线性回归衡量标准第2页

python库——sklearn的关键组件和参数设置

文章目录模型构建线性回归逻辑回归决策树分类器随机森林支持向量机K-近邻模型评估交叉验证性能指标特征工程主成分分析标准化和归一化scikit-learn，简称sklearn，是Python中一个广泛使用的机器学习库

零度°·2024-08-23 21:26

Logistic 回归

文章目录1.引言2.Logistic回归概述2.1定义与应用场景2.2与线性回归的区别3.原理与数学基础3.1Sigmoid函数3.2概率解释3.3极大似然估计4.模型建立4.1假设函数4.2成本函数4.3

零度°·2024-08-23 21:56

计算机毕业设计hadoop+spark知识图谱美食推荐系统美食价格预测美团推荐系统美团爬虫大众点评爬虫美食数据分析美食可视化大屏大数据毕设

创新点：1.支付宝沙箱支付2.支付邮箱通知(JavaMail)3.短信验证码修改密码4.知识图谱5.四种推荐算法(协同过滤基于用户、物品、SVD混合神经网络、MLP深度学习模型)6.线性回归算法预测房价

计算机毕业设计大全·2024-08-23 13:22

机器学习·day4梯度下降

二、梯度下降的直观理解梯度下降的线性回归前言梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数J(θ_0,θ_1)的最小值。一、梯度下降？

#include<菜鸡>·2024-08-23 10:20

什么是多层线性回归（层次线性模型）？

本文约2100字，建议阅读5分钟本文介绍了多层线性回归。‍‍‍‍‍‍‍‍再进行实证研究和数据分析时，我们经常会使用到线性回归模型。

数据派THU·2024-08-22 16:30

2023年数学建模国赛D题思路+模型+代码+论文

线性回归：线性回归是一种常见的建模方法，用于建立因变量与自变量之间的线性关系模型。通过最小二乘法估计模型参数，可以预测因变量的取值。非线性回归：与线性回归不同，非线性回归建立了非线性关系模型。

冲冲冲数模·2024-08-22 07:07

零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估

文章目录线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征线性回归模型的性能评估评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评估

一只特立独行猪·2024-03-27 02:49

regression机器学习回归预测模型参考学习后自我总结

线性模型线性回归用于建立因变量和一个或多个自变量之间的线性关系模型。在线性回归中，假设因变量（被预测变量）与自变量（预测变量）之间存在着线性关系，也就是说，因变量的数值可以通过自变量的线性组合来预测。

饮啦冰美式·2024-03-18 11:20

线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据

线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法，它们在一些方面相似，但在其他方面则有明显的不同。

M.D·2024-03-17 14:50

每天一个数据分析题（二百零一）

以下关于线性回归模型的经典假设，描述正确的是（）。

紫色沙·2024-03-14 19:46

水云模型去除植被覆盖影响反演土壤水

目录水云模型简介使用方法环境配置输入文件源代码输出文件反演方法构造土壤水分与散射系数拟合方程一、Matlab拟合线性曲线二、python多元线性回归波段计算讨论本文是在哨兵1号后向散射系数土壤水分反演文章上的拓展

海绵波波107·2024-03-14 07:30

2019-04-19

线性回归，能够用来探索多个变量与另一个变量之间的线性关系。weka、SPSS软件实现编程。

AliceGYY·2024-03-13 22:09

Rust的Linfa和Polars库进行机器学习

使用Rust的Linfa库和Polars库来实现机器学习中的线性回归算法。Linfacrate旨在提供一个全面的工具包来使用Rust构建机器学习应用程序。

Hello.Reader·2024-03-08 21:48

线性回归（1）

在机器学习中算法通常分为回归和分类两种，今天我们探讨什么线性回归。以及如何设计一个线性回归模型。什么回归简单理解通过数据最终预测出来一个值。回归问题的实例就是找到

zidea·2024-03-06 05:24

箱线图怎么判断异常值_异常值检测算法--箱线图四分位检测异常值

对样本数据或者全部数据线性回归，找出概率密度函数。

weixin_39866265·2024-03-04 23:48

人工智能底层自行实现篇2——多元线性回归

2多元线性回归1.简介多元线性回归是一种统计建模方法，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。它是简单线性回归的扩展，简单线性回归只涉及一个自变量和一个因变量。

ALGORITHM LOL·2024-03-04 11:33

Topic 10. 单因素 Logistic 回归分析—单因素分析表格

01单因素Logistic回归分析方法Logistic回归模型是一种概率模型它是以某一事件发生与否的概率P为因变量，以影响P的因素为自变量建立的回归模型，分析某事件发生的概率与自变量之间的关系，是一种非线性回归

90066456ace6·2024-03-03 01:57

【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（9）模型优化

LinearRegression是线性回归算法。线性回归算法是一种通过对样本特征进行线性组合来进

giszz·2024-02-24 17:58

【机器学习】多元线性回归

文章目录多元线性回归模型（multipleregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）批量梯度下降算法（batchgradientdescentalgorithm

Mount256·2024-02-23 07:25

吴恩达机器学习全课程笔记第一篇

目录前言P1-P8监督学习无监督学习P9-P14线性回归模型成本（代价）函数P15-P20梯度下降P21-P24多类特征向量化多元线性回归的梯度下降P25-P30特征缩放检查梯度下降是否收敛学习率的选择特征工程多项式回归前言从今天开始

亿维数组·2024-02-20 21:37

吴恩达机器学习全课程笔记第二篇

目录前言P31-P33logistics（逻辑）回归决策边界P34-P36逻辑回归的代价函数梯度下降的实现P37-P41过拟合问题正则化代价函数正则化线性回归正则化logistics回归前言这是吴恩达机器学习笔记的第二篇

亿维数组·2024-02-20 21:03

我们一起玩AI 5 —— 偏导数与梯度下降

5秒导读，本文将讲述偏导数，梯度，方向导数，与线性回归权重向量θ的求法大家好，我是玩ai时长两年半的个人程序猿ASRay，喜欢读，写，编程，数学....板砖！

ASRay明日丽科技·2024-02-20 18:11

【吴恩达·机器学习】第二章：多变量线性回归模型（选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归）

博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页：@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合，从而加深自己对知识的理解，也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达

Yaoyao2024·2024-02-20 11:12

数据分析 - 机器学习

1：线性回归线性回归是一种统计技术用于对输出变量与一个或多个输入变量之间的关系进行建模用外行人的话来说，将其视为通过某些数据点拟合一条线，如下所示以便在未知数据上进行预测，假设变量之间存在线性关系点和线之间存在微小的差异

龙马啊·2024-02-20 08:43

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归

深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题，这里案例(y为0和1

温柔了岁月.c·2024-02-20 01:58

PyTorch-线性回归

已经进入大模微调的时代，但是学习pytorch，对后续学习rasa框架有一定帮助吧。x_train=np.array([[3.3],[4.4],[5.5],[6.71],[6.93],[4.168],[9.779],[6.182],[7.59],[2.167],[7.042],[10.791],[5.313],[7.997],[3.1]],dtype=np.float32)y_train=np.a

一个高效工作的家伙·2024-02-20 00:46

【解决（几乎）任何机器学习问题】：超参数优化篇（超详细）

如果我们⽤SGD训练线性回归，模型的参数是斜率和偏差，超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤

X.AI666·2024-02-19 23:48

【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

·2024-02-19 18:51

有效的决策

5月20日阅读《卓有成效的管理者》第7章有效的决策好词好句衡量标准见解为先反面意见决策与电脑决策是一种判断，是若干方案中的选择。明确承认“见解为先”作为基础——这是必要的做法。

瑞蔓·2024-02-19 16:21

深度学习之pytorch实现线性回归

度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch

温柔了岁月.c·2024-02-19 15:48

【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）

博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页：@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写，主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合，从而加深自己对知识的理解，也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达

Yaoyao2024·2024-02-19 14:41

AI算法初识之分类汇总

以下是一些主要的分类方式及相应的代表性算法：1.按照学习类型-**监督学习**：-线性回归（LinearRegression）-逻辑回归（LogisticRegression）-决策树（DecisionTree

初心不忘产学研·2024-02-19 14:32

Task4 - 建模与调参

1.内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择

100MHz·2024-02-19 13:13

线性回归：大体介绍

线性回归是一种常见的统计学和机器学习方法，用于建立一个线性关系模型来预测一个连续型目标变量。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，并且通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来确定最佳拟合直线。

Galaxy银河·2024-02-19 11:56

【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇：KNN算法计算过程（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

·2024-02-19 10:29

2019-12-01

利用python实现多元线性回归#-------机器学习--------1、简单一元线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([

xias147·2024-02-14 22:25

[Stay Sharp]线性回归代码实现

纯Python实现线性回归#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdimportstatsmodels.formula.apiassmffrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D

三千雨点·2024-02-14 21:41

线性回归算法原理及python实现

文章目录引言回归与分类的区别线性回归简单线性回归原理及推导python实现算法多元线性回归原理及推导python实现算法手工实现多元线性回归算法sklearn实现多元线性回归算法引言回归与分类的区别区分回归与分类其实很简单

德乌大青蛙·2024-02-14 16:23

非线性回归的原理与实现

1.激活函数：激活函数是为了让神经网络可以拟合复杂的非线性函数，比如torch.nn.functional.relu()2.人工神经网络是多层人工神经元组成的网络结构，输入层，隐含层，输出层3，隐含层大于2的神经网络，都可以叫深度神经网络。importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromtimeimportperf_counter#增加一个维度100000行1

o0Orange·2024-02-14 16:23

python回归分析原理_回归分析---线性回归原理和Python实现

本文主要运用Python进行简单的线性回归，首先是介绍了线性回归的基本理论，然后是运用一些网络爬虫数据进行回归分析。

weixin_39958631·2024-02-14 16:52

线性回归原理与python实现

线性回归原理：在一堆散点中xiyi，拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数：y=w1x+w0误差函数：MSE（均方误差）L（w1,w0）=Σ（yi-y）^2优化方法：梯度下降，autograd，反向传播

o0Orange·2024-02-14 16:22

（Ridge， Lasso） Regression

岭回归岭回归的损失函数MSE+L2岭回归还是多元线性回归y=wTx只不过损失函数MSE添加了损失项w越小越好？

王金松·2024-02-14 15:56

成为长期主义者

长期主义有以下几个衡量标准：一，你的计划需要以年为单位，坚信结果，拆解成小单位。甘特图可以帮助你。二，你要每天为自己安排赚钱时间。效率管理的四象限法则可以帮助你。

老猫加油·2024-02-14 15:37

【0602魏本旎购买基金指数判断的标准法】

【0602魏本旎购买基金指数判断的标准法】本章主要讲述买什么样的基金指数，购买基金指数的衡量标准是什么？从众多投资基金中选出巴菲特老师的格雷厄姆的价值投资理念的一种投资方法。

梅九雨·2024-02-14 11:15

局部加权回归

局部加权回归（LocalWeightedRegression）是一种非参数回归方法，用于解决线性回归模型无法很好拟合非线性数据的问题。

亦旧sea·2024-02-14 11:54

学习：StatQuest-逻辑回归

前言逻辑回归的底层是由线性回归所支撑的,它所用于将线性模型转换为概率模型进行分类:图1图2图3图2是计算逻辑回归事件概率图3计算odds和事件概率逻辑回归逻辑回归强调的是一种分类image.png由这个图上

小潤澤·2024-02-14 11:49

2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论

主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计（MLE）的角度去解多元线性回归其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的，这一点我觉得很神奇。

小郑的学习笔记·2024-02-13 19:11

机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战

与线性回归不同，逻辑回归用于预测离散的类别标签，可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。

Dr.Cup·2024-02-13 13:36

R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化

p=25158原文出处：拓端数据部落公众号本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。

·2024-02-13 13:46

用Excel进行数据分析：数据分析工具在哪里？

Excel里面自带的数据分析功能也可以完成SAS、SPSS这些专业统计软件有的数据分析工作，这其中包括：描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等内容。

东方草堂的数据·2024-02-13 09:26

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