线性回归衡量标准第25页

sklearn中的逻辑回归

重要参数max_iter2.4二元回归与多元回归：重要参数solver&multi_class2.5样本不平衡与参数class_weight逻辑回归1.1逻辑回归概述逻辑回归是一种线性的分类器，一种由线性回归变化而来的广义回归算法被统

Lennng·2023-10-31 02:44

如何在【逻辑回归】中优化控制正则化程度的超参数C

一.逻辑回归基本介绍逻辑回归也称作logistic回归，是一种广义的线性回归分析模型，主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过训练集来训练模型，并在训练结束后对测试集进行分类。

数字生命Allen·2023-10-31 02:38

Python数据可视化-基于Python-matplotlib

袁一白·2023-10-30 23:07

基于csv数据建立线性回归模型并预测进行评估模型表现案例实现

一、数据处理1.加载csv数据进行查看importpandasaspddata=pd.read_csv("generated_data.csv")print(data)2.将上述数据的x和y进行分离开，便于后续进行坐标建立x=data.loc[:,'x']y=data.loc[:,'y']print(x,y)3.先使用matplotlib进行显示数据frommatplotlibimportpypl

-希冀-·2023-10-30 23:51

线性回归＋MK趋势分析对1980-2020全球洪灾受灾情况进行分析

1、数据40年的洪灾统计数据，包含八个相关因子：2、线性回归直接在excel里生成线性趋势线，用拟合函数作为线性函数：3、MK趋势分析＋泰森斜率MATLAB源码：MATLAB泰森斜率+MK趋势分析函数代码

YUANXLLL·2023-10-30 19:43

ab压力测试

ManNiaoQinFen·2023-10-30 16:37

【需水预测】区域需水量预测方法-定额法

工业需水量预测3.1工业增加值发展指标预测4生态需水量预测4.1生态环境面积发展指标预测4.2生态用水定额分析确定合计参考目前，国内外对区域需水量的预测方法有很多，譬如趋势法、指数平滑法、灰色预测法、线性回归法

WW、forever·2023-10-30 13:44

python 机器学习——线性回归与波士顿房价案例

线性回归与波士顿房价案例一、比较回归与分类二、线性回归器理论（1）线性回归（LinearRegression）（2）线性回归的参数估计最小二乘法（Leastsquares）梯度下降法极大似然法（MaximumLikelihood

曹文杰1519030112·2023-10-30 12:08

【零基础学习机器学习】线性回归

目录线性回归介绍求W值方法一：最小二乘法之正规方程求W值方法二：最小二乘法之梯度下降sklearn线性回归正规方程、梯度下降API回归性能评估sklearn回归评估API线性回归实例算法API使用建议正规方程和梯度下降总结过拟合以及欠拟合定义欠拟合原因及解决办法过拟合原因及解决办法回归问题解决过拟合的方式

why do not·2023-10-30 12:08

机器学习基础（6）：线性回归和拟合

线性回归1介绍线性回归是通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。回归问题的目标值是连续的，比如价格，收入等等。

Y_蒋林志·2023-10-30 12:07

python机器学习——回归模型评估方法 & 回归算法（线性回归、L2岭回归）

目录回归模型评价方法【回归】线性回归模型1.线性模型2.线性回归3.损失函数（误差大小）4.解决方法1)最小二乘法之正规方程2)最小二乘法之梯度下降5.代码实现5+.模型保存与加载6.特点实例：波士顿房价

Perley620·2023-10-30 12:04

【Python机器学习】零基础掌握SGDRegressor经典线性回归

这里介绍的算法就是SGDRegressor，它是一个基于梯度下降的线性回归模型。房屋面积（㎡）地段评分楼层装

Mr数据杨·2023-10-30 12:04

人工智能-线性回归的从零开始实现

线性回归的从零开始实现在了解线性回归的关键思想之后，我们可以开始通过代码来动手实现线性回归了。在这一节中，我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。

白云如幻·2023-10-30 12:04

线性回归(Linear Regression) Python实现

1.精简版本importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.计算costdefcost_function(data,x,y,theta0,theta1):m=data.shape[0]#样本数据的数量cost=np.sum((theta0+theta1*x-y)**2)/(2*m)returncost#2.梯度下降batchgradientdescend

momentum_·2023-10-30 12:11

Python机器学习之multiple_linear_regression（多元线性回归）

Python机器学习之multiple_linear_regression（多元线性回归）实验介绍1.实验内容本实验介绍线性回归算法,并通过小实验简单认识一下线性回归算法实验1：用线性回归找到最佳拟合直线实验

猫头丁·2023-10-30 12:11

【Python机器学习】零基础掌握LinearRegression经典线性回归

为了解决这个问题，这里提出了一个解决思路：使用线性回归模型。这种模型可以根据多个变量（如地理位置、房屋大小、装修程度等）来预测一个目标变量（房价）。假设有以下模拟的房价

Mr数据杨·2023-10-30 11:07

day2-简单线性回归（Simple Linear Regression）

Day2.jpg第二天：简单线性回归step1:数据初处理。（同第一天的内容：导入库，导入数据集、处理丢失数据、分隔数据集、特征缩放。）

卡拉肖克璠·2023-10-30 11:09

[ZT] 阿斯利康Llinas等人JCIM论文：“溶解度挑战”重现江湖

自20世纪九十年代末以来，人们发展了许多种预测方法，应用了多元线性回归（MLR）、主成分回归（PCR）、偏最小二乘法（PLS）、人工神经网络（AN

爱折腾的大懒猪·2023-10-30 09:46

手动实现线性回归

matplotlibinlineimporttorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt1.2加载数据集首先设置真实权重true_w=[2,-3.4],偏置为4.2，以此来生成线性回归的数据集

爱犯错的智能体_1·2023-10-30 08:23

线性回归的贝叶斯方法

在本节中，我们将从贝叶斯视角重新定义多元线性回归。贝叶斯推理涉及到概率分布和条件分布的思考。一个重要的思想是共轭先验。另一个我们将在这门课中广泛使用的工具是多元正态分布及其性质。

scott198512·2023-10-30 06:13

在线工作坊 | Python机器学习算法4-逻辑回归及其应用

逻辑回归跟线性回归经常出现在一起，线性回归算法通过将数据拟合到连续直线来显示或预测两个变量之间的关系。通常

MicrosoftReactor·2023-10-29 20:33

excel计算二元线性回归_实例分析，如何用最小二乘法做线性回归？

本文W君将和大家一起学习如何通过最小二乘法进行线性回归。我们来用一个最简单的一元线性回归模型的例子来理解最小二乘法。

weixin_39802814·2023-10-29 16:17

人工智能基础_机器学习008_使用正规方程_损失函数进行计算_一元一次和二元一次方程演示_sklearn线性回归演示---人工智能工作笔记0048

自然界很多都是正态分布的,身高,年龄,体重...但是财富不是.然后我们来看一下这个y=wx+b线性回归方程.然后我们用上面的代码演示.可以看到首先importnumpyasnp导入numby数据计算库importmatplotlib.pyplotasplt

脑瓜凉·2023-10-29 16:47

挖掘原理|线性回归损失函数和正规方程数学推导

一元线性回归浅析与公式推导我们在高中的时候学过最小二乘法公式求解回归方程，所谓回归方程就是一条可以近似的拟合所给数据点的分布的直线方程：y^=ax+b\hat{y}=ax+by^=ax+b事实上，这是一元变量的线性回归问题

尘落心上·2023-10-29 16:47

sklearn 线性回归_Python机器学习之线性回归入门（二）

线性回归原理介绍文章目录机器学习分类线性回归原理线性回归定义线性回归背后矩阵运算机器学习分类机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：分类和回归分类相信大家都不会陌生，生活中会见到很多的应用，比如垃圾邮件识别

weixin_39525865·2023-10-29 16:47

[机器学习系列三]机器学习部署—PMML与TensorFlow serving

离线训练好的模型有时需要在线上部署，这里介绍PMML与tensorflowserving两种方式，模型都选择线性回归。

925781609·2023-10-29 15:02

做微商知道这3点，你才会做得顺风顺水！

你所能带别人的价值，成了带货量多少的衡量标准。那么怎么来体现这个价值呢？这里从三个方面：一、专业度你对产品的知识熟悉度，能很

云间看生活·2023-10-29 14:16

风速发电预测（线性回归模型、XGBoost模型、决策树回归模型、随机森林回归模型、梯度提升回归模型与LSTM模型对比，多特征输入，单标签输出，可轻易替换为其它时序数据集）

1.前言1.1.运行效果：风速发电预测（线性回归模型、XGBoost模型、决策树回归模型、随机森林回归模型、梯度提升回归模型与LSTM模型对比，多特征输入，单标签输出，可轻易替换_哔哩哔哩_bilibili1.2

深度学习的奋斗者·2023-10-29 12:09

关于线性模型的底层逻辑解读 (机器学习细读01)

一多元线性回归线性回归是机器学习中有监督机器学习下的一种算法。回归问题主要关注的是因变量(需要预测的值，可以是一个也可以是多个)和一个或多个数值型的自变量(预测变量)之间的关系。

处女座_三月·2023-10-29 11:48

R语言与评分卡模型WOE+IV+ROC

其原理是将模型变量WOE编码方式离散化之后运用Logistic回归模型进行的一种二分类变量的广义线性回归模型。

Ethan_pika·2023-10-29 11:47

机器学习之IV编码，分箱&WOE编码

2、挑选特征的过程考虑的因素比较多，最主要和最直接的衡量标准是特征的预测能力，而IV就是用来衡量自变量（也就是特征）的预测能力IV需要用到WOE，而WOE是建立在分箱之上的分箱：数据分箱：是一种数据预处理技术

qq_38404903·2023-10-29 11:34

【贝叶斯回归】【第 1 部分】--pyro库应用

BayesianRegression-Introduction(Part1)—PyroTutorials1.8.6documentation一、说明我们很熟悉线性回归的问题，然而，一些问题看似不似线性问题

无水先生·2023-10-29 10:01

机器学习(一) —— 机器学习基础

归一化/标准化)2.2特征降维(特征选择/主成分分析/线性判别器)2.3特征提取(字典/文本特征提取)三、分类算法3.1K近邻算法3.2朴素贝叶斯算法3.3决策树与随机森林3.4逻辑回归四、回归算法4.1线性回归

share16·2023-10-29 09:41

python分类预测降低准确率_十分钟掌握python机器学习特征选择

weixin_39845613·2023-10-29 09:41

python中的分位数回归（初探）

树懒学堂(shulanxt.com)QuantileRegression-IBMDocumentationhttps://www.cnblogs.com/TMesh/p/11737368.html传统的线性回归模型其的求解方式是一个最小二乘法

5-StarrySky·2023-10-29 09:35

【100天精通Python】Day72：Python可视化_一文掌握Seaborn库的使用《二》_分类数据可视化，线性模型和参数拟合的可视化，示例+代码

CategoricalDistributionPlot）1.3类别估计图（CategoricalEstimatePlot）1.4类别单变量图（CategoricalUnivariatePlot）2.线性模型和参数拟合可视化2.1线性回归模型可视化

LeapMay·2023-10-29 07:21

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第3章图形因果模型

: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章图形因果模型持续更新中：第4章线性回归的不合理有效性

芒狗狗MangoGO·2023-10-29 06:37

多元线性回归——水平渗透率

1问题概述数据集data.xlsx中包含238行的深度、岩性描述、水饱和度、油饱和度、岩心和毛管等相关参数信息，挑取有较好线性相关性的信息用以拟合水平渗透率。图1数据集信息任务要求：将所给数据集进行预处理，优选特征后切分成训练集和测试集（建议按4:1切分）；使用Python或自己熟知的语言对训练数据建模（模型不限)；使用建立的模型对测试集的渗透率进行预测，将预测渗透率值作为最后一列合并到测试集数据

LONG_7·2023-10-29 05:20

机器学习笔记第5课：线性回归算法

线性回归可能是统计学和机器学习中最知名且易于理解的算法之一。它不就是一项起源于统计学的技术吗？预测建模主要关注的是让模型的误差最小化，或者说，在可以解释的前提下，尽可能作出最准确的预测。

首席IT民工·2023-10-29 04:51

关于决策树的那些事

结果，它学习了近似正弦曲线的局部线性回归。我们可以看到，如果树的最大深度（

AI深入浅出·2023-10-29 00:07

系统学习Pytorch笔记一：Pytorch的数据载体张量与线性回归

系统学习Pytorch笔记一：Pytorch的数据载体张量与线性回归Pytorch的数据载体张量与线性回归背景张量的简介与创建张量的简介1、张量的基本概念2、Tensor与Variable张量的创建1、

跳动的西格玛·2023-10-28 21:40

Gradient Descent (梯度下降)

理解假设我们要训练一个具有两个输入的多元线性回归(MultivariateLinearRegression)模型，也就是两个输入和一个输出，其公式为公式1损失函数使用的是平方损失函数，其公式为公

倒着念·2023-10-28 20:55

【白板推导系列笔记】线性回归-最小二乘法及其几何意义&最小二乘法-概率视角-高斯噪声-MLE

D={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,(xN,yN)}xi∈Rp,yi∈R,i=1,2,⋯ ,NX=(x1x2⋯xN)T=(x1Tx2T⋮xNT)=(x11x12⋯x1px21x22⋯x2p⋮⋮⋮xN1xN2⋯xNp)N×pY=(y1y2⋮yN)N×1\begin{gathered}D=\left\{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),\cdots,(x_{N},y_{N

return bool(1)·2023-10-28 17:46

吴恩达《机器学习》2-2-＞2-4:代价函数

在单变量线性回归中，这个假

不吃花椒的兔酱·2023-10-28 16:58

14. 机器学习 - KNN & 贝叶斯

咱们之前几节课的内容，从线性回归开始到最后讲到了数据集的处理。还有最后补充了SOFTMAX。这些东西，都挺零碎的，但是又有着相互之间的关系，并且也都蛮重要的。

茶桁·2023-10-28 14:24

高可用服务——Keepalived高可用集群

2、高可用性能衡量标准：衡量高可用的优劣，通常需要使用MTTF、MTTR、M

青青草原我最狂~·2023-10-28 09:46

【100天精通Python】Day71：Python可视化_一文掌握Seaborn库的使用《一》_数据分布可视化，数据关系可视化，示例+代码

KernelDensityEstimationPlot）1.3箱线图（BoxPlot）1.4小提琴图（ViolinPlot）编辑1.5散点图（ScatterPlot）2.数据关系的可视化2.1散点图矩阵（PairPlot）2.2线性回归模型可视化

LeapMay·2023-10-28 09:48

人工智能-线性神经网络

经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络，回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模

白云如幻·2023-10-28 07:48

为什么明明产品做的不错，但就是没有用户呢？

产品经理这个领域也是一个看结果论英雄的行业，对优秀产品的衡量标准往

胡东方红·2023-10-28 06:44

3.线性神经网络

#pic_centerR1R_1R1R2R^2R2目录知识框架No.1线性回归+基础优化算法一、线性回归1、买房案例2、买房模型简化3、线性模型4、神经网络5、损失函数6、训练数据7、参数学习8、显示解

霸时斌子·2023-10-28 05:54

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