算法数学线性回归第30页

R语言预测海藻频率（多元线性回归、回归树、组合随机森林）

背景介绍背景：河流中海藻的集中爆发不仅会对河流的生态环境造成破坏，还会影响河流的水质。需求：基于以往的观测数据，对河流中海藻的爆发情况进行预测并采取必要防范措施以提高河流的水质量。方法：以海藻样本数据为数据集，通过数据挖掘的方式分析影响海藻爆发的主要因素，并通过构建预测模型，对海藻的爆发情况进行事先预测。结合刚刚学习R语言，进行分析数据集加载通过DMwR包来对海藻数据进行加载，并设定表头等数据。如

QQ未来星·2023-09-17 04:17

机器学习预测CPU占有率

模型一：线性回归模型importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromskl

咸鱼翻身的路上·2023-09-17 01:44

如何构建线性回归模型 - 机器学习示例

在本教程中，您将学习如何构建线性回归模型。这是您在学习机器学习时首先要做的事情之一，因此它将帮助您迈出进入这个竞争激烈的市场的第一步。目录目录先决条件什么是线性回归？评估指标R平方均方根误差

wly476923083·2023-09-16 21:00

机器学习之路：基于pytorch实现完成的模型训练套路

小白的机器学习之路（五）引子假设model是你的PyTorch模型创建一个与模型结构一致的新实例加载保存的模型参数假设model是你的PyTorch模型简单的线性回归模型的算法实现，可视化引子当前交通大数据业务的需要

是一个Bug·2023-09-16 15:16

逻辑回归

答案在广义线性模型中，只需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来，二分类，其输出标记为，而线性回归产生的预测值，我们只需将实

MaskStar·2023-09-16 14:55

逻辑回归（Logistic Regression）原理详细总结

1）线性回归（LinearRegression)线性回归一般化的描述指通过计算输入变量的加权和，并加上一个常数偏置项（截距项）来得到一个预测值。线性回归预测模型如下（向量形式）：y^=hΘ(X

天才厨师1号·2023-09-16 07:25

logistic回归介绍以及原理分析

，但确是为了解决分类问题，是二分类任务的首选方法，简单来说，输出结果不是0就是1举个简单的例子：癌症检测：这种算法输入病理图片并且应该辨别患者是患有癌症（1）或没有癌症（0）2.logistic回归和线性回归的关系逻辑回归

Taylor George·2023-09-16 07:54

逻辑回归（Logistic Regression）原理（理论篇）

逻辑回归简介及应用二、逻辑回归的原理（1）sigmoid函数（2）输入和输出形式（3）基于目标函数求解参数w三、逻辑回归代码复现一、逻辑回归简介及应用logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型

傅瑾颜·2023-09-16 07:51

机器学习——入门

机器学习算法分类：监督学习：目标值是类别->分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归目标值是连续型的数据->回归问题线性回归、岭回归无监督学习：没有目标值->无监督学习聚类

王王仙贝~·2023-09-16 04:02

正则化(Regularization)

一、过拟合的问题到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题

handsomemao666·2023-09-15 22:39

第十章应用机器学习的建议

为了解释这一问题，我想仍然使用预测房价的学习例子，假如你已经完成了正则化线性回归

Colleen_oh·2023-09-15 19:25

基于Matlab的栅格水平的转折点提取

本文采用分段线性回归模型来进行提取。

画长空_yin·2023-09-15 18:07

非线性世界的探索：多项式回归解密

与线性回归不同，多项式回归假设这种关系不是线性的，而是一个多项式函数。多项式回归的一般形式如下：其中：y是因变量（目标）。x是自变量（特征）。β0,β1,…,βn是多项式的系数。ϵ是误差项

小馒头学python·2023-09-15 07:11

机器学习（14）---逻辑回归（含手写公式、推导过程和手写例题）

逻辑回归一、逻辑回归概述二、模型、策略和优化（手写）三、w和b的梯度下降公式推导四、例题分析4.1题目4.2解答一、逻辑回归概述 1.逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型

冒冒菜菜·2023-09-15 07:52

如何快速理解线性回归及模型训练？

在机器学习领域内，经常会听到回归问题、线性回归等专业术语，那什么是回归问题，线性回归又是什么意思以及怎么训练一个模型、怎么调整评估模型的预测性能呢，本文将结合网上资料及TensorFlow来训练一个最简单的线性模型并评估其性能优劣

岁与禾·2023-09-15 03:26

人类学习 vs. 机器学习

学习是改造大脑皮层的过程.我们会发现,不同人学习不同东西的能力也不一样,如有些人数学厉害,有些人音乐厉害.同时,也有些牛人,学习到了学习的方法,然后学什么都厉害.对于机器学习而言,学习是优化超参数的过程.如线性回归会获得一组权值向量

闵帆·2023-09-15 01:18

广义线性回归----线性拟合

写这篇文章的主要目的就是建立一个会回拟合的思想；其中目标值y是输入变量x的线性组合。数学概念表示为：如果y^是预测值，那么有：回归的过程就是根据变量x值求的系数w的值，最终进行预测y^的值我们使用python来实现在整个模块中，定义向量w作为coef_，定义w0作为intercept_来存放参数使得数据集实际观测数据和预测数据（估计值）之间的残差平方和最小。目标函数：我们使用一个最简单的最小二乘法

随机给个名字吧·2023-09-15 00:24

深度学习讲稿（24）

5.2三种梯度下降在上节中，我们使用了梯度下降实现了多元线性回归。如果你仔细看过上面的算法。你就知道，这个算法能够找到一个解是很自然的。对于单个数据点来说，这个解并没有什么意义。

山岳之心·2023-09-14 22:56

《Discovering Statistics Using R》笔记14-线性回归模型诊断-离群值与强影响点

笔记说明读《DiscoveringStatisticsUsingR》第七章Regression中的7.7-节做的笔记。使用R进行实操部分来自节。模型诊断概述基于样本数据建立模型后有两个问题要考虑：1.模型对样本数据拟合是否够好？/模型是否被少数样本点所影响？2.模型是否能外推到其他样本？这两个问题是有层次的——先1后2.书中7.7.1对应第1个问题。.7.7.2对应第2个问题。可以通过考察离群值和

新云旧雨·2023-09-14 20:23

梯度下降之线性回归模型

day. day. up!·2023-09-14 19:52

5. 自动求导

5.1向量链式法则①例子1是一个线性回归的例子，如下图所示。5.2自动求导5.3计算图5.4两种模型①b是之前计算的结果，是一个已知的值。

Gosling123456·2023-09-14 19:33

d2l的一些理论知识的整理【1】

目录考试知识整理引言2预备知识2.1.数据操作2.2.数据预处理2.3.线性代数2.4.微积分2.5.自动微分2.6.概率2.7.查阅文档3线性神经网络3.1.线性回归3.2.线性回归的从零开始实现3.3

懒回顾，半缘君·2023-09-14 18:40

分类2-逻辑回归

ntu.edu.tw)http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/Logistic%20Regression%20(v3).pdf线性回归

xuanxi·2023-09-14 13:58

ML：使用线性回归实现多项式拟合

介绍注意：这里的代码都是在JupyterNotebook中运行，原始的.ipynb文件可以在我的GitHub主页上下载https://github.com/acphart/Hand_on_ML_Algorithm其中的LinearRegression_multi_polynomal.ipynb，直接在JupyterNotebook中打开运行即可，里面还有其他的机器学习算法实现，喜欢可以顺便给个st

ACphart·2023-09-14 12:39

最小二乘法的实现与线性回归的应用

1.简介简单线性回归中，您有一个因变量y和一个自变量X。

一拖再拖一拖再拖·2023-09-14 06:15

task3 数据的特征工程

针对xgb等模型的理解lightgbm,xgboost,gbdt的区别与联系LR和树模型基础概念决策树、逻辑回归、线性回归使用时注意事项以及模型过拟合策略个人的理解是，这些模型大致分为两类，一类是线性模型

欧飞红·2023-09-14 01:45

回归 Regression

之前讲的逻辑回归是处理分类问题，而线性回归是处理连续问题。与线性回归不同的是，逻辑回归由于其联系函数的选择，它的参数估计方法不再使用最小二乘法，而是极大似然法。

accosmos·2023-09-13 20:24

树回归CART

之前线性回归创建的模型需要拟合所有的样本点，但数据特征众多，关系复杂时，构建全局模型就很困难。之前构建决策树使用的算法是ID3。

accosmos·2023-09-13 20:54

python aic准则_pythonAIC准则下线性回归实现及模型检验案例分析

#coding=utf/8#time:2019/8/11#function:线性回归#author：Karenimportpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportpreprocessingimportstatsmodels.formula.apias

weixin_39622901·2023-09-13 14:58

【深度学习】P1 单层神经网络 - 线性回归（待完成）

单层神经网络-线性回归线性回归基本要素1.模型2.模型训练3.训练数据4.损失函数5.优化算法6.模型预测线性回归与神经网络1.神经网络图以一个简单的房屋价格预测为例，介绍解释线性回归这一单层神经网络。

脚踏实地的大梦想家·2023-09-13 14:43

bounding box线性回归

#boundingboxregression原理如图所示绿色框为飞机的GroundTruth(GT)，红色为提取的positiveanchors，即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准，这张图相当于没有正确的检测出飞机。所以我们希望采用一种方法对红色的框进行微调，使得positiveanchors和GT更加接近。对于窗口一般使用四维向量(w,y,w,h)表示，分别表示窗口的中心点

Taiyang625·2023-09-13 13:47

打开深度学习的锁

打开深度学习的锁导言一、导入的包和说明二、数据的预处理2.1数据集说明2.2数据集降维度并且转置2.3数据预处理完整代码三、逻辑回归3.1线性回归函数公式3.2sigmoid函数公式四、初始化函数五、构建逻辑回归的前向传播和后向传播

Jiashun Hao·2023-09-13 13:31

CDA Level 1建模分析-因子分析

cdaLevel1中占比重最高的一个部分，整体占比为40%；主要分为五个部分：1，主成分分析4%，因子分析2%2，系统聚类法2%，K-means聚类法3%3，对应分析2%多维尺度分析2%4，多元回归分析法20%（多元线性回归

嬛嬛非甄嬛·2023-09-13 12:33

R语言机器学习与临床预测模型76--预测模型验证方法

这种方法常见于决策树、朴素贝叶斯分类器、线性回归和逻辑回归等

科研私家菜·2023-09-13 12:27

《动手学深度学习 Pytorch版》 4.5 权重衰减

4.5.2高维线性回归%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#生成一些数据，为了使过拟合效果更明显，将维数增加到

AncilunKiang·2023-09-13 06:15

【线性回归】梯度下降

梯度下降在整个机器学习中都很重要〇、问题回顾找到θ0、θ1，最小化代价函数J(θ0,θ1)outline初始化θ0，θ1调整θ0、θ1，减小J直到J最小（如何调整呢？）走下降最快的方向！也就是梯度方向一、梯度下降法算法描述注意：新的θ0、θ1是依据上一次的θ0、θ1同时更新的。二、梯度下降的直观理解α太小，收敛速度可能很慢α太大，方法可能不收敛即便收敛，也可能没有收敛到J最小值，而可能收敛到某个极

阿瑟琴·2023-09-13 05:16

回归与聚类算法系列⑤：逻辑回归

主页：@逐梦苍穹回归与聚类算法系列⭐①：概念简述⭐②：线性回归⭐③：欠拟合与过拟合⭐④：岭回归您的一键三连，是我创作的最大动力1、介绍目标说明逻辑

逐梦苍穹·2023-09-13 00:11

回归与聚类算法系列④：岭回归

主页：@逐梦苍穹回归与聚类算法系列⭐①：概念简述⭐②：线性回归⭐③：欠拟合与过拟合您的一键三连，是我创作的最大动力岭回归（RidgeRegressi

逐梦苍穹·2023-09-13 00:40

使用statsmodels模块做多元线性回归

importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassm#创建数据data=pd.DataFrame({'Y':np.random.normal(0,1,30),'X1':-3*np.random.normal(0,1,30),'X2':5*np.random.normal(0,1,30)})#拟合模型方法一X=data[['X1','X2'

江姐vior·2023-09-12 20:11

教你使用Python Statsmodel进行假设检验和线性回归

如果你使用Python处理数据，你可能听说过statsmodel库。Statsmodels是一个Python模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中，我们将介绍statsmodel库的基础知识、如何使用它以及它的好处。什么是Statsmodel库？Statsmodels是一个Python模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化

Python-Joy·2023-09-12 20:09

机器学习实战-系列教程4：手撕线性回归3之多特征线性回归（项目实战、原理解读、源码解读）

机器学习实战系列总目录本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传手撕线性回归1之线性回归类的实现手撕线性回归2之单特征线性回归手撕线性回归3之多特征线性回归手撕线性回归

机器学习杨卓越·2023-09-12 16:21

机器学习之二分类逻辑回归案例：《鸢尾花数据》

二分类逻辑回归：前面两篇文章针对的是自变量为连续型的，若针对自变量为类别型，线性回归便不再适用。二分类预测适用场景：选举，中奖，比赛输赢，健康与否，行业未来等。

梦游症者·2023-09-12 10:55

机器学习（9）---线性回归中的公式推导(手推)、闭式解和数值解

文章目录一、闭式解（解析解）二、数值解三、一元线性回归中w和b的推导四、多元线性回归中w的推导一、闭式解（解析解） 1.在机器学习中，闭式解也被称为解析解（analyticalsolution），是指可以通过严格的数学公式或方程直接求解出模型参数的解析解

冒冒菜菜·2023-09-12 08:03

机器学习（12）---梯度下降（含手写公式、推导过程和手写例题）

梯度下降一、概述1.1梯度下降的用途1.2梯度下降公式二、公式讲解2.1推导过程2.2例题一、概述1.1梯度下降的用途 1.使用线性回归的平方误差成本函数时，成本函数不会也永远不会有多个局部最小值。