线性回归衡量标准

尊重底层劳动者才是社会的进步！

原创：晨风在这个商品经济社会里，一切价值似乎都以钱为衡量标准。虽然人生而平等，但社会无形之中将人划分等级的也便仿佛就是职业了。从事了光鲜亮丽的职业不但体面而且光荣。
晨风_d76b·2023-12-03 16:28

学习计划

学习标准-理解公式，会推导公式3、pandas、numpy，scipy学习4、a-算法理论:简单线性回归，多元线性回归，回归里面的梯度下降方法b-分类算法:逻辑回归，决策树，支持向量机c-聚类算法:kmeans
黏小莲·2023-12-03 15:21

softmax回归的从零开始实现

就像我们从零开始实现线性回归一样，我们认为softmax回归也是重要的基础，因此应该知道实现softmax回归的细节。
CODING_LEO·2023-12-03 12:02

模型性能评估（第三周）

如下图所示，第一行是线性回归通常的代价函数形式，我们需要将其最小化来获取参数、b。训练好模型，获得参数后，接下来使用第二第三行公式来分别计算测试集误差、训练集误差。如果很小，很大，说明模型泛化能力弱。
叫小侯的小白程序员·2023-12-03 11:06

【100天精通Python】Day73：python机器学习入门算法详解与代码示例

目录1.监督学习算法：1.1线性回归（LinearRegression）：1.2逻辑回归（LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine
LeapMay·2023-12-03 08:19

还是有其他的衡量标准呢

我觉得吧，社会精英是有几个衡量标准的，钱的多少只是里面很重要的一条。比如你生活得很幸福吗？你的家庭是不是稳定？你是不是有负债，是不是欠别人钱，你是不是把您赚到的钱都还了贷款？
唐唐创业指导·2023-12-03 03:44

深度学习常见回归分支算法逐步分析，各种回归之间的优缺点，适用场景，举例演示

文章目录1、线性回归（LinearRegression）1.1优点1.2缺点1.3适用场景1.4图例说明2、多项式回归（PolynomialRegression）2.1优点2.2缺点2.3适用场景2.4
JJxiao24·2023-12-03 02:47

2021-10-23 双减后对孩子的教育该如何看待？

但我觉得一片茫然……其实，没有具体的衡量标准，真不知道孩子到底学会哪些知识，哪些还需要加强。例如工作中，公司会设定KPI来检验绩效。“双减”后怎样看待孩子的教育呢？
钟罗敏·2023-12-03 02:07

R数据分析：变量间的非线性关系，多项式，样条回归和可加模型

之前的文章中都是给大家写的变量间线性关系的做法，包括回归和广义线性回归，变量间的非线性关系其实是很常见的，今天给大家写写如何拟合论文中常见的非线性关系。
Codewar·2023-12-03 01:34

【PyTorch】线性回归

文章目录1.代码实现1.1一元线性回归模型的训练2.代码解读2.1.tensorboardX2.1.1.tensorboardX的安装2.1.2.tensorboardX的使用1.代码实现波士顿房价数据集下载
盛世隐者·2023-12-03 00:59

神经网络 表述(Neural Networks: Representation)

神经网络表述(NeuralNetworks:Representation)1非线性假设我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。
小小程序○·2023-12-02 22:04

逻辑回归与正则化 逻辑回归、激活函数及其代价函数

逻辑回归、激活函数及其代价函数线性回归的可行性对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。
小小程序○·2023-12-02 22:33

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·2023-12-02 21:46

特征重要性分析有那些方法?

以下是一些常见的特征重要性分析方法：特征权重/系数：线性回归系数：在线性回归中，特征的系数表示特征对目标变量的影响程度。逻辑回归系数：逻辑回归中，特征的系数表示特征对分类的贡献。
XF鸭·2023-12-02 21:50

机器学习笔记 - week6 -（十、应用机器学习的建议）

10.1决定下一步做什么假设我们需要用一个线性回归模型来预测房价，当我们运用训练好了的模型来预测未知数据的时候发现有较大的误差，我们下一步可以做什么？
火箭蛋头·2023-12-02 16:14

【深度学习】002-损失函数：MSE、交叉熵、铰链损失函数（Hinge Loss）

目录前言一、均方误差损失函数（TheMean-SquaredLoss）1.1、从线性回归模型导出均方误差函数1.2、均方误差函数的使用场景1.3、均方误差函数的一些讨论2、交叉熵损失函数（TheCross-EntropyLoss
Flanzeeny·2023-12-02 14:26

机器学习（2）回归

1.线性回归1.线性回归的概念线性回归：一种通过属性的线性
星影沉璧·2023-12-02 06:57

线性回归既是一种数据挖掘与建模算法，也是统计学领域、计量经济学领域的常用学术建模方法，有何不同？

一.线性回归的基本形式线性回归既是一种数据挖掘与建模算法，也是统计学领域、计量经济学领域的常用学术建模方法。
数据科学作家·2023-12-02 02:14

数学建模-常见预测模型的理论机器代码实现

目录一、几种常见的预测模型线性回归模型：决策树模型：随机森林模型：支持向量机模型：神经网络模型：时间序列模型：二、几种常见的预测模型的代码实现线性回归模型（Python示例）决策树模型（Python示例
Tech行者·2023-12-02 02:37

坚定地从头至尾执行方案

e.建立清晰的衡量标准来确保你在严格执行方案。
李可123456·2023-12-02 01:14

机器学习——逻辑回归

@[TOC]机器学习——逻辑回归逻辑回归逻辑回归定义：基于多元线性回归的分类算法，在多元线性回归的基础上，把结果缩放在0-1之间。
SF-FCZ·2023-12-01 15:17

解密人工智能：线性回归

线性回归作为人工智能中的一种关键统计学方法，被广泛应用于预测和决策支持系统中。本文将为您详细介绍线性回归在人工智能中的应用原理与方法，帮助您更好地理解这一重要技术。一、什么是线性回归？
快乐非自愿·2023-12-01 15:14

【机器学习】线性模型之逻辑回归

但本质上，逻辑回归仍然是一个线性回归模型，因为除去SigmoidSigmoidSigmoid映射函数关系，其他的步骤和算法都是
撕得失败的标签·2023-12-01 15:39

Course1-Week3-分类问题

Course1-Week3-分类问题文章目录Course1-Week3-分类问题1.逻辑回归1.1线性回归不适用于分类问题1.2逻辑回归模型1.3决策边界2.逻辑回归的代价函数3.实现梯度下降4.过拟合与正则化
虎慕·2023-12-01 15:33

回归分析例题（多元统计分析期末复习）

例一例二一元线性回归解：（1）y=a^\hat{a}a^+b^\hat{b}b^x，求线性回归方程即求出a^\hat{a}a^和b^\hat{b}b^而b^\hat{b}b^=LxyLxx{{L_{xy
倒杯Whisky·2023-12-01 11:34

辅导与反馈

幸运的是遇到了不错的领导，交了第一版计划，三天之内就给了我辅导和反馈，做计划要目标清晰，达成什么目的，给部门带来哪些帮助，我们会获得什么，需要哪些资源和工具，以及需要哪些部门得协同合作最后每一项计划都要有一个时间节点和衡量标准以此评估结果
艳子说说_3f28·2023-12-01 09:02

多元线性回归笔记——逐步回归

目录基本原理：逐步回归法的整体思路：Example&代码示例：基本原理：当我们选取的回归模型之中有多个变量时，一般从中选取若干个变量构建回归模型，那么如何选择合适的变量使得模型是最优？原则：选取对因变量影响最大的自变量进入模型PS:自变量选择过多时会导致调整后的下降，不是我们所希望的结果。选择变量的标准：，AIC统计量（理论上，调整后的越大越好，AIC值越小越好）变量选择的方法有很多种，其中使用最
抱着猫咪晒太阳^ ^·2023-12-01 06:04

线性回归实验

目录WPS使用线性回归处理xlxs文件数据1、选中数据2、插入散点图3、按需要调整横纵坐标4、选择数据线性回归用Python处理（不用SKlearn）20条数据2000条数据20000条数据用Python
终极末影龙·2023-12-01 06:03

机器学习算法-线性回归

线性回归是利用数理统计中回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
zhaoweiwei369·2023-12-01 06:01

机器学习之线性回归

什么是线性回归线性回归利⽤回归⽅程(函数)对⼀个或多个⾃变量(特征值)和因变量(⽬标值)之间关系进⾏建模的⼀种分析⽅式。一般只有一个特征值的称之为单变量回归，多个特征值的称之为多变量回归。
AIGC人工智残·2023-12-01 06:59

统计学 多元线性回归

文章目录统计学多元线性回归多元线性回归模型拟合优度显著性检验线性关系检验回归系数检验多重共线性及其处理多重共线性的问题多重共线性的识别与处理变量选择利用回归方程进行预测哑变量回归统计学多元线性回归多元线性回归模型多元线性回归模型
Air浩瀚·2023-12-01 06:57

线性回归 多变量预测

多变量预测多元线性回归对于多个特征量(Features)，规定符号表示：nnn特征的总数量x(i)x^{(i)}x(i)第i个训练样本的输入特征向量，iii表示的是一个索引(Index)xjix_j^ixji
小小程序○·2023-12-01 06:56

#线性回归 多项式拟合和正规方程（最小二乘法）

多项式拟合和正规方程特征点的创建和合并对于一个特定的问题，可以产生不同的特征点，通过对问题参数的重新定义和对原有特征点的数学处理合并拆分，能够得到更加优秀的特征点。多项式回归对于更多更加常见的数学模型，其拟合往往是非线性关系的，这时候就需要考虑引用多项式来进行拟合，如：h(x)=θ0+θ1x+θ2x2+θ3x3h(x)=θ_0+θ_1x+θ_2x^2+θ_3x^3h(x)=θ0+θ1x+θ2x2+
小小程序○·2023-12-01 06:56

线性回归 梯度下降

梯度下降算法在开始之前，为了方便解释，首先规定几个符号所代表的意义：mmm训练集中训练样本的数量XXX输入变量YYY输出变量(x,y)(x,y)(x,y)训练样本(xi,yi)(x^i,y^i)(xi,yi)第i个训练样本（i表示一个索引）监督学习算法的流程提供训练集>学习算法得到$h$（假设函数：用于描绘x与y的关系）>预测y的值代价/损失函数（Costfunction）假设函数(Hypothe
小小程序○·2023-12-01 06:55

线性回归 调试方法

调试方法特征缩放对于某些不具有比较性的样本特征xix_ixi（比如对其他的x来说xix_ixi相当大或者相当小），梯度下降的过程可能会非常漫长，并且可能来回波动才能最后收敛到全局的最小值。在这样的情况下，可以对xix_ixi进行缩放（如xi≔αxix_i≔αx_ixi:=αxi或者xi=xi/αx_i=x_i/αxi=xi/α），使得xix_ixi与其他的xxx具有可比性，以增加梯度下降的效率。*
小小程序○·2023-12-01 06:54

虹霖读为成果而管理【19】4类关键成本点。2022-10-13

2.生产性成本的衡量标准始终应该是企业投入资源的生产率，且有三个关键资源：人力、时间、资金。3.将资源聚焦机会，是控制生产性成本的唯一有效的方法。虹霖：振聋发聩。4.支持性成本。
李虹霖·2023-11-30 18:22

机器学习系列 - 6. 重要概念补充

多项式回归是线性回归模型的一种，其回归函数关于回归系数是线性的。其中自变量x和因变量y之间的关系被建模为n次多项式。如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。
小蘑菇1962·2023-11-30 11:20

Python实现线性回归之 一元线性回归and平方损失函数

线性回归是一种较为简单，但十分重要的机器学习方法。掌握线性的原理及求解方法，是深入了解线性回归的基本要求。除此之外，线性回归也是监督学习的基石，希望你能最终掌握机器学习的一些重要的思想。
蓝桥云课·2023-11-30 08:52

Python简单线性回归算法实现及应用示例

简单线性回归，是一种使用单个特征预测响应的方法。它是机器学习爱好者了解的最基本的机器学习模型之一。在线性回归中，我们假设两个变量，即因变量和自变量是线性相关的。
亚图跨际·2023-11-30 07:41

R语言学习DAY04：回归分析

有关线性回归分析模型的基本假定需要注意：1）关于随机干扰项的高斯-马尔科夫定理；2）关于自变量的：不存在共线性；3）关于模型的：模型设定正确。模型拟合lm函数：用最小二乘法估计模型参数x<-s
sonder_943f·2023-11-30 07:54

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第8章 双重差分

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:46

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第7章 元学习器

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:45

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第5章 倾向得分

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:44

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第4章 线性回归的不合理有效性

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:14

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第1章 因果推断导论

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:13

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第2章 随机实验与统计学回顾

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:13

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第6章 效果异质性

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:08

服务台需要跟踪的3个重要指标MTBF+MTTF+MTTR

衡量标准是IT服务管理的核心，可提供有关运营的见解，并帮助确定需要持续改进的领域。通常的服务台指标有助于展示内部运营效率。例如，衡量在规定时间内解决问题的工单数量的SLA是展示服务台效率的关键因素。
Zoho_Manager·2023-11-30 03:04

当当女大佬“爆撕”创始人：渣男藏在细节里，敢做不敢当!

因为李国庆之前在一档节目里说他对另一半的衡量标准就是看对方有没有帮他洗过袜子。他给主持人的结论是:余瑜没帮他洗过袜子，所以他对余瑜这个媳
咯咯带你侃文化·2023-11-30 02:07

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。
shy~·2023-11-30 01:57
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