线性回归衡量标准第27页

150、假设检验——独立双样本检验之 AB测试案例

有了衡量标准后，下一步就是采集数据。接下来给这两台机台分别试跑20个产品，然后记录机台检测

陈容喜·2023-10-24 00:28

【深度之眼机器学习训练营第四期】3.多元线性回归

为了将单变量线性回归进行推广，提出了正规方程组的方法，线性代数很擅长解决多变量的问题，用相应的向量和矩阵表示相关的算法即可。矩阵加法两个相同维数矩阵的加法可以通过对应元素的相加得到。

灰蒙蒙的雨露·2023-10-24 00:57

【线性回归】多元的线性回归

〇、数学表示n:特征量的维度下图表示第i个样本的特征向量的第j个特征分量h(x)=θ0x0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+...+θnxn=Θ.TXx0=1一、多元梯度下降的实用技巧featurescaling缩放特征分量的大小要适当，不然可能会让条件数特别大，难以收敛最好将每个分量都控制在[-1,1]meannormalization“均值归一化”xj←（xj-μj）/sjμj:均值sj：max

阿瑟琴·2023-10-24 00:10

Regression Model 得分与数据的特征

现在比较boston数据的运行结果可以看出，线性回归模型y如果d取得高的得分需要：1.大数据量2.高维度polynormial(degree=2)(13:105)3.GridSearchCV4.scaler

DT数据说·2023-10-23 18:26

《茶花女》：小仲马笔下的爱情故事，你会喜欢这本书吗？

《茶花女》以—段悲伤的爱情故事作为主线，逐渐向我们揭示了一个压抑人性，道德衡量标准遭到破坏的丑恶现实。整部作品采用的是一种现实而平滑的叙述手法，第一人称陈述手段向我们讲述了这个凄迷的爱情故事。

忆夏x·2023-10-23 13:36

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.·2023-10-23 10:28

37/50你成坚持社群

没有衡量标准说什么类型的女人一定能幸福，还是得看合拍不合拍。俗话说萝卜青菜各有所爱，也有说一个萝卜一个坑，适合的才是最好的。

请保持微笑_577a·2023-10-23 05:15

为什么说算法是程序猿“修仙”的必经之地？

1.算法主要衡量标准1、时间复杂度（运行时间）在算法时间复杂度维度，我们主要对比较和交换的次数做对比，其他不交换元素的算法，主要会以访问数组的次数的维度做对比。

宇哥聊AI·2023-10-23 03:21

日读：社交媒体对接种意愿的影响

基本原理是将线性回归与方差分析结合起来，调整各组平均数和F检验的实验误差项，检验两个或多个调整平均数有无显著差异，以便控制在实验中影响实验效应（因变量）而无法人为控制的协变量（与因变量有密切回归关系的变量

杜致远·2023-10-22 23:52

解读Stata输出的OLS回归结果

describe选择数据：keep或drop或select或exclude建立变量和赋值：generate或replace汇总数据：summarize或tabulate画图：twowayplot或histogram线性回归分析

北辰Charih·2023-10-22 22:31

Jupyter —— 简单线性回归分析

Jupyter——简单线性回归分析我们在前面的博客中已经介绍了什么是线性回归：回归分析本片博客将从编程的角度介绍线性回归，这里主要分为使用sklearn库和非sklearn库来两种编程方式sklearn

ppqppl·2023-10-22 13:35

营销的核心概念组2

印象与融入印象:出现在消费者接触传播物时，是追踪传播物覆盖广度和深度的衡量标准，同时也可以也可以在各种类型的传播方式之间进行比较。缺点是不提供传播结果。融入:消费者在传播过程中

珊叁叁·2023-10-22 11:37

机器学习

应用：决策树，朴素贝叶斯分类，最小二乘线性回归，主成分分析等

Strawstars·2023-10-22 04:36

这是一个小“废”贴

我的学习目录一，数据处理Pandas数据处理二，机器学习上课进度及练习应用部分生成自己的数据集广义线性模型交叉验证：评估估算器的表现计算f1_score数据降维特征选择集成学习1，k-邻近算法2，线性回归

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-22 04:16

机器学习 | Python线性回归+Ridge正则化

正则化是一种用来防止机器学习模型过度拟合（overfitting）的技术。过拟合是指模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的数据上表现糟糕。正则化算法的作用就是在训练模型的过程中，对模型进行一些限制，以防止它过分记住训练数据的细节，从而提高模型在未知数据上的泛化能力。正则化算法的基本原理是在模型的损失函数中添加一个额外的项，这个额外项会对模型的参数进行惩罚，使其不能太大。这样一来，模型在优化过程

码农腾飞·2023-10-22 02:23

应用回归分析——logic回归

考试重点1、线性回归：OLS思想（假设、参数估计、分布、拟合优度、马尔卡夫定理）多元线性回归：省略变量问题、共线性问题2、假设检验：参数含义、置信区间、解释参数含义3、非线性模型做预测，logic和profit

小新122·2023-10-22 01:59

Task1 Linear_regression

线性回归的原理对于线性回归，其数据集是{(x1,y1),(x2,y2),,,,(xn,yn)},其中，xi=(xi1,,,,xid)，d表示的是数据的维度，n表示样本数。

酱油啊_·2023-10-22 00:10

[Machine Learning][Part 6]Cost Function代价函数和梯度正则化

目录拟合欠拟合过拟合正确的拟合解决过拟合的方法：正则化线性回归模型和逻辑回归模型都存在欠拟合和过拟合的情况。

思则变·2023-10-21 21:22

【TensorFlow1.X】系列学习笔记【基础一】

TensorFlow1.X】系列学习笔记【基础一】大量经典论文的算法均采用TF1.x实现,为了阅读方便,同时加深对实现细节的理解,需要TF1.x的知识文章目录【TensorFlow1.X】系列学习笔记【基础一】前言线性回归非线性回归逻辑回归总结前言本篇博主将用最简洁的代码由浅入深实现几个小案例

牙牙要健康·2023-10-21 21:39

MSE=MLE, 似然函数和极大似然估计的关系

MSE=MLEMSE=MLE似然函数似然函数和极大似然估计的关系MSE=MLE在线性回归中，当误差（或残差）被假设为正态分布时，最小均方误差（MSE）的最小化与最大似然估计（MLE）是等价的。

为啥不能修改昵称啊·2023-10-21 21:07

Python 机器学习入门之ID3决策树算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之

bug别找我·2023-10-21 18:23

第三章 Python 机器学习入门之C4.5决策树算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归第一章Python机器学习入门之梯度下降法第一章Python机器学习入门之牛顿法第二章Python机器学习入门之逻辑回归番外Python机器学习入门之

bug别找我·2023-10-21 18:17

机器学习第四周-线性回归

一、简单线性回归在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。

繁华落幕_0f7c·2023-10-21 15:58

markdown语法（更新中）

a⃗\vec{a}a向量a‾\overline{a}a平均值a‾\underline{a}a下横线a^\widehat{a}a(线性回归，直线方程)y尖a~\widetilde{a}a颚化符号等价无穷小

Moliay·2023-10-21 13:01

（西瓜书）一元线性归回代码详解

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdeftrue_fun(X):#因为我们没有样本来训练，所以我们自己生成一些样本，假设true_fun是理想线性回归函数

xiao_haohao·2023-10-21 13:25

sklearn.linear_model常用API介绍

sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1)返回一个线性回归模型

fengzhizi76506·2023-10-21 13:24

详解使用sklearn实现一元线性回归和多元线性回归

[OpenInColab]文章目录1.线性回归简介2.使用sklearn进行一元线性回归3.线性回归的`coef_`参数和`intercept_`参数4.使用sklearn实现多元线性回归4.1利用PolynomialFeatures

iioSnail·2023-10-21 13:23

python联邦学习syft实现线性回归

1.基于信任的联邦线性回归案例"""@Time：2023/10/16001615:17@Auth：yeqc"""'''基于信任的联邦线性回归案例'''importtorchimportsyftassyfromtorchimportnn

安心不心安·2023-10-21 10:38

pytorch教程

1pytorch的安装2PyTorch基础知识2.1张量简介2.2初始化2.3张量的属性2.4ndarray与tensor互转2.5索引、切片、变形、聚合、矩阵拼接、切割、转置3pytorch自动微分4线性回归

逻辑峰·2023-10-21 07:16

对GaussDB数据库和数据管理的简单介绍

目录一、前言二、数据质量规则体系(衡量标准)1.为什么要进行数据管理2、数据质量规则体系三、GaussDB数据库中如何实现数据管理1、数据质量设计2、数据保护技术3、数据存储4、数据加密模型5、数据备份四

Gauss松鼠会·2023-10-21 07:44

seaborn快速入门（4）——线性回归画图

1.准备%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set(color_codes=True)np.random.seed(sum(map(ord,"regression")))tips=sns.load_

大锅烩菜·2023-10-21 06:48

Datawhale开源学习笔记

人工智能1.2机器学习1.3深度学习1.4主要应用2数学基础2.1矩阵基本知识2.2矩阵的分解2.3概率统计2.4最优化估计Task02机器学习基础一些基本概念数据集误差分析泛化误差分析交叉验证有监督学习线性回归支持向量机决策树无监督学习聚类降维

IT界的清流·2023-10-21 06:47

机器学习可解释性【随机森林规则提取】

本文主要讲：模型可解释性方案有哪些随机森林规则提取的方法有哪些随机森林规则提取，如何实现相关工作模型可解释性方案可分为：事前可解释性建模：有些模型自带可解释性，如：朴素贝叶斯、线性回归、决策树、基于规则的模型

细卷子·2023-10-21 05:44

机器学习强化(回归)

一、鸢尾花(线性回归)importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportpreprocessingfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

weixin_54475711·2023-10-21 02:52

【数之道 06】神经网络模型中激活函数的选择

激活函数的选择为什么使用激活函数激活函数的选择sigmoidtanhReLU(RectifiedLinearUnit)LeakyReLU（ReLU函数的变形体）隐藏层的选择顺序输出层的激活函数以业务要求为导向二分类问题多分类问题多标签问题线性回归问题

醉酒柴柴·2023-10-20 23:53

任何人都有价格，但不是所有的人都有价值！

价格只是一种衡量标准，价值才是决定买卖的关键。作为步入职场的第一步，你首先要明白自己的价值所在。你能为老板、为企业创造多少价值，乘以一个系数，就是你的总收入。当然，这个系数也因

荷芬职业规划师·2023-10-20 20:43

3.Spark机器学习基础——监督学习

Spark机器学习基础——监督学习1.1线性回归（加L1L2正则化）!

许志辉Albert·2023-10-20 18:45

分位数回归 | 分位数回归描述

普通线性回归（Ordinarylinearregression，OLS）模型关注的是均值，研究的是在某些解释变量在取值固定的条件下响应变量的期望均值，模型估计方法是最小二乘法，使各个样本残差平方和最小。

码农腾飞·2023-10-20 16:43

数据回归算法 | Matlab实现岭回归预测模型

不同与线性回归的无偏估计，岭回归的优势在于

码农腾飞·2023-10-20 16:42

Python 机器学习入门之K-Means聚类算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归K-Means聚类算法系列文章目录前言一、K-Means简介1、定义2、例子3、K-Means与KNN二、K-Means实现1、步骤2、优化2.1初始化优化之

bug别找我·2023-10-20 15:21

python pytorch 超详细线性回归原理解析加代码实现-小白入门级

python线性回归答应老师做的一个系列教程，也是头一次花这吗大精力去写一篇基础的文档，里面虽然有不少的公式，但只要能顺着看下来会发现都是非常基础的公式都是特别简单的。

浩浩的科研笔记·2023-10-20 15:57

逻辑回归揭秘: 从分类原理到机器学习实践

机器学习第五课逻辑回归概述逻辑回归应用领域逻辑回归vs线性回归基本定义输出类型函数关系误差计算使用场景数据分布逻辑回归的数学原理Sigmoid函数多数几率似然函数逻辑回归损失函数正则化L1正则化L2正则化

我是小白呀·2023-10-20 15:56

梯度下降

在简单的线性回归中，我们通过最小二乘法来求解参数；但是一般损失函数都是比较复杂的，很难通过求解得到。这时候，我们就可以通过梯度下降去求解。梯度下降算法作为一个聪明很

SummerTan·2023-10-20 14:26

金融机器学习方法：回归分析

在本博客中，我们将深入探讨线性回归和逻辑回归这两种常见的回归分析方法，并通过Python示例进行分析。

抱抱宝·2023-10-20 13:32

回归算法之线性回归

线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。

暮念_8e8a·2023-10-20 12:21

用python做逻辑回归_机器学习之逻辑回归(纯python实现)

logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。原理上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。预测函数(h)。

weixin_39620252·2023-10-20 10:08

回归算法

线性回归线性回归预测模型imageimage向量化线性回归公式：imageimage在实践中，选择线性回归的成本函数时，将均方误差（MSE）最小化比最小化RMSE更为简单，二者效果相同（因为使函数最小化的值

White_Li·2023-10-20 09:41

逻辑斯蒂回归详细解析 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.重要概念2.逻辑斯蒂回归和线性回归3.二项逻辑斯谛回归模型4.逻辑斯蒂回顾与几率5.模型参数估计6.多项逻辑斯谛回归1.重要概念：在正式介绍逻辑斯蒂回归模型之前，需要先对一些基本概念有所了解

舟晓南·2023-10-20 05:03

TensorFlow工具快速入门教程9机器学习线性回归１检查数据及Facets数据可视化

本章学习如何检查数据并准备创建线性回归任务。本教程分为两部分：检查数据测试模型上章使用Boston数据集来估算房屋的中位数价格。波士顿数据集的规模很小，只有506个观测值。

python测试开发·2023-10-20 04:12

连玉君老师Stata33讲学习笔记（中）

space.bilibili.com/546535876Stata33讲是连玉君老师2014年录制的一套Stata公开课，包括34个小视频(每个15分钟左右)，从最基本的Stata入门到数据处理、绘图、编程，以及线性回归分析和固定效应模型

小白de鸽·2023-10-20 03:06

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