算法数学线性回归

正则化的线性回归 岭回归、Lasso回归

文章目录概述岭回归效果Lasso回归效果线性回归效果概述正则化的线性回归岭回归就是正则化的线性回归，线性回归容易出现过拟合，正则化是防止过拟合的常用方法。换句话说是修正后的最小二乘法。
宁缺100·2023-08-24 05:48

机器学习 回归问题正则化：线性回归、岭回归、Lasso回归

转自：https://blog.csdn.net/hzw19920329/article/details/77200475线性回归作为一种回归分析技术，其分析的因变量属于连续型变量，如果因变量转变为离散型变量
flare zhao·2023-08-24 05:45

线性回归的正则化改进（岭回归、Lasso、弹性网络），最小二乘法和最大似然估计之间关系，正则化

连乘导致算法参数消失极大似然估计公式：将乘法转化为加法增加log编辑最小二乘法=只是极大似然估计在高斯分布下的一种特殊形式编辑极大似然估计就是变化形式最小二乘法极大似然估计就是高斯分布下的特殊形式编辑线性回归的正则化改进
ZhangJiQun&MXP·2023-08-24 05:14

数学建模的三大模型和十大常用算法

一、三大模型预测模型神经网络预测、灰色预测、拟合插值预测(线性回归)、时间序列预测、马尔科夫链预测、微分方程预测、Logistic模型等等。
至善迎风·2023-08-23 23:54

CS229之多变量线性回归

在上一节简单线性回归的基础上，介绍了多元线性回归和多项式线性回归（构造和选择特征）。然后介绍几个具体的优化trick。最后介绍了正则化方程，是一种特征维度低的情况下，凸函数求最优点的有效解法。
__cbf0·2023-08-23 13:44

【机器学习】python基础实现线性回归

手写梯度下降的实现y=kx+b的线性回归算法步骤：（1）构造数据，y=3*x+5;（2）随机初始化和，任意数值，例如=9,=10;（3）计算，,并计算（4）分别对和求导数，，其中重复循环n次后停止构造线性函数
TechMasterPlus·2023-08-23 11:33

浅谈简单线性回归(Simple linear regression)part8.从本源理解线性回归算法

浅谈简单线性回归(Simplelinearregression)part8.从本源理解线性回归算法回归分析法是非常常见的算法本质：通过模型抓住信息拟合数据从而达到预测的目的抓一个信息→简单线性回归(一元
丰。。·2023-08-23 08:16

逻辑回归(logistic regression)part1统计学相关，最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）与逻辑回归的计算原理

相比于线性回归，逻辑回归从概率层面建模，那么因为概率的多少可以用于判断他属不属于某种情况，比如害虫报告的发现次数判断它有没有被消灭的概率，故一般用于二分类(已消灭或尚未消灭)那么问题来了，如何看逻辑回归是更好地对数据进行拟合呢
丰。。·2023-08-23 08:16

【吴恩达机器学习】第六周—机器学习系统设计

31.jpg1.应用机器学习的建议1.1下一步做什么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，也就是最小化代价函数J的值，假如，在你得到你的学习参数以后，如果你要将你的假设函数放到一组新的房屋样本上进行测试
Sunflow007·2023-08-21 22:16

第5章 多元线性回归

第5章多元线性回归5.1二元线性回归一元线性回归会遗漏变量Xi1中，i表示第i个个体，1表示是第一个解释变量OLS估计量的最优化问题仍为残差平方和最小对数化后的系数表示：x1增加1%个单位，y增加0.233%
mhhhpl·2023-08-21 14:24

线性回归学习总结

一、引文1回归分析回归是统计学上用来分析数据的方法，以了解两个或多个变量之前的关系。通常是建立被解释变量Y和解释变量X之间关系的模型。回归分析的最早形式是最小二乘法。勒让德和高斯都将该方法应用于从天文观测中确定关于太阳的物体的轨道（主要是彗星，但后来是新发现的小行星）的问题。高斯在1821年发表了最小二乘理论的进一步发展[3]，包括高斯－马尔可夫定理的一个版本。但是，回归（regression）一
Cosmos Tan·2023-08-21 14:11

回归算法 - 线性回归

一、定义1、一元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，运用十分广泛。其表达形式为y=w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。
dora_yip·2023-08-21 11:28

线性回归2

理解这个问题之前，先要回顾一下，直觉意义上线性回归的本质，主要是希望通过模型，来尽可能的逼近、描述或解释真实数据。那具体是要逼近数据的什么属性呢？var，方差。为什么方差这么重要？
匿称也不行·2023-08-21 09:08

【李沐】3.3线性回归的简洁实现

1、生成数据集importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w=torch.tensor([2,-3.4])#定义真实权重true_w，其中[2,-3.4]表示两个特征的权重值true_b=4.2#定义真实偏差true_b，表示模型的截距项#调用synthetic_data函数生成合成数
守望↪星空·2023-08-21 05:18

R语言中mgcv包的gam函数与线性回归的性能比较

R语言中mgcv包的gam函数与线性回归的性能比较在R语言中，我们通常使用线性回归来建立预测模型，但是在某些情况下，线性回归并不能很好地拟合数据。
TechBurst·2023-08-21 01:46

使用R语言进行广义加性模型拟合的高级方法——mgcv包中的gam函数

使用R语言进行广义加性模型拟合的高级方法——mgcv包中的gam函数引言：在统计建模中，广义加性模型（GeneralizedAdditiveModels，简称GAM）是一种常用的非线性回归方法。
2301_79326930·2023-08-21 01:16

数模补充（4）灵敏度分析

然后，我们定义了一个线性回归模型，并对模型中的三
烟雨平生9527·2023-08-20 20:56

【深入探究人工智能】：常见机器学习算法总结

文章目录1、前言1.1机器学习算法的两步骤1.2机器学习算法分类2、逻辑回归算法2.1逻辑函数2.2逻辑回归可以用于多类分类2.3逻辑回归中的系数3、线性回归算法3.1线性回归的假设3.2确定线性回归模型的拟合优度
.小智·2023-08-20 17:38

【李沐】3.2线性回归从0开始实现

%matplotlibinlineimportrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2l1、生成数据集：看最后的效果，用正态分布弄了一些噪音上面这个具体实现可以看书，又想了想还是上代码把：按照上面生成噪声，其中最后那个代表服从正态分布的噪声defsynthetic_data(w,b,num_examples):#定义函数synthetic_data，接受权重w
守望↪星空·2023-08-20 06:49

(实战）sklearn----多元线性回归&sklearn----多项式回归

importnumpyasnpfromnumpyimportgenfromtxtfromsklearnimportlinear_modelimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#读入数据data=genfromtxt(r"Delivery.csv",delimiter=',')print(data)#切分数据
陈陈的糖罐子·2023-08-19 09:11

异常检测（三）——线性模型

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。本文将会用这两种典型的线性相关分析方法进行异常检测。需要明确的是，这里有
许志辉Albert·2023-08-19 08:41

《零基础学机器学习》笔记-第3课-线性回归

3.1问题定义3.2数据的收集和预处理3.3选择机器学习模型3.4通过梯度函数找到最佳参数3.5实现一元线性回归模型并调试超参数3.6实现多元线性回归模型
Maker张·2023-08-19 02:41

R语言有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请、支出数据|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24742原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类FMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。摘要有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。它们应用于许多不同的领域，例如天文学、生物学、医学或营销。本文给出了这些模型的概述以及许多应用示例。介绍有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数
·2023-08-19 00:26

PyTorch深度学习实践---笔记

GradientDescent）3.1梯度下降（GradientDescent）3.2随机梯度下降（StochasticGradientDescent）4.反向传播（BackPropagation）5.用PyTorch实现线性回归
努力向前的JF（s1hjf）·2023-08-18 19:25

机器学习算法之-逻辑回归(1)

然而逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来，得要先理解线性回归。
世润·2023-08-18 16:32

动手学深度学习-pytorch版本（二）：线性神经网络

经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络1.1线性回归回归(regression)是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。
Robot_Yue·2023-08-18 12:30

数学建模-多元线性回归笔记

数学建模笔记1.学模型✅2.看专题论文并复习算法多元线性回归无偏性：预测值与真实值非常接近一致性：样本量无限增大，收敛于待估计参数的真值如何做：控制核心解释变量和u不相关四类模型回归系数的解释截距项不用考虑一元线性回归
小蒋的技术栈记录·2023-08-18 11:43

回归分析：最小二乘法估计线性回归模型的参数

一、一元线性回归回归分析可以用来分析变量间的关联强度和关联方向，而且还可以通过回归方程式，利用已知的自变量预测未知的因变量。
spssau·2023-08-18 09:24

机器学习与模式识别3（线性回归与逻辑回归）

一、线性回归与逻辑回归简介线性回归主要功能是拟合数据，常用平方误差函数。逻辑回归主要功能是区分数据，找到决策边界，常用交叉熵。
学术菜鸟小晨·2023-08-18 05:09

神经网络中为什么要用激活函数

如果不运用激活函数，输出信号仅仅是一个简单的线性函数，此时神经网络就是一个线性回归模型，无法学习和模拟如图像、语言等复杂数据。
浅笑梨涡1022·2023-08-18 00:04

新2019计划：机器学习100天—简单线性回归【2】

本篇章主要是利用sklean建立一个简单的线性回归模型，然后利用matplotlib.pyplot对结果进行图像化，里面知识点有对数据进行训练集、测试集划分，LR模型建立，可视化展示。
克里斯托弗的梦想·2023-08-17 14:44

机器学习入门（逻辑回归详解）

LogisticRegression）是一个分类算法，它可以处理二元分类以及多元分类，是机器学习中一个非常非常常见的模型，在实际生产环境中也常常被使用，是一种经典的分类模型（不是回归模型）2.模型构建2.1线性回归为了更容易理解
rcoon·2023-08-17 00:08

统计入门系统知识--线性回归分析

线性回归按变量数量的多少可分为：•简单线性回归•多重线性回归简单线性回归，也就是有一个自变量，数学上表达为一元一次函数，其模型可以表示如下：上述公式是基于样本得到的结果，b0和b1均为统计量，若该公式拓展到总体人群
kunweili李坤炜·2023-08-17 00:30

大数据——协同过滤推荐算法:线性回归算法

推荐系统中的协同过滤算法一般分为两大类：基于行为的协同过滤算法(Memory-BasedCF)，利用用户行为数据计算相似度，包括用户之间的相似度和物品之间的相似度。基于模型的协同过滤算法(Model-BasedCF)，利用机器学习算法预测用户的喜好程度，一般用户数据较为稀疏的时候更适合这种方法。本文主要介绍Model-Based协同过滤算法1、Model-BasedCF基于模型协同过滤算法利用用户
AIGC人工智残·2023-08-17 00:07

西瓜书-线性模型

线性模型.png1.基本形式1.线性模型：试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测函数2.非线性模型：在线性模型的基础上引入层级结构或高维映射3.可解释性：w直观表达了各属性在预测中的重要性2.线性回归线性回归
estate47·2023-08-16 19:01

五大模型揭秘深度学习用于时序预测的最新进展

然而，由于深度学习在时间序列的预测中表现并不是很好，且部分论文表述，在训练时间方面，用Transformer、Informer、Logtrace等模型来做时间序列预测的效果甚至不如通过多层感知机与线性回归做加权
·2023-08-16 17:49

机器学习：线性回归

文章目录什么是线性回归代价函数NormalEqution梯度下降（GradientDescent）数据归一化多元线性回归（multivariatelinearregression）多用线性回归求解岭回归
一个小猴子｀·2023-08-16 12:31

Deep Learning With Pytorch - 最基本的感知机、贯序模型/分类、拟合

超平面ωT⋅x+b=0\omega^{T}·x+b=0ωT⋅x+b=0orωT⋅x=b\omega^{T}·x=bωT⋅x=b感知机函数Step3.利用感知机进行决策分类的训练过程-【Matlab代码】从线性回归到贯序模型
鹅毛在路上了·2023-08-16 12:19

3 线性神经网络-代码详解

3.2线性回归从零开始实现%matplotlibinlineimportrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2l3.2.1生成数据集defsynthetic_data
顺顺不吃竹笋·2023-08-16 09:40

量子计算框架和库TensorFlow Quantum、PyTorch Quantum可以用于深度学习

目录1.安装TensorFlowQuantum:2.安装PyTorchQuantum:3、案例分析：量子线性回归如何安装TensorFlowQuantum和PyTorchQuantum，并提供一些简单的代码示例
Web3&Basketball·2023-08-16 09:39

【数理知识】三维空间旋转矩阵的欧拉角表示法，四元数表示法，两者之间的转换，Matlab 代码实现

degreeoffreedom及自由度的计算方法2【数理知识】刚体rigidbody及刚体的运动3【数理知识】刚体基本运动，平动，转动4【数理知识】向量数乘，内积，外积，matlab代码实现5【数理知识】最小二乘法，从线性回归出发
Zhao-Jichao·2023-08-16 06:34

深度学习神经网络学习笔记-自然语言处理方向-论文研读-情感分析/文本分类-textcnn

本文目录概念引入摘要大意TextCNN模型的结构正则化手段该模型的超参数研究成果概念引入逻辑回归线性回归时间序列分析神经网络self-attention与softmax的推导word2evcglove摘要大意在使用简单的
丰。。·2023-08-16 04:05

神经网络基础-神经网络补充概念-02-逻辑回归

逻辑回归模型的核心思想是将线性回归模型的输出通过一个逻辑函数（通常是Sigmoid函数）进行转换，将连续的预测值映射到0和1之间的概率值。这个概率可以被解释为数据点属于正类的概率。
丰。。·2023-08-16 04:04

线性回归

数据集分为训练数据和测试数据，训练数据用来训练模型参数，测试数据用来检验该模型的准确程度。损失函数预测值与真实值之间的误差有了目标函数，如何优化使用优化算法：随机梯度下降，重点是梯度下降的方向和学习率总结一下，优化函数的有以下两个步骤：1.初始化模型参数，一般来说使用随机初始化；2.我们在数据上迭代多次，通过在负梯度方向移动参数来更新每个参数。
留下的脚印·2023-08-16 02:04

【数学建模+数据处理类】2021数学建模国赛B题 乙醇偶合制备C4烯烃

数据预处理+可视化相关性分析+灰色关联度分析非线性回归显著性分析得到结论step1：对实验数据进行探索性分析数据的预处理（A11的缺失）可视化、数据关系展示包括画出各个因变量（不同催化剂作用下乙醇转化
Lydia.na·2023-08-15 22:13

R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化|附代码数据

在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。
·2023-08-15 20:35

拓端tecdat|R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化

我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。一个简单的数据集首先，我们将使用这个简单的数据集。
·2023-08-15 20:01

拓端tecdat|Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

我们将首先回顾经典或频率论的多重线性回归方法。然后我们将讨论贝叶斯如何考虑线性回归。
·2023-08-15 20:28

拓端tecdat|Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

我们将首先回顾经典频率论的多重线性回归方法。然后讨论贝叶斯如何考虑线性回归。
·2023-08-15 20:28

R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化|附代码数据

在这篇文章中，我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR我们将首先做一个简单的线性回归，然后转向支持向量回归，这样你就可以看到两者在相同数据下的表现。
·2023-08-15 20:53
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