线性回归正则化第14页

多元线性回归基础part1

常见的回归分析有五类：线性回归、0‐1回归、定序回归、计数回归和生存回归，其划分的依据是因变量Y的类型。本讲我们主要学习线性回归。三个关键词第一个关键词：相关性相关

Cr不是铬·2023-12-25 01:06

【机器学习】liblinear库使用说明（翻译）

LIBLINEAR是一个简单的软件包，用于解决大规模正则化线性分类、回归和异常检测问题。

十年一梦实验室·2023-12-25 01:35

【最优传输论文笔记一】Optimal Transport for Domain Adaptation

前言在本文中，提出了一个正则化的无监督最优传输模型来执行源域和目标域的表示对齐。学习了一个匹配两个概率密度函数（PDF）的传输计划，它约束源域中同一类的标记样本在传输过程中保持接近。

羊驼不驼a·2023-12-24 16:43

PyTorch之线性回归

线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数，对一个或多个自变量和因变量之间关系，进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。

ldxxxxll·2023-12-24 12:40

【机器学习】【线性回归】梯度下降

文章目录@[toc]数据集实际值估计值估计误差代价函数学习率参数更新`Python`实现线性拟合结果代价结果数据集(x(i),y(i)),i=1,2,⋯ ,m\left(x^{(i)},y^{(i)}\right),i=1,2,\cdots,m(x(i),y(i)),i=1,2,⋯,m实际值y(i)y^{(i)}y(i)估计值hθ(x(i))=θ0+θ1x(i)h_{\theta}{\left(x

丷从心·2023-12-23 16:43

python+torch线性回归模型机器学习

程序示例精选python+torch线性回归模型机器学习如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！

荷塘月色2·2023-12-23 15:35

应用数理统计（一） -- 样本与抽样分布（知识篇）

系列文章目录应用数理统计（一）--样本与抽样分布（知识篇）应用数理统计（二）--参数估计（知识篇）应用数理统计（三）--假设检验（知识篇）应用数理统计（四、五）--方差分析、线性回归（知识篇）应用数理统计

₫从心·2023-12-23 14:08

正则化(Regularization) 线性回归

所以我们要做的就是在一定程度上减小这些参数θ的值，这就是正则化的基本方法。我们决定要减少θ3和θ4的大小，我们要做的便是修改代价函数，在其中θ3和θ4设置一点惩罚。

东京的雨不会淋湿首尔·2023-12-23 14:32

零基础学人工智能：TensorFlow 入门例子

TensorFlow中最重要的概念是张量（Tensor），它代表了多维数组或矩阵，因此TensorFlow支持各种不同类型的计算，如线性回归、逻辑回归、卷积神经网络、循环神经网络等。

人工智能MOS·2023-12-23 12:59

用Python实现机器学习算法——线性回归算法

在线性回归

公子曼步·2023-12-23 12:49

【AI】人工智能复兴的推进器之机器学习

机器学习的发展历程2.1萌芽期（20世纪50年代-60年代）2.2符号主义时期（20世纪60年代-80年代）2.3统计学习时期（20世纪90年代-21世纪初）2.4深度学习时期（21世纪初至今）三、主要算法3.1线性回归

giszz·2023-12-23 10:48

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好

ldxxxxll·2023-12-23 08:48

Lasso回归、岭回归和弹性网络回归

在逻辑回归正则化一文中，我们详细解释了正则化的原理及作用：当有很多个特征X时，有些特征往往不重要，所以需要降低其的权重。而正则化则是为每个特征修改权重从而提升训练效果。

ShawnWeasley·2023-12-23 07:54

【@胡锡进】大模型量化分析- 潍柴动力 000338.SZ

下面我将为你分别使用SARIMA、简单移动平均线、指数加权移动平均线、Bollinger带、相对强弱指标、随机指标、线性回归、随机森林回归、支持向量回归法、自回归移动平均法和长短期记忆模型来预测潍柴动力未来

civilpy·2023-12-23 06:32

Python实现AR协方差结构线性回归模型(GLSAR算法)项目实战

1.项目背景GLSAR是具有AR协方差结构的广义最小二乘法线性回归模型。本项目通过GLSAR回归算法来构建AR协方差结构线性回归模型。

胖哥真不错·2023-12-23 04:49

Python实现广义线性回归模型(statsmodels GLM算法)项目实战

本项目通过GLM回归算法来构建广义线性回归模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写

胖哥真不错·2023-12-23 04:48

Python实现广义最小二乘法线性回归模型(GLS算法)项目实战

1.项目背景广义最小二乘法（GeneralizedLeastSquares）是一种回归分析方法，适用于具有异方差性（heteroscedasticity）的线性回归模型。

胖哥真不错·2023-12-23 04:48

Deep Learning for Computer Vision with Python

pixel)ForminganImageFromChannels图像在python中的表示：NumPyarrayRGBvsGBR缩放和宽高比(aspectratio)数据输入从K-NN到参数学习优化方法和正则化优化方法正则化神经网络激活函数

Robin_Pi·2023-12-23 03:52

线性回归（Linear Regression）算法简介

线性回归（LinearRegression）算法根据已有的数据去寻找一条直线，让它尽可能地接近这些数据，再用这条直线预测新数据的可能结果，这个结果是一个具体的数值。

草明·2023-12-23 03:59

L1、L2正则化的原理及适用场景

1.L1正则化，也称Lasso回归1.1含义权值向量中各元素的绝对值之和，一般记作。

云从天上来·2023-12-23 02:22

一个小例子搞懂transformer中的label smoothing(标签平滑)

我们知道transformer中的正则化除了使用常见的dropout，还使用了labelsmoothing，也就是标签平滑。

前行的zhu·2023-12-23 02:51

深度学习之正则化方法

因此必须运用正则化方法来提高模型的泛化能力，避免过拟合。在传统机器学习算法中，主要通过限制模型的复杂度来提高泛化能力，比如在损失函数中加入L1范数或者L2范数。

weixin_30369087·2023-12-23 02:21

我们谈一下标签正则化（标签平滑、知识蒸馏、知识精炼）

0.引言关于正则化，大家都非常熟悉。深度神经网络由于其强大的特征提取能力，近年来在各种任务中得到了广泛而成功的应用。然而，DNN通常包含数以百万计的可训练参数，这很容易导致过拟合问题。

fond_dependent·2023-12-23 02:50

网络优化与正则化

引言网络优化高维变量的非凸优化神经网络优化的改善方法优化算法梯度下降法小批量梯度下降批量大小选择学习率调整AdaGrad算法RMSprop算法AdaDelta梯度修正估计动量法Nesterov加速梯度Adam算法梯度截断小结参数初始化基于固定方差的参数初始化基于方差缩放的参数初始化Xavier初始化He初始化正交初始化方法数据预处理逐层归一化批量归一化层归一化权重归一化局部响应归一化超参数优化网格

guanyue.space·2023-12-23 02:49

软间隔与正则化(支持向量机)-------机器学习

软间隔与正则化软间隔之前的博文中提过，支持向量机有一定的容错性，它允许有样本被分错，支持向量机以大局为重。

Lavender-csdn·2023-12-23 02:19

网络优化（五）——正则化

文章目录1.L1和L2正则化2.权重衰减3.提前停止4.Dropout5.数据增强6.标签平滑正则化是一类通过限制模型复杂度，从而避免过拟合，提高泛化能力的方法，比如引入约束、增加先验、提前停止等。

Suppose-dilemma·2023-12-23 02:18

标签正则化和硬标签、软标签、单标签、多标签

起因：最近在训练一个非常简单的二分类任务（计算描述两个实体的文本是否描述的是同一个实体），任务训练模式是用NLP大模型批量标注样本，在蒸馏后的robert_base上进行fine-tune，但是存在以下问题：1.样本大多都是简单样本：为了缓解这个问题，做了难样本生成，以及简单样本部分抽样。2.标注样本有错误：即使是LORA微调后的大模型也会在某几种类别的实体识别上性能不佳。3.模型训练极快达到过拟

云从天上来·2023-12-23 02:48

常见的基础机器学习算法

LinearRegression线性回归线性回归是机器学习中的基本算法，特别是用于解决回归问题。

xuejianxinokok·2023-12-23 00:26

神经网络：深度学习优化方法

权值正则化。使用合适的优化器等。2.BN层面试高频问题大汇总BN层解决了什么问题？

是Dream呀·2023-12-22 23:21

Logistic Regression逻辑线性回归（基于diabetes数据集）

它是线性回归的一种改进，主要用于处理二分类问题，也可以

取名真难.·2023-12-22 22:20

多元线性回归模型预测销售额

多元线性回归多元线性回归是线性回归的一种扩展形式，它涉及多个自变量（特征）与一个因变量之间的关系。

晓宜·2023-12-22 20:36

逻辑回归（LR，Logistic Regression）算法简介

逻辑回归（LR，LogisticRegression）算法当线性回归的预测结果，由于受到个别极端数值的影响而不准的时候,可以用逻辑回归来解决.逻辑回归模型的输出只能在0到1之间，也就是表达一个事件会发生的概率

草明·2023-12-22 20:09

2019-12-28

线性回归是机器学习的构建基础。它几乎用于每个单独的主流机器学习算法之中，所以对它的理解有助于你掌握多数主流机器学习算法。

数据小黑升值记·2023-12-22 16:29

线性回归中的似然函数、最大似然估计、最小二乘法怎么来的（让你彻底懂原理）收官之篇

在线性回归中引入似然函数是为了通过概率统计的方法对模型参数进行估计。简单来说，我们希望找到一组参数，使得我们观测到的数据在给定这组参数的情况下最有可能发生。问:1：似然函数为什么要进行累乘？

你若盛开，清风自来！·2023-12-22 15:56

可能是全网最详细的线性回归原理讲解！！！

用梯度下降慢慢逼近这个最小值点本文图片来源于可能是全网最详细的线性回归原理讲解！！！_哔哩哔哩_bilibili可以结合视频来学习，本文是一个图片教程，有错误欢迎大家指正，多多交流！

你若盛开，清风自来！·2023-12-22 15:56

线性回归

参考：https://mp.weixin.qq.com/s/9XnYZWJXxrNxHP7H38Z7Nwhttps://blog.csdn.net/alw_123/article/details/82193535https://blog.csdn.net/alw_123/article/details/82825785https://blog.csdn.net/great_yzl/article/

对许·2023-12-22 15:24

最小二乘法

文章目录1、背景描述2、最小二乘法2.1、最小二乘准则2.2、最小二乘法3、最小二乘法与线性回归3.1、最小二乘法与线性回归3.2、最小二乘法与最大似然估计4、正态分布（高斯分布）1、背景描述在工程应用中

对许·2023-12-22 15:52

深度学习——线性回归和softmax回归

智能2112杨阳一、目的线性回归的从零开始实现及简洁实现softax回归的从零开始实现及简洁实现二、环境vscode（d2l，torch，pandas）希冀平台三、内容1、线性回归a、生成数据集defsynthetic_data

Windsky23·2023-12-22 11:03

2.4 机器学习概念 - 其他分类

在线学习和批量学习批量学习采用的模型是原始数据生成的模型,输出的结果数据,不会改变原有模型在线学习生成的模型是根据输出结果与正确结果比较,得到反馈后,再生成的模型.批量学习在线学习参数学习和非参数学习参数学习:一旦学习到参数,不会改变原有数据集.比如线性回归

ruihan_xia·2023-12-22 10:18

损失函数中正则化中的平方项的作用！！

正则化上的平方项前言在损失函数中添加正则化项时，通常会使用平方项作为正则化项，原因主要有以下几点：前言在损失函数中添加正则化项的原因主要是为了防止过拟合。

小桥流水---人工智能·2023-12-22 09:42

动手学深度学习PyTorch-task1（线性回归；Softmax与分类模型；多层感知机）

1.线性回归基本概念

weixin_43756073·2023-12-22 08:18

pytorch-softmax解决分类问题，用fashion-mnist为例子，再走一遍数据获取到模型预测的流程。深度了解分类指标的递进关系

softmax回归线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。

羞儿·2023-12-22 08:18

逻辑回归

2逻辑回归2.1从线性回归到逻辑回归分类问题可以通过线性回归+阈值去解决吗?

iOSDevLog·2023-12-22 08:43

监督学习之回归模型

2.回归模型2.1线性回归线性回

三翼鸟数字化技术团队·2023-12-22 06:30

GraphPad Prism 10 for Mac v10.0.0.3 安装教程

GraphPadPrismGraphPadPrism是一款非常专业强大的科研医学生物数据处理绘图软件，它可以将科学图形、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据、数据组织结合在一起，除了最基本的数据统计分析外

迂幵·2023-12-21 16:21

常见损失函数（Loss Function）

在线性回归中，损失函数（LossFunction）用于衡量模型的预测值与实际值之间的差异，是优化算法的目标。

草明·2023-12-21 15:31

【AI-1】卷积神经网络

典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和随机森林等。无监督学习（UnsupervisedLearning）：在无监督学习

W Y·2023-12-21 15:00

Python 全栈体系【四阶】（七）

第四章机器学习六、多项式回归1.什么是多项式回归线性回归适用于数据呈线性分布的回归问题。如果数据样本呈明显非线性分布，线性回归模型就不再适用（下图左），而采用多项式回归可能更好（下图右）。

柠檬小帽·2023-12-21 14:24

机器学习数据的清洗，转化，汇总及建模完整步骤（基于Titanic数据集）

目录介绍：一、数据二、检查数据缺失三、数据分析四、数据清洗五、数据类别转化六、数据汇总和整理七、建模介绍：线性回归是一种常用的机器学习方法，用于建立一个输入变量与输出变量之间线性关系的预测模型。

取名真难.·2023-12-21 12:50

机器学习--线性回归

目录监督学习算法线性回归损失函数梯度下降目标函数更新参数批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降法数据预处理特征标准化正弦函数特征多项式特征的函数数据预处理步骤线性回归代码实现初始化步骤实现梯度下降优化模块损失与预测模块完整代码单变量线性回归实例加载数据并划分数据集训练线性回归模型得到损失函数图像测试阶段多特征回归实例非线性回归实例监督学习算法监督学习算法是一种通过学习输入数据和相应的标签之间的关系

llovew.·2023-12-21 12:45

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