正则化线性回归第5页

第6章多元线性回归

其理由如下：由前知一元线性回归模型中的误差项表示除了之外所有决定的因素。若其中某个因素与相关，则意味着误差项与相关。

流焱之舞·2024-02-03 14:10

一站式完成医学研究影响因素分析（线性回归法），比SPSS和R更好用...

今天我们先更新线上模块，展示的是线性回归的模块！

weixin_44693403·2024-02-03 07:24

机器学习-线性回归【手撕】

线性回归1.概述回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。

alstonlou·2024-02-03 07:23

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging

ixtgtg·2024-02-03 07:51

sklearn.preprocessing 标准化、归一化、正则化

文章目录数据标准化的原因作用归一化最大最小归一化针对规模化有异常的数据标准化线性比例标准化法log函数标准化法正则化Normalization标准化的意义数据标准化的原因某些算法要求样本具有零均值和单位方差

Cachel wood·2024-02-03 07:35

5、混合模型（Hybrid Models）

文章目录1、简介2、组件和残差3、混合预测与残差3.1设计混合模型4、示例-美国零售销售1、简介线性回归擅长推断趋势，但不能学习交互。XGBoost擅长学习交互，但不能推断趋势。

AI算法蒋同学·2024-02-03 07:58

深度学习入门笔记（六）线性回归模型

本节，我们用线性回归为例子，回顾一些基本概念6.1相关性相关性的取值范围是-1到1，越接近1或者-1代表越相关，越接近0则越不相关。相关系数大于0称为正相关，小于0称为负相关。

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:02

2020-10-20确定线性回归标准差与水平值的关系

01直接假定函数关系直接说线性回归中的水平值之间都有不同的的实验室内之间的标准差与实验室间的标准差,为确定不同水平值m与s之间的关系，通常假定s与m有一定的函数关系。一般存在有三种函数关系，如图所示。

孤独的坚果儿·2024-02-02 23:06

R语言统计系列第11篇-Logistic回归

Logistic回归属于广义线性回归，因此我们从广义线性回归讲起。

拾光_2020·2024-02-02 23:37

java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比

上一篇博客《梯度下降法求多元线性回归及Java实现》简单了介绍了梯度下降法，并用Java实现了一个梯度下降法求回归的例子。

zhuyuejituan·2024-02-02 19:13

【吴恩达深度学习】— 参数、超参数、正则化

32.jpg1.参数VS超参数1.1什么是超参数（Hyperparameters）？比如算法中的learningrate（学习率）、iterations(梯度下降法循环的数量)、L（隐藏层数目）、（隐藏层单元数目）、choiceofactivationfunction（激活函数的选择）都需要你来设置，这些数字实际上控制了最后的参数W和b的值，所以它们被称作超参数。实际上深度学习有很多不同的超参数，

Sunflow007·2024-02-02 13:58

2018-12-06多元线性回归

具有多个变量的线性回归也称为“多元线性回归”。多变量示例多个特征的假设函数的多变量形式如下：多变量的假设函数上述的式子如果以房价为例，可以看成房子的基本价格；是每平方米的价格；为每层楼的价格...

奈何qiao·2024-02-02 13:41

XAI Explainable AI 模型可解释性（1）

总的来说：常规的模型解释的核心思路：想办法使用一系列可解释的模型对复杂模型做解释，可解释的模型比如线性回归、逻辑回归、决策树等三个层面：算法透明度——模型细节、全局可

Li_yi_chao·2024-02-02 12:24

新书速览|Python数据科学应用从入门到精通

系统教授数据科学与Python实战，涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网本书内容随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。

全栈开发圈·2024-02-02 12:47

Topic 8. 临床预测模型-Lasso回归

我们从最简单的线性回归（LinearRegression）开始了解如何使用glmnet拟合LASSO回归模型，所以此时的连接函数（linkfunction）就是恒等，或者说没有连接函数，而误差的函数分布是正态分布

90066456ace6·2024-02-02 11:47

回归问题波士顿房价预测

线性回归APIsklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)正规方程优化参数：fit_intercept，是否计算偏置属性：LinearRegression.coef

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:58

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集 2.2. 读取数据集3. 初始化模型参数4. 定义模型5. 定义损失函数6. 定义优化算法7. 训练

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:16

【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述

为梦而生~·2024-02-02 05:02

《R语言实战》自学笔记47-简单线性回归

数据准备df|t|)##(Intercept)0.938540.0749712.5191.75e-11***##v30.073250.016904.3330.000268***##---##Signif.codes:0'***'0.001'**'0.01'*'0.05'.'0.1''1####Residualstandarderror:0.07646on22degreesoffreedom##Mu

zjh9280·2024-02-02 02:36

统计学习复习（知识点+习题）

复习资料：https://github.com/RuijieZhu94/StatisticalLearning_USTC第一章线性回归1.Fromonetotwo最小二乘课后题有偏/无偏估计加权最小二乘

玛卡巴卡_qin·2024-02-02 01:37

Python文本预处理：步骤、使用工具及示例

当拿到一个文本后，首先从文本正则化（textnormalization）处理开始。

Python 学习者·2024-02-01 13:46

机器学习基础2

提示：MachneLearning机器学习吴恩达目录一、JupyterNotebooks（数据分析神器）二、回归模型（线性回归）三、分类模型（离散）四、术语一、JupyterNotebooks（数据分析神器

qingxi_ran·2024-02-01 13:42

Django如何调用机器学习模型进行预测

这里我们使用Scikit-Learn训练一个简单的线性回归模型作为示例。importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearReg

qa浪涛·2024-02-01 13:10

机器学习4-多元线性回归

多元线性回归(MultipleLinearRegression)是线性回归的一种扩展形式，用于建立因变量与多个自变量之间的关系。

dracularking·2024-02-01 10:12

吴恩达机器学习- 正则化

过拟合和欠拟合定义和形态解决方法减少特征值数量正则化正则化惩罚θ系数线性回归正则化逻辑回归正则化

YANWeichuan·2024-02-01 03:40

人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑

写在前面前言人工智能与机器学习的概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理监督学习：无监督学习：强化学习：机器学习的算法和方法常见的机器学习算法和方法线性回归：决策树：支持向量机：神经网络：人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的未来发展结论

洁洁！·2024-02-01 01:32

吴恩达改善深层神经网络：超参数调试、正则化以及优化

第一步理解数据划分对于一个需要解决的问题的样本数据，在建立模型的过程中，数据会被划分为以下几个部分：训练集（trainset）：用训练集对算法或模型进行训练过程；验证集（developmentset）：利用验证集（又称为简单交叉验证集，hold-outcrossvalidationset）进行交叉验证，选择出最好的模型；测试集（testset）：最后利用测试集对模型进行测试，获取模型运行的无偏估计

西部小笼包·2024-01-31 23:33

数据建模分析与数仓维度建模规范

在不同的领域，数据建模的关注点不同：在数据库设计领域，定义数据模型，用于有效地存储和管理数据，确保数据的一致性、完整性和可维护性等；在算法领域，抽象事物特征构建数据模型，用于跑算法模型，实现线性回归预测

i7杨·2024-01-31 20:57

机器学习模型预测贷款审批

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对

i阿极·2024-01-31 13:33

【机器学习】常见算法详解第2篇：KNN之kd树介绍（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-31 12:45

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集

3.2线性回归从零开始实现目录3.2线性回归从零开始实现一，简介1.原理2.步骤3.优缺点4.应用场景二，代码展现1.生成数据集(完整代码)2.各个函数解析2.1torch.normal()函数2.2torch.matmul

砍树＋c＋v·2024-01-31 10:17

机器学习复习（2）——线性回归&SGD优化算法

目录线性回归代码线性回归理论线性回归代码classMy_Model(nn.Module):def__init__(self,input_dim):super(My_Model,self).

不会写代码！！·2024-01-31 07:38

机器学习系列-2 线性回归&训练损失

机器学习系列-2线性回归&训练损失学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-01-31 07:35

机器学习：Logistic回归（Python）

logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化

捕捉一只Diu·2024-01-31 07:56

面向ChatGPT学AI?

深度学习中正则化的作用是什么？现在图像生成领域可以

fVector·2024-01-31 06:54

深度学习知识学习笔记

wyn20001128·2024-01-31 01:24

欠拟合和过拟合

本文介绍了欠拟合和过拟合的定义、产生原因以及正则化、正则化的分类；关键字：欠拟合过拟合正则化欠拟合和过拟合的定义欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象

谛君_是心动啊·2024-01-30 22:02

Pytorch框架学习（2）——张量操作与线性回归

张量操作与线性回归1.张量的操作：拼接、切分、索引和变换1.1张量的拼接与切分torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接（不会扩充张量的维度）tensors：张量序列dim：要拼接的维度torch.stack

aidanmomo·2024-01-30 19:12

机器学习3-简单线性回归

分析：使用线性回归模型。

dracularking·2024-01-30 16:40

《统计学习方法：李航》笔记从原理到实现（基于python）-- 第1章统计学习方法概论

统计学习的方法1.2.1基本概念1.2.2问题的形式化1.3统计学习三要素1.3.1模型1.3.2策略1.3.3算法1.4模型评估与模型选择1.4.1训练误差与测试误差1.4.2过拟合与模型选择1.5正则化与交叉验证

北方骑马的萝卜·2024-01-30 14:24

Prism8 for Mac 8.4.3 强大的科研医学生物数据处理软件

Prism8Mac版是一款非常好用且功能强大的科研医学生物数据处理绘图软件，也是目前市场上唯一易于使用的非线性回归分析软件，Prism8专为科学研究而设计的首选分析和绘图解决方案。

mac毒·2024-01-30 10:24

1.24ANN神经网络（BP)(激活函数的类型，选择，构建不同的ANN网络（二分类，多分类，多标签，线性回归），实例）

搭建几个输出层以及输出层的函数怎么选择的问题二分类问题就是sigmoid返回落在0和1之间，就是可以体现概率，依据它的输入多分类问题多标签问题就是说这里和多分类的神经网络框架都是一样的，不一样的就是它的激活函数选择线性回归问题实例隐藏层与输出层的输出函数都选择

CQU_JIAKE·2024-01-30 09:45

机器学习.线性回归

1和2是权重项，0是偏置项，在训练过程中为了使得训练结果更加精确而做的微调，不是一个大范围的因素，核心影响因素是权重项为了完成矩阵的运算，在0后面乘x0，使得满足矩阵的转换，所以在处理数据时候会添加如有上图所示的x0一列全是1的数据为了得出这个平面，我们要做的就是找出所有的未知量y为真实值，乘x是预测值，是误差值，每个样本的真实值和误差值都存在误差什么是机器学习呢：就是你给机器一堆数据，机器通过数

丰海洋·2024-01-30 07:28

机器学习：多项式回归（Python）

多元线性回归闭式解：closed_form_sol.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:28

机器学习：正则化（Python）

regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:56

机器学习-逻辑回归【手撕】

逻辑回归在模式识别问题中，所输出的结果是分类，比如是否是猫，这时候无法通过简单的线性回归来实现问题。

alstonlou·2024-01-30 06:10

【转】深度学习中的正则化（Regularization）

转自：http://www.imooc.com/article/69484一、Bias（偏差）&Variance（方差）在机器学习中，这两个名词经常让我们傻傻分不清。我们不妨用案例来看看怎么区分。假设我们正在做一个分类器，分别在训练集和验证集上测试，以下为四种可能的情况：四种情况可见①、④两种情况的训练集误差都很小，接近optimalerror，这种就称为lowbias。说明训练的很到位了。相反，

是我真的是我·2024-01-29 19:59

用于遮挡人脸识别的局部感知通道丢弃

具体来说，我们首先采用空间正则化来鼓励每个特征通道响应局部和不同的面部区域。然后，局部感知通道丢失（LCD）：通过丢失一些特征通道来模拟遮挡，以丢弃受相同面部遮挡影响的一组激活。所提出的LCD可以鼓励

禄亿萋·2024-01-29 16:57

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第6章 多元线性回归