线性回归损失函数第7页

机器学习基础2

提示：MachneLearning机器学习吴恩达目录一、JupyterNotebooks（数据分析神器）二、回归模型（线性回归）三、分类模型（离散）四、术语一、JupyterNotebooks（数据分析神器

qingxi_ran·2024-02-01 13:42

Django如何调用机器学习模型进行预测

这里我们使用Scikit-Learn训练一个简单的线性回归模型作为示例。importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearReg

qa浪涛·2024-02-01 13:10

机器学习复习（7）——损失函数

交叉熵损失函数交叉熵损失函数是深度学习中常用的一种损失函数，特别是在分类问题中。它衡量的是模型预测的概率分布与真实标签的概率分布之间的差异。

不会写代码！！·2024-02-01 11:58

决策树

特点if-then的集合损失函数最小化可读性，速度快启发式解决NP完全问题信息增益特征选择通过信息增益：熵：（2或者e为底），熵越大，随机变量的不确定性越大。

Mr_Stark的小提莫·2024-02-01 11:12

机器学习4-多元线性回归

多元线性回归(MultipleLinearRegression)是线性回归的一种扩展形式，用于建立因变量与多个自变量之间的关系。

dracularking·2024-02-01 10:12

最强Pose模型RTMO开源 | 基于YOLO架构再设计，9MB+9ms性能完爆YOLO-Pose

作者提出了一种动态坐标分类器和一种定制的损失函数，用于Heatmap学习，

AI视觉网奇·2024-02-01 07:08

1.25GAN生成网络对抗模型，框架，损失函数

个权重参数就是说图片的特征被分扁平化为一个一维向量，然后这个一维向量各个维度的特征按照各自权重参数给到神经网络进行处理，两个图片各自有一个一维向量，所以在录入时是9*2个参数设置则识别效果越好对于产生虚拟像素图越接近0就是说识别器针对两种图片有两个损失函数

CQU_JIAKE·2024-02-01 06:08

【3DGS】从新视角合成到3D Gaussian Splatting

文章目录引言：什么是新视角合成任务定义一般步骤NeRF的做法NeRF的三维重建NeRF的渲染3DGS的三维重建从一组图片估计点云高斯点云模型球谐函数参数优化损失函数和协方差矩阵的优化高斯点的数量控制(AdaptiveDensityControl

UnderTurrets·2024-02-01 06:01

吴恩达机器学习- 正则化

过拟合和欠拟合定义和形态解决方法减少特征值数量正则化正则化惩罚θ系数线性回归正则化逻辑回归正则化

YANWeichuan·2024-02-01 03:40

人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑

写在前面前言人工智能与机器学习的概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理监督学习：无监督学习：强化学习：机器学习的算法和方法常见的机器学习算法和方法线性回归：决策树：支持向量机：神经网络：人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的未来发展结论

洁洁！·2024-02-01 01:32

交叉熵损失函数的计算公式

交叉熵损失函数的计算公式如下:对于二分类问题：L=-(ylog(p)+(1-y)log(1-p))其中：L为交叉熵损失函数的值，y为真实标签(0或1)，p为模型预测为正类的概率。

滚菩提哦呢·2024-01-31 22:58

交叉熵损失函数

引言本文只是对自己理解交叉熵损失函数的一个总结，并非详尽介绍交叉熵函数的前世今生，要想多方位了解该损失函数，可以参考本文参考资料。

矮人三等·2024-01-31 22:24

【人工智能】交叉熵损失函数

交叉熵主要用于度量两个概率分布间的差异性，公式如下：H(p,q)=−∑i=1np(xi)log(q(xi))H(p,q)=-\sum_{i=1}^{n}p(x_i)log(q(x_i))H(p,q)=−i=1∑np(xi)

WEL测试·2024-01-31 22:52

数据建模分析与数仓维度建模规范

在不同的领域，数据建模的关注点不同：在数据库设计领域，定义数据模型，用于有效地存储和管理数据，确保数据的一致性、完整性和可维护性等；在算法领域，抽象事物特征构建数据模型，用于跑算法模型，实现线性回归预测

i7杨·2024-01-31 20:57

BP图片降噪MATLAB代码

使用均方误差作为损失函数,通过误差反向传播算法训练网络的参数。降噪处理。使用受噪声

MATLAB代码顾问·2024-01-31 19:17

MFTCoder 重磅升级 v0.3.0 发布，支持 Mixtral 等更多模型，支持收敛均衡，支持 FSDP

通过结合多种损失函数，我们有效地解决了多任务学习中常见的任务间数据量不平衡、难易不一和收敛速度不一致等挑战。

CodeFuse·2024-01-31 15:02

机器学习模型预测贷款审批

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对

i阿极·2024-01-31 13:33

【论文解读】Collaborative Perception in Autonomous Driving: Methods, Datasets and Challenges（协同感知综述）

摘要引言融合方案协同感知方法（forIdealScenarios）早期融合自定义沟通机制特征融合传统融合：基于图的融合基于注意力的融合自定义损失函数输出融合协同感知方法（forReal-worldIssues

我叫两万块·2024-01-31 12:51

【机器学习】常见算法详解第2篇：KNN之kd树介绍（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-31 12:45

机器学习面试之LR和SVM哪个更能对付异常点out lier？

#1从损失函数说开去svm和lr都是分类模型。我们假设正类

城市中迷途小书童·2024-01-31 12:32

模型的收敛

在神经网络的训练中，模型的收敛通常伴随着损失函数的逐渐减小和性能的提高。在深度学习中，训练一个模型涉及到通过反向传播算法不断调整模型的权重，以最小化损失函数。

幸运小新·2024-01-31 11:56

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

3.2线性回归从零开始实现目录3.2线性回归从零开始实现一，简介1.原理2.步骤3.优缺点4.应用场景二，代码展现1.生成数据集(完整代码)2.各个函数解析2.1torch.normal()函数2.2torch.matmul

砍树＋c＋v·2024-01-31 10:17

机器学习复习（2）——线性回归&SGD优化算法

目录线性回归代码线性回归理论线性回归代码classMy_Model(nn.Module):def__init__(self,input_dim):super(My_Model,self).

不会写代码！！·2024-01-31 07:38

机器学习系列-2 线性回归&训练损失

机器学习系列-2线性回归&训练损失学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding

喜乐00·2024-01-31 07:35

机器学习：Logistic回归（Python）

logistic_regression_class2.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLogisticRegression:"""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·2024-01-31 07:56

Focaler-IoU开源，关注困难样本，YOLOv5涨点1.9%，YOLOv8涨点0.3%

2401.10525代码链接：https://github.com/malagoutou/Focaler-IoU导读：在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数

wuling129·2024-01-31 07:40

作者导读：Focaler-IoU: 更加聚焦的IoU损失

Focaler-IoU:MoreFocusedIntersectionoverUnionLoss代码：GitHub摘要：边框回归在目标检测领域扮演着关键角色，目标检测的定位精度很大程度上取决于边框回归损失函数

剁椒狗头·2024-01-31 07:07

Focaler-IoU：更聚焦的IoU损失

摘要边界框回归在目标检测领域中起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度在很大程度上取决于边界框回归的损失函数。

AI浩·2024-01-31 07:32

深度学习知识学习笔记

wyn20001128·2024-01-31 01:24

大创项目推荐题目：基于深度学习的中文对话问答机器人

文章目录0简介1项目架构2项目的主要过程2.1数据清洗、预处理2.2分桶2.3训练3项目的整体结构4重要的API4.1LSTMcells部分：4.2损失函数：4.3搭建seq2seq框架：4.4测试部分

laafeer·2024-01-30 20:17

Pytorch框架学习（2）——张量操作与线性回归

张量操作与线性回归1.张量的操作：拼接、切分、索引和变换1.1张量的拼接与切分torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接（不会扩充张量的维度）tensors：张量序列dim：要拼接的维度torch.stack

aidanmomo·2024-01-30 19:12

【Tensorflow 2.0】—— 跟着官方demo学习Tensorflow 2.0框架基本API和用法

目录前言一、针对新手的damo二、进阶demo2.1model.py2.2train.py2.2.1准备输入数据2.2.2搭建模型2.2.3定义损失函数及优化器2.2.4传参计算model（）2.3运行结果前言同样的

玛丽莲茼蒿·2024-01-30 17:29

机器学习3-简单线性回归

分析：使用线性回归模型。

dracularking·2024-01-30 16:40

4D毫米波雷达——ADCNet 原始雷达数据目标检测与可行驶区域分割

会讲解论文整体思路、输入分析、模型框架、设计理念、损失函数等，还有结合代码进行分析。

一颗小树x·2024-01-30 12:50

Prism8 for Mac 8.4.3 强大的科研医学生物数据处理软件

Prism8Mac版是一款非常好用且功能强大的科研医学生物数据处理绘图软件，也是目前市场上唯一易于使用的非线性回归分析软件，Prism8专为科学研究而设计的首选分析和绘图解决方案。

mac毒·2024-01-30 10:24

1.24ANN神经网络（BP)(激活函数的类型，选择，构建不同的ANN网络（二分类，多分类，多标签，线性回归），实例）

搭建几个输出层以及输出层的函数怎么选择的问题二分类问题就是sigmoid返回落在0和1之间，就是可以体现概率，依据它的输入多分类问题多标签问题就是说这里和多分类的神经网络框架都是一样的，不一样的就是它的激活函数选择线性回归问题实例隐藏层与输出层的输出函数都选择

CQU_JIAKE·2024-01-30 09:45

YOLOV5s行人识别改进引入CoT模块及SIOU损失函数

1.项目背景及意义近年来，深度学习算法不断取得了突破性进展，这也推动了人工智能技术的不断进步。机器视觉作为其中的重要一环，在不同领域也焕发出了强烈的生机。行人目标检测是机器视觉的一项重要课题，早就已经引起了国内外学者广泛的研究。在现实生活中，行人检测在车站、商场等场所的人流量检测、汽车的自动驾驶技术、智能交通、健身房辅助教学、电影拍摄中动作捕捉等多种场景中被广泛应用。然而，行人检测通常伴随着遮挡，

deleteeee·2024-01-30 08:25

机器学习.线性回归

1和2是权重项，0是偏置项，在训练过程中为了使得训练结果更加精确而做的微调，不是一个大范围的因素，核心影响因素是权重项为了完成矩阵的运算，在0后面乘x0，使得满足矩阵的转换，所以在处理数据时候会添加如有上图所示的x0一列全是1的数据为了得出这个平面，我们要做的就是找出所有的未知量y为真实值，乘x是预测值，是误差值，每个样本的真实值和误差值都存在误差什么是机器学习呢：就是你给机器一堆数据，机器通过数

丰海洋·2024-01-30 07:28

机器学习：多项式回归（Python）

多元线性回归闭式解：closed_form_sol.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:28

机器学习：正则化（Python）

regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:56

机器学习-逻辑回归【手撕】

逻辑回归在模式识别问题中，所输出的结果是分类，比如是否是猫，这时候无法通过简单的线性回归来实现问题。

alstonlou·2024-01-30 06:10

Softmax分类器

SoftMax函数交叉熵损失函数例子MINIST多分类器数据集步骤实现1.数据集2.构建模型3.构建损失函数和优化器4.训练和测试完整代码回顾上节课利用糖尿病数据集做了二分类任务MNIST数据集有10个类别我们又该如何进行分类呢

chairon·2024-01-30 05:37

用于准确蒙面人脸识别的自我约束三元组损失

摘要：提出了一种提高蒙面人脸识别性能的解决方案，在现有人脸识别模型之上运行的嵌入去掩模模型EmbeddingUnmaskingModel（EUM）；提出了一种新颖的损失函数，即自约束三元组Self-restrainedTriplet

禄亿萋·2024-01-29 16:56

深度学习：Softmax回归

在前面，我们介绍了线性回归模型的原理及实现。线性回归适合于预测连续值，而对于分类问题的离散值则束手无策。因此引出了本文所要介绍的softmax回归模型，该模型是针对多分类问题所提出的。

AAI机器之心·2024-01-29 15:46

[机器学习]简单线性回归——梯度下降法

一.梯度下降法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据（data.csv）points=np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')points[0,0]#提取points中的两列数据，分别作为x，yx=points[:,0]y=points[:,1]#用plt画出散点图#p

不知迷踪·2024-01-29 12:07

GAN训练中遇到的mode collapse（模式崩塌）

解决方案：1.使用WGAN中的loss代替原始GAN中的损失函数，去掉原始GAN损失函数中的log2.适当地进行梯度惩罚3.使用hingeloss2.modecollapse在模型变得

gyibo_·2024-01-29 12:35

【机器学习·西瓜书学习笔记·线性模型】线性回归——最小二乘法（least square method）

线性模型的基本形式给定由个属性描述的实例,其中是在第个属性上的取值，线性模型（linearmodel）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即一般用向量形式写成：和确定后，模型就得以确定参数查阅表把数据集表示为一个m*（d+1）大小的矩阵，其中每行对应于一个实例，每行前d个元素对应于实例的d个属性值，最后一个元素恒置于1，即（一）均方误差（meansquarederror）基于欧几里得距

慈善区一姐·2024-01-29 12:34

[机器学习]简单线性回归——最小二乘法

一.线性回归及最小二乘法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据points=np.genfromtxt('data.csv

不知迷踪·2024-01-29 12:01

机器学习笔记(1) 逻辑回归

机器学习笔记(1)逻辑回归0.前言介绍逻辑回归，是一种二元分类算法，其主体思想还是继承了线性回归。

TheStudent_LifeLong·2024-01-29 09:01

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