线性回归损失函数第6页

GBDT为什么比决策树结果更优？从决策树到随机森林再到GBDT，模型是怎么优化的？

决策树在计算过程中，已经通过信息增益或基尼系数理论使得决策树能够使得损失函数最小化了，为什么GBDT能够获得更好的结果？是决策树没有对数据信息利用充分吗？决策树，是通过计算信息增益的方式构建决策树。

噶噶~·2024-02-04 21:45

动手学深度学习v2-线性回归-笔记

简化核心模型假设1:影响房价的关键因素是卧室个数，卫生间个数和居住面积，记为x1x_{1}x1，x2x_{2}x2，x3x_{3}x3假设2:成交价是关键因素的加权和y=w1x1+w2x2+w3x3+by=w_{1}x_{1}+w_{2}x_{2}+w_{3}x_{3}+by=w1x1+w2x2+w3x3+b权重和偏差的实际值在后面决定线性一般模型给定nnn维输入x=[x1,x2,...,xn]T

Alkali！·2024-02-04 19:35

掌握数据预测的艺术：线性回归模型详解

线性回归是统计学中用于建模两个或多个变量之间线性关系的一种方法，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。

迎风斯黄·2024-02-04 17:31

李沐《动手学深度学习》循环神经网络经典网络模型

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·2024-02-04 14:43

AutoEncoder自动编码器、VAE变分自编码器、VQVAE量子化（离散化）的自编码器

的概率理解（三）AutoEncoder的局限VAE变分自编码器（VariationalAutoEncoder）（一）VAE简介（二）VAE的概率理解（三）VAE与AE（三）VAE与GAN（四）VAE的损失函数

丁希希哇·2024-02-04 14:43

李沐《动手学深度学习》卷积神经网络经典网络模型

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·2024-02-04 14:42

动手学深度学习(二)——正则化(从零开始)

高维线性回归使用线性函数$y=0.05+\sum_{i=1}^p0.01x_i+\text{noise}$生成数据样本，噪音服从均值0和标准差为0.01的正态分布。

SnailTyan·2024-02-04 14:13

02神经网络的学习及代码实现

引入损失函数指标，学习的目的是以该损失函数为基准，找出尽可能小的损失函数的值。1、从数据中学习从数据中学习规律，模式，避免人为介入。先从图像中提取特征量，再用机器学习技术学习这些特征量的模式。

我闻如是·2024-02-04 12:04

GAN知识点（一）：GAN的网络结构与损失

其次，我们介绍GAN的损失函数以及相关的训练过程。2.生成对抗网络模型架构GAN是一种生成对抗学习方式的深度学习神经网络框架，由IanJ.Goodfellow于2014年首次推出。

Arya算法笔记·2024-02-04 10:07

代码随想录算法训练营第三十九天|518. 零钱兑换 II

518.零钱兑换IIpublicstaticintcoinChange(int[]coins,intamount){//找出最后一步//定义损失函数定义记忆化存储基本单元//状态转移方程f(n)=f[n

m0_37767445·2024-02-04 09:55

互联网加竞赛基于深度学习的植物识别算法 - cnn opencv python

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3MobileNetV2网络4损失函数softmax交叉熵4.1softmax函数4.2交叉熵损失函数5优化器SGD6最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是

Mr.D学长·2024-02-04 07:55

机器学习线性回归

#导入所需的库importnumpyasnp#用于处理数值计算的库importtorch#用于深度学习的库（PyTorch）importtorch.nnasnn#用于实现各种神经网络的库（PyTorch）#生成x_values和y_valuesx_values=[iforiinrange(11)]#生成一个从0到10的列表x_train=np.array(x_values,dtype=np.flo

小小宇宙中微子·2024-02-04 07:55

机器学习：Softmax回归（Python）

logistic_regression_mulclass.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression_MulClass:"""逻辑回归，采用梯度下降算法+正则化，交叉熵损失函数

捕捉一只Diu·2024-02-04 04:27

深度学习——训练过程实时可视化损失函数走势（附代码）

深度学习训练过程实时可视化损失函数可以帮助我们更好地了解模型的训练情况，从而做出更合理的训练决策。

佐咖·2024-02-03 19:30

pix2pix图像着色学习记录（pytorch实现）

1、BCELossBCELoss（binary_crossentropy）二分类交叉熵损失函数，用于图片多标签分类，n张图片分m类，会得到n*m的矩阵，经过sigmoid把矩阵数值变换到0~1，然后通过如下公式计算得到

欧拉雅卡·2024-02-03 19:17

[Python] 什么是逻辑回归模型？使用scikit-learn中的LogisticRegression来解决乳腺癌数据集上的二分类问题

什么是线性回归和逻辑回归？线性回归是一种用于解决回归问题的统计模型。它通过建立自变量（或特征）与因变量之间的线性关系来预测连续数值的输出。

老狼IT工作室·2024-02-03 18:12

回归问题总结（梯度下降、线性回归、逻辑回归、源码、正则化）

原文地址：http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近，应妹子要求，对回归问题进行了总结。网上相关资料很多，主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记，但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创，主要是将我认为比较好的博客做了汇总，按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献，

菜鸟的翅膀·2024-02-03 17:32

目标检测中的损失函数汇总

和图像分割中将损失函数分为基于分布，基于区域以及基于边界的损失函数不一样，目标检测经常可以认为由2类最基础的损失，分类损失和回归损失而组成。

senbinyu·2024-02-03 16:29

手写数字生成——基于pytorch对抗生成网络GAN

手写数字生成——基于pytorch对抗生成网络GAN1.任务目的2.导包3.下载数据集4.网络组成1.生成器2.判别器3.损失函数BCEloss5.参数设定6.训练模型7.查看效果1.任务目的基于minist

萘菏萘荷·2024-02-03 16:58

目标检测任务的调研与概述

1.2目标检测的损失函数都有那些？1.2.1类别损失：1.2.2位置损失：1.3目标检测的评价指标都有那些？1.4目标检测有那些常见的数据集？

Alexa2077·2024-02-03 16:56

第6章多元线性回归

其理由如下：由前知一元线性回归模型中的误差项表示除了之外所有决定的因素。若其中某个因素与相关，则意味着误差项与相关。

流焱之舞·2024-02-03 14:10

【AI数字人-论文】DINet论文解读

DINet方法形变修补损失函数perceptionlossGANlossLip-syncloss实现细节参考如下图所示，人脸视觉配音（Facevisuallydubbing）旨在根据输入的驱动音频同步源视频中的嘴型

马鹤宁·2024-02-03 11:08

一站式完成医学研究影响因素分析（线性回归法），比SPSS和R更好用...

今天我们先更新线上模块，展示的是线性回归的模块！

weixin_44693403·2024-02-03 07:24

1.27CNN（输入层，特征提取（卷积，最大池化），输出），损失函数（KL散度，交叉熵推导），熵（物理、信息熵推导），点积矩阵运算（CPU,GPU,NPU）

CNN损失函数KL散度，交叉熵B部分是训练集的真实实际值，是常数，C部分是训练结果，目的是要让这个损失最小化，与模型参数紧密相关，取出C（带负号），C非负就是更精简的损失函数熵v所谓M个空间，N个小球在其中的排列组合方式为熵对应概率是

CQU_JIAKE·2024-02-03 07:23

机器学习-线性回归【手撕】

线性回归1.概述回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。

alstonlou·2024-02-03 07:23

PyTorch][chapter 13[李宏毅深度学习][Semi-supervised Linear Methods-2]

PCA和AutoEncoder的关系PCA的缺点PCAPython例子一PCA-AnotherPointofview以手写数字7的图像为例，它由不同的笔画结构组成,分别为则手写数字7可以表示为上图1.1损失函数我们要找到一组向量使得最小

明朝百晓生·2024-02-03 07:44

5、混合模型（Hybrid Models）

文章目录1、简介2、组件和残差3、混合预测与残差3.1设计混合模型4、示例-美国零售销售1、简介线性回归擅长推断趋势，但不能学习交互。XGBoost擅长学习交互，但不能推断趋势。

AI算法蒋同学·2024-02-03 07:58

机器学习_13_SVM支持向量机、感知器模型

文章目录1感知器模型1.1感知器的思想1.2感知器模型构建1.3损失函数构建、求解2SVM3线性可分SVM3.1线性可分SVM—概念3.2线性可分SVM—SVM模型公式表示3.3线性可分SVM—SVM损失函数

少云清·2024-02-03 06:27

深度学习入门笔记（六）线性回归模型

本节，我们用线性回归为例子，回顾一些基本概念6.1相关性相关性的取值范围是-1到1，越接近1或者-1代表越相关，越接近0则越不相关。相关系数大于0称为正相关，小于0称为负相关。

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:02

深度学习入门笔记（四）函数与优化方法

深度学习有三大部分模型表征（包括模型设计、网络表示等）模型评估（上一篇文章提到的准确召回和损失函数等）优化算法（模型如何学习或更新）本节我们就来介绍模型是如何学习或更新的。

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:30

2020-10-20确定线性回归标准差与水平值的关系

01直接假定函数关系直接说线性回归中的水平值之间都有不同的的实验室内之间的标准差与实验室间的标准差,为确定不同水平值m与s之间的关系，通常假定s与m有一定的函数关系。一般存在有三种函数关系，如图所示。

孤独的坚果儿·2024-02-02 23:06

R语言统计系列第11篇-Logistic回归

Logistic回归属于广义线性回归，因此我们从广义线性回归讲起。

拾光_2020·2024-02-02 23:37

《Enforcing geometric constraints of virtual normal for depth prediction》论文笔记

参考代码：VNL_Monocular_Depth_Prediction1.概述介绍：这篇文章为深度估计提供了一种新的损失函数形式，在深度估计任务中常见的损失函数多以pixel-wise监督的形式出现，因此这些监督损失函数都是利用像素层面的浅层信息进行监督约束的

m_buddy·2024-02-02 20:29

java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比

上一篇博客《梯度下降法求多元线性回归及Java实现》简单了介绍了梯度下降法，并用Java实现了一个梯度下降法求回归的例子。

zhuyuejituan·2024-02-02 19:13

2018-12-06多元线性回归

具有多个变量的线性回归也称为“多元线性回归”。多变量示例多个特征的假设函数的多变量形式如下：多变量的假设函数上述的式子如果以房价为例，可以看成房子的基本价格；是每平方米的价格；为每层楼的价格...

奈何qiao·2024-02-02 13:41

XAI Explainable AI 模型可解释性（1）

总的来说：常规的模型解释的核心思路：想办法使用一系列可解释的模型对复杂模型做解释，可解释的模型比如线性回归、逻辑回归、决策树等三个层面：算法透明度——模型细节、全局可

Li_yi_chao·2024-02-02 12:24

新书速览|Python数据科学应用从入门到精通

系统教授数据科学与Python实战，涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网本书内容随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。

全栈开发圈·2024-02-02 12:47

【Tensorboard 使用】生成model结构图解决方案：add_graph() 和 torchsummary可视化模型信息

文章目录一、add_graph()1.具体参数及介绍见之前博客——可视化工具Tensorboard2.pytorch源码3.可视化操作步骤：Tensorboard的打开方式见之前可视化损失函数的步骤二、

Casia_Dominic·2024-02-02 12:46

Topic 8. 临床预测模型-Lasso回归

我们从最简单的线性回归（LinearRegression）开始了解如何使用glmnet拟合LASSO回归模型，所以此时的连接函数（linkfunction）就是恒等，或者说没有连接函数，而误差的函数分布是正态分布

90066456ace6·2024-02-02 11:47

回归问题波士顿房价预测

线性回归APIsklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)正规方程优化参数：fit_intercept，是否计算偏置属性：LinearRegression.coef

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:58

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集 2.2. 读取数据集3. 初始化模型参数4. 定义模型5. 定义损失函数6. 定义优化算法7. 训练

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:16

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归

PyTorch学习笔记（三）：softmax回归softmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结Torchvision

FriendshipT·2024-02-02 09:15

神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归笔记

3.Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用4.Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理5.小批量样本分类的矢量计算表达式6.交叉熵损失函数7.模型预测及评价8.小结Softmax回归

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:14

机器学习 - 代价函数

经常与其一起被提到的是代价函数，其概念如下：代价函数：在机器学习中，代价函数（或损失函数）是衡量模型预测值与实际值之间差异的

北堂飘霜·2024-02-02 07:07

【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述

为梦而生~·2024-02-02 05:02

《R语言实战》自学笔记47-简单线性回归

数据准备df|t|)##(Intercept)0.938540.0749712.5191.75e-11***##v30.073250.016904.3330.000268***##---##Signif.codes:0'***'0.001'**'0.01'*'0.05'.'0.1''1####Residualstandarderror:0.07646on22degreesoffreedom##Mu

zjh9280·2024-02-02 02:36

统计学习复习（知识点+习题）

复习资料：https://github.com/RuijieZhu94/StatisticalLearning_USTC第一章线性回归1.Fromonetotwo最小二乘课后题有偏/无偏估计加权最小二乘

玛卡巴卡_qin·2024-02-02 01:37

深度学习的进展

（2）激活函数的作用与选择3、损失函数的定义和选择（1）什么是损失函数（2）损失函数的选择4、反向传播算法的原理和应用三、深度学习常用算法和模型a

ღ᭄陽先生꧔ꦿ᭄·2024-02-01 21:07

Twin Contrastive Learning for Online Clustering

论文链接arxiv.org/pdf/2210.11680.pdf这篇文章利用双路对比学习实现了在线聚类，对我这个方向有一定帮助，以下是此双路对比学习的对比损失函数实例对比损失classInstanceLoss

Mr___WQ·2024-02-01 15:12

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