线性回归损失函数第10页

正态性检验，多元线性和多项式回归，输出具体的回归函数

二、下面分四部分来用代码解决上述问题1.对数据做正态性判断2.对数据做多元线性回归3.对数

huxuanlai·2024-02-10 21:07

玻色量子“揭秘”之多项式回归问题与QUBO建模

多项式回归是一种统计学和机器学习领域常用的回归分析方法，属于线性回归的一种形式，将自变量x和因变量y之间的关系建模为n次多项式。目前求解多

QBoson·2024-02-10 21:06

机器学习系列——（十三）多项式回归

引言在机器学习领域，线性回归是一种常见且简单的模型。然而，在某些情况下，变量之间的关系并不是线性的，这时候我们就需要使用多项式回归来建模非线性关系。

飞影铠甲·2024-02-10 21:06

python-线性回归NumPy和Matplotlib库

importmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsx=[5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]y=[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]slope,intercept,r,p,std_err=stats.linregress(x,y)defmyfunc(x):returnslope*x+

Jiang_Immortals·2024-02-10 21:53

python基础学习-多元回归（Multiple Regression）

多元回归就像线性回归一样，但是具有多个独立值，这意味着我们试图基于两个或多个变量来预测一个值。请看下面的数据集，其中包含了一些有关汽车的信息。

Jiang_Immortals·2024-02-10 21:23

【机器学习笔记】回归算法

回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例：在线教育场景因变量Y：在线学习课程满意度自变量

住在天上的云·2024-02-10 17:19

如何通过极大似然估计 MLE Maximum Likelihood Estimation 获得交叉熵 Cross Entropy 以及均方损失函数 Mean Square Loss ？

似然函数定义以及极大似然估计MLE(完成)---------------------------------------------------------------------------------------start注意：P(A|B)并不总是等于P(B|A)，原因如下：首先要明白一个事情，什么是似然函数？以下是CHATGPTMathSolver的回答：我自己解释一下，意思就是：观察到一组

shimly123456·2024-02-10 13:43

Python 数据分析

下面列出统计分析的几个核心内容：描述统计，统计推断，概率论；抽样，分布，估计，置信区间，假设检验；线性回归，时间序列；数据分析工具SQL语言数据分析师最关键的一项技能就是会使用SQL语言操作数据库。

CFF_伊人·2024-02-10 12:17

神经网络（Nature Network）

最近接触目标检测较多，再此对最基本的神经网络知识进行补充，本博客适合想入门人工智能、其含有线性代数及高等数学基础的人群观看1.构成由输入层、隐藏层、输出层、激活函数、损失函数组成。

栉风沐雪·2024-02-10 07:14

预测模型：MATLAB线性回归

1.线性回归模型的基本原理 线性回归是统计学中用来预测连续变量之间关系的一种方法。它假设变量之间存在线性关系，可以通过一个或多个自变量（预测变量）来预测因变量（响应变量）的值。

抱抱宝·2024-02-10 07:12

如何入行人工智能

对于监督学习，我们需要熟悉线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量

科联学妹·2024-02-10 06:54

MATLAB实现多元线性回归数学建模算法

多元线性回归是指在一个多维特征空间中，通过线性模型来拟合输入特征与输出之间的关系。

AI Dog·2024-02-10 06:00

MATLAB实现岭回归数学建模算法

岭回归（RidgeRegression）是一种线性回归的扩展，用于处理多重共线性（multicollinearity）的问题。

AI Dog·2024-02-10 06:00

MATLAB实现偏最小二乘回归（PLSR）数学建模算法

它结合了主成分分析和多元线性回归的特点，旨在降低预测模型中的自变量之间的共线性，并通过捕捉自变量和因变量之间的主要关系来建立模型。

AI Dog·2024-02-10 06:29

Anaconda☀利用机器学习sklearn构建模型与实现丨第一课

1️⃣了解什么是机器学习2️⃣了解机器学习sklearn库的简介、安装3️⃣掌握使用sklearn转换器处理数据的方法4️⃣构建并评价线性回归模型认识机器学习1.1机器学习机器学习是人工智能(AI)和计算机科学的分支

猿生态化小勋·2024-02-10 01:18

Tensorflow2.0 对自己的图片数据集进行分类

文章目录项目介绍数据集网络模型代码实现1、导入需要的库2、定义图像加载和预处理函数3、定义构造Dataset数据集函数4、构造Dataset数据集5、构建网络6、初始化优化器和损失函数7、定义损失函数8

cofisher·2024-02-09 19:30

吴恩达机器学习笔记（2）

损失函数的理解：所谓最大似然估计，就是我们想知道哪套参数组合对应的曲线最可能拟合我们观测到的数据，也就是该套参数拟合出观测数据的概率最大，而损失函数的要求是预测结果

python小白22·2024-02-09 18:11

统计学习方法笔记之决策树

决策树学习的损失函数通常是正则化后极大似然函数，学习的算法通常是一个递归的选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割，使得对各个子数据集有一个最好的分类的过程。

Aengus_Sun·2024-02-09 17:51

python 的statsmodels库如何使用,有哪些功能

下面是一些statsmodels库的使用方法和功能：线性回归：statsmodels库可以用于线性回归建模，可以对数据进行拟合，计算参数的置信区间和p值，还可以进行预测。

openwin_top·2024-02-09 14:32

Python 散点图线性拟合_线性回归(实战)

前面介绍了线性回归的理论知识后，有些朋友建议我写一篇实战篇，这样可以方便理解。今天我们就来使用Python实现多元线性回归模型的落地。

weixin_39929595·2024-02-09 14:02

statsmodels专栏6——专业洞见：Python中的Statsmodels库高级线性模型

目录写在前面1广义线性模型（GLM）1.1GLM的基本理念1.2使用Statsmodels进行GLM建模1.2.1使用线性回归1.2.2使用logistic回归处理二分类问题2高级线性混合效应模型2.1

theskylife·2024-02-09 14:31

用C#实现最小二乘法（用OxyPlot绘图）

最小二乘法的原理✨线性回归模型将因变量（y）与至少一个自变量（x）之间的关系建立为：在OLS方法中，我们必须选择一个b1和b0的值，以便将y的实际值和拟合值之间的差值的平方和最小

mingupup·2024-02-09 07:28

mathtype输入latex的花体，如L，I，O等

3、直接在mathtype输入即可以下是几个常用的例子：mathcal——花体、书法字体（calligraphy）损失函数L\mathcalLL：$\mathcalL$时间复杂度O\mathcalOO：

DK数据工作室·2024-02-09 06:32

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法

深度学习中的激活函数、损失函数、优化算法DL小将激活函数sigmoidtanhrelugelusoftmax损失函数分类问题常用的损失函数回归问题常用的损失函数优化算法随机梯度下降SGDAdam牛顿法DL

Chealkeo·2024-02-08 23:33

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

在第二章中，我们探讨了一个回归任务，使用各种算法（如线性回归、决策树和随机森林）来预测房屋价值（这将在后面的章节中进一步详细解释）。现在我们将把注意力

绝不原创的飞龙·2024-02-08 18:31

Task 4：建模调参

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参四、建模与调参4.1学习目标了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求

我是曾阿牛·2024-02-08 13:36

Python 线性回归模型

代码段#coding=UTF-8fromnumpyimport*importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[1,5.56],[2,5.70],[3,5.91][4,6.40],[5,6.80],[6,7.05],[7,8.90],[8,8.70],[9,9.00],[10,9.05]])m,n=np.shape(x)x_data

(((φ(◎ロ◎;)φ)))牵丝戏安·2024-02-08 11:50

【机器学习】单变量线性回归

文章目录线性回归模型（linearregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）梯度下降算法（gradientdescentalgorithm

Mount256·2024-02-08 07:35

Python 线性回归可视化并将回归函数放置到图像上

importmatplotlib.pyplotaspltimportscipyimportseabornassns#加载内置的数据集df=sns.load_dataset('tips')#createregplotp=sns.regplot(x='total_bill',y='tip',data=df)#calculateslopeandinterceptofregressionequations

陌雨’·2024-02-08 07:05

物理信息神经网络（PINN）: 将物理知识融合到深度学习中

物理信息神经网络（PINN）:将物理知识融合到深度学习中物理信息神经网络（PINN）简介PINN的工作原理PINN模型如何利用物理法则指导模型训练1.定义物理问题和相应的物理定律2.构建神经网络3.定义损失函数数据误差项

kadog·2024-02-08 07:19

Python 机器学习线性回归算法

线性回归是一种预测数值型数据的监督学习算法。线性回归是统计学和机器学习中最基础且广泛应用的预测模型之一。实现在建立自变量（X）和因变量（Y）之间的线性关系。

weixin_42098295·2024-02-08 01:42

Python 机器学习特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特

weixin_42098295·2024-02-08 01:41

机器学习 | 一文看懂SVM算法从原理到实现全解析

目录初识SVM算法SVM算法原理SVM损失函数SVM的核方法数字识别器(实操)初识SVM算法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种经典的监督学习算法，用于解决二分类和多分类问题

亦世凡华、·2024-02-07 21:19

大规模机器学习简介

1.非线性回归问题1.1问题描述我们有一组实验数据，每个实验都给出了输入和输出对(Xn,Yn)。每个输入是空间中的一个点，每个输出是空间中的一个点。这些数据点被假设为独立同分布（i.i.d）。

思诺学长·2024-02-07 21:47

机器学习5-线性回归之损失函数

在线性回归中，我们通常使用最小二乘法（OrdinaryLeastSquares,OLS）来求解损失函数。线性回归的目标是找到一条直线，使得预测值与实际值的平方差最小化。

dracularking·2024-02-07 21:17

李沐《动手学深度学习》注意力机制

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·2024-02-07 16:27

电力负荷预测 | 电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述电力系统负荷预测模型（Python线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）所谓预测，就是指通过对事物进行分析及研究，并运用合理的方法探索事物的发展变化规律

天天酷科研·2024-02-07 14:40

机器学习-梯度下降法

不是一个机器学习算法是一种基于搜索的最优化方法作用：最小化一个损失函数梯度上升法：最大化一个效用函数并不是所有函数都有唯一的极值点解决方法：多次运行，随机化初始点梯度下降法的初始点也是一个超参数代码演示

小旺不正经·2024-02-07 11:56

彻底学会系列：一、机器学习之线性回归（二）

0.概念和公式请参考：一、机器学习之线性回归（一）1.涉及公式1.1简单线性回归y=wx+by=wx+by=wx+b1.2多元线性回归y^=w1X1+w2X2...wnXn+w0\haty=w_1X_1

挑大梁·2024-02-07 11:25

机器学习-线性回归法

线性回归算法解决回归问题思想简单，实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想样本特征只有一个，称为：简单线性回归通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数通过最优化损失函数或者效用函数

小旺不正经·2024-02-07 10:44

PyTorch自动微分模块torch.autograd的详细介绍

在深度学习中，自动微分对于有效地计算和更新模型参数至关重要，特别是在反向传播算法中用于计算损失函数相对于模型参数的梯度。

科学禅道·2024-02-07 10:05

【深度学习】Softmax实现手写数字识别

你需要首先实现Softmax函数和交叉熵损失函数的计算。y=softmax(WTx+b)L=CrossEntropy(y,label)y=softm

住在天上的云·2024-02-07 08:04

OpenCV与机器学习：使用opencv和sklearn实现线性回归

前言线性回归是一种统计分析方法，用于确定两种或两种以上变量之间相互依赖的定量关系。在统计学中，线性回归利用线性回归方程（最小二乘函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间的关系进行建模。

艾醒(AiXing-w)·2024-02-07 06:52

每天一个数据分析题（一百五十一）

在多元线性回归模型中，自变量的选取方法中向前回归法的特点是什么？A.它从完整模型开始，逐步剔除对模型贡献不显著的变量。B.它首先将所有变量包含在模型中，然后逐个检验每个变量的显著性。

紫色沙·2024-02-07 05:37

每天一个数据分析题（一百五十二）

在使用线性回归预测客户价值时，月消费额有缺失数据，下面哪个python代码片段对其使用均值填补操作？