算法数学线性回归

Deep learning 阅读笔记-1

我们列举的一个具体示例是线性回归增加或减少多项式的次数。算法的效果不仅很大程度上受影响于假设空间的函数数量，也取决于这些函数的具体形式。
Canala·2023-06-17 00:45

深度学习入门笔记1--梯度下降之--为什么是负方向--为什么局部下降最快的是负梯度方向

需要的知识储备：一级泰勒展开公式向量内积计算公式1.梯度下降算法无论是在线性回归（LinearRegression）、逻辑回归（LogisticRegression）还是神经网络（NeuralNetwork
闪闪发亮的小星星·2023-06-16 21:58

深度学习入门笔记2-从零开始实现线性回归

sec_linear_scratch在了解线性回归的关键思想之后，我们可以开始通过代码来动手实现线性回归了。
闪闪发亮的小星星·2023-06-16 21:52

吴恩达471机器学习入门课程2第3周——评估和改进模型

评估和提高机器学习模型1导包2-评估学习算法（多项式回归）2.1划分数据集2.1.1绘制训练集和测试集2.2模型评估的误差计算，线性回归2.3比较训练数据和测试数据上的性能3偏差和方差3.1绘制训练、交叉验证和测试集
贰拾肆画生·2023-06-16 20:36

day12——模型保存和加载

模型保存和加载一、API二、实操1，保存线性回归预测波士顿房价模型2，加载模型进行预测3，总结当训练或者计算好一个模型之后，那么如果别人需要我们提供结果预测，就需要保存模型（主要是保存算法的参数）一、APIimportjoblib
张嘉烘·2023-06-16 20:58

day09——线性回归

线性回归一、什么是线性回归1，定义与公式2，线性回归的特征与目标的关系二、线性回归的损失和优化原理1，损失函数2，优化算法三、API四、实操：波士顿房价预测1，数据来源：scikit-learn2，数据特征
张嘉烘·2023-06-16 20:53

06_机器学习模型

一、监督学习（一）回归模型图11、线性回归模型：一元线性回归、多元线性回归（1）线性回归（linearregression）是一种线性模型，它假设输入变量x和单个输出变量y之间存在线性关系。
98_码农·2023-06-16 12:16

练习1：线性回归

练习1：线性回归介绍在本练习中，您将实现线性回归并了解其在数据上的工作原理。
849879773·2023-06-16 09:39

线性回归评价几个指标（MAE，MSE，RMSE，R^2，MAPE）

Python–线性回归评价指标实现一、项目背景（可不看）最近在做非线性数据的数据预测，一头雾水，一年不学习，脑袋有问题。
SpinMeRound·2023-06-16 00:00

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=24141最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。对社会经济因素如何影响收入和工资的研究为应用这些技术提供了充分的机会，同时也为从性别歧视到高等教育的好处等主题提供了洞察力背景下面，贝叶斯信息准则（BIC）和贝叶斯模型平均法被应用于构建一个简明的收入预测模型。
·2023-06-16 00:24

R语言用贝叶斯线性回归、贝叶斯模型平均 (BMA)来预测工人工资|附代码数据

p=24141最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。在本文中，贝叶斯模型提供了变量选择技术，确保变量选择的可靠性。
·2023-06-16 00:50

拓端tecdat|Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集

p=11664我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断。贝叶斯规则是什么？本质上，我们必须将已经知道的知识与世界上的事实相结合。这里有一个例子。
·2023-06-16 00:47

Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集|附代码数据

我想研究如何使用pymc3在贝叶斯框架内进行线性回归。根据从数据中学到的知识进行推断贝叶斯规则是什么？本质上，我们必须将已经知道的知识与世界上的事实相结合。这里有一个例子。
·2023-06-16 00:43

如何理解python中sklearn的逻辑回归，并用简单实例练习？

逻辑回归的基本思想是利用线性回归模型的形式，通过逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性预测结果映射到一个概率范围内，从而进行分类。
Unknown To Known·2023-06-15 22:02

机器学习基础-2

第2周文章目录第2周@[toc]四、多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)4.1多维特征4.2多变量梯度下降4.3梯度下降法实践1-特征缩放4.4梯度下降法实践
qq_1041357701·2023-06-15 22:58

吴恩达监督机器学习：回归和分类（一）

文章目录机器学习简介机器学习是什么quiz监督学习回归问题分类问题quiz无监督学习聚类问题quiz练习测试：监督学习与无监督学习线性回归线性回归模型第一部分基本术语线性回归模型第二部分quiz选学实验
源代码•宸·2023-06-15 18:45

实用超参数优化

取而代之的是在模型训练过程中学习模型参数（例如，神经网络中的权重，线性回归）。模型参数定义了如何使用输入数据来获得所需的输出，并在训练时进行学习。相反，超参数首先确定我
·2023-06-15 10:25

机器学习实验复习题

线性回归下面属于多元线性回归的是？B、建立股票价格与成交量、换手率等因素之间的线性关系。C、建立西瓜价格与西瓜大小、西瓜产地、甜度等因素之间的线性关系。
白术_竹苓·2023-06-15 04:36

群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化|附代码数据

本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。
·2023-06-14 23:10

群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化|附代码数据

本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。
·2023-06-14 23:38

R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化

p=25158本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。
·2023-06-14 23:35

群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化|附代码数据

本文介绍具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。
·2023-06-14 23:59

30天从入门到精通TensorFlow1.x 第七天，TensorFlow1.x 离线模型的save()和restore()

创建方法以及文件组成2.Saver类的重要参数参数：`重要函数参数`：3.Saver类的主要使用函数四、keras的模型保存和加载1.Keras比较简单：一般有三种选择2.区别3.保存完整的好处五、基于简单线性回归的实践
QuietNightThought·2023-06-14 15:59

python数据分析与挖掘建模_《python数据分析与挖掘实战》之挖掘建模

包括线性回归、非线性回归
weixin_39640262·2023-06-14 11:38

day10——线性回归的改进之岭回归

线性回归的改进之岭回归一、过拟合和欠拟合二、正则化类别三、岭回归四、实操：波士顿房价预测一、过拟合和欠拟合1，欠拟合如下所示，机器学习到的天鹅特征太少了，导致区分标准太粗糙，不能准确识别出天鹅。
张嘉烘·2023-06-14 10:57

python数据挖掘与机器学习实践技术

旨在掌握Python编程的基础知识与技巧、特征工程（数据清洗、变量降维、特征选择、群优化算法）、回归拟合（线性回归、BP神经网络、极限学习机）、分类识别（KNN、贝叶斯分类、支持向量机、决策树、随机森林
科研小白 新人上路·2023-06-14 09:09

140、机器学习（入门）：简单线性回归

机器学习的本质其实就是通过训练集建立一个模型，而后可以通过这个模型实现对于特征的识别，得出结果标签，而这个模型可以是多种多样的，简单线性回归模型只是其中的最基础最简单的一种模型。
陈容喜·2023-06-14 08:17

chatgpt赋能python：Introduction

例如，当您的数据包含数字预测时，线性回归可能
qq_43479892·2023-06-14 06:14

PyTorch from scratch

一、从零开始学pytorch系列1Pytorch简介与安装2基础结构--张量3张量操作4线性回归Pytorch实现5计算图与动态图机制6自动求导系统(autograd)7逻辑回归Pytorch实战8Dataloader
crunch114·2023-06-14 05:58

学习笔记-动手学深度学习-线性回归从零开始实现

3.2线性回归的从零开始实现%matplotlibinlineimportrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2l3.2.1.生成数据集为了简单起见，我们将根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集
普尔·2023-06-14 02:42

代价函数（cost function）

文章目录1.什么是代价函数2.代价函数的常见形式2.1均方误差2.2交叉熵2.3神经网络中的代价函数3.代价函数与参数4.代价函数与梯度4.1线性回归模型的代价函数对参数的偏导数4.2逻辑回归模型的代价函数对参数的偏导数代价函数
一个小猴子｀·2023-06-13 21:39

多项式回归-梯度下降法

图1如图1，如果用线性回归线表示可能会不准确，因此有了多项式回归假如我们不是要找直（或者超平面），而是一个需要找到一个用多项式所表示的曲线（或者超曲面），例如二次曲线：
Zhou_qn·2023-06-13 17:44

机器学习：基于AdaBoost算法模型对信用卡是否违约进行识别

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预
i阿极·2023-06-13 14:51

吴恩达MachineLearningYearning《MachineLearningYearning》学习笔记

如果有需要pdf资源的可以私聊我~学习笔记：1.监督学习算法主要包括线性回归（linearregression）、对数几率回归（logisticregression，又译作逻辑回归、逻辑斯蒂回归）和神经网络
爱不持久·2023-06-13 05:46

19 贝叶斯线性回归

文章目录19贝叶斯线性回归19.1频率派线性回归19.2BayesianMethod19.2.1Inference问题19.2.2Prediction问题19贝叶斯线性回归19.1频率派线性回归数据与模型
hanhan不是很憨憨·2023-06-12 22:01

机器学习——线性回归篇

基本概念什么是回归预测？什么是分类预测？模型输入变量预测结果应用回归预测实值离散一个连续值域上的任意值预测值的分布情况分类预测实值离散两个或多个分类值将输入变量分类到不同类别思考一个问题：分类问题是否可以转变为回归问题？回答：当然可以！例子：检测癌症患者患病概率，检查值可能是40%、50%、60%等连续值，但是如果我们给定一个划分标准，如高于50%的检查值认定为患病，那么我们就把一个回归问题转化成
柠笙·2023-06-12 22:23

2021-03-17

文章目录一元线性回归练习Anscombe四重奏数据集，用excel对四组数据进行线性回归分析装python3.6/3.7、Anaconda和jupyter、spyder软件创建一个名为exam1的虚拟环境
weixin_46945103·2023-06-12 22:23

AutoCV第九课：ML基础

本次课程主要学习矩阵运算的基础，考虑使用矩阵来表达多个线性回归模型。课程大纲可看下面的思维导图。
爱听歌的周童鞋·2023-06-12 21:28

Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task4 建模调参

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参这一部分主要讲的是调参的，调参有几个比较重要的模型：线性回归模型https://zhuanlan.zhihu.com/p/49480391决策树模型
YAN_DUDU·2023-06-12 08:26

权重初始化方法

常用的初始化方法：全0初始化、随机初始化全0初始化在线性回归、逻辑回归这类简单模型中全0初始化一般是work的；但在深度模型中全0初始化会导致每层的参数都一样，反向传播梯度也一样，没有意义。
卖女孩的潇火柴·2023-06-12 08:11

机器学习期末复习 线性模型

1.线性回归，对数几率回归，线性判别分析是分类还是回归任务？是有监督的学习还是无监督的学习？
JYHZZ·2023-06-12 05:19

清华青年AI自强作业2：线性回归预测

清华青年AI自强作业2：线性回归预测任务目标任务流程任务详解作业代码参考链接本文根据《清华青年AI自强计划》课程作业进行剖析，分享出来，与正在学习的同学一起讨论。
来知晓·2023-06-12 04:43

异常检测学习笔记 三、线性回归方法、主成分分析、支持向量机

一、线性回归方法类似这样的函数是线性回归模型和支持向量机的基础，线性函数很简单，如果原始问题是非线性的，那么将其转化为线性问题更容易处理，比如下面的方程。线性映射是主成分分析的重要组成部分。
坐望云起·2023-06-12 03:22

Logistic回归做分类或预测（实战代码）

我们就可以根据现有的数据来训练出一个模型，这里根据数据特点，选用线性回归模型。这里使用pytorch封
做个好男人！·2023-06-12 02:45

python训练模型测试模型_Python逻辑回归——建模-评估模型

学完线性回归，逻辑回归建模+评估模型的过程就相对好理解很多。其实就是换汤不换药。
weixin_39975529·2023-06-12 02:45

碳排放预测模型 | Python实现基于MLR多元线性回归的碳排放预测模型

文章目录效果一览文章概述研究内容环境准备源码设计参考资料效果一览文章概述碳排放预测模型|Python实现基于MLR多元线性回归的碳排放预测模型研究内容我们下载了一个与汽车油耗和二氧化碳排放量相关的数据集
算法之旅·2023-06-12 01:13

二、多变量线性回归

一些符号：m：训练集数量n：特征数目（输入维度）：训练样本中的第i个向量：训练样本中的第i个向量中的第j个元素模型参数损失函数：梯度下降：其中假设函数：若规定X注意：一个特征未必就对应一个x。例如，对于特征size，假设函数可设为：特征缩放：问题：若不同变量的取值范围差异很大，如则损失函数关于二者的等高线图为（实际上比下图还要更狭长）如红线所示，梯度下降的方向反复振荡，收敛过程很慢解决：（归一化）
asdfgjsrgdf·2023-06-12 00:27

逻辑回归分析实训----乳腺癌肿瘤预测

1.逻辑回归逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，需要一个应变量y和一个或一个以上的自变量，属于机器学习中的监督学习。逻辑回归是用来进行分类的。
lyqwq_·2023-06-11 21:41

机器学习（线性回归实训）------波士顿房价

1.机器学习机器学习是人工智能(AI)和计算机科学的分支，专注于使用数据和算法来模仿人类学习的方式，逐渐提高其准确性。机器学习是不断成长的数据科学领域的重要组成部分。通过使用统计方法，对算法进行训练，以进行分类或预测，揭示数据挖掘项目中的关键洞察。然后，这些洞察可推动应用和业务中的决策，有效影响关键增长指标。随着大数据的持续扩大和增长，数据科学家的市场需求也水涨船高，要求他们协助确定最相关的业务问
lyqwq_·2023-06-11 21:10

模拟量偏差报警功能块(SCL代码)

工业模拟量采集的相关基础知识，可以查看专栏的系列文章，这里不再赘述，常用链接如下：PLC模拟量采集算法数学基础（线性传感器）_plc傳感器數據轉化_RXXW_Dor的博客-CSDN博客模拟量采集库如何设计
RXXW_Dor·2023-06-11 20:03
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