算法数学线性回归第46页

十二、主成分分析PCA

、可做数据可视化降维分析：找到数据最重要的方向（方差最大的方向），第一个主成分就是从数据差异性最大（方差最大）的方向提取出来的，第二个主成分则来自于数据差异性次大的方向，且要与主成分方向正交PCA不是线性回归

万物皆可代码·2023-04-10 22:33

2023.4.1 激活函数-Python实现

没有激活函数，神经网络只是一个线性回归。计算神经网络输出的数学方程式为：sigmoid激活函数sigmoid函数的公式在数学上，sigmoid激活函数表示为：在Python中实现Si

楠姐有点忙·2023-04-10 21:53

机器学习实战07：线性回归、岭回归、套索回归、逐步回归等

-用线性回归找到最佳拟合直线优点：结果易于理解，计算上不复杂。缺点：对非线性的数据拟合不好。适用数据类型：数值型和标称型数据。回归的目的是预测数值型的目标值。

Evil·2023-04-10 20:34

线性回归

夏普123·2023-04-10 16:16

PyTorch深度学习实战 | 基于线性回归、决策树和SVM进行鸢尾花分类

本文将使用决策树、线性回归、

TiAmo zhang·2023-04-10 15:03

一文彻底搞懂逻辑回归模型

将线性回归模型得到的结果通过一个非线性的sigmoidsigmoidsigmoid函数,得到[0,1][0,1][0,1]之间取值范围的值，同时设置阈值为0.50.50.5，通过与阈值的比较达到二分类的效果

独影月下酌酒·2023-04-10 14:09

一文搞懂逻辑回归(LR)+极大似然估计+梯度下降 ___神经网络(过渡)

主要应用场景:分类(叫回归但不是回归)1.从线性回归到LogisticRegression(LR)线性回归中我们学到使用数据用最小化均方误差去拟合一个函数来预测未知数据的值。最后得

Pastore_Zx·2023-04-10 08:34

ts入门03 线性回归

importtensorflowastfimportnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltrng=numpy.random#定义训练参数learning_rate=0.01training_epochs=1000display_step=50#用于训练的数据train_X=numpy.asarray([3.3,4.4,5.5,6.71,6.93,4.168,9.779,

ccccca·2023-04-10 06:56

Python机器学习：评价指标

昨天和前天带着大家看了比较简单的线性回归、逻辑回归、最大熵模型，基本上把原理搞清楚了，但是，对这些模型的计算效果，我们怎么去平均呢，这是个很大的问题，模型的好坏，的确是需要用评价指标去评价的，所以，我们今天来学习一些常用的模型评价指标

鲁智深坐捻绣花针·2023-04-10 03:08

人工智能基础概念1：模型、拟合、最大似然估计、似然函数、线性回归、sigmoid函数、逻辑回归

一、模型、拟合（fitting）和过拟合（overfitting）人工智能中的模型（ArtificialIntelligenceModel）指的是一些算法和数学模型，用于处理和分析大量的数据和信息，并通过训练和学习来不断优化自己的表现和预测准确性。常见的模型包括神经网络、朴素贝叶斯、决策树等。拟合是指将数据或样本用某种模型或函数进行匹配或拟合，使得该模型或函数可以最大程度地预测或描述数据或样本中的

LaoYuanPython·2023-04-10 03:33

【机器学习】P10 从头到尾实现一个线性回归案例

这里写自定义目录标题（1）导入数据（2）画出城市人口与利润图（3）计算损失值（4）计算梯度下降（5）开始训练（6）画出训练好的模型（7）做出预测（8）完整代码（1）导入数据问题引入：假设你是老板，要考虑在不同的城市开一家新店；x_train是不同城市的人口数量y_train是那个城市一家餐馆的利润importmathimportcopyimportnumpyasnpx_train=np.array

脚踏实地的大梦想家·2023-04-10 01:10

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.2深度学习基础-线性回归的从零开始实现

3.2线性回归的从零开始实现在了解了线性回归的背景知识之后，现在我们可以动手实现它了。

蒸饺与白茶·2023-04-09 21:21

第四讲，pytorch实现线性回归和逻辑回归

一，线性回归importtorchimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed(10)lr=0.1#学习率#创建训练数据x=torch.rand(20,1)

宋建国·2023-04-09 20:12

回归系数的解释

在最近的项目中经常会做到线性回归方面的分析，跟客户解释相关结果时，用比较学术的统计词汇阐述结果常常令人不知所云。我常常想，只有能用最简单的话跟别人解释清楚才真的证明是你懂了。

3between7·2023-04-09 18:48

线性回归详解

目录1.什么是线性回归2.一元线性回归3.损失函数4.最小二乘法5.小结1.什么是线性回归其实回归算法是相对分类算法而言的，与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。

莫杨94·2023-04-09 17:52

【机器学习】LR和线性回归讲解，区别

对于连续值预测有线性回归等，而对于离散值/类别预测，我们也可以把逻辑回归等也视作回归算法的一种。线性回归与逻辑回归是机器学习中比较基础又很常用的内容。

UESTC_20172222·2023-04-09 17:50

线性回归讲解

要将Matplotlib绘制的动态图保存为.mp4格式的文件，你需要安装FFmpeg软件，并使用Matplotlib提供的FFMpegWriter对象来保存动态图。以下是在你的代码中添加保存为.mp4格式的示例代码：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.animationimportFuncAnimation,FFMpe

python算法工程师·2023-04-09 17:39

简单线性回归和最小二乘法

前言线性回归模型看起来非常简单，简单到让人怀疑其是否有研究价值以及使用价值。但实际上，线性回归模型可以说是最重要的数学模型之一，很多模型都是建立在它的基础之上，可以被称为是“模型之母”。

David_ess·2023-04-09 12:42

线性回归之数学:求导公式

线性回归之数学:求导公式1常见函数的导数2导数的四则运算3练习4矩阵（向量）求导参考链接：https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus#Scalar-by-vector_identities

IT之一小佬·2023-04-09 09:13

PyTorch执行矩阵求导详细过程

中的梯度下降具体执行过程之前已经推到过最小二乘法的矩阵求导过程：链接一、数学形式之前虽然知道矩阵求导是怎么来的，但是具体PyTorch是怎么实现的还未知，所以这里进行了求解和验证，采用了SGD梯度下降，为方便计算，batch_size=3，并且采用一元线性回归来实现

harry_tea·2023-04-09 09:41

多元线性回归之矩阵求导推导与python实现

多元线性回归表达式其中，X=[1,x1,⋯ ,xn]X=[1,x_1,\cdots,x_n]X=[1,x1,⋯,xn]W=[w0,w1,⋯ ,wn]W=[w_0,w_1,\cdots,w_n]W=[w0

一朝英雄拔剑起·2023-04-09 09:08

【回故系列】线性回归的矩阵推导

线性模型（LinearModel），是机器学习中的一类算法的总称，其形式化定义为：通过给定的样本数据集，线性模型试图学习到这样的一个模型，使得对于任意的输入特征向量，模型的预测输出能够表示为输入特征向量的线性函数，即满足：也可以写成矩阵的形式：其中，和称为模型的参数。为了求解线性模型的参数和，首先我们定义损失函数，在回归任务中，常用的损失函数是均方误差：优化损失函数就是我们的目标，基于均方误差损失

caicaiatnbu·2023-04-09 09:34

【机器学习】矩阵求导与线性回归

参考文章：https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus

csdn_black·2023-04-09 09:33

线性回归当中的矩阵求导问题

问题说明：y、w为列向量，X为矩阵式子演化看到这个例子不要急着去查表求导，先看看它的形式，是u(w)∗v(w)的形式，这种形式一般求导较为复杂，因此为了简化运算，我们先把式子展开成下面的样子（注意：(Xw)T=wTXT）：然后就可以写成四个部分求导的形式如下（累加后求导=求导后累加）：求导说明：分子部分为标量，分母部分为向量，找到维基百科中的Scalar-by-vectoridentities表格

Geeksongs·2023-04-09 09:33

基于矩阵求导的线性回归

矩阵求导考虑矩阵乘法A⋅B=CA\cdotB=CA⋅B=C考虑Loss函数L=∑im∑jn(Cij−p)2L=\sum^m_{i}\sum^n_{j}{(C_{ij}-p)^2}L=i∑mj∑n(Cij−p)2考虑C的每一项导数▽Cij=∂L∂Cij\triangledownC_{ij}=\frac{\partialL}{\partialC_{ij}}▽Cij=∂Cij∂L考虑ABC都为2x2矩阵

python算法工程师·2023-04-09 09:32

PyTorch深度学习实战 | 预测工资——线性回归

可以看出，这是一个用工作年限预测工资的简单线性回归问题。

TiAmo zhang·2023-04-09 06:40

Linear Model 线性模型

虽然线性回归的形式比较简单，但是多元线性回归的时候，变量之间的共线性

Jerrybio·2023-04-08 17:03

机器学习笔记之正则化(一)拉格朗日乘数法角度

回顾：基于正则化的最小二乘法在处理线性回归任

静静的喝酒·2023-04-08 17:09

dejahu的深度学习学习笔记02-softmax分类|Pytorch代码实现

上节博客中我们一起探讨了机器学习中的回归问题，回归问题主要是为了解决连续的问题，生活中还有很多应用场景不是连续的，预测的结果是离散的，比如识别一个垃圾的种类或者是识别一个花卉的具体种类，这种问题如果使用简单的线性回归是达不到目的的

肆十二·2023-04-08 15:04

逻辑回归-1-逻辑回归简介

对于连续型变量的预测，可以借助于多元线性回归模型、岭回归模型或LASSO回归模型来解决。对于连续型变量的预测，可以借助于多元线性回归模型、岭回归模型或LASSO回归模型来解决。

从来只看自己_7faa·2023-04-08 14:05

机器学习-P6 逻辑回归（书P73）

文章目录一，概述1，逻辑回归（LogisticRegression）1.1，线性回归1.2，Sigmoid函数1.3，逻辑回归1.4，LR与线性回归的区别2，LR的损失函数3，LR正则化3.1，L1正则化

壮壮不太胖^QwQ·2023-04-08 13:48

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 2_Linear regression with one variable 单变量线性回归...

Lecture2Linearregressionwithonevariable单变量线性回归2.1模型表示ModelRepresentation2.1.1线性回归Linearregression2.1.2

weixin_38166557·2023-04-08 13:45

【机器学习四】线性回归和逻辑回归（二）

上一节简单的介绍了一下线性回归，通过简单的线性模型进行预测结果，并不断逼近真实标记值，实现回归。那如果我们想用线性模型去实现分类呢？

桉豆子·2023-04-08 07:48

svr公式推导_支持向量回归（SVR）的详细介绍以及推导算法

(一图读懂函数间隔与几何间隔)这里的r就是根据两平行线之间的距离公式求解出来的SVR的原理SVR与一般线性回归的区别SVR一般线性回归1.数据在间隔带内则不计算损失，

weixin_39517054·2023-04-08 06:58

动手学深度学习-（李牧）PyTorch版本

自然语言处理环境参考（大家可以在这里下载代码）原书地址（大家可以在这里阅读电子版PDF内容）引用阅读指南目录简介阅读指南1.深度学习简介2.预备知识2.1环境配置2.2数据操作2.3自动求梯度3.深度学习基础3.1线性回归

M_Q_T·2023-04-08 03:06

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，这⾥有两个重要的假

58506fd3fbed·2023-04-08 00:31

实用的数学理论公式

一元线性回归方程：image.png一元线性回归的显著性检测：F检测法：b=Lxy/

小幸运Q·2023-04-07 20:51

动手学深度学习——从线性回归出发

本文目录如下：Task011.线性回归2.logistic回归3.softmax分类模型4.多层感知机Task021.文本预处理语言模型循环神经网络基础1.线性回归1.1线性回归的形式1.2平方损失函数如何衡量线性回归模型拟合得怎么样

且不了了·2023-04-07 16:00

线性回归判断能否与预测实现python

#判断适合不适合做回归分析==========================================================================#导入库importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportsklearnfromsklearn.linear_modelimportLinearR

以千·2023-04-07 15:57

机器学习 - 理论 - Latex手推广义线性模型

机器学习-理论-广义线性模型前言广义线性模型定义：指数分布族：Gaussian分布的指数分布族形式：Bernouli分布的指数分布族形式：广义线性模型建模三大假设：广义线性模型推导其他公式推导线性回归方程推导逻辑回归推导

starnight531·2023-04-07 14:46

胜算比（odd ratio, OR）vs 相对风险（Relative risk, RR）

当研究两个因素或多个因素之间的因果关系时，常用线性回归或Logistic回归进行统计验证。其中，当数据是连续型变量时，用线性回归；当数据是分类响应变量时，用Logistic回归。

scdzzdw·2023-04-07 14:41

机器学习算法概述

目录机器学习概述01监督学习02无监督学习：03半监督学习04强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类

dengdengwb·2023-04-07 14:48

【学习笔记、面试准备】机器学习西瓜书要点归纳和课后习题参考答案——第3章

机器学习西瓜书要点归纳第3章线性模型3.1基本形式3.2线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题3.7阅读材料习题目录地址第3章线性模型3.1基本形式线性模型定义

出尘呢·2023-04-07 08:31

手推机器学习算法第一天，一元线性回归

程序员小白工作之余手推器学习的基础算法，计算过程如图（太久不写字了，难看的不行，将就看吧，有时间的时候再练练字，前期就这样了），有错误的地方希望大家指正

Mr_w_d2f3·2023-04-07 04:04

使用OLS摘要解释线性回归的结果

下面是一个回归过程，用于拟合收入和教育情况importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassmsimportstatsmodels.apiassnsdata=pd.read_csv('../input/traindatas/char7/Salary_Data.csv')print(sdata.head())n=sdata.sha

小瓶盖的猪猪侠·2023-04-07 02:41

深度学习（李沐）——学习笔记（一）

线性回归从0开始实现Pytorch中的基本数据类型就是各式各样的张量，张量可以理解为多维矩阵。

你会弹琴吗·2023-04-06 22:11

多元线性回归模型

我们在使用多元线性回归模型之前需要对变量做以下处理：1.对因变量进行正态分布检验，若符合则我们才可以使用，不符合则不选择。

Christ1018·2023-04-06 18:44

基于梯度下降法的线性回归拟合以及绘制图形（Python代码）

Tips：采用梯度下降法实现线性回归，同时可批量绘制散点图和拟合曲线以及损失图。样例数据：拟合曲线图：损失曲线：Python代码：#!

小松鼠想吃大闸蟹·2023-04-06 10:49

曲线拟合、多元线性回归与梯度下降算法

这就促使我们走向机器学习里的一元或者多元线性回归问题。博主对机器学习也是刚刚入门，对决策树和拟合不是太理解，就边学习边建模梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。

handsome programmer·2023-04-06 10:30

线性回归的基本要素

线性回归的基本要素模型为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。

汪勤思·2023-04-06 06:38

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