线性回归衡量标准第18页

2018-12-01机器学习打卡

10课线性回归——从模型函数到目标函数模型函数既然我们认为x和y满足线性相关关系，那么线性函数：y=a+bx，就是我们的模型函数。其中y也可以用f(x)来表示。

Rackar·2023-11-29 22:33

芯片制程中温度的几种表示方法

温度是比较一种物质相对于另一种物质是冷还是热的衡量标准，它会影响到芯片的性能、可靠性以及最终产量。在不同的制程步骤中，温度扮演着各种各样的角色。但是在评价制程温度高低的时候，有几种表示方法呢？

芯片智造·2023-11-29 13:35

一文详解人工智能：线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM)

简介：在人工智能领域，线性回归、逻辑回归和支持向量机是常见的机器学习算法。本文将详细介绍这三种算法的原理和应用，并提供相应的代码示例。

RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

几种查看Matlab函数源代码的方法

原文链接查看源码是学习写代码的一种好方法，这里介绍几种查看Matlab软件自带函数的方法：1、type函数在命令窗口输入“type+函数名”，则命令窗口会显示函数的源代码，例如typeregress（其中regress是用来做线性回归的一个函数

幻灭成空·2023-11-29 12:08

北京住房价格线性回归项目总结

1.绘制图形frommatplotlibimportpyplotasplt%matplotlibinlineplt.scatter(x,y)plt.xlabel("Area")plt.ylabel("Price")x_temp=np.linspace(50,120,100)#绘制直线生成的临时点plt.scatter(x,y)plt.plot(x_temp,x_temp*w1+w0,'r')2.训

github_czy·2023-11-28 23:14

深度学习笔记

Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用gpu训练模型验证自动求导线性神经网络线性回归基础优化算法线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现

czyxw·2023-11-28 23:21

L1 L2正则化

对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。image.png2.

鲸鱼酱375·2023-11-28 22:03

第十七章大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

Colleen_oh·2023-11-28 20:14

机器学习——多元线性回归升维

在线性回归中，升维通常是通过引入额外的特征来实现的，目的是为了更好地捕捉数据的复杂性，特别是当数据之间的关系是非线性的时候。目的：解决欠拟合问题，提高模型的准确率。

SF-FCZ·2023-11-28 17:26

机器学习：线性回归与逻辑回归

一、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)以预测住房价格为例子，单变量线性回归是指只有一个特征（输入变量），这里以房子的大小来预测房价。

passerby58·2023-11-28 17:35

人工智能与神经元的内容梳理（持续更新）

《DeepLearning》四、社区与资源五、工具与框架六、学习路径1.逻辑回归,线性回归2.损失函数七、相关论文[^1]一.计算机视觉相关(ComputerVisionRelatedSurveys)A

妇男主任·2023-11-28 15:23

Coursera-吴恩达机器学习课程个人笔记-Week2

Week2线性回归和梯度下降法参数说明1.多特征的线性回归方程2.梯度下降法(GradientDescent)2.1如何选择参数向量θ呢？

lavendelion·2023-11-28 15:22

机器学习的复习笔记4-岭回归与多项式回归

一、岭回归在简单的线性回归中，一味追求平方误差最小化，R2值尽可能大，可能会受到噪声的严重干扰。噪声，即偶发的错误的值。

大滑稽儿·2023-11-28 15:48

机器学习的复习笔记1

常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机等。无监督学习：与监督学习不同，无监督

大滑稽儿·2023-11-28 15:18

机器学习的复习笔记3-回归的细谈

回归问题的类型和特点如下：线性回归（LinearRegression）：线性回归是回归问题中最简单的一种方法。它假设自变量与因变量之间存在线性关系，并通过最小化预测值与真实值之间的差距来拟合最优直线。

大滑稽儿·2023-11-28 15:18

机器学习的复习笔记2-回归

回归分析可以分为线性回归和非线性回归：线性回归：线性回归是一种统计学方法，用于建立响应变量（通常称为y或目标）和一个或多个

大滑稽儿·2023-11-28 15:46

Lisp-Stat 翻译 —— 第二章 Lisp-Stat教程

在介绍完基本的数值和绘图操作之后，介绍如何构建随机的和系统的数据集合，如何修改数据集，如何使用一些内建的动态绘图工具，如何构建线性回归模型。

weixin_34198881·2023-11-28 09:28

2019践行清单

01让自己变得更好变得更好的衡量标准之一是增加自己的价值。一个人的价值需要时间和精力去打造。让自己更有“料”，才更有底气去分享，给自己的时间标价，去享受学习的成果。

遇见老魏·2023-11-28 08:50

腾讯云服务器中搭建Docker+Anaconda环境来实现本地远程访问Jupyter Notebook+数据分析

索性换了电脑后就直接在一直吃灰中的腾讯云服务器中搭建了Docker+Anaconda环境，实现本地可远程访问JupyterNotebook并进行各种操作（比如数据分析），如下图：(上图试验了一下pandas的使用）（下图随手在sklearn官网找了个“线性回归

小白掌柜·2023-11-27 15:44

周工作计划2019-01-15

后台开发准备线性回归的组内交流吃牛蛙（其实也可以吃别的）坚持一哈吧，就快放假了。

MikeShine·2023-11-27 15:12

人工智能_机器学习051_支持向量机SVM概念介绍_理解support vector machine---人工智能工作笔记0091

我们自然界中的问题,无非就是可以转换为回归问题和分类问题.然后从现在开始我们来看支持向量机,首先看一下这几个字support是支持vector是向量的意思,然后machine指的是机器那么我们之前用到的模型,比如线性回归模型

脑瓜凉·2023-11-27 09:40

每日一题

1、如果线性回归模型中的随机误差存在异方差性，那么参数的OLS估计量是（无偏的，非有效的）OLS即普通最小二乘法，由高斯-马尔可夫定理，在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量

透明的红萝卜123·2023-11-27 01:28

机器学习第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化4.3.1为什么要使用正则化欠拟合（Underfitting）：采用一定的算法去拟合时，如果没有考虑相当的信息量（特征变量），从而对训练数据集的拟合算法无法精确

BianchiHB·2023-11-26 22:49

机器学习 day13（正则化，线性回归的正则化，逻辑回归的正则化）

1.正则化的思想如果特征的参数值更小，那么对模型有影响的特征就越少，模型就越简单，因此就不太容易过拟合如上图所示，成本函数中有W₃和W₄，且他们的系数很大，要想让该成本函数达到最小值，就得使W₃和W₄接近0，从而消除它们对成本函数的影响，最后我们就得出一个接近二次函数（左边图片）的成本函数2.正则化的一般形式通常，一个模型有很多特征，我们不知道哪个特征的参数重要，哪个特征的参数我们需要缩小或惩罚。

丿罗小黑·2023-11-26 22:17

【机器学习】基于线性回归的模型优化和正则化

文章目录前言一、简单线性回归方程实现二、梯度下降三种方式实现以及对比1.批量梯度下降2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.三种梯度下降方式的比较三、多项式线性回归方程的实现四、标准化及特征值维度变化五、

泪懿·2023-11-26 22:45

正则化、线性回归、逻辑回归

0、引出最左边的模型最高次项为一次，此时模型是一条直线；直观的观察样本点（红色×）的趋势，我们发现该模型并不能很好的拟合两者的关系（事实上，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓，而不是无限递增）。此类情况称为欠拟合。最右边的模型最高次项为四次，此时模型从表面看上去很好的拟合了样本点，但实际上这是一条非常难看的曲线，不断的波动。可以想象得到，当一个新的样本需要预测时，该模型的结

MinJinFan·2023-11-26 22:44

正则化线性回归与正则化逻辑回归

1.TheProblemofOverfitting1还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。

matuoxifan·2023-11-26 22:13

ML笔记（3）线性回归的正则化

先举一个多项式回归的例子，当我们使用多项式回归的时候，如果没有对多项式的系数进行限制，拟合的模型过拟合的概率极高，所以我们需要通过一些方法限制多项式系数的变化。以下的正则化改进从损失函数，减少过拟合概率。1正则化概念简单来说，正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。我们在构造机器学习模型时，最终目的是让模型在面对新数据的时候，可以有很好的表现（即增加模型的泛化能力）。当你用比较

孚瓜·2023-11-26 22:08

线性模型加上正则化

弹性网络回归是一种结合了L1和L2正则化惩罚的线性回归模型，能够处理高维数据和具有多重共线性的特征。

羞儿·2023-11-26 22:08

动手学深度学习(二)---线性回归

文章目录1.理论知识2.线性回归从0实现3.线性回归简洁实现【相关方法】torch.normal()1.理论知识线性假设是指目标可以表示为特征的加权和：ex1;在机器学习领域，一般用线性代数处理会更方便向量

释怀°Believe·2023-11-26 20:13

【python+机器学习（4）】多维数据的特征选取（Ridge&&Lasso）

欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】在之前我们介绍了直接使用线性回归进行波士顿房价的预测，但是预测准确率仅有60%左右。

哈希大数据·2023-11-26 16:05

机器学习——回归算法之线性回归

机器学习——回归算法之线性回归前言线性回归算法推导过程梯度下降1、批量梯度下降（GD）2、随机梯度下降(SGD)3、小批量梯度下降法（MBGD）代码实现前言机器学习算法按照“用途”可分为回归、分类、聚类

macan_dct·2023-11-26 14:22

R语言实现Lasso回归

一、Lasso回归Lasso回归（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperatorRegression）是一种用于线性回归和特征选择的统计方法。

皮肤科大白·2023-11-26 13:32

PyTorch:详解线性回归实战

线性回归对于线性回归，相信大家都很熟悉了，各种机器学习的书第一个要讲的内容必定有线性回归，这里简单的回顾一下什么是简单的一元线性回归。即给出一系列的点，找一条直线，使得这条直线与这些点的距离之和最小。

Allen Chou·2023-11-26 13:22

数学建模预测模型——回归分析预测

数学建模预测模型——回归分析预测作为预测模型的大块头，回归分析预测绝对是比较常用的预测模型的一种，下面是对该模型的学习，欢迎大家指正1.回归分析预测的分类回归分析预测的分类如下简单线性回归预测：当只有一个自变量和一个因变量时

宁77吖·2023-11-26 13:12

pytorch-深度学习实践

pytorch-深度学习实践02-线性回归线性回归是回归问题，损失函数如下图所示。

jjnn97·2023-11-26 12:16

机器学习基础知识，numpy学习，分类和回归初识

numpy的使用array对象array对象的属性创建array的方法代码演示array本身支持的操作random分类k邻近算法-KNN概述：k的选取特征归一化的必要性优点：缺点：工作原理：一般流程伪代码回归线性回归一般流程机器学习基本知识数据和特征决定了机器学习的上限

crocodilian2·2023-11-26 12:09

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

文章目录1、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类2、线性回归算法2.1线性回归的假设是什么？2.2如何确定线性回归模型的拟合优度？2.3如何处理线性回归中的异常值？

春人.·2023-11-26 10:18

R语言如何实现多元线性回归

输入数据先把数据用excel保存为csv格式放在”我的文档”文件夹打开R软件，不用新建，直接写回归计算求三个平方和置信区间（95%）

惠惠软件·2023-11-26 06:01

斯坦福机器学习 Lecture3

这里首先讲解了局部加权回归/局部加权线性回归讲得很好，我都听懂了今天的主角是，为啥线性回归问题的costfunction是误差平方和？而不是绝对误差和，或者四次方和？

shimly123456·2023-11-26 05:51

初出茅庐的小李第72篇博客之用c语言最小二乘法求线性回归方程y=kx+b

最小二乘法其实我对这个计算方法的理解还处于数学公式的阶段这里的b^其实就是Y=Kx+b的K这里的a^其实就是Y=Kx+b的b数学习惯我就换了一下字母这里有原理介绍https://blog.csdn.net/MarsJohn/article/details/54911788程序实现https://blog.csdn.net/weixin_34259559/article/details/920630

初出茅庐的小李·2023-11-26 03:27

随感

人的关注点、追求的事物、对成败得失的衡量标准等大都会变，之所以变化，也许是无奈，也许是悟了，也许是无奈地悟了）匆匆忙忙地度过了一天又一天，已经习惯了这种忙碌的节奏。

0ca0b1a61a5f·2023-11-26 00:23

TensorFlow03-实现线性回归

deftest01_liner():#用numpy生成100个点x_data=np.random.rand(100)y_data=x_data*0.1+0.2#构造一个线程模型#k:斜率;b:偏置值b=tf.Variable(0.)k=tf.Variable(0.)y=k*x_data+b#定义二次方差损失函数，用于优化计算结果，机器学习理论部分#求得预测值和实际值的平方差，用于判断计算结果的损失

__流云·2023-11-25 18:09

通过线性回归进行房价预测

线性回归是一种常用的回归算法，可以建立输入变量和连续输出变量之间的关系。在本文中，我们将探讨如何使用线性回归算法来进行房价预测，并介绍该方法的步骤和实践技巧。

非著名程序员阿强·2023-11-25 18:44

python机器学习手写算法系列——RANSAC(随机抽样一致)回归

它原来是计算机视觉的算法，后来被用来做线性回归。RANSAC回归用最少的数据点训练模

织网者Eric·2023-11-25 17:19

python 一组数据正态分布散点图_python数据关系型图表散点图系列残差分析图

参差分析图(线性回归、二次回归)残差分析(residualanalysis)回归方程拟合的数值和实际数值的差值就是残差；残差分析是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其他干扰；用于分析模型的假定正确与否的方法

weixin_39876650·2023-11-25 15:21

图解梯度下降背后的数学原理

摘要：本文讲解了梯度下降的基本概念，并以线性回归为例详细讲解梯度下降算法，主要以图的形式讲解，清晰简单明了。

城市中迷途小书童·2023-11-25 15:55

YUV / RGB 格式及快速转换算法

转载博客园博主文章1前言自然界的颜色千变万化，为了给颜色一个量化的衡量标准，就需要建立色彩空间模型来描述各种各样的颜色，由于人对色彩的感知是一个复杂的生理和心理联合作用的过程，所以在不同的应用领域中为了更好更准确的满足各自的需求

小小小雨·2023-11-25 15:11

脉冲宽度基础知识简介

在雷达和电源领域中，脉冲宽度是一个重要的衡量标准。在雷达系统中，脉冲宽度决定了雷达发射射频能量的时间长度。通过改变脉冲宽度，可以控制雷达接收到的目标物体反射能量的多少，进而影响雷达的探测范围和精度。

成都亿佰特电子科技有限公司·2023-11-25 11:04

可视化比较数据集中残差和特定样本邻居的残差的分布

这里我们以一个回归模型为例，假设我们已经使用线性回归模型对数据进行了训练。#导入必要的库library(ggplot2)library(dpl

风吹麦很·2023-11-25 06:50

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