算法数学线性回归第6页

神经网络（一）

有n个数据，通过权重与各数据之间的计算和，比较激活函数结果，得出输出（和线性回归特别像）。有一个阈值，输

Daily_Note·2024-01-22 15:42

Python实现稳健线性回归模型(rlm算法)项目实战

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景稳健回归可以用在任何使用最小二乘回归的情况下。在拟合最小二乘回归时，我们可能会发现一些异常值或高杠杆数据点。已经确定这些数据点不是数据输入错误，也不是来自另一个群落。所以我们没有令人信服的理由将它们排除在分析之外。稳健回归可能是一种好的策略，它是在将这些点完全从分析中

胖哥真不错·2024-01-22 11:02

【机器学习300问】15、什么是逻辑回归模型？

逻辑回归（LogisticRegression）是一种广义线性回归分析模型，尤其适用于解决二分类问题（输出为两个类别）。（1）二分类举例邮件过滤：判断一封电子邮件是否为垃圾邮件。

小oo呆·2024-01-22 09:09

基于朴素贝叶斯的文本分类系统的设计与实现

基于线性回归的预测系统：这是简单而基础的机器学习项目，用于预测单变量或多变量问题。例如，预测房价、销售额等。

@斯里·2024-01-22 06:38

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-梯度下降

梯度下降是很常用的算法，他不仅被用在线性回归上，还被广泛应用与机器学习的众多领域。之后，我们也会用到梯度下降法最小化其他函数，而不仅仅是最小化线性回归的额代价函数J。

jenye_·2024-01-21 22:01

【AI底层逻辑】——“数学华尔兹”之一元线性回归（代码实测）

目录一、一元线性回归代码实测二、统计量分析1、statsmodels库2、计算各种统计量3、F检验、t检验4、置信区间、预测区间5、残差正态检验6、自相关检测一、一元线性回归代码实测①导入相关模块首先导入必要的模块

柯宝最帅·2024-01-21 20:04

定量构效关系QSAR

常用的建模方法是多元线性回归MLR，主成分回归PCR，偏最小二乘法PLSR、

AtomXe·2024-01-21 18:09

Python实现基于多元线性回归模型进行统计学相互作用和方差分析(anova算法)项目实战

1.项目背景多元线性回归模型（MultipleLinearRegressionModel）是一种统计学方法，用于研究一个或多个自变量（predictors）与因变量（dependentvariable）

胖哥真不错·2024-01-21 16:57

Python实现基于广义线性回归模型进行Meta分析(meta_analysis算法)项目实战

1.项目背景对于广义线性回归模型在Meta分析中的应用概念，可能是将其用于处理非正态分布或非线性关系的数据，例如：1.当原始研究的结果数据不是连续型且服从正态分布，而是二项分布（如成功率）、泊松分布（如发病率

胖哥真不错·2024-01-21 16:26

Python实现M-Estimators稳健线性回归模型(RLM算法)项目实战

在稳健线性回归（RobustLinearRegression,RLM）模型中，M-Estimators用于替代普通最小二乘法（OLS），以减少这些极端观测值

胖哥真不错·2024-01-21 16:23

第八章正则化

本章含盖8.1过拟合问题8.2代价函数8.3线性回归的正则化8.4Logistic回归的正则化8.1过拟合问题在将线性回归和logistic回归应用到某些机器学习应用中时，会出现过度拟合问题，导致它们表现欠佳

tomas家的小拨浪鼓·2024-01-21 10:15

R绘制线性回归限制性立方样条图

接上一期关于logistic回归的限制性立方样条，本期介绍基于线性回归模型的限制性立方样条图。变量要求：x为连续性变量，y为连续性变量。其他协变量既可以是分类变量，也可以是连续变量。

kaiming0000·2024-01-21 09:56

R绘制基于Cox回归模型的限制性立方样条图

R绘制基于Cox回归模型的限制性立方样条图上两期分享了线性回归和logistic回归模型的限限制性立方样条图，那么这一期继续分享基于Cox回归的限制性立方样条的R实现。

kaiming0000·2024-01-21 09:56

关于美国公司数据的经济意义进行的多元分析

详细结论：输出结果1：线性回归分析结果表符号值常数(Intercept)2335.30标准化系数(StandardizedCoefficients)MV-0.806419CF0.807489P0.240677S0.665299t

Recursions·2024-01-21 07:25

（3）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-线性回归与逻辑回归

目录一、LinearRegression线性回归应用应用案例（一）——自定义数据（Customdata）1、下载安装sklearn库2、导入库函数3、加载数据集4、创建线性回归对象5、模型训练6、预测结果

代码骑士·2024-01-21 07:05

机器学习_通过梯度下降找到最佳参数

对于线性回归来说，针对损失函数的梯度下降(gradientdescent)方法可以使猜测沿着正确的方向前进，因此总能找到比起上一次猜测时误差更小的w和b组合。梯度下降可以说是整个机

you_are_my_sunshine*·2024-01-21 06:17

李沐《动手学深度学习》多层感知机深度学习相关概念

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

丁希希哇·2024-01-21 04:16

李沐《动手学深度学习》多层感知机模型概念和代码实现

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归目录系列文章一

丁希希哇·2024-01-21 04:46

统计学R语言实验8 ：线性回归

统计学R语言实验8：线性回归一、实验目的1.掌握理解线性回归的相关概念。2.掌握理解线性回归的相关方法。3.熟悉R语言等语言的集成开发环境。

Blossom i·2024-01-21 02:21

机器学习：线性回归模型的原理、应用及优缺点

一、原理线性回归是一种统计学和机器学习中常用的方法，用于建立变量之间线性关系的模型。其原理基于假设因变量（或响应变量）与自变量之间存在线性关系。

rubyw·2024-01-20 16:22

Stata 基本回归分析

普通最小二乘估计方法(OrdinaryLeastSquare，简记为OLS)，是单一方程线性回归模型最常用、最基本的估计方法。

迷茫的小孩2·2024-01-20 12:06

机器学习Python7天入门计划--第一天-机器学习基础-讲人话

理解线性回归的原理和应用。学习内容：机器学习基础什么是机器学习：机器学习是一种使计算机能够从数据中学习规律和模式的技术。

M.D·2024-01-20 09:39

Python数据分析案例35——多元线性回归全流程 (数据探索可视化，回归分析，多重共线性，残差检验，异方差检验，自相关检验)

案例背景很多经济学同学用Python做传统统计学的回归分析时可能没有R或者Stata，Eviews，SPSS方便，他们对回归分析里面常用的检验过程不熟悉。Python做回归这些当然没有这些统计学，计量经济学常用的软件方便，但是都能做，只是没有人总结一个系统的完整的回归分析的流程。他们做回归往往忽略了，传统统计学还需要做的多重共线性的检验，残差检验，异方差检验，自相关检验等等。本次案例就来总结一下一

阡之尘埃·2024-01-19 14:13

深入浅出核函数

本文深度剖析了核函数的含义，并从该角度去理解线性回归和非线性分类的问题。

小白学视觉·2024-01-19 11:56

【机器学习300问】11、多元线性回归模型和一元线性回归有什么不同？

在之前的文章中，我们已经学习了一元线性回归模型，其中最关键的参数是w和b。机器学习的目的就是去得到合适w和b后能准确预测未知数据。但现实世界是复杂的，一个事情的发生绝大多数时候不会是一个原因导致。

小oo呆·2024-01-19 10:15

【机器学习300问】12、为什么要进行特征归一化？

当线性回归模型的特征量变多之后，会出现不同的特征量，然而对于那些同是数值型的特征量为什么要做归一化处理呢？一、为了消除数据特征之间的量纲影响使得不同指标之间具有可比性。

小oo呆·2024-01-19 10:08

李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归目录系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构

丁希希哇·2024-01-19 08:36

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

sklearn-线性回归

1sklearn中的线性回归sklearn中的线性模型模块是linear_model，我们曾经在学习逻辑回归的时候提到过这个模块。

CHEN的小喵·2024-01-18 21:55

1 sklearn线性回归

sklearn线性回归一、普通最小二乘线性回归sklearn.linear_model.LinearRegression小结二、岭回归岭回归分类LASSOsklearn里面一个类对象就是一个模型，直接封装了训练

Michael_Flemming·2024-01-18 21:25

吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型

回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。

Carey_Wu·2024-01-18 16:26

线性回归+小批量梯度下降算法

目录1.线性模型计算预测值：2.使用均方损失作为损失函数：3.基础优化算法：梯度下降4.训练数据：5.线性回归实现：6.线性回归总结：1.线性模型计算预测值：线性模型可以看做单层神经网络。

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:44

2024年“华数杯”国际大学生数学建模竞赛B题思路

首先得获取数据，中国的宏观数据相对容易（包括电力、经济、人口、教育、基础建设、研发投入、科研水平等等方面，获取数据方式见下面），拿到数据后研究指标之间的关系，相关性分析和线性回归（宏观指标单位不统一、可以考虑平滑处理

Python风控模型与数据分析·2024-01-18 14:01

工智能基础知识总结--线性回归

什么是线性回归不同于分类问题的待预测变量为离散变量，回归问题中待预测变量即因变量为连续变量。

北航程序员小C·2024-01-18 12:54

深度学习记录--正则化(regularization)

weightdacay)在成本函数中加上正则项：其中由于在w的更新过程中会递减，即权重衰减w递减的过程，实际上是w趋近于0的过程在这个过程中，部分单元的影响逐渐减小(可以近似看作隐藏)，最终成为深层神经网络(类似线性回归

蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

【机器学习300问】8、为什么要设计代价函数（损失函数）？它有什么用？

一、先介绍一下线性回归模型（1）基本概念理解文字解释：线性回归模型顾名思义，他处理的回归问题，是监督学习的一种。线性回归模型是一种预测模型，其基础是假设目标值和输入值之间存在线性关系。

小oo呆·2024-01-18 08:43

常见的机器学习算法代码及其Python代码

监督式学习的例子有：线性回归、决策树、随机森林算法、最近邻算法、逻辑回归等。非监督式学习算法这类算法没有任何目标

中年猿人·2024-01-18 01:00

选择和训练模型（Machine Learning 研习之十一）

训练集的训练与评估我们从一个最基本的线性回归模型开始：fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionlin_re

甄齐才·2024-01-17 21:39

实用机器学习：线性回归的实际应用与解读

01统计学基础统计学的基本方法，在机器学习中的角色。统计学是数据科学的基石，为机器学习提供了重要的理论和工具。它通过概率论、假设检验、回归分析等方法，帮助我们理解数据、进行推断和构建模型。以下是一些统计学概念的解释及应用：解释应用概率论概率论研究随机现象的数学理论。在机器学习中，概率论用于建模不确定性，例如通过概率分布描述数据的不确定性。用于分类、回归、聚类等算法中，通过概率模型进行预测和决策。统

m0_61254808·2024-01-17 19:18

线性回归理论+实战

线性回归什么是线性回归3.1.线性回归—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)模型损失函数模型拟合（fit）数据之前，我们需要确定一个拟合程度的度量。

良子c·2024-01-17 18:13

一文带你了解机器学习算法

1.常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等2.什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好

AAI机器之心·2024-01-17 15:03

逻辑回归（Logistic Regression）

LinearRegression分类任务TheMNISTDatasetTheCIFAR-10dataset回归VS分类sigmoid函数逻辑回归逻辑回归模型损失函数实现代码回顾LinearRegression线性回归是用于预测连续值

chairon·2024-01-17 14:24

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决

sdu_study·2024-01-17 14:17

【机器学习入门】机器学习基础概念与原理

2、常见机器学习算法和模型3、使用Python编程语言进行机器学习实践4、机器学习的应用领域二、机器学习算法1、有监督学习算法（1）线性回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例（2）逻辑回归a.基本概念

代码骑士·2024-01-17 12:10

机器学习之Ridge回归与Lasso回归

Ridge回归与Lasso回归是什么Ridge回归和Lasso回归是机器学习中常用的线性回归算法的变种。Ridge回归是一种线性回归算法，通过在损失函数中添加一个正则化项，以控制模型的复杂度。

亦旧sea·2024-01-17 08:38

简单线性回归算法

概述线性回归本来是是统计学里的概念，现在经常被用在机器学习中。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。

ppixiu·2024-01-17 06:10

参数优化器

前置知识：机器学习概念，线性回归，梯度下降待优化参数w，损失函数loss，学习率lr，每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度：计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度：

惊雲浅谈天·2024-01-17 03:54

用C#实现简单的线性回归

前言最近注意到了NumSharp，想学习一下，最好的学习方式就是去实践，因此从github上找了一个用python实现的简单线性回归代码，然后基于NumSharp用C#进行了改写。

液态不合群·2024-01-16 20:32

单变量线性回归

一、模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们使用的数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。现在我根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出图像。

时间邮递员·2024-01-16 14:53

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