线性回归正则化第13页

<第九章、第十章>线性回归及数据分析

作业链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MDkLU1yoF6dCXlFWsZ2Tyw这周的学习内容是【回归分析】，涉及到的二级知识点有两个，分别是：1、一元线性回归：相关关系、最小二乘法

HenlyX·2023-12-31 08:25

蜡炬教育：每个程序员的十大机器学习算法

1.线性回归：在统计学和机器学习领域，线性回归是被最多人使用也是最容易入门的算法。2.Logistic回归：Logistic回归是从统计学领域借鉴来的一种技术，主要处理二分类问题。3.线

程序_人生·2023-12-31 08:12

竞赛保研基于机器学习与大数据的糖尿病预测

文章目录1前言1课题背景2数据导入处理3数据可视化分析4特征选择4.1通过相关性进行筛选4.2多重共线性4.3RFE（递归特征消除法）4.4正则化5机器学习模型建立与评价5.1评价方式的选择5.2模型的建立与评价

iuerfee·2023-12-31 06:05

连续语义分割（CSS）24种最新经典方法汇总，包含数据回放、自监督、正则化等5个细分方向

连续语义分割（CSS）是计算机视觉中的一个新兴领域，其基本任务是在某一时刻学习预测特定类别的图像分割，并在随后需要的时候连续增加学习类别的数量，同时保持对已有类别的分割能力。这个过程中需要解决的主要挑战包括灾难性遗忘和语义漂移。为解决以上问题，我们根据是否需要存储旧数据，将当前的CSS分为基于回放的方法和不依赖旧数据的方法2大类。我这次就从这两类入手，帮同学们整理了24种连续语义分割方法，并且细分

深度之眼·2023-12-31 02:42

R与非线性回归模型

这一章我们讨论的是非线性回归模型神经网络通过引入一个非线性函数，将非线性关系转换成线性关系：其中g(u)为非线性函数，也称为隐含层，用于做转换，转换的目的就是将非线性关系转换成线性关系：这张关系图可以很好的说明这个问题当经过隐含层转换时

小潤澤·2023-12-30 23:12

正则化的理解

我们总会在各种地方遇到正则化这个看起来很难理解的名词，其实它并没有那么高冷，是很好理解的首先，从使用正则化解决了一个什么问题的角度来看：正则化是为了防止过拟合，进而增强泛化能力。

听话的耳背少年·2023-12-30 21:35

正则化（regularizaiton）

1.正则化定义修改学习算法，使其降低泛化误差(generalizationerror)而非训练误差。最新定义：旨在更好实现模型泛化的补充技术，即在测试集上得到更好的表现。

执笔仗剑天涯·2023-12-30 21:05

正则化的具体理解

对于正则化，个人很不明白其具体的含义，直到今天，我突然对正则化有了一些顿悟，用来跟大家分享。

liuruo123·2023-12-30 21:34

带你完全读懂正则化（看这一篇就够了）

学习目标目标什么是正则化？为什么需要正则化？什么是过拟合？了解L1,L2正则化知道Droupout正则化的方法了解早停止法、数据增强法的其它正则化方式总结什么是正则化？

唐宋宋宋·2023-12-30 21:33

正则化：优化模型的秘密武器

正则化：优化模型的秘密武器大家好，我是免费搭建查券返利机器人赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！今天，让我们一同深入探讨机器学习中的重要主题——正则化。

虫小宝·2023-12-30 20:05

强化学习的优化策略PPO和DPO详解并分析异同

这个目标函数通常包括一个期望回报的项，以及可能的正则化项（如熵）来鼓励探索。

samoyan·2023-12-30 19:21

机器学习系列11：减少过拟合——L1、L2正则化

加百力·2023-12-30 18:04

大脑睡眠是否因智力的不同而不同？

采用方差分析和线性回归模型(根据年龄和性别进行校正)比较组间频谱功率及其与WISC评分的关系。

茗创科技·2023-12-30 16:52

最大后验概率法

因此，MAP估计可以看作ML估计的正则化方法。对于，ML估计为：而MAP估计为：显然，如果先验分布是个常数，和相等。如果后验分布的模可以以封闭的数学形式给出（比如使用共轭先验时

一碗姜汤·2023-12-30 13:04

机器学习 --- 线性回归

第1关：简单线性回归与多元线性回归第2关：线性回归的正规方程解#encoding=utf8importnumpyasnpdefmse_score(y_predict,y_test):'''input:y_predict

*Crystal·2023-12-30 10:46

人工神经网络之关于正则化

人工神经网络中的正则化探索提高人工神经网络性能的方法已经成为当前人工智能领域的热门话题。正则化作为一种优化技术，被广泛应用于神经网络模型训练中。

Cc.Y·2023-12-30 09:40

（2023|ACM，风格迁移，调制网络，内容和风格正则化）ControlStyle：使用扩散先验生成文本驱动的风格化图像

Text-DrivenStylizedImageGenerationUsingDiffusionPriors公众：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.方法1.1背景1.2ControlStyle1.3扩散正则化

EDPJ·2023-12-30 08:26

机器学习系列13：通过随机森林获取特征重要性

我们已经知道通过L1正则化和SBS算法可以用来做特征选择。我们还可以通过随机森林从数据集中选择相关的特征。

加百力·2023-12-30 07:58

机器学习系列12：减少过拟合——降维（特征选择）

对于不支持正则化的模型来说，我们可以通过降低数据的特征维度来减小模型复杂度，从而避免过拟合。有两种降维方法：特征选择（featureselection）：从原始特征集中选择一部分特征子集。

加百力·2023-12-30 07:32

资源推荐 | TensorFlow电子书《FIRST CONTACT WITH TENSORFLOW》

作者在书中讲解了如何用tensorflow如何实现线性回归、

三更灯火五更鸡·2023-12-30 05:07

Pytorch实现共享单车数量预测

之前分享过Pytorch实现简单线性回归算法的内容：Pytorch实现简单的线性回归算法，这次分享一下用pytorch预测贡献单车数量的项目，具体的理论可能讲的不太明白，大家参考一下代码就可以。

carmanzzz·2023-12-30 05:57

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p2AlexNet网络

《pytorch图像分类》p2AlexNet网络基础及代码一、零碎知识点1.过拟合2.使用dropout后的正向传播3.正则化regularization4.代码中所用的知识点二、总体架构分析1.ReLU

失舵之舟-·2023-12-30 05:33

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归一、零碎知识点1.torch.nn2.nn.Module3.nn.linear4.nn.MSELoss5.torch.optim.SGD

失舵之舟-·2023-12-30 05:32

线性回归学习笔记

线性回归LinearRegression一.最小二乘法及其集合意义1.1问题展示1.2数据集的矩阵表示1.3最小二乘估计即由于四项均为一维数值，且中间两项的矩阵形式互逆，因此中间两项数值相等，可以约去为因此可得

月夜枫YYF·2023-12-30 02:43

Python | 使用VIF检测多重共线性

对于每个回归，因子计算如下：其中，R平方是线性回归中的决定系数。它的值介于0和1之间。正如我们从公式中看到的，R平方的值越大

python收藏家·2023-12-29 21:02

模型剪枝算法——L1正则化BN层的γ因子

ICCV在2017年刊登了一篇经典论文《LearningEfficientConvolutionalNetworksthroughNetworkSlimming》。在神经网络的卷积操作之后会得到多个特征图，通过策略突出重要的特征达到对网络瘦身的目的。在该论文中使用的剪枝策略就是稀疏化BN层中的缩放因子。BatchNorm的本质是使输入数据标准化，关于0对称，数据分布到一个量级中，在训练的时候有利于

thetffs·2023-12-29 20:05

L1范数，L2范数，L2,1范数（向量范数、矩阵范数、正则化）

参考文章如下：https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305https://blog.csdn.net/lqzdreamer/article/details/79676305一、范数定义一般常用范数来衡量向量，向量的Lp范数定义为：Lp范数示意图：从图中可以看出，p的取值在[0,1)之间，范数不具有凸性，实际优化过程中，无法进行，

ᝰꫛꪮꪮꫜ hm·2023-12-29 11:08

Markdown编辑论文中常见公式符号(持续更新)

极限8.分支公式(大括号)9.中括号矩阵10.分数11.取整符号12.公式中加粗13.偏导数符号14.任意15.字母或单词正下方插入下标16.sigma求和符号及上下标17.向量18.竖线19.上尖（线性回归符号

十小大·2023-12-29 10:52

应用回归分析(6):多重共线性

6.1违背的原则注意：完全多重共线性；复共线性6.2出现的情形完全不想关的变量很少见，当他们之间的相关性较弱时就可以看作是复合多元线性回归矩阵的设计要求。

Oasis of the World·2023-12-29 08:47

23高通量测序-线性模型之线性回归

线性模型之线性回归线性回归(LinearRegression)主要思想使用最小二乘法(least-squares)对数据拟合一条直线计算R平方计算R平方的P值简单例子使用最小二乘法计算小鼠体重与大小的线性关系

不到7不改名·2023-12-29 06:58

最优化方法Python计算：无约束优化应用——回归模型的测试

实践中，除了用训练数据训练回归模型，使用线性回归模型做预测前，通常需要对训练结果进行测试。

戌崂石·2023-12-29 05:56

最优化方法Python计算：无约束优化应用——线性回归模型

回归算法是典型的监督学习模型之一。回归是一种统计学方法，用于根据样本数据(xi,yi)(\boldsymbol{x}_i,y_i)(xi,yi)，i=1,2,⋯ ,mi=1,2,\cdots,mi=1,2,⋯,m，探究变量x\boldsymbol{x}x与yyy之间的关系。具体而言，回归模型的任务是找出拟合函数F(x)F(\boldsymbol{x})F(x)，使得yi≈F(xi),i=1,2,⋯

戌崂石·2023-12-29 05:53

100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

统计学家·2023-12-29 02:09

进击的机器学习 Fifth Day——逻辑回归（Logistic Regression)

我想可能是因为模型中包含了一个线性回归表达式y=w*x+b,这样的话y的取值就有可能非常大，也有可

焜俞·2023-12-29 01:34

机器学习A-Z～多元线性回归

之前的文章已经讲述了简单线性回归的概念和代码实现，现在来继续看看多元线性回归。所谓多元线性回归其实就是自变量的个数变多了，之前的简单线性回归方程可以表示为：,那么在多元中则是。

Carey_Wu·2023-12-29 00:35

深度学习 | 常见问题及对策（过拟合、欠拟合、正则化）

1、训练常见问题1.1、模型架构设计关于隐藏层的一个万能近似定理：UniversalApproximationTheorem：一个具有足够多的隐藏节点的多层前馈神经网络，可以逼近任意连续的函数。（Cybenko,1989）——必须包含至少一种有挤压性质的激活函数。1.2、宽度/深度1.3、过拟合Overfitting：模型在训练数据上表现良好，在测试数据上不佳泛化能力：训练后的模型应用到新的、未知

西皮呦·2023-12-28 22:36

一文讲透如何用spss做多元回归分析

按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。一、案例介绍本节用于分析

数据科学作家·2023-12-28 12:33

常用线性回归算法类库简介

常用线性回归算法类库简介：LinearRegressionLinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归；Ridge由于LinearRegression没有考虑过拟合的问题，有可能导致泛化能力较差

小T数据站·2023-12-28 11:28

87-预测分析－Ｒ语言实现-集成模型

对非线性模型装袋才有意义，因为装袋过程就是对产生的模型进行一次取平均值（线性运算）的处理，从而在线性回归里就不会看到任何改善，因为没有增加模型的表达

wonphen·2023-12-28 10:46

个人关于机器学习的周记之十一

在以前的周记我们谈到关于梯度下降算法，梯度下降是很常用的算法，它不仅被用在线性回归上和线性回归模型、平方误差代价函数。在这周，我们要将梯度下降和代价函数结合。

周围_5d19·2023-12-28 03:06

机器学习-逻辑回归

与线性回归不同，逻辑回归并不直接预测数值，而是估计样本属于某一类别的概率

!chen·2023-12-28 03:22

机器学习——线性模型（二）

1、优化方法线性回归最小二乘法的两种求解方法(即优化方法)分别是正规方程和梯度下降。

风月雅颂·2023-12-27 18:04

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-Ch00 - 数学知识基础

DR_CANDr.CAN学习笔记-Ch00-数学知识基础1.Ch0-1矩阵的导数运算1.1标量向量方程对向量求导，分母布局，分子布局1.1.1标量方程对向量的导数1.1.2向量方程对向量的导数1.2案例分析，线性回归

LiongLoure·2023-12-27 14:12

Scikit-Learn线性回归(一)

Scikit-Learn线性回归一1、线性回归概述1.1、回归1.2、线性1.3、线性回归1.4、线性回归的优缺点1.5、线性回归与逻辑回归2、线性回归的原理2.1、线性回归的定义与原理2.2、线性回归的损失函数

对许·2023-12-27 14:38

Scikit-Learn线性回归(二)

Scikit-Learn线性回归二：多项式回归1、多项式回归2、多项式回归的原理3、Scikit-Learn多项式回归3.1、Scikit-Learn多项式回归API3.2、Scikit-Learn多项式回归初体验

对许·2023-12-27 14:07

机器学习——线性模型

1、线性回归简介在机器学习领域，常见的线性模型有线性回归、逻辑回归、岭回归等。其中，线性回归是利用数理统计中的回归分析来确定两种或两种以上变量相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

风月雅颂·2023-12-27 03:18

基于python对葡萄酒质量的预测（浅学）

准备工作完成后，首先考虑到预测葡萄酒质量的实际数值，使用线性回归算法来构建回归模型，考虑采用计算均方误差来评估模型的性能。#本代码使用线性回归算法来训练模型，并预测红葡萄酒和白葡萄酒的质量

自柰·2023-12-27 00:26

特征工程——特征归一化

所以数据需要归一化在实际应用过程中呢并不是所有的模型都需要归一化，比如需要梯度下架的模型是比较需要线性回归逻辑回归各种神经网络支持向量机但是决策树却不需要，这是因为

乔大叶_803e·2023-12-26 20:13

机器学习笔记八：Matlab实现神经网络的手写数字识别

OctaveCode需要解决的问题（3个）:1.数据加载及可视化1.1displayData.m2.参数加载3.基于前向传播算法计算代价4.正则化4.1nnCostFunction.m5.梯度下降函数5.1sigmoid.m5.2sigmoidGradient.m6

Amyniez·2023-12-26 08:20

线性回归与逻辑回归

线性回归（LinearRegression）和逻辑回归（LogisticRegression）都是机器学习中常用的回归算法，但它们用于不同类型的问题，并有一些重要的区别。

不做梵高417·2023-12-26 06:05

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