算法数学线性回归

算法

KNN：http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/16955347线性回归：http://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5786115
0_Eric·2023-03-30 13:31

机器学习笔记（3）

Machine_LearningHomework/blob/master/MyPredict_PM2.5.ipynb，学习了利用pandas切片，以及利用ada梯度下降法计算w，收获很多，后面会在此基础上，把模型复杂化一些，将以前学习的线性回归方法用实例模拟一遍
trying52·2023-03-30 12:22

java基础巩固-宇宙第一AiYWM：为了维持生计，编程语言番外篇之机器学习（项目预测模块总结：线性回归算法、逻辑回归分类算法）~整起

机器学习一、机器学习常见算法（未完待续...）1.算法一：线性回归算法：找一条完美的直线，完美拟合所有的点，使得直线与点的误差最小2.算法二：逻辑回归分类算法3.算法三：贝叶斯分类算法4.算法四：KNN
AIminminHu·2023-03-30 03:21

电商数据分析--薪资预测（线性回归）

电商数据分析–薪资预测（线性回归）数据分析流程：明确目的获取数据数据探索和预处理分析数据得出结论验证结论结果展现线性回归：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
想成为风筝·2023-03-30 02:31

python工资等级分类程序-php项目中用python来预测薪资（工资）

确定了选用什么语言来写后，它们之间的对接用最省心的http协议来对接算法原理很简单，就是用的多元线性回归来预测。
weixin_37988176·2023-03-30 02:48

python电商销售数据 爬虫+预测+可视化系统 机器学习 大屏 毕业设计 源码

技术栈：Flask框架、Selenium爬虫、机器学习、多元线性回归预测模型、LayUI框架、Echarts可视化大屏、淘宝数据采集本课题的核心内容是对数据分析平台的基本需求为背景，根据预先设计的思路进行平台的搭建
源码之家·2023-03-30 01:24

线性回归

线性回归模型x1,x2...是我们所选取的特征，h(x)是我们所建立的模型，其中有n+1个参数。令x0=1,则损失函数作为损失函数，我们的目的是使得上式最小。
从0到1024·2023-03-30 00:10

在python中使用最小二乘法画出拟合曲线_基于jupyter notebook的python编程-----运用最小二乘法，导入文件数据模拟一元线性回归分析...

基于jupyternotebook的python编程-----运用最小二乘法，导入文件数据模拟一元线性回归分析用最小二乘法模拟一元线性回去曲线的目录一、运行jupyternotebook，搭建python
ZHDYH·2023-03-29 22:49

数据分析记录（六）--多元线性回归在SPSS中的实现（步骤及指标含义）

数据分析记录（六）–多元线性回归在SPSS中的实现（步骤及指标含义）本文仅作为自己的学习记录以备以后复习查阅在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。
炮炮炮~~·2023-03-29 18:25

线性回归

[Chapter3-线性回归]简单线性回归形如，其中截距为为斜率，和被称为系数或者参数计算模型系数计算和使得直线和点之间的距离之和最小第回归值的残差为则残差平方和为：或假设样本均值为最小二乘法的的回归结果为
抠脚_b41d·2023-03-29 16:51

深度学习通俗简述

比如要用线性回归预测一所房子的价格，我们会人为划分出面积、地段等要素，这些要素就是我们人为划分出来的特征。但是，人为划分出来的特征往往是是不足够的，而且很多时候并不准确。
红龙96·2023-03-29 14:31

2022-10-16入门1-最小二乘估计与偏最小二乘估计

GeorgeBox普通最小二乘回归（ordinaryleastsquare，OLS），也被称为普通最小平方估计回归普通最小二乘回归是最小二乘回归里的一种Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+···+e，这是常见的线性回归方程
八段锦1134·2023-03-29 11:01

高光谱预处理方法之MSC与SNV——matlab实现

（1）求得所有光谱数据的平均值作为“理想光谱”；计算平均光谱：（2）将每个样品的光谱与平均光谱进行一元线性回归运算，求得各光谱相对于标准光谱的线性平移量(回归常数)和倾斜偏移量(回归系数)，一元线性回归
running鸿·2023-03-29 10:14

第三章 线性模型

3.1基本形式给定由d个属性的示例x=，其中是x在第i个属性上的取值，线性模型试图学习一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：或者其中.3.2线性回归给定数据集,其中,线性回归试图学得：我们采用均方误差作为回归任务的性能度量
余罪adsk·2023-03-29 06:41

第一天-线性回归,Softmax与分类模型,多层感知机

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）
LinuxLeeSinYY·2023-03-29 03:28

【李沐-动手深度学习v2】笔记整理-08线性回归+基础优化算法

线性回归线性回归是单层的神经网络模型通过平方损失来衡量预测质量，1/2便于求导训练损失：加均值基础优化算法梯度下降梯度是上升最快的方向，负梯度即为下降最快的方向。
liuuu0·2023-03-28 21:09

李沐-动手学深度学习（八）多层感知机

1、感知机比线性回归多了个激活函数，激活函数有很多种选择。感知机是个二分类的问题，是最
minlover·2023-03-28 14:51

线性回归

概念label试图预测的变量feature预测依据的变量example包含一对label和feature，用来训练模型Training向模型中加入example，模型根据example自我修改feature和example关系的过程Inference在模型训练完后，根据feature预测对应的label值三种变量Acontinuousvariable连续变量anyvalueispossiblefo
Bounty_Hunter·2023-03-28 13:37

第2章 单变量&多变量线性回归

单变量线性回归image.png一元线性回归假设函数h(hypothesis)costfunction（平方误差）代价函数梯度下降法Gradientdescent用梯度下降法最小化代价函数J直观理解梯度下降算法描述
微雨旧时歌丶·2023-03-28 13:20

线性回归分析思路总结！简单易懂又全面！

线性回归分析是一种研究影响关系的方法，在实际研究里非常常见。不管你有没有系统学习过，对于线性回归，相信多少都有那么一点了解。
spssau·2023-03-28 11:37

利用scanpy进行数据归一化

使用的是简单的线性回归模型，同seurat的regressOut类似，然而，在某些情况下需要注意，可以参见：https://github.com/theislab/scanpy/issues/526对于不同的数据
生信阿拉丁·2023-03-28 05:26

sklearn-caicai

五.逻辑回归1.概述1.1名为“回归”的分类器=线性回归的任务就是找出模型参数，著名的最小二乘法就是用来求解线性回归中参数的方法。
漱衣仁止·2023-03-28 02:01

ML：自己动手实现单变量线性回归算法

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_single_variabel.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·2023-03-28 01:53

机器学习第四课_线性回归

我们所谓的建模过程，其实就是找到一个模型，最大程度的拟合我们的数据。在简单线回归问题中，模型就是我们的直线方程：y=ax+b。要想最大的拟合数据，本质上就是找到没有拟合的部分，也就是损失的部分尽量小，就是损失函数（lossfunction）（也有算法是衡量拟合的程度，称函数为效用函数（utilityfunction））：因此，推导思路为：通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数；然后通过最优化
素心似锦·2023-03-28 00:25

PySpark机器学习 Machine Learning with PySpark - 2019.Pdf

使用PySpark进行机器学习向您展示如何构建有监督的机器学习模型，如线性回归，逻辑回归，决策树和
python测试开发·2023-03-27 20:28

python多元线性回归--波士顿房价预测

最后一列是房价1：数据集导入，导包fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#导入线性回归类
胖子是个潜力股·2023-03-27 16:47

python简单线性回归---鸢尾花

线性回归：是回归分析中的一种，评估自变量x与因变量y之间是一种线性关系简单的线性回归：一元线性回归y=aX+b目的找出a,b的值，即可建立一个简单的线性回归模型，从而进行趋势预测对数据进行简单的线性回归分析
胖子是个潜力股·2023-03-27 16:17

Logistic回归

应用：银行信用卡欺诈可能性（是欺诈消费、不是欺诈消费）、下雨的可能性（下雨、不下雨），购买一件商品的可能性（买、不买），广告被点击的可能性（点、不点）线性回归与逻辑回归线性回归：y=ax+b，在已知几组数据
空尘AI·2023-03-27 07:35

加密技术03-非对称加密-RSA原理

数学原理我们先回顾一下，对称加密DES算法和AES算法数学原理异或运算：对一个数同时异
mtry·2023-03-26 22:48

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(8)正则化(Regularization)

6.正则化(Regularization)文章目录6.正则化(Regularization)6.1过拟合的问题6.2代价函数6.3正则化线性回归6.4正则化的逻辑回归模型本章编程作业及代码实现部分见：Python
geekxiaoz·2023-03-26 07:16

机器学习案例2：基于线性回归的波士顿房价预测

案例2：基于线性回归的波士顿房价预测为什么写本博客前人种树，后人乘凉。希望自己的学习笔记可以帮助到需要的人。需要的基础懂不懂原理不重要，本系列的目标是使用python实现机器学习。
自学小白菜·2023-03-26 07:43

回归分析（线性回归、逻辑回归）详解与 Python 实现

文章目录1.回归分析概述2.线性回归2.1简单线性回归分析2.2多元线性回归分析2.3非线性回归数据分析3.用python实现一元线性回归4.用python实现多元线性回归5.逻辑回归5.1构造预测函数
西门催学不吹雪·2023-03-26 07:42

机器学习 | 单变量线性回归 | 吴恩达学习笔记

前文回顾：机器学习概述线性回归概念我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集。
啦啦右一·2023-03-26 07:02

正则化(吴恩达机器学习笔记)

文章目录1.过拟合问题2.代价函数3.正则化线性回归1.梯度下降法2.正规方程4.正则化逻辑回归1.过拟合问题如图所示：第一个模型是线性的，属于欠拟合，不能很好的适应数据集，而第3个则是一个高次方的模型
是忘生啊·2023-03-26 07:02

逻辑回归 算法推导与基于Python的实现详解

它基于线性回归的原理，通过将线性函数的输出值映射到[0,1]区间上的概率值，从而进行分类。逻辑回归的输入是一组特征变量，它通过计算每个特征与对应系数的乘积，加上截距项得到线
专注算法的马里奥学长·2023-03-26 07:57

机器学习｜正则化｜评估方法｜分类模型性能评价指标｜吴恩达学习笔记

前文回顾：逻辑回归目录正则化过拟合的问题代价函数正则化线性回归正则化的逻辑回归模型模型评估方法留出法（hold-out）交叉验证法（cross-validation）自助法（bootstrap）比较总结分类模型性能评价指标混淆矩阵准确度
啦啦右一·2023-03-26 07:25

[神经网络]吴恩达深度学习course1week1思考评注

ScreenShot2017-12-03at11.02.08AM.png机器学习里的线性回归算法，可以看成一个单个神经元的神经网络：这里是单个变量的输入ScreenShot2017-12-03at11.04.17AM.pngScreenShot20
小双2510·2023-03-25 23:49

2019-06-02

网易云课堂-吴恩达机器学习课程1-19课时第一章：初识机器学习；第二章：单变量线性回归；第三章：线性代数回顾仅需十美元，AI“灭霸手套”来了MIT人工智能实验室的研究人员开发了一种“触觉手套”，548个传感器
YZY君·2023-03-25 23:00

SuperMap iServer 机器学习服务配置及使用

支持分布式空间数据密度聚类分析、广义线性回归、基于森林的分类与回归、决策树分类与回归、线性回归、逻辑回归、支持向量机分类、朴素贝叶斯分类、梯度提升树分类与回归等
supermapsupport·2023-03-25 12:20

人工智能基础（十七）逻辑回归

逻辑回归1、逻辑回归的概念：解决的是一个二分类的问题逻辑回归的输入是线性回归的输出2、原理：输入：线性回归的输出激活函数:sigmod函数，把整体映射到0和1上，再设置一个阈值，进行分类判断损失：对数自然损失
San.ferry.▣·2023-03-25 07:27

机器学习-线性模型

线性回归我们先来说线性回归。线性回归要做的就是找到一个方程（如下）最理想的肯定是完全相等啊，但是由于有overfitting（过拟合）的存在，完全相等未必是件好事。
N._·2023-03-25 07:56

监督学习：逻辑回归

答：（单变量）线性回归算法是试图找到一条直线去拟合数据，而逻辑回归算法是试图找到一根线，去分隔数据，是一种分类算法，如下图：逻辑回归模型的假设函数：其中，X代表特征向量，g代表逻辑函数，一个
⊙月·2023-03-25 07:19

机器学习——逻辑回归

1.逻辑回归与线性回归的联系与区别2.逻辑回归的原理3.逻辑回归损失函数推导及优化4.正则化与模型评估指标5.逻辑回归的优缺点6.样本不均衡问题解决办法7.sklearn参数一.逻辑回归与线性回归的联系与区别逻辑回归
xfx小飞侠·2023-03-25 07:19

python与人工智能：线性回归和逻辑回归

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。梯度下降？梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。
迷途君·2023-03-25 07:16

学习人工智能第二周：逻辑回归(上)

逻辑回归与线性回归的对比线性回归：x-->模型-->y知道坐标的一部份，求y逻辑回归：x-->模型-->类别(猫，狗)知道完整的坐标，看在直线的上面，还是下面分类：多类别，二分类二分类简化：是不是猫，概率相加为
普通网友·2023-03-25 07:45

AI人工智能学习之回归分析

回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
剑池·2023-03-25 07:44

跟着AI学AI(2): 逻辑回归

跟着AI学AI-2:逻辑回归提问：请使用numpy写一个逻辑回归模型提问：请使用unittest写一个训练和预测的测试用例提问：请解释下逻辑回归和线性回归的差别提问：为什么线性回归不能解决逻辑回归解决的问题提问
幻灰龙·2023-03-25 07:05

CS229之逻辑回归

与线性回归问题不同，LR需使用对数损失函数来作为costfunction（凸函数）。
__cbf0·2023-03-25 06:20

机器学习-吴恩达 过拟合问题与正则化

文章目录过拟合问题欠拟合过拟合高偏差和高方差泛化解决过拟合1.收集更多的训练数据2.减少或增加选择的特征3.正则化正则化正则化代价函数如何理解增加惩罚项后，参数w会变小直观理解从数学角度理解正则化参数λ正则化参数λ的作用正则化线性回归正则化逻辑回归进行梯度下降过拟合问题现在我们来认识什么是
稀奇_·2023-03-25 03:09

机器学习正则化ppt_吴恩达机器学习笔记（三） —— Regularization正则化

主要内容：一.欠拟合和过拟合(over-fitting)二.解决过拟合的两种方法三.正则化线性回归四.正则化logistic回归五.正则化的原理一.欠拟合和过拟合(over-fitting)1.所谓欠拟合
希望阳光下·2023-03-25 03:04
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