正则化线性回归第9页

机器学习笔记E4--朴素贝叶斯

按照计划今天该是整理到朴素贝叶斯了，但是线性回归的实现和逻辑回归都还没有完成，欠的东西越来越多。

EL33·2024-01-15 14:44

逻辑回归（解决分类问题）

它基于线性回归模型，但使用了逻辑函数（也称为S形函数）来将输出限制在0到1之间，表示事件发生的概率。逻辑回归可以通过最大似然估计或梯度下降等方法来进行参数估计，从而得到一个可以用于分类的模型。

Visual code AlCv·2024-01-15 13:51

时间序列数据预处理：归一化和标准化等方法

对于算法，例如k-最近邻，它使用距离计算和线性回归和人工神经网络可能需要归一化。重量输入值。标准化要求您知道或能够准确估计最小和最大可观察值。您可以从可用数据中估算这些值。

ManRock·2024-01-15 07:27

第4章一元线性回归

一、线性回归模型一元线性回归模型总体回归函数，截距，斜率，误差项二、线性回归模型的系数估计普通最小二乘（ordinaryleastsquares，OLS）估计量参数估计量预测值参数三、拟合优度回归（regression

流焱之舞·2024-01-15 06:23

Embedding Watermarks into Deep Neural Networks

其次，我们提出了一种通用得框架，通过使用参数正则化将水印嵌入参数模型。我们的

暗紫色的乔松(-_^)·2024-01-15 05:15

均方误差（MSE）与交叉熵（CEE）的区别

mse用于线性回归，适用于预测数值，即回归问题模型；cee用于逻辑回归，适用于预测概率，即分类问题模型

Stefan0·2024-01-15 04:00

机器学习~从入门到精通（二）线性回归算法和多元线性回归

为什么要做数据归一化一、数据归一化：1.最值归一化2.均值方差归一化importnumpyasnpX=np.random.randint(1,100,size=100)X=X.reshape(-1,2)X.shapeX=np.array(X,dtype='float')X[:,0]=(X[:,0]-np.min(X[:,0]))/(np.max(X[:,0])-np.min(X[:,0]))X[:

一夜白头催人泪·2024-01-15 01:48

组队学习《动手学深度学习》Task01学习笔记

Task01包含了线性回归模型，softmax模型，多层感知机，文本预处理，语言模型，循环神经网络这几块内容这里主要记录一些零碎的笔记，主要是关于理论1、线性回归模型就是使用了一个线性函数去拟合样本，得到预测值

612twilight·2024-01-14 23:46

AAAI 2022：三角分解一致性约束的端到端语音翻译丨AI Drive

在此基础上，提出了一种新颖的三角分解一致性正则化训练方法，以提

数据实战派·2024-01-14 20:44

文献阅读：Large Language Models as Optimizers

文献阅读：LargeLanguageModelsasOptimizers1.文章简介2.方法介绍1.OPRO框架说明2.Demo验证1.线性回归问题2.旅行推销员问题（TSP问题）3.PromptOptimizer3

Espresso Macchiato·2024-01-14 19:32

Intel-ML笔记03 正则化和特征选择

防止欠/过拟合正则化ragularization.png岭回归(ridgeregression(L2))ridgeregression(L2).pngLassoRegression(L1)LassoRegression

SilentDawn·2024-01-14 18:40

机器学习算法理论：线性回归

线性回归回归的理论解释：回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。

缘起性空、·2024-01-14 15:43

机器学习之线性回归-多因子房价预测

机器学习是一种实现人工智能的方法从数据中寻找规律、建立关系，根据建立的关系去解决问题机器学习的应用场景数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、证券分析、医学诊断、机器人…实现机器学习的基本框架将训练数据喂给计算机，计算机自动求解数据关系，在新的数据上做出预测或给出建议机器学习的类别监督学习（SupervisedLearning）训练数据包括正确的结果（标签-label）无监督学习（Unsupervis

小旺不正经·2024-01-14 15:46

【机器学习与R语言】7-回归树和模型树

1.理解回归树和模型树决策树用于数值预测：回归树：基于到达叶节点的案例的平均值做出预测，没有使用线性回归的方法。模型树：在每个叶节点，根据到达该节点的案例建立多元线性回归模型。

生物信息与育种·2024-01-14 10:18

学习笔记55 数据分析常见面试题4-16

业务与用户分析-416.你了解的回归分析有哪些（阿里）参考答案将回归分析中的Y（因变量）进行数据类型区分，如果是定量且1个（比如身高），通常我们会使用线性回归，如果Y为定类且1个（比如是否愿意购买苹果手机

败者食尘_40a0·2024-01-14 10:18

机器学习——向量化

MATLAB编程中，向量化的思想可从下图看出：对于常见的线性回归假设函数做乘积累加的过程，传统的编写方法可能像左边一样，但是如果把θ和X看作一个向量，则只需要写成向量相乘即可。

BioLearner·2024-01-14 09:40

机器学习中的线性回归

线性回归概念利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。

码农zz·2024-01-14 08:37

Scikit-Learn线性回归(六)

Scikit-Learn线性回归六：套索回归1、Lasso回归（套索回归）2、Lasso回归的解2.1、坐标轴下降法2.2、最小角回归法2.3、Lasso回归解（L1正则化）的几何意义3、Scikit-LearnLasso

对许·2024-01-14 07:35

李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归

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目录系列文章一、线性回归（一）线性回归的基本元素（二）随机梯度下降（三）矢量化加速（实例化说明）（四

丁希希哇·2024-01-14 06:01

[DL]深度学习_神经网络

bp神经网络推导过程目录一、前向传播二、反向传播1、定义2、优化算法三、神经网络整体架构1、基本架构2、隐藏层3、神经元个数对结果的影响4、正则化对结果的影响四、数据预处理1、数据预处理步骤2、数据标准化

IAz-·2024-01-14 05:21

用C#实现简单的线性回归

前言最近注意到了NumSharp，想学习一下，最好的学习方式就是去实践，因此从github上找了一个用python实现的简单线性回归代码，然后基于NumSharp用C#进行了改写。

mingupup·2024-01-14 04:57

C#基于ScottPlot进行可视化

前言上一篇文章跟大家分享了用NumSharp实现简单的线性回归，但是没有进行可视化，可能对拟合的过程没有直观的感受，因此今天跟大家介绍一下使用C#基于Scottplot进行可视化，当然Python的代码

mingupup·2024-01-14 04:25

机器学习——XgBoost特征筛选

目录1.什么是Xgboost2.Xgboost的优点2.1正则化2.2并行处理2.3灵活性2.4缺失值处理2.5剪枝2.6内置交叉验证3.Xgboost模型详解3.1Xgboost能加载的各种数据格式解析

AI AX AT·2024-01-14 03:24

深度学习基础教程

目录预备知识基础知识（1）PyTorch基础知识（2）线性回归模型（3）逻辑回归模型（4）全连接神经网络预备知识requires_grad：用于指示是否需要计算相应张量的梯度。

睡不醒的毛毛虫·2024-01-14 02:12

第二章单变量线性回归

image.png如图中所示m表示训练集的大小，x输入变量（特征），y输出变量（目标变量）解决方案由“学习算法”通过训练数据集生成模型“h”,用h去预测价格image.png模型h如何表示这里采用单变量线性回归

Limit_·2024-01-14 01:14

深度学习笔记（五）——网络优化（1）：学习率自调整、激活函数、损失函数、正则化

文中程序以Tensorflow-2.6.0为例部分概念包含笔者个人理解，如有遗漏或错误，欢迎评论或私信指正。截图和程序部分引用自北京大学机器学习公开课通过学习已经掌握了主要的基础函数之后具备了搭建一个网络并使其正常运行的能力，那下一步我们还需要进一步对网络中的重要节点进行优化并加深认知。首先我们知道NN（自然神经）网络算法能够相比传统建模类算法发挥更好效果的原因是网络对复杂非线性函数的拟合效果更好

絮沫·2024-01-14 00:34

大数据毕业设计：房屋数据分析可视化系统预测算法可视化商品房数据 Flask框架（源码+讲解视频）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化sklearn机器学习多元线性回归预测模型、re

vx_biyesheji0001·2024-01-13 22:12

GraphPad Prism 10.1.1 For Mac 安装及新功能梳理

GraphPadPrismGraphPadPrism是一款非常专业强大的科研医学生物数据处理绘图软件，它可以将科学图形、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据、数据组织结合在一起，除了最基本的数据统计分析外

迂幵·2024-01-13 18:43

Graphpad Prism10.1.2（324）安装教程 (含Win/Mac版)

GraphPadPrismGraphPadPrism是一款非常专业强大的科研医学生物数据处理绘图软件，它可以将科学图形、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据、数据组织结合在一起，除了最基本的数据统计分析外

迂幵·2024-01-13 18:07

【YOLO系列】 YOLO V4之正则化DropBlock

资料下载论文下载：DropBlock:Aregularizationmethodforconvolutionalnetworks一、简介DropBlock是一种正则化技术，用于防止深度神经网络的过拟合。

江湖小张·2024-01-13 17:07

正则化技巧总结

为了解决过拟合问题，通常有两种办法，第一是减少样本的特征（即维度），第二就是我们这里要说的"正则化".下面是一些可以帮助缓解过拟合现象的正则化技巧使用正则项(Regularization)L1RegularizationL1

ZeroZone零域·2024-01-13 16:08

线性回归原理讲解

同内容讲解视频，如果不想看文字就去看视频吧~线性回归，线性回归，首先我们要搞懂这四个字里两个词的意思何为线性？何为回归？线性线性，包括可加性和齐次性①可加性，也称叠加性。

Horace_01·2024-01-13 13:27

深度学习入门之5--网络学习相关技巧4(正则化)

目录1、过拟合2、权值衰减3、Dropout3.1案例3.1.1案例结果3.1.2代码实现如下：1、trainer.py2、multi_layer_net_extend.py3、overfit_dropout.py该文章是对《深度学习入门基于Python的理论与实现》的总结，作者是[日]斋藤康毅机器学习的问题中，过拟合是一个很常见的问题。过拟合指的是只能拟合训练数据，但不能很好地拟合不包含在训练数

梦灯·2024-01-13 13:36

回归预测 | Matlab基于SO-GRU蛇群算法优化门控循环单元的数据多输入单输出回归预测

蛇群算法优化门控循环单元的数据多输入单输出回归预测效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.Matlab基于SO-GRU蛇群算法优化门控循环单元的数据多输入单输出回归预测（完整源码和数据）2.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数

机器学习之心·2024-01-13 12:21

机器学习-线性回归

1、线性回归解决的问题线性回归是利用被称为线性回归方程的最小平方函数对一个或者多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或者多个被称为回归系数的模型参数的线性组合。

有语忆语·2024-01-13 07:09

如何对多元线性回归模型调参？

多元线性回归模型通常不像复杂的机器学习模型那样拥有许多可调节的超参数。

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

【机器学习300问】4、机器学习到底在学习什么？

以监督学习的线性回归问题为例：房子价格预测。图中的蓝色线的方程：y=w

小oo呆·2024-01-13 05:49

一元线性回归模型（公式推导+举例应用）

文章目录引言模型表达式均方误差和优化目标最小二乘法利用协方差和方差求解kkk和bbb结论实验分析引言一元线性回归是回归分析中简单而重要的一种模型，旨在找到一条直线，以最佳方式拟合输入变量与输出变量之间的关系

Nie同学·2024-01-12 23:50

利用numpy+sklearn+matplotlib演示如何创建和训练线性回归模型

通过一个具体的业务场景来演示如何创建和训练线性回归模型。让我们考虑一个房地产市场的例子，其中我们想要根据房屋的大小（平方英尺）来预测其市场价格。

薛定谔的zhu·2024-01-12 23:12

深度学习剖根问底：Logistic回归和Softmax回归

逻辑回归，Softmax回归以及线性回归都是基于线性模型，它们固定的非线性的基函数（basisfunction）的线性组合，形式如下：2．逻辑回归谈谈逻辑回归，Softmax回归，前者主要处理二分类问题

BigCowPeking·2024-01-12 17:57

【深度学习每日小知识】Logistic Loss 逻辑回归

逻辑回归的损失函数线性回归的损失函数是平方损失。

jcfszxc·2024-01-12 16:51

129基于matlab的粒子群算法、遗传算法、鲸鱼算法、改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机（lssvm）的gam正则化参数和sig2RBF函数的参数

基于matlab的粒子群算法、遗传算法、鲸鱼算法、改进鲸鱼算法优化最小二乘支持向量机（lssvm）的gam正则化参数和sig2RBF函数的参数。输出适应度曲线，测试机和训练集准确率。

顶呱呱程序·2024-01-12 15:53

多元线性回归模型（公式推导+举例应用）

回归问题的解决方案岭回归套索回归弹性网络回归（ElasticNet）XTX\mathbf{X^TX}XTX不是满秩情况下，二分类问题的解决方案对数几率回归黑塞矩阵结论实验分析（一）实验分析（二）实验分析（三）引言多元线性回归是回归分析中的一种复杂模型

Nie同学·2024-01-12 14:00

神经网络中数据集的三种类别的区分：训练集、验证集、测试集

验证集（ValidationSet）：作用：用于调整模型的超参数，例如学习率、正则化参数

郡执·2024-01-12 10:16

机器学习-0基础

python三、如何学1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程1.2数据预处理-缺省值-异常值异常值：3特征工程模型与优化sklearn中模型的常用方法sklearn中的模型线性回归逻辑回归朴素贝叶斯算法

猿戴科·2024-01-12 09:47

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类双月牙数据集-非线性数据篇

在逻辑斯蒂回归中，我们首先通过数据进行线性回归，得到的结果再通过sigmoid函数转化为概率，这样就可以得到每个类别的概率。然后，我们可以通过设置一个阈值，如

精英的英·2024-01-12 08:57

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇

在逻辑斯蒂回归中，我们首先通过数据进行线性回归，得到的结果再通过sigmoid函数转化为概率，这样就可以得到每个类别的概率。然后，我们可以通过设置