很相似的，有了线性回归，其他的也好展开了。理论部分两张图来自林轩田老师的机器学习基石，向同学们推荐一手。

印第安老斑鸠啾·2023-11-16 10:33

python手写函数与调用库分别实现逻辑回归与线性回归

逻辑回归使用uci数据集中的data_banknote_authentication数据进行逻辑回归。数据集：代价cost:最终目标是要求出使得J(theta)最小时theta的值。采取的方法均为类似梯度下降法的方法。不调库代码实现：importpandasaspd#加载数据集data=pd.read_csv('D:/Desktop/data_banknote_authentication.txt

你今天学习了嘛·2023-11-16 10:00

【论文精读2】R-MVSNet

RecurrentMVSNetforHigh-resolutionMulti-viewStereoDepthInference”，CVPR2019(CCFA)在MVSNet的基础上做了一些改进，主要解决的问题是代价体正则化

你不困我困·2023-11-16 09:29

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

文章目录1.神经网络迭代概念1）训练误差与泛化误差2）训练集、验证集和测试集划分3）偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3

千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

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