线性回归衡量标准第21页

PyTorch技术和深度学习——三、深度学习快速入门

文章目录1.线性回归1）介绍2）加载自由泳冠军数据集3）从0开始实现线性回归模型4）使用自动求导训练线性回归模型5）使用优化器训练线性回归模型2.使用torch.nn模块构建线性回归模型1）使用torch.nn.Linear

千里之行起于足下·2023-11-13 00:19

网络安全项目常用的证书

作为甲方也需要有专业资质的公司参与进来，作为一个衡量标准，下面列举了一些常用的证书。

Stestack·2023-11-13 00:36

FM模型详解

论文解读：FactorizationMachine(FM)2.FM模型的大佬级别理解2.1FM模型基础2.1.1FM模型的提出2.1.2共轭转置矩阵2.1.3正定矩阵2.1.4Cholesky分解2.1.5线性回归模型

InceptionZ·2023-11-12 16:59

FM模型与POLY2模型

首先对于参数量级，由线性模型到多项式模型到FM模型参数量级变化为：n–>n*n–>kn(kkn线性模型回归问题我们一般使用的比较见得baseline就是线性回归，二元分类问题就是逻辑回归LR。

weixin_43209472·2023-11-12 16:32

吴恩达机器学习8-神经网络介绍

吴恩达机器学习8-神经网络介绍1.神经网络引入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y同学在学习·2023-11-12 13:25

吴恩达《机器学习》8-1-＞8-2:非线性假设、神经元和大脑

一、非线性假设在之前学到的线性回归和逻辑回归中，存在一个缺点，即当特征数量很多时，计算的负荷会变得非常大。

不吃花椒的兔酱·2023-11-12 13:20

最小二乘法（Least square method）

最小二乘法是在线性回归模型最小化均方误差时使用，其实就是对误差函数求导数，然后让其等于0，然后解出使得误差最小。本篇文章讲解最小二乘法。首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。

Tonywu2018·2023-11-12 12:50

Least Square Method 最小二乘法（图文详解，必懂）

最小二乘法是一种求解线性回归模型的优化方法，其目标是最小化数据点和拟合直线之间的残差平方和。这意味着最小二乘法关注的是找到一个直线，使得所有数据点与该直线的偏差的平方和最小。

子燕若水·2023-11-12 12:49

二级医院绩效考核系统源码，针对院内实际情况，可对考核方案进行灵活配置

医院可结合实际需求，对考核方案中各维度进行灵活配置，对各维度的权重、衡量标准、数据统计方式进行自定义维护。

淘源码A·2023-11-12 11:45

python线性回归实现

importrandomimporttorch#①根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集。使用线性模型参数w=[2,−3.4]b=4.2和噪声项ϵ生成数据集及其标签defsynthetic_data(w,b,num_examples):"""生成y=Xw+b+噪声。"""#生成均值为0，标准差为1，行为num_examples=1000，列为len(w)=2的矩阵，也就是从一个标准正态分布N～(

可以养肥·2023-11-12 11:44

100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林

机器学习算法与Python实战·2023-11-12 07:11

机器学习推导+python实现（八）：线性可分支持向量机

本节代码的实现部分参考机器学习实验室内容安排线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量

明曦君·2023-11-11 18:04

python 机器学习写作_"深入浅出Python机器学习" 学习笔记-6

第四章广义线性模型-"耿直"的算法模型这章主要介绍了线性模型,怎么模拟直线,线性回归,岭回归,Lasso(套索)回归.不过这本书都不怎么讲数学,原理基本不讲.没有讲出线性回归,岭回归,Lasso回归的本质差异

weixin_39710041·2023-11-11 17:23

AI-机器学习-自学笔记（九）套索回归算法

此外，它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。套索回归算法和岭回归算法有点不同，它使用的惩罚函数是绝对值，而不是平方。这导致惩罚（或等于约束估计的绝对值之和）值使一些参数估计结果等于零。

阿尔法羊·2023-11-11 17:21

机器学习笔记（三）

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

机器学习读书笔记之11 - 岭回归 & LASSO回归

回归就是对数据进行拟合，我们常说的线性回归、高斯回归、SVR、Softmax都是属于回归。

linolzhang·2023-11-11 17:50

【机器学习基础】(二)：理解线性回归与梯度下降并做简单预测

预测从瞎猜开始按上一篇文章所说，机器学习是应用数学方法在数据中发现规律的过程。既然数学是对现实世界的解释，那么我们回归现实世界，做一些对照的想象。想象我们面前有一块塑料泡沫做的白板，白板上分布排列着数枚蓝色的图钉，隐约地它们似乎存在着某种规律，我们试着找出规律。白板上的图钉（数据）如上图所示，我们有没有一种方法（数学算法）来寻找规律（模型解释）呢？既然不知道怎么做，那我们瞎猜吧！我拿起两根木棒在白

风度78·2023-11-11 17:49

机器学习算法学习笔记：线性回归

文章目录一、理论篇1、回归分析2、一元线性回归3、代价函数4、梯度下降法4、多元线性回归6、标准方程法7、多项式回归8、特征缩放9、BGD、SGD和MBGD的比较10、正则化回归10.1岭回归10.2LASSO

Jason Hwang·2023-11-11 17:48

人工智能基础_机器学习023_理解套索回归_认识L1正则---人工智能工作笔记0063

然后上一节我们说了L1,L2正则是为了提高,模型的泛化能力,提高泛化能力,实际上就是把模型的公式的w,权重值,变小对吧.然后我们这里首先看第一个L1正则,是怎么做到把w权重变小的可以看到最上面是线性回归的损失函数

脑瓜凉·2023-11-11 17:14

人工智能发展与结构科学

例如，线性回归和感知机都是基于输入与输出之间的线性关系进行计算。这种简单的结构在处理线性问题时效果显著，但对于复杂的非线性问题则力不从心。为了解决

yeasy·2023-11-11 15:25

消息队列系列

这里填写标题1.消息队列系列1.1.如何选型1.1.1.消息队列模式1.1.1.1.点对点模式1.1.1.2.发布/订阅模式1.1.2.衡量标准1.1.3.消息队列比较1.1.4.优缺点1.1.4.1.

云满笔记·2023-11-11 14:17

机器学习算法——线性回归的详细介绍及利用sklearn包实现线性回归模型

目录1、线性回归简介1.1线性回归应用场景1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式1.2.2线性回归的特征与目标的关系分析2、线性回归api初步使用2.1线性回归API2.2举例2.2.1步骤分析2.2.2

Ma Sizhou·2023-11-11 13:46

机器学习基础——线性回归算法

一、概念要明白什么是线性回归算法，首先要明白什么是线性，什么是非线性、什么是回归。

光影时刻·2023-11-11 13:43

机器学习算法——线性回归与非线性回归

目录1.梯度下降法1.1一元线性回归1.2多元线性回归1.3标准方程法1.4梯度下降法与标准方程法的优缺点2.相关系数与决定系数1.梯度下降法1.1一元线性回归定义一元线性方程y=ωx+by=\omegax

哈密瓜Q·2023-11-11 13:36

读书笔记：彼得·德鲁克《认识管理》第12章服务机构的绩效管理

一、章节内容概述要提高服务机构和服务部门的绩效水平，需要的不是天才，相反，首先需要的是清晰的目标和任务，其次是把资源集中用于优先事项，再次需要明确的成果衡量标准，最后需要系统性地抛弃过时的目标和任务。

markvivv·2023-11-11 09:51

基于spss的曲线回归（curvilinear regression）

基于spss的曲线回归一、简介1、线性回归2、曲线回归3、非线性回归4、分类二、曲线回归1、曲线直线化2、曲线估计3、基本曲线的类型和特点（1）指数函数（2）对数函数（3）幂函数（4）双曲函数曲线：变形双曲线

我的眼中只有学习·2023-11-11 07:18

SPSS——线性回归

SPSS-线性回归笔记总结。

枠成·2023-11-11 07:16

利用SPSS进行多重线性回归分析-基础篇

多重线性回归分析简介：简单线性回归是只考虑单因素影响的预测模型，事实上，影响因变量的因素往往不止一个，可能会有多个影响因素，也就是研究一个因变量与多个自变量的线性回归问题，就用到多重线性回归分析了。

糖潮丽子·2023-11-11 07:42

SPSS作业-一元线性回归

作业要求：建立一元线性回归模型，并对模型进行检验作业数据：储蓄y2641059013112210740650343158889895077981912221702157816541400182922002017210516002250242025701720190021002300

顿时不想学习·2023-11-11 07:41

【SPSS】回归分析详细操作教程（附案例实战）

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录回归分析概述线性回归曲线估计二元logistic回归分析多元logistic回归分析回归分析概述相关分析与回归分析相关分析只表明变量间相关关系的性质和程度

艾派森·2023-11-11 07:41

SPSS线性回归

目录1.线性回归2.SPSS实现3.结果分析1.线性回归线性回归是一种广泛应用的统计学方法，用于探索自变量（或称特征）与因变量之间的关系。它假设自变量与因变量之

抱抱宝·2023-11-11 07:11

使用SPSS进行曲线估算分析

一、曲线估算和线性回归的原理类似，曲线估算也是以最小二乘法为基础，来分析曲线关系资料在数量变化上的特征和规律的一种回归分析方法。

软件智多星·2023-11-11 07:08

SPSS曲线回归

相比于线性回归，曲线回归可以更好地拟合曲线状或非线性的数据模式。在曲线回归中，常

抱抱宝·2023-11-11 07:04

一篇超详细的pytorch基础语法讲解及理论推导（一）

张量-线性回归-自动求导-逻辑回归来源：投稿来源：阿克西编辑：学姐1pytorch简介PyTorch是2017年1月FAIR（FacebookAIResearch）发布的一款深度学习框架。

深度之眼·2023-11-11 04:43

一元线性回归（Simple Linear Regression）

简单线性回归（SimpleLinearRegression）简单线性回归（SimpleLinearRegression）简介理解数据数据处理读取数据数据预览数据探索数据统计信息数据类型查看数据的直方图通过散点图查看数据的相关关系相关系数建立模型创建训练数据和测试数据建立简单线性回归模型查看回归方程阐述绘制拟合图模型评估使用模型进行预测数据集下载

M冰·2023-11-11 02:46

Python自动绘制散点图并进行线性回归

将散点图、线性回归打包成一个函数：fromplotnineimport*importstatsmodels.formula.apiassmfdeflinear_regression(y,x,df):#y

_nephrologist_·2023-11-11 01:51

吴恩达机器学习7-正则化

吴恩达机器学习7-正则化1.正则化引入：首先给出房价线性回归预测的例子：第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质

小y同学在学习·2023-11-10 17:03

吴恩达机器学习4--正则化(Regularization)

而中间的模型似乎最合适在分类问题中：就以多项式理解，的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差正则化线性回归正则化线性回归的代价函数为：正则化线性回归的梯度下降算法为：可以看出，正则化线性回归的梯度下降算法的变化在于

吓得我泰勒都展开了·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习（十七）过拟合、正则化下的代价函数

文章目录1.过拟合2.正则化下的代价函数1.过拟合包插线性回归和逻辑回归等的几种学习算法能够有效解决许多问题，但是当它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合的问题，导致它们表现欠佳。

计算机视觉从零学·2023-11-10 17:33

欠拟合过拟合正则化-------吴恩达机器学习心得

如下图的线性回归函数和逻辑回归函数的第一个图形，就是欠拟合，即假设函数不能很好的拟合训练数据。而第三个图形就是过拟合的例子，即学习的假设能够完全拟合训练集的每一个数据，但不能推

weixin_44102752·2023-11-10 17:33

吴恩达机器学习--线性/逻辑回归正则化

正则化线性回归、逻辑回归文章目录正则化线性回归、逻辑回归1、正则化线性回归2、正则化的逻辑回归模型1、正则化线性回归对于线性回归的求解，我们之前推导了两种学习算法：一种基于梯度下降，一种基于正规方程。

W_Y_J_love·2023-11-10 17:52

机器学习（吴恩达）-5 过拟合问题及正则化

（1）过拟合介绍（2）解决过拟合可用的方法2.正则化（1）正则化介绍（2）正则化线性回归（3）正则化逻辑回归1.什么是过拟合？

音无八重·2023-11-10 17:20

吴恩达《机器学习》7-1-＞7-4:过拟合问题、代价函数、线性回归的正则化、正则化的逻辑回归模型

一、过拟合的本质过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在新数据上的泛化能力较差。考虑到多项式回归的例子，我们可以通过几个模型的比较来理解过拟合的本质。线性模型（欠拟合）：第一个模型是一个线性模型，它的拟合程度较差，不能充分适应训练集。四次方模型（过拟合）：第三个模型是一个四次方的模型，过于强调对训练集的拟合，失去了对新数据的泛化能力。中间模型（适中拟合）：中间模型似乎在拟合训练集和对新数据的泛化之间

不吃花椒的兔酱·2023-11-10 17:18

使用R语言中的confint函数获取模型系数的95%置信区间

首先，我们需要拟合一个线性回归模型作为示例。我们将使用R内置的mtcars数据集，并拟合一个简

HackDyno·2023-11-10 16:38

收藏 | 机器学习模型与算法最全分类汇总！

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林

louwill12·2023-11-10 15:12

机器学习——正则化（Regularizaiton-Regular-Regularize）

我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但是，实际上这并不是一个很好的模型。

hapihapi~·2023-11-10 14:19

如何在线性回归和逻辑回归中使用正则化

二、如何在线性回归中使用正则化三、如何在逻辑回归中使用正则化前言正则化可以处理过度拟合问题，在线性回归和逻辑回归中均有应用。

晓亮.·2023-11-10 14:47

使用spss求标准化的线性回归方程

1要求标准化的线性回归方程先要有标准化的数据2点击分析–>描述统计–>描述3勾选如图4选择欲标准化的数据5确定，得到标准化的数据6按照求普通线性回归方程的步骤对标准化的数据求回归方程7得到标准化的线性回归方程

墨骅·2023-11-10 08:00

最小二乘法构建线性回归方程

文章目录一、线性回归的意义二、线性回归的使用1.在Excel中练习线性回归2.使用jupyter来做一元线性回归分析一、线性回归的意义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

羚漆·2023-11-10 06:09

数据分析实战 | 线性回归——女性身高与体重数据分析

目录一、数据集及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价九、模型调参十、模型预测实现回归分析类算法的Python第三方工具包比较常用的有statsmodels、statistics、scikit-learn等，下面我们主要采用statsmodels。一、数据集及分析对象CSV文件——“women.csv”。数据集链接：https://do

天下弈星~·2023-11-10 00:37

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