正则化线性回归

Python 线性回归模型

代码段​#coding=UTF-8fromnumpyimport*importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[1,5.56],[2,5.70],[3,5.91][4,6.40],[5,6.80],[6,7.05],[7,8.90],[8,8.70],[9,9.00],[10,9.05]])m,n=np.shape(x)x_data
(((φ(◎ロ◎;)φ)))牵丝戏安·2024-02-08 11:50

【机器学习】单变量线性回归

文章目录线性回归模型（linearregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）梯度下降算法（gradientdescentalgorithm
Mount256·2024-02-08 07:35

Python 线性回归可视化 并将回归函数放置到图像上

importmatplotlib.pyplotaspltimportscipyimportseabornassns#加载内置的数据集df=sns.load_dataset('tips')#createregplotp=sns.regplot(x='total_bill',y='tip',data=df)#calculateslopeandinterceptofregressionequations
陌雨’·2024-02-08 07:05

Python 机器学习 线性回归算法

线性回归是一种预测数值型数据的监督学习算法。线性回归是统计学和机器学习中最基础且广泛应用的预测模型之一。实现在建立自变量（X）和因变量（Y）之间的线性关系。
weixin_42098295·2024-02-08 01:42

Python 机器学习 特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特
weixin_42098295·2024-02-08 01:41

大规模机器学习简介

1.非线性回归问题1.1问题描述我们有一组实验数据，每个实验都给出了输入和输出对(Xn,Yn)。每个输入是空间中的一个点，每个输出是空间中的一个点。这些数据点被假设为独立同分布（i.i.d）。
思诺学长·2024-02-07 21:47

机器学习5-线性回归之损失函数

在线性回归中，我们通常使用最小二乘法（OrdinaryLeastSquares,OLS）来求解损失函数。线性回归的目标是找到一条直线，使得预测值与实际值的平方差最小化。
dracularking·2024-02-07 21:17

李沐《动手学深度学习》注意力机制

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-02-07 16:27

电力负荷预测 | 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）

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电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律
天天酷科研·2024-02-07 14:40

彻底学会系列：一、机器学习之线性回归（二）

0.概念和公式请参考：一、机器学习之线性回归（一）1.涉及公式1.1简单线性回归y=wx+by=wx+by=wx+b1.2多元线性回归y^=w1X1+w2X2...wnXn+w0\haty=w_1X_1
挑大梁·2024-02-07 11:25

机器学习-线性回归法

线性回归算法解决回归问题思想简单，实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想样本特征只有一个，称为：简单线性回归通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数通过最优化损失函数或者效用函数
小旺不正经·2024-02-07 10:44

【机器学习300问】22、什么是超参数优化？常见超参数优化方法有哪些？

在之前的文章中，我主要介绍了学习率η和正则化强度λ这两个超参数。这篇文章中我就主要拿这两个超参数来进行举例说明。
小oo呆·2024-02-07 06:00

机器学习系列——（十四）正则化回归

引言在机器学习领域，正则化回归是一种常用的技术，旨在解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用，帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。
飞影铠甲·2024-02-07 06:28

OpenCV与机器学习：使用opencv和sklearn实现线性回归

前言线性回归是一种统计分析方法，用于确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系。在统计学中，线性回归利用线性回归方程（最小二乘函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间的关系进行建模。
艾醒(AiXing-w)·2024-02-07 06:52

每天一个数据分析题（一百五十一）

在多元线性回归模型中，自变量的选取方法中向前回归法的特点是什么？A.它从完整模型开始，逐步剔除对模型贡献不显著的变量。B.它首先将所有变量包含在模型中，然后逐个检验每个变量的显著性。
紫色沙·2024-02-07 05:37

每天一个数据分析题（一百五十二）

在使用线性回归预测客户价值时，月消费额有缺失数据，下面哪个python代码片段对其使用均值填补操作？
紫色沙·2024-02-07 05:37

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-模型描述

课程：吴恩达机器学习一个监督学习的例子——房价预测使用的是一组俄勒冈州波特兰市的城市住房价格的数据。根据不同的尺寸的房间对应的不同售价，组成的数据集来画图。你有一个朋友想要卖房子，假设房子的大小是1250平方英尺，那么这套房可以卖多少钱？此时就可以进行模型拟合。根据这个模型，那么你可以告诉他这套房或许可以卖到220k。监督学习：每一个例子都有“正确的答案”，也就是说我们知道了数据集中卖出的房子的实
jenye_·2024-02-07 05:21

多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)

与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和，即：image.png，其中：image.png我们的目标和单变量线性回归问题中一样，是要找出使得代价函数最小的一系列参数
东京的雨不会淋湿首尔·2024-02-07 01:36

L1与L2损失函数和正则化的区别

通常的两个决策为：1)L1范数vsL2范数的损失函数；2)L1正则化vsL2正则化。作为损失函数  L1范数损失函数，也被称为最小绝对值偏差（LAD），最小绝对值误差（LAE
山阴少年·2024-02-06 20:34

R语言阈值效应函数cut.tab2.0版发布（支持线性回归、逻辑回归、cox回归，自定义拐点）

阈值效应和饱和效应是剂量-反应关系中常见的两种现象。阈值效应是指当某种物质的剂量达到一定高度时，才会对生物体产生影响，而低于这个剂量则不会产生影响。饱和效应是指当某种物质的剂量达到一定高度后，其影响不再随剂量的增加而增加，即产生饱和现象。这两种效应在药物、毒物、营养物质等剂量-反应关系中都有应用。接下来聊聊RCS阈值函数是干什么用的，随便抓一篇论文给大家看看，粉丝发给我的。L-shapedasso
天桥下的卖艺者·2024-02-06 12:44

机器学习系列——（十二）线性回归

导言在机器学习领域，线性回归是最基础且重要的算法之一。它用于建立输入特征与输出目标之间的线性关系模型，为我们解决回归问题提供了有效的工具。
飞影铠甲·2024-02-06 07:17

「深度学习」dropout 技术

一、工作原理1.正则化网络dropout将遍历网络的每一层，并设置消除神经网络中节点的概率。
Sternstunden·2024-02-06 06:20

机器学习速成课程 学习笔记17：稀疏性正则化

//developers.google.cn/machine-learning/crash-course/regularization-for-sparsity/l1-regularizationL₁正则化减少所有权重的绝对值
HBU_DAVID·2024-02-06 04:15

Xgboost

算法释义Xgboost是一种带有正则化项，并利用损失函数泰勒展开式中二阶导数信息优化求解并增加一些计算优化的梯度提升树。
大雄的学习人生·2024-02-06 03:05

Logistic回归分析实例

Logistic回归，即Logistic回归分析，是一种广义的线性回归模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。
橘猫吃不胖·2024-02-06 00:23

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（五）

TensorFlow进行自定义模型和训练到目前为止，我们只使用了TensorFlow的高级API，Keras，但它已经让我们走得很远：我们构建了各种神经网络架构，包括回归和分类网络，Wide&Deep网络，自正则化网络
绝不原创的飞龙·2024-02-05 20:21

人工智能福利站，初识人工智能，机器学习，第二课

12.解释一下正则化。13.什么是ROC曲线和AUC？14.什么是混
普修罗双战士·2024-02-05 19:44

周记：2019第26周(6.24-6.30）

记录一下各种降低模型错误率的方法，包括添加正则化项，数据集扩增，多任务学习，earlystoping，dropout，稀疏表示。理论
孙文辉已被占用·2024-02-05 15:48

（4）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总

线性回归、逻辑回归算法应用请参考：https://codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621https://codeknight.blog.csdn.net
代码骑士·2024-02-05 13:59

1-3 动手学深度学习v2-线性回归的从零开始实现-笔记

手动创建训练数据集根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集。我们使用线性模型参数w=[2,−3.4]T\pmb{w}=[2,-3.4]^{T}w=[2,−3.4]T、b=4.2b=4.2b=4.2和噪声项ϵ\epsilonϵ生成数据集及其标签：y=Xw+b+ϵ\pmb{y}=\pmb{Xw}+b+\epsilony=Xw+b+ϵ%matplotlibinline#在plot的时候，默认嵌入到not
Alkali！·2024-02-05 13:57

2-5 异常检测 Anomaly detection with robust deep autoencoders 笔记

2.3创新之处  除了使用传统的L1正则化去约束噪声部分之外
Siberia_·2024-02-05 11:34

（阅读笔记）SecureML: A System for Scalable Privacy-Preserving Machine Learning

基础知识线性回归模型，值连续，损失函数多选择最小欧式距离计算；逻辑回归模型，二分类任务，值离散，损失函数多选择交叉熵计算；神经网络模
你看见的我·2024-02-05 10:27

Pytorch: nn.dropout

Dropout是一种用于深度学习模型的正则化技术，旨在减少模型对特定训练样本的过度拟合。其主要作用包括：减少过拟合：Dropout阻止神经网络对某些特定输入值过度依赖，从而提高模型的泛化能力。
湫兮之风·2024-02-05 09:31

彻底学会系列：一、机器学习之线性回归

1.基本概念线性回归：有监督学习的一种算法。主要关注多个因变量和一个目标变量之间的关系。因变量：影响目标变量的因素：X1,X2...X_1,X_2...X1,X2...，连续值或离散值。
挑大梁·2024-02-05 08:53

机器学习本科课程 实验1 线性模型

第三章线性模型3.1一元线性回归3.2多元线性回归3.3对数几率回归，线性判别分析（二选一）3.4类别不均衡3.1一元线性回归——Kaggle房价预测使用Kaggle房价预测数据集：打乱数据顺序，取前70%
11egativ1ty·2024-02-05 08:38

《深度学习入门》学习笔记

文章目录前言第一章python入门列表字典类numpy广播第二章感知机第三章神经网络激活函数第四章神经网络的学习损失函数求梯度第五章误差反向传播法第六章与学习相关的技巧6.1寻找最优参数6.3权重的初始值6.4正则化
YY_oot·2024-02-05 05:55

PyTorch 2.2 中文官方教程（十四）

对深度学习模型进行正则化是一项令人惊讶的挑战。传统技术，如惩罚方法，通常在应用于深度模型时效果不佳，因为被优化的函数的复杂性。当处理病态模型时，这一点尤为棘手。这些模型的示例包括
绝不原创的飞龙·2024-02-04 21:55

WOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测

优化的参数为：学习率，隐藏层节点数，正则化参数。评价指标包括:R2、MAE和MAPE等，图很多，出图结果如图所示，可完全满足您的需求[cool]2.直接替换Excel数据即可用，适合新手小白[
前程算法屋·2024-02-04 21:53

动手学深度学习v2-线性回归-笔记

简化核心模型假设1:影响房价的关键因素是卧室个数，卫生间个数和居住面积，记为x1x_{1}x1，x2x_{2}x2，x3x_{3}x3假设2:成交价是关键因素的加权和y=w1x1+w2x2+w3x3+by=w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+w_{3}x_{3}+by=w1x1+w2x2+w3x3+b权重和偏差的实际值在后面决定线性一般模型给定nnn维输入x=[x1,x2,...,xn]T
Alkali！·2024-02-04 19:35

掌握数据预测的艺术：线性回归模型详解

线性回归是统计学中用于建模两个或多个变量之间线性关系的一种方法，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。
迎风斯黄·2024-02-04 17:31

李沐《动手学深度学习》循环神经网络 经典网络模型

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-02-04 14:43

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络 经典网络模型

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《
丁希希哇·2024-02-04 14:42

动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)

高维线性回归使用线性函数$y=0.05+\sum_{i=1}^p0.01x_i+\text{noise}$生成数据样本，噪音服从均值0和标准差为0.01的正态分布。
SnailTyan·2024-02-04 14:13

SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络

SSVEPNet:使用标签平滑与谱归一化的高效CNN-LSTM网络1.论文摘要2.背景介绍3.CNN-LSTM网络4.正则化技术4.1.基于视觉注意力机制的标签平滑技术4.2.谱归一化技术5.实验结果5.1
Ethan Hunt丶·2024-02-04 11:54

吴恩达：改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化(Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularizatio)

@[toc]1.1训练、开发、测试集trainset训练集Devset验证集testset测试集小规模数据：训练集：其他=7:3大数据时代（超百万数据）：训练集占80%或者90%以上验证集和测试集来自同一分布如果只有训练集和验证集，那么验证集Devset就是测试集testset1.2偏差、方差[图片上传失败...(image-438142-1626709583495)]trainseterror1
Cache_wood·2024-02-04 10:48

机器学习 线性回归

#导入所需的库importnumpyasnp#用于处理数值计算的库importtorch#用于深度学习的库（PyTorch）importtorch.nnasnn#用于实现各种神经网络的库（PyTorch）#生成x_values和y_valuesx_values=[iforiinrange(11)]#生成一个从0到10的列表x_train=np.array(x_values,dtype=np.flo
小小宇宙中微子·2024-02-04 07:55

机器学习：Softmax回归（Python）

logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化
捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

[Python] 什么是逻辑回归模型？使用scikit-learn中的LogisticRegression来解决乳腺癌数据集上的二分类问题

什么是线性回归和逻辑回归？线性回归是一种用于解决回归问题的统计模型。它通过建立自变量（或特征）与因变量之间的线性关系来预测连续数值的输出。
老狼IT工作室·2024-02-03 18:12

L1归一化和L2归一化范数的详解和区别

从公式上来说：L1的公式：绝对值相加L2的公式：欧几里德距离之和就是样本和标签之差的平方之和两个范数的简单性能对比：在正则化中二者的区别：同时注意由于L1是绝对值之和，因此同一个问题得出的解可能有多个：
code_Rocker·2024-02-03 17:34

回归问题总结（梯度下降、线性回归、逻辑回归、源码、正则化）

原文地址：http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近，应妹子要求，对回归问题进行了总结。网上相关资料很多，主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记，但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创，主要是将我认为比较好的博客做了汇总，按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献，
菜鸟的翅膀·2024-02-03 17:32
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