线性回归损失函数第4页

交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。

小桥流水---人工智能·2024-02-12 16:31

Week10

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学

kidling_G·2024-02-12 14:29

机器学习入门之基础概念及线性回归

任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习

StarCoder_Yue·2024-02-12 11:01

为什么深度学习模型很难找到局部最优？

而在训练过程中，我们需要制定一个损失函数，使训练过程中的函数值“最小”。这时候，我们可以把该损失函数看做一个目标函数。从优化的思路上来讲，我们尽可能地降低训练误差就是最小化这个目标函数的过程。

蔡逸超·2024-02-12 11:30

机器学习 —— 多项式回归和正规方程

线性回归并不适用于所有数据，有时我们需要曲线来适应我们的数据，比如一个二次方模型或者三次方模型。通常我们需要先观察数据然后再决定准备尝试怎样的模型。

BioLearner·2024-02-12 10:36

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3-CSDN博客1.3.3.4训练过程上述计算过程描述了如何构建神经网络，通过神经网络完成预测值和损失函数的计算。

软工菜鸡·2024-02-12 10:14

《零基础实践深度学习》基于线性回归实现波士顿房价预测任务1.3.3

1.3.3基于线性回归实现波士顿房价预测任务深度学习不仅实现了模型的端到端学习，还推动了人工智能进入工业大生产阶段，产生了标准化、自动化和模块化的通用框架。

软工菜鸡·2024-02-12 09:13

Python概率建模算法和图示

Python朴素贝叶斯分类器解释概率学习示例Python概率论，衡量一个或多个变量相互依赖性，从数据中学习概率模型参数，贝叶斯决策论，信息论，线性代数和优化Python线性判别分析分类模型，逻辑回归，线性回归

亚图跨际·2024-02-12 09:26

Eigen 的简单使用与轨迹拟合代码的理解

工作中遇到一个问题，发到hmi的车辆引导线为斜的，有一说一，仔细看下这段代码，发现用到了Eigen库用来多项式曲线拟合，线性回归，矩阵向量计算等。

HVACoder·2024-02-12 04:29

2-2 动手学深度学习v2-损失函数-笔记

损失函数，用来衡量预测值和真实值之间的区别。是机器学习里面一个非常重要的概念。

Alkali！·2024-02-12 03:44

1-4 动手学深度学习v2-线性回归的简洁实现-笔记

通过使用深度学习框架来简洁地实现线性回归模型生成数据集importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdata#从torch.utils中引入一些处理数据的模块

Alkali！·2024-02-12 03:14

人工智能深度学习入门指南

1.了解深度学习基本概念在开始深度学习之前，你需要了解一些基本概念，如神经网络、激活函数、损失函数、反向传播等。这些概念是深度学习的基

白猫a~·2024-02-11 23:00

YOLOv5改进 | 融合改进篇 | 华为VanillaNet + BiFPN突破涨点极限

这个主干是一种注重极简主义和效率的神经网络我也将其进行了实验，其中的BiFPN不用介绍了从其发布到现在一直是比较热门的改进机制，其主要思想是通过多层级的特征金字塔和双向信息传递来提高精度，我将其融合在一起，大家可以复制过去在其基础上配合我的损失函数

Snu77·2024-02-11 18:40

9、神经网络三：学习与评价

目录9.1梯度检验9.2清醒检查9.3照看学习过程9.3.1损失函数9.3.2训练/评估精度9.3.3权重：更新率9.3.4每一层的激活/梯度分布9.4.5可视化9.4参数更新9.4.1一阶（SGD），

qxdx.org·2024-02-11 18:03

线性回归、岭回归、LASSO回归与弹性网络回归

还是那句话，只会调用函数是没有办法做统计的，研究理论才是最重要的。RunningregressioninPythonandRdoesn’ttakemorethan3-4linesofcode.Allyouneedtodois,passthevariables,runthescriptandgetthepredictedvalues.Andcongratulations!You’verunyourf

陈荣昌·2024-02-11 16:35

在CE和MSE损失函数中使用置信度的方法

以下是在一个半监督情景中weak_output_ul为弱扰动出来的logits,strong_output_ul为强扰动出来的logits两者尺寸都可看作[8,2,256,256]CE:weak_x_ul=self.encoder(A_ul,B_ul)weak_output_ul=self.main_decoder(weak_x_ul)weak_targets=F.softmax(weak_out

UndefindX·2024-02-11 14:50

GBDT--梯度提升树

目录一梯度提升树的基本思想1梯度提升树pkAdaBoost2GradientBoosting回归与分类的实现二梯度提升树的参数1迭代过程1.1初始预测结果0的设置1.2使用回归器完成分类任务1.3GBDT的8种损失函数

吓得我泰勒都展开了·2024-02-11 14:40

梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优

叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf）1.5特征选择的比例（max_features）1.6最小分裂所需的样本数（min_samples_split）1.7子采样比例（subsample）1.8损失函数

theskylife·2024-02-11 14:40

deep learning update error loss = nan

对于分类问题，学习率太高会导致模型「顽固」地认为某些数据属于错误的类，而正确的类的概率为0（实际是浮点数下溢），这样用交叉熵就会算出无穷大的损失函数。

xyq_learn·2024-02-11 14:52

吴恩达机器学习—正则化

过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像，但当特征变量变多时，绘制很困难。

魏清宇·2024-02-11 09:55

回归预测模型：MATLAB多项式回归

1.多项式回归模型的基本原理多项式回归是线性回归的一种扩展，用于分析自变量XXX与因变量YYY之间的非线性关系。

抱抱宝·2024-02-11 07:16

机器学习2---逻辑回归(基础准备）

逻辑回归是基于线性回归是直线分的也可以做多分类##数学基础importnumpyasnpnp.pi#三角函数np.sin()np.cos()np.tan()#指数y=3**x#对数np.log10(10

pyniu·2024-02-11 06:40

机器学习2--逻辑回归(案列)

糖尿病数据线性回归预测importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_diabetesdiabetes

pyniu·2024-02-11 06:10

深度学习入门--参数的优化算法

假设模型参数为θ\thetaθ，损失函数为J(θ)J(\theta)J(θ)，损失函数关于参数的偏导数，也就是梯度为▽θJ(θ)\triangledown_\thetaJ(\theta)▽θJ(θ)，学习率为

我只钓小鱼·2024-02-11 03:53

机器学习各种算法汇总模板

机器学习算法模板包含了KNN，线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯，决策树，支持向量机，随机森林，kmeans，集成算法各种算法，特征工程，评估方式任你选择！！！

怎么菜成这样·2024-02-10 22:28

多项式回归

之前我们的线性回归法有个很大的限制，就是假设我们数据是成线性关系的我们实际场景中，有线性关系的情况可能是比较少的更多的数据之间他们具有的是非线性关系模型泛化对于这种模型我们也可以用线性回归来计算但是他有更加强的非线性关系我们用二次曲线来拟合效果更好我们的式子

jhkj_5154·2024-02-10 21:37

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

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