算法数学线性回归第38页

机器学习（14）--XGBoost

GBDT1、CART2、BT（BoostingTree提升树）3、GBDT（梯度提升树）4、GBDT在sklearn中的损失函数三、Sklearn中的GBDT1、加载模块2、划分数据集3、建模4、与随机森林和线性回归对比

Struart_R·2023-07-19 22:34

python k线斜率计算_python求线性回归斜率

一、先说我对这个题目的理解直线的x，y方程是这样的：y=kx+b，k就是斜率.求线性回归斜率，就是说有这么一组(x,y)的对应值——样本。

weixin_39610785·2023-07-19 16:29

Python数据分析：回归函数及线性回归分析

1.常见的回归函数2.工具数据分析有很多成熟的工具可以使用，如R、python、spss等。此处我们选用python进行分析。首先，我们需要安装并导入python数据分析常用的库。# 工具：python3#固定导入import numpy as np #科学计算基础库，多维数组对象ndarrayimport pandas as pd #数据处理库，DataFrame（二维数组）import mat

智慧化智能化数字化方案·2023-07-19 16:57

Python异常值检测——案例分析

目录1.单个变量异常值检测2.双变量关系中的异常值检测3.使用线性回归来确定具有重大影响的数据点4.使用k最近邻算法找到离群值5.使用隔离森林算法查找异常1.单个变量异常值检测如果某个值离平均值有多个标准偏差

talle2021·2023-07-19 11:16

机器学习(三)：实操线性回归案例_实现设备产能预测

为了解决这样的问题，我们将使用线性回归和多元线性回归的方法，通过建立模型来进行预测。为此，我获取了一份适合于此项目的数据集，它包含了一年的时间

算法小陈·2023-07-19 10:49

机器学习(十六)：决策树

与线性回归、逻辑回归等算法不同，树模型并不只是一种特定的算法，而是一种涵盖了多种算法的模型族。树模型原理简明易懂，计算效率高，判别能力强。更重要的是，它拥有优秀的可解释性，能提供清晰直观的决策路径。

算法小陈·2023-07-19 09:17

数学建模常用模型（九）：偏最小二乘回归分析

数学建模常用模型（九）：偏最小二乘回归分析偏最小二乘回归（PartialLeastSquaresRegression，PLSRegression）是一种常用的统计建模方法，用于解决多元线性回归中自变量间高度相关的问题

红狐狸的北北记·2023-07-19 08:19

logistic模型

1什么是逻辑线性回归是针对结果是连续值的问题，而逻辑回归则是针对结果是离散值的问题。也就是说，逻辑回归通常用来处理因变量是定性变量的问题。比如是否患病、是否结婚、是否购买等事件。

似忆·2023-07-19 04:43

Pytorch自动求导机制详解

目录1.自动求导1.1梯度计算1.1.1一阶导数1.1.2二阶导数1.1.3向量1.2线性回归实战1.自动求导在深度学习中，我们通常需要训练一个模型来最小化损失函数。

山河亦问安·2023-07-18 23:28

python与深度学习(一):ANN和手写数字识别

目录1.神经网络2.线性回归3.激活函数3.1Sigmoid函数3.2Relu函数3.3Softmax函数4.ANN(全连接网络)模型结构5.误差函数5.1均方差误差函数5.2交叉熵误差函数6.手写数字识别实战

菜yuan~·2023-07-18 20:37

【机器学习】吴恩达课程2-单变量线性回归

一、单变量线性回归1.模型描述监督学习的流程&单变量线性回归函数代价函数：，其中m表示训练样本的数量公式为预测值与实际值的差，平方为最小二乘法和最佳平方/函数逼近。

禾风wyh·2023-07-18 10:22

机器学习 day28（模型评估）

对线性回归模型，我们可以用带正则化项的成本函数来得到使成本函数最小的w、b可

丿罗小黑·2023-07-18 10:18

Machine Learning - Week2 Linear Regression ex1

单变量和多变量从矩阵运算角度讲是一样的，直接看多变量线性回归练习题。

有何不可_b7e1·2023-07-18 09:27

解决mxnet报错：“ZeroDivisionError: float division by zero”

在运行mxnet的线性回归例子时，出现报错：ZeroDivisionError:floatdivisionbyzero解决：把model.fit(train_iter,eval_iter,optimizer_params

xiaotao_1·2023-07-18 08:56

吴恩达机器学习2022-Jupyter

1可选实验室:多变量线性回归在这个实验室中，您将扩展数据结构和以前开发的例程，以支持多个特性。一些程序被更新使得实验室看起来很长，但是它对以前的程序做了一些小的调整使得它可以很快的回顾。

KAY金·2023-07-18 06:40

信也科技面经

道编程填空题目、1道风控模型分析题目、1道机器学习题目2020.9.25一面有些记不太清除了自我介绍挖实习经历：风控相关：解释一些WOE值是怎么计算的，IV值是怎么计算的还有就是一些风控建模细节大数定律线性回归的拟合优度是怎么计算的解释一下

kaka22·2023-07-18 00:21

深度学习 / 数据处理：如何处理偏态数据

1前言当我们使用一个线性回归模型时，通常这个模型是在很大假设的前提下才有一个很好的结果：1、假设预测因子和预测目标之间的关系是线性的2、数据不存在外在噪声：不存在一些极端的数据3、非共线性（collinearity

简朴-ocean·2023-07-17 20:41

【线性回归模型】

线性回归模型原理介绍线性回归是一种经典的监督学习算法，用于建立自变量（特征）和因变量之间的线性关系模型。在机器学习和统计学中，线性回归被广泛应用于预测和建模问题。

武帝为此·2023-07-17 18:30

【 Logistic模型】

与线性回归模型不同的是，Logistic模型的输出是概

武帝为此·2023-07-17 18:59

【逻辑回归实例】

它的主要思想是：首先将输入特征与线性回归模型相结合，然后将线性回归的输出通过一个称为sigmoid函数的特殊函数转换，使得其输出值落在(0,1)之间，代表了正

武帝为此·2023-07-17 18:28

力扣算法数学类—Excel表列名称

目录Excel表列名称题解：代码：Excel表列名称168.Excel表列名称-力扣（LeetCode）给你一个整数columnNumber，返回它在Excel表中相对应的列名称。例如：A->1B->2C->3...Z->26AA->27AB->28...示例1：输入：columnNumber=1输出："A"示例2：输入：columnNumber=28输出："AB"示例3：输入：columnNum

turbo夏日漱石·2023-07-17 17:09

力扣算法数学类—Excel 表列序号

目录Excel表列序号题解：代码：Excel表列序号171.Excel表列序号-力扣（LeetCode）给你一个字符串columnTitle，表示Excel表格中的列名称。返回该列名称对应的列序号。例如：A->1B->2C->3...Z->26AA->27AB->28...示例1:输入:columnTitle="A"输出:1示例2:输入:columnTitle="AB"输出:28示例3:输入:co

turbo夏日漱石·2023-07-17 17:09

力扣算法数学类—分数到小数

目录分数到小数题解：代码：分数到小数166.分数到小数-力扣（LeetCode）给定两个整数，分别表示分数的分子numerator和分母denominator，以字符串形式返回小数。如果小数部分为循环小数，则将循环的部分括在括号内。如果存在多个答案，只需返回任意一个。对于所有给定的输入，保证答案字符串的长度小于104。示例1：输入：numerator=1,denominator=2输出："0.5"

turbo夏日漱石·2023-07-17 17:37

线性回归

损失函数介绍简单线性回归最小二乘法梯度下降求解线性回归评价指标多元线性回归链接损失函数介绍损失函数描述了单个样本预测值和真实值之间误差的程度。用来度量模型一次预测的好坏。

SummerTan·2023-07-17 14:07

从线性回归理解深度学习

最近开始学习深度学习，有很多概念听起来很复杂和难以理解，所以我从很简单的线性回归来深度理解一下。

3S职场进阶·2023-07-17 13:43

基于MATLAB的多元线性回归与梯度下降算法探究：从理论基础到实现

第一部分：多元线性回归是一种使用统计方法去评估两种或以上变量之间关系的技术。

快撑死的鱼·2023-07-17 12:02

动手学深度学习v2 p2 线性神经网络线性回归

3.线性神经网络回归（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。在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。常见的例子包括：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人等）、预测需求（零售销量等）。但不是所有的预测都是回归问

O丶ne丨柒夜·2023-07-17 08:58

pytorch深度学习线性回归

torch.tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])#x_data是一个张量y_data=torch.tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])#y_data是一个张量#定义一个线性回归模型

June哈·2023-07-17 07:12

1.1.3. Lasso（套索回归）

1.1.3.Lasso一、简介首先，Lasso同样是线性回归的一种变体。而文档中指出，它是一种能让参数ω\omegaω稀疏的模型（作用）。

matrix_studio·2023-07-17 06:31

1.1.10. Bayesian Regression（贝叶斯回归）

贝叶斯回归显然是贝叶斯理论在线性回归的一个应用。sklearn一上来就给出了一条很重要的性质：在贝叶斯概率模型中，我们用参数的概率分布（参数本身具有分布的形式），取代

matrix_studio·2023-07-17 06:31

【 Python 全栈开发 - 人工智能篇 - 41 】线性回归算法

文章目录一、简介1.1什么是线性回归？

书某人.py·2023-07-17 03:12

Spark计算基础知识

demo程序线性回归的理解1.程序作了简化，训练后没有生成模型文件，直接调用程序进行了趋势预测。

K1024·2023-07-17 03:57

线性回归分析中的哑变量

最近偶尔在重温统计学，发现自己工作后用了各种高级的统计分析方法，各种统计模型，却忽视了统计学中一些最基础的知识，而这些知识是所有这些高级方法的基础，基础不扎实，高级方法用起来真觉得底气不足，今天看到哑变量在回归分析中的应用，总结如下：哑变量（DummyVariable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处理的变量量化，如职业、性别对收入的影响，战争、自然灾害对GDP的影响，季节对某些

小白的学习笔记·2023-07-17 01:31

sklearn(三):线性回归的改进——岭回归

1.介绍对于线性回归，为了增加模型的泛化能力，我们可以采用岭回归(RidgeRegression)而引入正则项。当然，最好的办法还是增加训练样本，之后我们会看到增大样本后的效果。

海街diary·2023-07-17 00:05

动手学深度学习——线性回归（原理解释+代码详解）

目录1、线性回归2、线性回归模型2.1线性模型2.2损失函数2.2.1平方差损失函数2.2.2整个数据集上的损失函数2.3随机梯度下降2.4用模型进行预测3、线性回归的简单实现3.1生成数据集3.2读取数据集

緈福的街口·2023-07-16 22:29

线性回归梯度下降

一、linear伪代码实现importnumpyasnp"""训练模型：数据集为常量(固定),参数(theta)为自变量。--->训练参数(theta)预测模式：参数(theta)为常量(固定),数据集为自变量--->换数据集预测Y=X*theta--->X为常量，theta为自变量。此种形式是以数据集固定的形式----》去求参数thetaX-->sh:8*2为8个样本，两维特征(其中由一维为常数

我爱charming你·2023-07-16 21:05

线性回归--波士顿房屋价格预测

一、波士顿房屋价格预测代码importsysimportpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibasmptfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split##加

我爱charming你·2023-07-16 21:01

openMV摄像头循迹小车

主控MSP430F5529，电机驱动模块L298N，openMV摄像头一、总体思路使用openMV线性回归，然后使用pid输出，使用串口发送到MSP430，在经过处理输出PWM到车轮，实现循迹二、openMV

dz小伟·2023-07-16 19:35

《动手学深度学习》：线性回归重点

线性回归主要内容包括：线性回归的基本要素线性回归模型从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现重点记录：损失函数在模型训练中，我们需要衡量价格预测值与真实值之间的误差。

AI_er·2023-07-16 16:17

动手学深度学习V2的笔记小记

自动求导两种方式：正向，反向内存复杂度：O(n)计算复杂度：O(n)线性回归梯度下降通过不断沿着反梯度方向更新参数求解两个重要的超参数是批量大小和学习率小批量随机梯度下降是深度学习默认的求解算法训练误差和泛化误差训练误差

骨子带刺·2023-07-16 16:27

tebsorflow2.0 深度学习基础和tf.keras

1.tf.keras实现线性回归(1)1.1Income数据导入可视化importtensorflowastfimportpandasaspdimportmatplotlib.pylabaspltprint

安静到无声·2023-07-16 14:36

【动手学深度学习】--01.线性回归

文章目录线性回归1.原理1.1线性模型1.2衡量预估质量——平方损失1.3训练数据1.4参数学习1.5优化算法2.从零开始实现线性回归2.1生成数据集2.2批量读取数据集——Mini-batch思想2.3

小d<>·2023-07-16 13:01

机器学习与深度学习——自定义函数进行线性回归模型

机器学习与深度学习——自定义函数进行线性回归模型目的与要求1、通过自定义函数进行线性回归模型对boston数据集前两个维度的数据进行模型训练并画出SSE和Epoch曲线图，画出真实值和预测值的散点图，最后进行二维和三维度可视化展示数据区域

星川皆无恙·2023-07-16 09:11

机器学习与深度学习——利用随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归

机器学习与深度学习——利用随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归我们这次使用随机梯度下降（SGD）算法对波士顿房价数据进行线性回归的训练，给出每次迭代的权重、损失和梯度，并且绘制损失loss

星川皆无恙·2023-07-16 09:41

举例说明基于线性回归的单层神经网络网络(以梯度下降算法来求解权重的过程)...

我们将通过一个简单的例子来说明基于线性回归的单层神经网络，以及如何使用梯度下降算法来求解权重。

阿里加多·2023-07-16 09:19

基于梯度下降的线性回归（Gradient Descent For Linear Regression）

概述：梯度下降是很常用的算法，它不仅被用在线性回归上和线性回归模型、平方误差代价函数。在本次，我们要将梯度下降和代价函数结合。我们将用到此算法，并将其应用于具体的拟合直线的线性回归算法里。

氢气氧气氮气·2023-07-16 08:57

机器学习之多项式回归

在线性回归中有些数据直线无法拟合，使用scikit-leran中的polynomialFeatures可以解决。此类会对数据进行转换，将每个数据的平方作为新特征加入数据集。

k叶·2023-07-16 05:26

机器学习实战：Python基于LR线性回归进行预测（十）

1.2LR的应用2.weather数据集实战演示2.1导入函数2.2导入数据2.3数据整体可视化2.4训练模型2.5预测模型2.6评估模型3.讨论1前言注意这里的LR指的是LinearRegression，线性回归

Bioinfo Guy·2023-07-16 04:07

CS229 Week2 Linear Regression with Multiple Variable

CS229Week2LinearRegressionwithMultipleVariabledate:2017-03-2618:31:01categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning,CS229]第二周4多变量线性回归

gb_QA_log·2023-07-16 02:29

力扣算法数学类—回文数

目录回文数题解：代码：回文数9.回文数-力扣（LeetCode）给你一个整数x，如果x是一个回文整数，返回true；否则，返回false。回文数是指正序（从左向右）和倒序（从右向左）读都是一样的整数。例如，121是回文，而123不是。示例1：输入：x=121输出：true示例2：输入：x=-121输出：false解释：从左向右读,为-121。从右向左读,为121-。因此它不是一个回文数。示例3：输

turbo夏日漱石·2023-07-16 02:28

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