算法数学线性回归

深度学习常见回归分支算法逐步分析，各种回归之间的优缺点，适用场景，举例演示

文章目录1、线性回归（LinearRegression）1.1优点1.2缺点1.3适用场景1.4图例说明2、多项式回归（PolynomialRegression）2.1优点2.2缺点2.3适用场景2.4
JJxiao24·2023-12-03 02:47

R数据分析：变量间的非线性关系，多项式，样条回归和可加模型

之前的文章中都是给大家写的变量间线性关系的做法，包括回归和广义线性回归，变量间的非线性关系其实是很常见的，今天给大家写写如何拟合论文中常见的非线性关系。
Codewar·2023-12-03 01:34

【PyTorch】线性回归

文章目录1.代码实现1.1一元线性回归模型的训练2.代码解读2.1.tensorboardX2.1.1.tensorboardX的安装2.1.2.tensorboardX的使用1.代码实现波士顿房价数据集下载
盛世隐者·2023-12-03 00:59

神经网络 表述(Neural Networks: Representation)

神经网络表述(NeuralNetworks:Representation)1非线性假设我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。
小小程序○·2023-12-02 22:04

逻辑回归与正则化 逻辑回归、激活函数及其代价函数

逻辑回归、激活函数及其代价函数线性回归的可行性对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。
小小程序○·2023-12-02 22:33

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
ldxxxxll·2023-12-02 21:46

特征重要性分析有那些方法?

以下是一些常见的特征重要性分析方法：特征权重/系数：线性回归系数：在线性回归中，特征的系数表示特征对目标变量的影响程度。逻辑回归系数：逻辑回归中，特征的系数表示特征对分类的贡献。
XF鸭·2023-12-02 21:50

机器学习笔记 - week6 -（十、应用机器学习的建议）

10.1决定下一步做什么假设我们需要用一个线性回归模型来预测房价，当我们运用训练好了的模型来预测未知数据的时候发现有较大的误差，我们下一步可以做什么？
火箭蛋头·2023-12-02 16:14

【深度学习】002-损失函数：MSE、交叉熵、铰链损失函数（Hinge Loss）

目录前言一、均方误差损失函数（TheMean-SquaredLoss）1.1、从线性回归模型导出均方误差函数1.2、均方误差函数的使用场景1.3、均方误差函数的一些讨论2、交叉熵损失函数（TheCross-EntropyLoss
Flanzeeny·2023-12-02 14:26

机器学习（2）回归

1.线性回归1.线性回归的概念线性回归：一种通过属性的线性
星影沉璧·2023-12-02 06:57

线性回归既是一种数据挖掘与建模算法，也是统计学领域、计量经济学领域的常用学术建模方法，有何不同？

一.线性回归的基本形式线性回归既是一种数据挖掘与建模算法，也是统计学领域、计量经济学领域的常用学术建模方法。
数据科学作家·2023-12-02 02:14

数学建模-常见预测模型的理论机器代码实现

目录一、几种常见的预测模型线性回归模型：决策树模型：随机森林模型：支持向量机模型：神经网络模型：时间序列模型：二、几种常见的预测模型的代码实现线性回归模型（Python示例）决策树模型（Python示例
Tech行者·2023-12-02 02:37

机器学习——逻辑回归

@[TOC]机器学习——逻辑回归逻辑回归逻辑回归定义：基于多元线性回归的分类算法，在多元线性回归的基础上，把结果缩放在0-1之间。
SF-FCZ·2023-12-01 15:17

解密人工智能：线性回归

线性回归作为人工智能中的一种关键统计学方法，被广泛应用于预测和决策支持系统中。本文将为您详细介绍线性回归在人工智能中的应用原理与方法，帮助您更好地理解这一重要技术。一、什么是线性回归？
快乐非自愿·2023-12-01 15:14

【机器学习】线性模型之逻辑回归

但本质上，逻辑回归仍然是一个线性回归模型，因为除去SigmoidSigmoidSigmoid映射函数关系，其他的步骤和算法都是
撕得失败的标签·2023-12-01 15:39

Course1-Week3-分类问题

Course1-Week3-分类问题文章目录Course1-Week3-分类问题1.逻辑回归1.1线性回归不适用于分类问题1.2逻辑回归模型1.3决策边界2.逻辑回归的代价函数3.实现梯度下降4.过拟合与正则化
虎慕·2023-12-01 15:33

回归分析例题（多元统计分析期末复习）

例一例二一元线性回归解：（1）y=a^\hat{a}a^+b^\hat{b}b^x，求线性回归方程即求出a^\hat{a}a^和b^\hat{b}b^而b^\hat{b}b^=LxyLxx{{L_{xy
倒杯Whisky·2023-12-01 11:34

多元线性回归笔记——逐步回归

目录基本原理：逐步回归法的整体思路：Example&代码示例：基本原理：当我们选取的回归模型之中有多个变量时，一般从中选取若干个变量构建回归模型，那么如何选择合适的变量使得模型是最优？原则：选取对因变量影响最大的自变量进入模型PS:自变量选择过多时会导致调整后的下降，不是我们所希望的结果。选择变量的标准：，AIC统计量（理论上，调整后的越大越好，AIC值越小越好）变量选择的方法有很多种，其中使用最
抱着猫咪晒太阳^ ^·2023-12-01 06:04

线性回归实验

目录WPS使用线性回归处理xlxs文件数据1、选中数据2、插入散点图3、按需要调整横纵坐标4、选择数据线性回归用Python处理（不用SKlearn）20条数据2000条数据20000条数据用Python
终极末影龙·2023-12-01 06:03

机器学习算法-线性回归

线性回归是利用数理统计中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。
zhaoweiwei369·2023-12-01 06:01

机器学习之线性回归

什么是线性回归线性回归利⽤回归⽅程(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。一般只有一个特征值的称之为单变量回归，多个特征值的称之为多变量回归。
AIGC人工智残·2023-12-01 06:59

统计学 多元线性回归

文章目录统计学多元线性回归多元线性回归模型拟合优度显著性检验线性关系检验回归系数检验多重共线性及其处理多重共线性的问题多重共线性的识别与处理变量选择利用回归方程进行预测哑变量回归统计学多元线性回归多元线性回归模型多元线性回归模型
Air浩瀚·2023-12-01 06:57

线性回归 多变量预测

多变量预测多元线性回归对于多个特征量(Features)，规定符号表示：nnn特征的总数量x(i)x^{(i)}x(i)第i个训练样本的输入特征向量，iii表示的是一个索引(Index)xjix_j^ixji
小小程序○·2023-12-01 06:56

#线性回归 多项式拟合和正规方程（最小二乘法）

多项式拟合和正规方程特征点的创建和合并对于一个特定的问题，可以产生不同的特征点，通过对问题参数的重新定义和对原有特征点的数学处理合并拆分，能够得到更加优秀的特征点。多项式回归对于更多更加常见的数学模型，其拟合往往是非线性关系的，这时候就需要考虑引用多项式来进行拟合，如：h(x)=θ0+θ1x+θ2x2+θ3x3h(x)=θ_0+θ_1x+θ_2x^2+θ_3x^3h(x)=θ0+θ1x+θ2x2+
小小程序○·2023-12-01 06:56

线性回归 梯度下降

梯度下降算法在开始之前，为了方便解释，首先规定几个符号所代表的意义：mmm训练集中训练样本的数量XXX输入变量YYY输出变量(x,y)(x,y)(x,y)训练样本(xi,yi)(x^i,y^i)(xi,yi)第i个训练样本（i表示一个索引）监督学习算法的流程提供训练集>学习算法得到$h$（假设函数：用于描绘x与y的关系）>预测y的值代价/损失函数（Costfunction）假设函数(Hypothe
小小程序○·2023-12-01 06:55

线性回归 调试方法

调试方法特征缩放对于某些不具有比较性的样本特征xix_ixi（比如对其他的x来说xix_ixi相当大或者相当小），梯度下降的过程可能会非常漫长，并且可能来回波动才能最后收敛到全局的最小值。在这样的情况下，可以对xix_ixi进行缩放（如xi≔αxix_i≔αx_ixi:=αxi或者xi=xi/αx_i=x_i/αxi=xi/α），使得xix_ixi与其他的xxx具有可比性，以增加梯度下降的效率。*
小小程序○·2023-12-01 06:54

机器学习系列 - 6. 重要概念补充

多项式回归是线性回归模型的一种，其回归函数关于回归系数是线性的。其中自变量x和因变量y之间的关系被建模为n次多项式。如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。
小蘑菇1962·2023-11-30 11:20

Python实现线性回归之 一元线性回归and平方损失函数

线性回归是一种较为简单，但十分重要的机器学习方法。掌握线性的原理及求解方法，是深入了解线性回归的基本要求。除此之外，线性回归也是监督学习的基石，希望你能最终掌握机器学习的一些重要的思想。
蓝桥云课·2023-11-30 08:52

Python简单线性回归算法实现及应用示例

简单线性回归，是一种使用单个特征预测响应的方法。它是机器学习爱好者了解的最基本的机器学习模型之一。在线性回归中，我们假设两个变量，即因变量和自变量是线性相关的。
亚图跨际·2023-11-30 07:41

R语言学习DAY04：回归分析

有关线性回归分析模型的基本假定需要注意：1）关于随机干扰项的高斯-马尔科夫定理；2）关于自变量的：不存在共线性；3）关于模型的：模型设定正确。模型拟合lm函数：用最小二乘法估计模型参数x<-s
sonder_943f·2023-11-30 07:54

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第8章 双重差分

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:46

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第7章 元学习器

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:45

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第5章 倾向得分

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:44

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第4章 线性回归的不合理有效性

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:14

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第1章 因果推断导论

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:13

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第2章 随机实验与统计学回顾

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:13

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第6章 效果异质性

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:08

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。
shy~·2023-11-30 01:57

2018-12-01机器学习打卡

10课线性回归——从模型函数到目标函数模型函数既然我们认为x和y满足线性相关关系，那么线性函数：y=a+bx，就是我们的模型函数。其中y也可以用f(x)来表示。
Rackar·2023-11-29 22:33

一文详解人工智能：线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM)

简介：在人工智能领域，线性回归、逻辑回归和支持向量机是常见的机器学习算法。本文将详细介绍这三种算法的原理和应用，并提供相应的代码示例。
RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

几种查看Matlab函数源代码的方法

原文链接查看源码是学习写代码的一种好方法，这里介绍几种查看Matlab软件自带函数的方法：1、type函数在命令窗口输入“type+函数名”，则命令窗口会显示函数的源代码，例如typeregress（其中regress是用来做线性回归的一个函数
幻灭成空·2023-11-29 12:08

北京住房价格线性回归项目总结

1.绘制图形frommatplotlibimportpyplotasplt%matplotlibinlineplt.scatter(x,y)plt.xlabel("Area")plt.ylabel("Price")x_temp=np.linspace(50,120,100)#绘制直线生成的临时点plt.scatter(x,y)plt.plot(x_temp,x_temp*w1+w0,'r')2.训
github_czy·2023-11-28 23:14

深度学习笔记

Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用gpu训练模型验证自动求导线性神经网络线性回归基础优化算法线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现
czyxw·2023-11-28 23:21

L1 L2正则化

对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。image.png2.
鲸鱼酱375·2023-11-28 22:03

第十七章 大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。
Colleen_oh·2023-11-28 20:14

机器学习——多元线性回归升维

在线性回归中，升维通常是通过引入额外的特征来实现的，目的是为了更好地捕捉数据的复杂性，特别是当数据之间的关系是非线性的时候。目的：解决欠拟合问题，提高模型的准确率。
SF-FCZ·2023-11-28 17:26

机器学习：线性回归与逻辑回归

一、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)以预测住房价格为例子，单变量线性回归是指只有一个特征（输入变量），这里以房子的大小来预测房价。
passerby58·2023-11-28 17:35

人工智能与神经元的内容梳理（持续更新）

《DeepLearning》四、社区与资源五、工具与框架六、学习路径1.逻辑回归,线性回归2.损失函数七、相关论文[^1]一.计算机视觉相关(ComputerVisionRelatedSurveys)A
妇男主任·2023-11-28 15:23

Coursera-吴恩达机器学习课程个人笔记-Week2

Week2线性回归和梯度下降法参数说明1.多特征的线性回归方程2.梯度下降法(GradientDescent)2.1如何选择参数向量θ呢？
lavendelion·2023-11-28 15:22

机器学习的复习笔记4-岭回归与多项式回归

一、岭回归在简单的线性回归中，一味追求平方误差最小化，R2值尽可能大，可能会受到噪声的严重干扰。噪声，即偶发的错误的值。
大滑稽儿·2023-11-28 15:48
上一页 10 11 12 13 14 15 16 17 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他