线性回归正则化第16页

正则化实战( Lasso 套索回归,Ridge 岭回归)

Lasso套索回归导入包importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLassofromsklearn.linear_modelimportSGDRegressor,LinearRegression原方程的计算结果#1.创建数据集X，yX=2*np.random.rand(100,20)w=np.random.rand(20,1)b=np.random.

阿龙的代码在报错·2023-12-18 01:17

《深度学习500问》外链笔记

1.这个是什么意思2.核函数3.公式理解4.L1和L2正则L1和L2正则化是机器学习中常用的两种正则化技术，它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来防止模型过拟合。这两种技术的主要区别在于惩罚项的形式。

Vincent不是文森特·2023-12-18 00:33

机器学习笔记

监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，逻辑回归2.1.2回归regression连续型数据常用算法：线性回归

偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

逻辑回归正则化

逻辑回归正则化在处理具有多个特征且特征可能共线性（即特征之间高度相关）的数据集特别有用。下面用一个例子说明什么是正则化：假设你在厨房准备一顿饭，你的目标是做出美味又不过分油腻的菜肴。

ShawnWeasley·2023-12-17 17:46

多项式回归

多项式回归多项式回归是非线性回归的一种，之前讨论的线性回归都是直线，而多项式回归则是曲线的回归，它通过引入原始预测变量的高阶项（如平方、立方等）来拟合数据的非线性模式。

ShawnWeasley·2023-12-17 17:46

逻辑回归原理及代码

逻辑回归原理线性回归主要用于预测连续的数值输出，基于线性关系模型，其目标是最小化实际值和预测值之间的差异。

ShawnWeasley·2023-12-17 17:45

深度学习 | MATLAB Deep Learning Toolbox convolution3dLayer 网络设定

MATLABDeepLearningToolboxconvolution3dLayer网络设定目录深度学习|MATLABDeepLearningToolboxconvolution3dLayer网络设定convolution3dLayer属性设定三维卷积参数参数及初始化学习率和正则化三维网络层参考资料致谢

机器学习之心·2023-12-17 15:33

3.1.2.3L2范数正则化

与L1范数正则化略有不同的是，L1范数正则化则在原优化目标的基础上，增加了参数向量的L2范数的惩罚项，为了使新优化目标最小化，这种正则法的结果会让参数向量中的大部分元素都变得很小，压制了参数之间的差异性

idatadesign·2023-12-17 14:25

非线性回归的实现方式

非线性回归的实现方式1.多项式回归：2.决策树回归：工作原理3.随机森林回归(更高级的集成方法)：工作原理4.支持向量回归（SVR）：工作原理5.K近邻回归（KNN回归）：工作原理6.神经网络回归：工作原理总结本文介绍多种非线性回归的实现方法

twinkle 222·2023-12-17 13:00

2020-10-21对数方程的回归

01对数方程与m的关系上次说了线性回归，这次说一下对数方程：对数值时，该回归方程不进行加权，直接将当作,当作。02计算统计量03计算c,d值04另一种方法计算c,d值,,利用最小二乘法计算

孤独的坚果儿·2023-12-17 10:03

机器学习 | 过拟合与正则化、模型泛化与评价指标

一、过拟合与正则化1、多项式逼近思想任何函数都可以用多项式来表示。举个栗子~比如说泰勒公式若要拟合sinx，泰勒认为仿造一条曲线，首先要保证在原点重合，之后在保证在这个点处的倒数相同，导数的倒数相同。

西皮呦·2023-12-17 08:03

2018文章集合

机器学习实战之KNN算法机器学习实战之朴素贝叶斯机器学习实战之决策树机器学习实战之Logistic回归机器学习实战之AdaBoost元算法机器学习实战之线性回归机器学习实战之树回归机器学习实战之K-

罗罗攀·2023-12-17 08:22

深度神经网络中的激活函数

简介线性模型是机器学习领域中最基本也是最重要的工具，以逻辑回归和线性回归为例；在真实情况中，我们往往会遇到线性不可分问题（例如XOR异或函数），需要非线性变换对数据的分布进行重新映射。

nlpming·2023-12-16 20:06

我的数据仓库与数据挖掘期末大作业重置版

文章目录我的数据仓库与数据挖掘期末大作业重置版准备工作预设定及导入相对应的库库的导入调整JupyterNotebook的预设定调整MatPlotLib和Pandas的输出设置任务1：预测问题数据的保存和读取数据的分析和预处理模型的选择和构建线性回归一元多项式回归拟合预测拟合优度的评估任务

BOXonline1396529·2023-12-16 17:05

回归预测 | MATLAB实现IWOA-LSTM改进鲸鱼算法算法优化长短期记忆神经网络的数据回归预测（多指标，多图）

IWOA-LSTM改进鲸鱼算法算法优化长短期记忆神经网络的数据回归预测（多指标，多图）效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍1.多特征输入单输出，回归预测，优化参数为：学习率，隐藏层节点数，正则化参数

机器学习之心·2023-12-16 14:34

Regularization——正则化

1.过拟合问题这是使用不同的模型根据房子的大小对于房价的预测第一张图的模型距离数据点的平均距离仍然比较大，拟合效果并不是特别好，也叫欠拟合（underfitting）第二张图的模型对于训练集数据的拟合的不错，也能预测数据的趋势，这是我们需要的模型第三张图的模型拐来拐去，甚至的拟合了训练集的每一个数据点，损失函数接近于0，但如果给一个新的数据，它的效果是很差的，这种模型是过拟合（overfittin

搁浅丶.·2023-12-16 12:03

线性回归，softmax回归，多层感知机，激活函数的基本概念

线性回归线性回归是一种单层神经网络。

hadiii·2023-12-16 11:50

【深度学习】TensorFlow深度模型构建：训练一元线性回归模型

文章目录1.生成拟合数据集2.构建线性回归模型数据流图3.在Session中运行已构建的数据流图4.输出拟合的线性回归模型5.TensorBoard神经网络数据流图可视化6.完整代码本文讲解：以一元线性回归模型为例

roman_日积跬步-终至千里·2023-12-16 09:27

【深度学习】机器学习概述（一）机器学习三要素——模型、学习准则、优化算法

==1.0-1损失函数2.平方损失函数（回归问题）3.交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）4.Hinge损失函数b.风险最小化准则1.经验风险最小化2.过拟合问题3.结构风险最小化4.正则化项的选择

QomolangmaH·2023-12-16 08:10

3.深度学习之线性回归与Softmax分类

3.1线性回归线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。

大勇任卷舒·2023-12-16 06:51

An Overview of Cross-media Retrieval: Concepts, Methodologies, Benchmarks and Challenges 笔记

CommonSpaceLearning1.传统的统计相关分析方法统计相关分析方法具体介绍统计相关分析方法优缺点2.基于深度学习DNN的方法基于DNN的方法摘要基于DNN的方法总结以及优缺点3.跨模态图正则化的方法图正则化的相关方法图正则化的优缺点

wwweiyx·2023-12-16 06:10

【machine learning for everyone 人人都可以学的机器学习】系列文章 1【数据预处理、KNN、朴素贝叶斯、线性回归、SVM、Neural Net】

machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习文章目录machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习前言数据数据集处理模型相关kNNNaiveBayesLogRegressionsvcNeuralNet前言数据集:https://archive.ics.uci.edu/dataset/159/magic+gamma+telescope数据co

weixin_40293999·2023-12-16 05:05

计量经济学之一文搞懂——拟合优度较低时可能存在的问题

一文搞懂——拟合优度较低时可能存在的问题在进行多元线性回归时，经常会遇到模型拟合效果较差的情况，那么这篇博文归纳了：当模型拟合优度较低时可能存在的一些问题。

佛系研go·2023-12-16 02:38

Course3-Week2-推荐系统

虎慕·2023-12-16 01:44

Course2-Week3-使用机器学习的建议

Week3-使用机器学习的建议1.拆分原始训练集1.1如何改进模型1.2二拆分：训练集、测试集1.3三拆分：训练集、验证集、测试集2.避免高偏差和高方差2.1使用训练误差和验证误差进行分析2.2选择合适的正则化参数

虎慕·2023-12-16 01:13

十大机器学习算法

：李沈轩学号：20181214373学院：广研院【原文链接】MachineLearning:十大机器学习算法-知乎(zhihu.com)【嵌牛导读】本文对基础的机器学习算法做了一个简单介绍【嵌牛鼻子】线性回归支持向量机

哦O·2023-12-15 23:32

斯坦福机器学习 Lecture5 (判别学习算法、GDA 高斯判别分析，skip)

讲解GDA(高斯判别分析)目前我们学习的所有学习算法（线性回归和逻辑回归和广义线性模型）被称为判别学习算法(discriminative)今天要讲生成学习算法TODO:here

shimly123456·2023-12-15 22:06

【MATLAB】数据拟合第10期-二阶多项式的局部加权回归拟合算法

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~1基本定义二阶多项式局部加权回归拟合算法是一种用于回归分析的方法，主要通过局部加权线性回归模型来实现。

Lwcah·2023-12-15 21:11

多元线性回归分析

1、与简单线性回归区别多个自变量x2、多元回归模型y=β0＋β１x1+β2x2+...

遇见百分百·2023-12-15 21:25

人工智能（AI）领域广泛使用的关键算法及其解决的问题列出计算机中各种算法及对应解决的实际问题

人工智能（AI）领域广泛使用的关键算法及其解决的问题：机器学习算法:线性回归（LinearRegression）:问题：用于预测或估计一个变量与另一个变量之间的关系。

小黄人软件·2023-12-15 19:50

机器学习算法---回归

1.线性回归（LinearRegression）原理：通过拟合一个线性方程来预测连续响应变量。线性回归假设特征和响应变量之间存在线性关系，并通过最小化误差的平方和来优化模型。

数据科学知识库·2023-12-15 18:19

Python-Regression

本文归纳整理了线性回归（LinearRegression）、岭回归（Ridge）、Lasso回归（Lasso）、弹性网（ElasticNet）、K近邻、SVM等10多种机器学习模块sklearn中回归算法调用及实现过程

数据科学知识库·2023-12-15 18:18

（八）弹性网络---ElasticNet

一、原理及简介弹性网络.png二、什么是L2正则化和L1正则化原理及作用：https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/99984288三、弹性网络预测天池项目代码导包

羽天驿·2023-12-15 17:02

机器学习——特征预处理

sklearn提供了preprocessing模块，用于归一化、标准化、鲁棒化、正则化等数据预处理。

风月雅颂·2023-12-15 13:56

线性回归模型-----薪酬和工作经验之间的关系

线性回归模型：二维坐标系中的数学公式是z=a+bx，高中课本中我们将b称为斜率，a称为截距。所以在二维坐标中线性回归模型是一条直线，因为它包括了一个自变量x,所以叫做一元线性回归。

4617c1fbd085·2023-12-15 13:20

机器学习-自己写个线性回归算法v0版-实现图片分类

迭代30000次，loss=0.0984，学习率=0.1，数字图片分类效果一般迭代40000次，loss=0.0352,学习率=0.1，数字图片分类效果较好画出了loss曲线图，可以看出，在loss=4附近，loss曲线发生短暂上升，之后持续下降；其中在迭代10000次左右后，下降速度趋缓。对预测值y按照阈值法进行了分类，分类函数为classify_id(result)具体结果：学习率=0.1ep

李苏溪·2023-12-15 12:07

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第八讲-回归分析（含Matlab代码）

【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第八讲-回归分析（含Matlab代码）回归分析基本概念经典多元线性回归（MLR）主成分回归（PCR）偏最小二乘回归（PLS）建模过程应用和优势偏最小二乘回归分析概述习题

zhushatong·2023-12-15 02:44

《论文阅读》用于情绪回复生成的情绪正则化条件变分自动编码器 Affective Computing 2021

《论文阅读》用于情绪回复生成的情绪正则化条件变分自动编码器前言简介模型结构实验结果总结前言今天为大家带来的是《Emotion-RegularizedConditionalVariationalAutoencoderforEmotionalResponseGeneration

365JHWZGo·2023-12-15 01:06

机器学习 | 机器学习基础知识

Classification已知样本特征判断样本类别二分类、多分类、多标签分类二分类：垃圾邮件分类、图像识别等多分类问题：鸢尾花分类问题多标签分类问题：标签间不互斥，概率和不为12、回归任务Regression线性回归多项式回归

西皮呦·2023-12-15 00:39

机器学习-回归问题(Regression)

简单的线性回归寻找到一条直线,最大的“拟合”样本特征和样本标记输出的关系.如图所示,黑点是样本特

懒猫gg·2023-12-14 23:11

机器学习---逻辑回归算法

1、逻辑回归逻辑回归又叫logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型。

30岁老阿姨·2023-12-14 22:10

吴恩达《机器学习》12-1:优化目标

这包括设计特征、选择正则化参数等因素，这些在不同水平的实践者之间可能表现出截然不同的效果。

不吃花椒的兔酱·2023-12-14 22:34

单变量线性回归的机器学习代码

本文为学习吴恩达版本机器学习教程的代码整理，使用的数据集为https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/f2757f85b99a2b800f4c2e3e9ea967d9e17dfbd8/code/ex1-linear%20regression/ex1data1.txt将数据集和py代码放到同一目录中，使用Spyder打开运行

ShawnWeasley·2023-12-14 22:59

机器学习---线性回归案例

1、梯度下降法调节参数2、模拟过拟合训练模型都会将数据集分为两部分，一般会将0.8比例的数据集作为训练集，将0.2比例的数据集作为测试集，来训练模型。模型过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的一种现象，也就是模型对已有的训练集数据拟合的非常好（误差值等于0），对于测试集数据拟合的非常差，模型的泛化能力比较差。如何判断模型发生过拟合？训练出模型后，可以在训练集中测试下模

30岁老阿姨·2023-12-14 22:25

【教程】逻辑回归怎么做多分类

逻辑回归二分类实现代码三、如何实现一个逻辑回归多分类3.1逻辑回归多分类问题3.1逻辑回归多分类的代码实现本文部分图文借鉴自《老饼讲解-机器学习》一、逻辑回归模型介绍1.1逻辑回归模型简介逻辑回归模型是一种广义的线性回归分析模型

wwcsd2018001·2023-12-14 19:27

做数据分析为何要学统计学（10）——什么是回归分析

回归分析根据因素的数量，分为一元回归和多元回归分析；按因素之间依赖关系的复杂程度，可分为线性回归分析和非线性回归分析。我们通过一下两个例子介绍如何使用python完成回归分析。

interbigdata·2023-12-14 18:13

[PyTorch][chapter 6][李宏毅深度学习][Logistic Regression]

前言：logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。

明朝百晓生·2023-12-14 17:01

使用torch解决线性回归问题

数据处理importtorchimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv('./datasets/Income1.csv')#数据准备data.head(5)#展示数据#以上所有的代码都是用jupyternotebook写，形成了阶段性的结果展示查看数据信息data.info()绘制数据的散

励志成为大佬的小杨·2023-12-14 17:50

从线性回归到神经网络架构

1.线性回归什么是回归？回归是一种用统计方法来分析，一组因变量和一组自变量关系的方法。

狮子座硅农（Leo ICer）·2023-12-14 17:09

神经网络多元非线性回归,非线性自回归神经网络

1、bp神经网络为什么可以拟合任意非线性函数样本变量不需要那么多，因为神经网络的信息存储能力有限，过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃。如果样本数量过多，应增加隐层节点数或隐层数目，才能增强学习能力。一、隐层数一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。一般来讲应设计神经网络应优先考虑3层网络（即

小六oO·2023-12-14 17:38

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