算法数学线性回归

【机器学习、python】线性回归

回归分析中，变量与因变量存在线性关系用sklearn求解线性回归#导入文件fromsklearn.metricsimportmean_squared_error,r2_scoreimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfrommatplotlibimportpyplotaspltimportpandasaspddat
岩塘·2023-09-26 23:33

机器学习小白理解之一元线性回归

关于机器学习，百度上一搜一大摞，总之各有各的优劣，有的非常专业，有的看的似懂非懂。我作为一名机器学习的门外汉，为了看懂这些公式和名词真的花了不少时间，还因此去着重学了高数。不过如果不去看公式，而只去理解机器学习要干的事情，那么就比较容易看懂如何去理解那些公式和专有名词了，下面我以我的一些拙见来理解一下机器学习（全程无公式，只有理解）。一、假设一个场景有好多好多珠子要用签子一口气串起来，但不能动珠子
monsterk1·2023-09-26 10:37

Python实战实例代码-网络爬虫-数据分析-机器学习-图像处理

机器学习-图像处理Python实战实例代码1.网络爬虫1.1爬取网页数据1.2爬取图片1.3爬取动态数据（使用Selenium）2.数据分析2.1数据清洗2.2数据变换2.3数据聚合3.机器学习3.1线性回归
华为奋斗者精神·2023-09-26 09:38

PyTorch 深度学习之用PyTorch实现线性回归Linear Regression with PyTorch(四)

0.Revision1.PyTorchFashion2Preparedataset广播机制loss3Designmodel文档callable4ConstructLossandOptimizer5TrainingCycle总结Testmodel
河图洛水·2023-09-26 05:49

基于R语言分位数回归丨线性回归假设与分位数函数、线性分位数回归 、贝叶斯分位数回归、超越线性分位数回归等

目录专题一线性回归假设与分位数函数讲解专题二线性分位数回归【代码实践】专题三贝叶斯分位数回归【代码实践】专题四超越线性分位数回归（一）【代码实践】专题五超越线性分位数回归（二）【代码实践】更多应用回归是科研中最常见的统计学研究方法之一
WangYan2022·2023-09-26 05:38

多重共线性、异方差和自相关性

当这一组变量间有较强的相关性时,我们就认为是一种违背多元线性回归模型基本假设的情形。当我们所研究的经济问题涉及时间序列资料时,由于经济变量随时间往往存在共同的变化趋势,使得它们之间容易出现共线性。
忠教·2023-09-26 01:00

异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《中篇》

前者的代表是线性回归，后者一个典型的例子是主成分分析。本文将
汀、人工智能·2023-09-25 23:14

XGBoost和GBDT的区别

前辈的总结如下：1.传统GBDT以CART作为基分类器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于带L1和L2正则化项的Logistic回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。
Rover Ramble·2023-09-25 22:55

sklearn学习1:常用线性模型

1.1常用线性模型1.1.1线性回归，LinearRegression>>>fromsklearnimportlinear_model>>>reg=linear_model.LinearRegression
DDDDavid·2023-09-25 21:01

李沐深度学习-08 线性回归

P1线性回归1.2.3.线性模型可以看作是单层神经网络，神经网络通常用这样图表示。输出的维度是1，每一个箭头表示一个权重w(i)。我们称之为单层神经网络，因为忽略输入层inputlayer。
咚风白·2023-09-25 17:26

李沐深度学习笔记（利用pytorch的深度学习框架实现线性回归）

1.主要代码：#线性回归的简单实现importtorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2l#获取数据集true_w=torch.tensor
小蔡是小菜·2023-09-25 17:25

3.1 线性回归 【李沐动手学深度学习】

5.参数学习6.显式解总结线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值和真实值的差异线性回归有显式解线性回归可以看作单层神经网络
iCiven·2023-09-25 17:54

李沐深度学习记录1：零碎知识记录、08线性回归

简要记录，以便查阅~一、零碎知识x.numel()：看向量或矩阵里元素个数A.sum()：向量或矩阵求和，axis参数可对某维度求和，keepdims参数设置是否保持维度不变A.cumsum：axis参数设置沿某一维度计算矩阵累计和x*y:向量的按元素乘法torch.dot(x,y):向量的点乘（点积or内积），结果是标量。公式，向量a点积向量b=|a||b|cos两向量夹角。向量点积即x的转置与
smile~。·2023-09-25 17:21

神经网络基础原理（二）----分类问题（含Tensorflow 2.X代码）

举线性回归的例子只是为了从最简单的角度来介绍神经网络的执行流程。神经网络在拟合线性函数方面的确存在得天独厚的优势。
天蒙光·2023-09-25 12:03

神经网络基础数学原理之一----线性回归（含Tensorflow 2.x代码）

本文是关于神经网络的原理的科普文。虽然提到神经网络，不可避免到涉及到一些数学推导的内容（如偏导），但本文尽量做到对一般学历能力（高中、专、本科等）的人都能完全读懂。虽然现在tensorflow的出现，令神经网络已经变成了一套封装良好的API，对于大部分直接使用者来说，不需要深究其中的运算过程及数学原理。但多了解点原理，对问题建模，构建网络，调优，排错来说，是大有陴益的。后面将通过一系列的文章来解释
天蒙光·2023-09-25 12:33

机器学习实战项目2--防止过拟合&鸢尾花线性回归

实战项目两个问题如下：1如何防止过拟合‘2使用逻辑回归(LogisticRegression)对鸢尾花数据（多分类问题）进行预测，可以直接使用sklearn中的LR方法，并尝试使用不同的参数，包括正则化的方法，正则项系数，求解优化器，以及将二分类模型转化为多分类模型的方法。answer1:1earlystopping2数据集扩散3正则化(1)earlystopping对模型进行训练的过程即是对模型
strive鱼·2023-09-25 10:24

逻辑回归算法

逻辑回归（LogisticRegression）是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘、疾病自动诊断、经济预测等领域。它根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率。
·2023-09-25 09:38

R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24456如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频但是，你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写Metropolis-Hastings代码，优化接受率和提议分布，或者你可以使用RStan。HamiltonianMonteCarlo（HMC）HMC是一种为M
拓端研究室TRL·2023-09-25 08:38

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.4深度学习基础-softmax回归

3.4softmax回归前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。
蒸饺与白茶·2023-09-25 02:32

线性回归算法

跟上一篇博客类似这一遍博客会深入讨论线性回归的细节问题。线性回归算法线性回归算法主要解决回归问题（废话），但是使用线性回归一定要假装认为数据一定呈线性。其思想简单，实现容易。
skullfang·2023-09-24 23:06

R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析|附代码数据

p=4612最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯简单线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。贝叶斯分析的许多介绍都使用了相对简单的教学实例（例如，根据伯努利数据给出成功概率的推理）。
·2023-09-24 22:18

R语言中的block Gibbs吉布斯采样贝叶斯多元线性回归|附代码数据

在这篇文章中，我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样，得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。
·2023-09-24 22:47

机器学习笔记1

1、机器学习算法分类监督学习：目标值：类别-分类问题分类算法：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树和随机森林、逻辑回归目标值：连续型的数据-回归问题回归算法：线性回归、岭回归无监督学习：目标值：无-无监督学习算法
从白天到早上·2023-09-24 16:35

机器学习 线性回归：正规方程与梯度下降

正规方程：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_diabetes#导入数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split#划分数据集#sklearn.model_selection.train_test_split是scikit-learn中的一个函数，#用于
从白天到早上·2023-09-24 16:34

最小二乘法

LeastSquareMethod1、相关的矩阵公式2、线性回归3、最小二乘法3.1、损失函数（LossFunction）3.2、多维空间的损失函数3.3、解析法求解3.4、梯度下降法求解1、相关的矩阵公式
__TAT__·2023-09-24 14:09

多项式回归（非线性回归）的python代码实现

1.概述在解决回归问题中，很多数据集中输入空间与输出空间并非完全呈线性关系，使用线性回归无法解决此类问题。
南山十一少·2023-09-24 11:11

python进行多元非线性回归_免费Python机器学习课程二：多元线性回归

从头开始学习为Python中任意数量的变量开发多元线性回归。线性回归可能是最简单的机器学习算法。对于初学者来说非常好，因为它使用简单的公式。因此，这对学习机器学习概念很有帮助。
weixin_39606799·2023-09-24 11:10

python非线性回归模型_非线性回归模型多项式回归

回归分析可分为线性回归和非线性回归。线性回归分析相信大家都已经非常熟悉了，它主要分析有线性回归趋势的两个变量间的关系。
weixin_39665302·2023-09-24 11:10

python多元非线性回归模型_Python中多维数据样本的非线性回归

试试像这样的编辑：添加了一个使用线性回归结果估计输出的示例函数。
weixin_40008135·2023-09-24 11:10

Matlab与1stOpt多元非线性回归

文章目录1Matlab多元非线性回归21stOpt多元非线性回归使用Matlab和1stOpt对y=b1*x1b2*x2b3*x3b4进行拟合。
A-Chin·2023-09-24 11:36

Python非线性回归预测模型实验完整版

非线性回归预测模型实验目的通过非线性回归预测模型，掌握预测模型的建立和应用方法，了解非线性回归模型的基本原理实验内容非线性回归预测模型实验步骤和过程(1)第一步：学习非线性回归预测模型相关知识。
路上阡陌·2023-09-24 11:05

第3章 线性模型

例如：f好瓜(x)=0.2*x色泽+0.5*x瓜蒂+0.3*x敲声+1瓜蒂>敲声>色泽2、线性回归数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}，其中xi=
日月一人·2023-09-24 08:19

深度学习自学笔记一：神经网络和深度学习

如果你对线性回归很熟悉，则可能会用这些数据拟合一条直线。但你可能也发
ironmao·2023-09-24 06:00

机器学习线性回归学习总结笔记

线性回归模板：1）获取数据:2）划分数据集：一般使用：train_test_split（）划分数据集的包fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split3
从白天到早上·2023-09-24 06:35

R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23236在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频什么是频率学派？概率被解释为一个随机过程的许多观测的预期频率。有一种想法是"真实的"，例如，在预测鱼的生活环境时，盐度和温度之间的相互作用有一个回归系数？什么是贝叶斯学派？在贝叶斯方法中，概率被解释为对信念的主观衡量。所有的变量--
拓端研究室TRL·2023-09-24 05:30

第五章 多变量线性回归

该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。本章含盖5.1多维特征5.2多元梯度下降法5.3多元梯度下降法演练！——特征缩放5.4多元梯度下降法——学习率5.5特征和多项式回归5.6正规方程（区别于迭代方法的直接解法）5.7正规方程在矩阵不可逆情况下的解决方法5.1多维特征n：特征量的数目x^(
tomas家的小拨浪鼓·2023-09-24 05:59

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第三章（二）

南瓜书视频链接以下是我的学习笔记1、多元线性回归首先跟着视频推了一遍，真的厉害，很清晰怎么来的多元线性回归与一元线性回归同理利用最小二乘法求w和b。
Unicorn婧·2023-09-24 04:32

深度学习自学笔记二：逻辑回归和梯度下降法

它基于线性回归模型，并使用了sigmoid函数作为激活函数。假设我们有一个二分类问题，其中输入特征为x，对应的样本标签为y（0或1）。逻辑回归的目标是根据输入特征x预测样本标签y的概率。
ironmao·2023-09-23 21:54

Python机器学习实战-特征重要性分析方法（2）：内置特征重要性（附源码和实现效果）

实现功能一些模型，如线性回归和随机森林，可以直接输出特征重要性分数。这些显示了每个特征对最终预测的贡献。
数据杂坛·2023-09-23 21:28

科学数据分析和图形绘制软件GraphPad Prism 9 mac中文版特点介绍

Prism9mac软件特点1.多种数据分析功能：Prism9提供了多种常见的数据分析工具，包括线性回归、ANOVA、t检验、非参数检验、Survival分析等，方便用户进行科学数据分析和建模。
mac116·2023-09-23 17:04

人工智能机器学习-飞桨神经网络与深度学习

飞桨神经网络与深度学习-机器学习目录飞桨神经网络与深度学习-机器学习1.机器学习概述2.机器学习实践五要素2.1.数据2.2.模型2.3.学习准则2.4.优化算法2.5.评估标准3.实现简单的线性回归模型
Williamtym·2023-09-23 16:59

四、Logistic回归算法

我们将线性回归算法应用到这个数据集，如下图所示，其中x中代表肿瘤大小，y轴表示良性0、恶性1：如果我们想预测，可以
并不傻的狍子·2023-09-23 13:21

三、用矩阵求解多元线性回归

一、多元线性回归函数上面解决了只有单一变量（面积）的房子价格预测问题，但是如果存在多个特征如：面积、卧室数量、楼层、修建年限等多个特征，如下：我们用m表示样本数量，n表示特征数量，表示输入的第i个样本，
并不傻的狍子·2023-09-23 13:50

二、机器学习入门术语

一、线性回归算法简介m：训练样本的个数x：输入特征y：输出变量，也就是要预测的目标变量(x,y)：表示一个训练样本()：表示一个特定的训练样本，即第i个训练样本，上标i是第i个的意思h是hypothesis
并不傻的狍子·2023-09-23 13:50

【深度学习】实验12 使用PyTorch训练模型

文章目录使用PyTorch训练模型1.线性回归类2.创建数据集3.训练模型4.测试模型附：系列文章使用PyTorch训练模型PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它是一个开源的机器学习框架，
Want595·2023-09-22 15:50

流行的机器学习算法——线性回归

线性回归（LinearRegression）是非常流行的机器学习算法。线性回归可以用来确定两种或两种以上变量之间的定量关系。
·2023-09-22 12:58

PyTorch学习之线性回归练习+手写数字识别初体验

线性回归练习loss=(WX+b-y)^2defcompute_error_for_line_given_points(b,w,points):totalError=0foriinrange(0,len
糖公子没来过·2023-09-22 11:55

异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《中篇》

前者的代表是线性回归，后者一个典型的例子是主成分分析。本文将
·2023-09-22 11:52

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24334像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。相关视频1.了解Stan统计模型可以在R或其他统计语言的各种包中进行拟合。但有时你在概念上可以设计的完美模型，在限制了你可以使用的分布和复杂性的软件包或程序中很难或不可能实现。这时你可能想
拓端研究室TRL·2023-09-22 09:14

四十七.模型和正态分布(BoxCox)

1.为什么数据要服从正态分布在深度学习和机器学习中，我们通常希望数据的分布为正态分布，因为在机器学习中，许多模型都是基于数据服从正态分布的假设（例如线性回归，它假设模型的残差服从均值为0方差为σ^2，标准化残差服从均数为
stackooooover·2023-09-22 08:10
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