线性回归衡量标准第35页

R语言中使用非凸惩罚函数回归(SCAD、MCP)分析前列腺数据|附代码数据

本文使用lasso或非凸惩罚拟合线性回归，GLM和Cox回归模型的正则化，特别是最小最大凹度惩罚函数(MCP)和光滑切片绝对偏差惩罚（SCAD），以及其他L2惩罚的选项（“弹性网络”）。

·2023-09-20 21:44

R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性|附代码数据

p=24334最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。

·2023-09-20 21:13

R语言RStan MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24456原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于RStan的研究报告，包括一些图形和统计输出。如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯。\但是，你没有共轭先验。你可能会花费很长时间编写Metropolis-Hastings代码，优化接受率和提议分布，或者你可以使用RStan。Hamilto

·2023-09-20 21:13

Logistic Regression with a Neural Network mindset _吴恩达老师深度学习课后作业

1.背景补充Logistic回归是一种广义线性回归（generalizedlinearm

佳雨初林·2023-09-20 17:04

DataWhale-01-线性回归

线性回归的概念1、线性回归的原理线性回归的一般形式:有数据集,其中,其中n表示变量的数量，d表示每个变量的维度。

evanzh7·2023-09-20 13:10

如何使用pyspark统计词频？

算法包括分类与回归、支持向量机、回归、线性回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、协同

shadowcz007·2023-09-20 05:51

【DL】使用pytorch从零实现线性回归

1.线性回归简介此内容主要依据李沐老师的《动手学深度学习》课程，同时结合了网络上其它资料和自己的理解。

None072·2023-09-20 04:29

手刻 Deep Learning -第壹章 -PyTorch教学-激励函数与感知机入门（上）

一、前言本文接续前篇教学Pytorch与线性回归，本文着重在ActivationFunction（中文称激励函数），我们会介绍激励函数（也有人称激活函数？激发函数？）

无水先生·2023-09-20 01:08

pytorch学习---实现线性回归初体验

假设我们的基础模型就是y=wx+b,其中w和b均为参数，我们使用y=3x+0.8来构造数据x、y，所以最后通过模型应该能够得出w和b应该分别接近3和0.8。步骤如下：准备数据计算预测值计算损失，把参数的梯度置为0，进行反向传播更新参数方式一该方式没有用pytorch的模型api，手动实现importtorch,numpyimportmatplotlib.pyplotasplt#1、准备数据lear

韭菜盖饭·2023-09-19 23:44

日更第一天

写作太有目的的话就写不出什么严肃文学作品了，可世俗衡量标准越来越流量化。想靠卖字挣钱让我觉得很看不起自己，不过灵感稍纵即逝，思维根本来不及捕捉。经历的不少，但要编成故事，总觉得过度矫情。

乔颂伊·2023-09-19 19:32

线性回归原理（李沐老师学习笔记）

目录1线性回归的定义1.1线性回归的基本元素1.1.1线性模型1.1.2损失函数1.1.3为什么传统线性回归解不能应用于深度学习1.1.4随机梯度下降2自动求导2.1标量链式法则2.2标量对向量求导2.3

maggieyiyi·2023-09-19 17:10

R语言有限混合模型聚类FMM、广义线性回归模型GLM混合应用分析威士忌市场和研究专利申请、支出数据|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24742原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类FMM的研究报告，包括一些图形和统计输出。摘要有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。它们应用于许多不同的领域，例如天文学、生物学、医学或营销。本文给出了这些模型的概述以及许多应用示例。介绍有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数

·2023-09-19 17:30

线性回归预测PM2.5值

文章目录一、问题描述二、设计简要描述三、程序清单四、结果分析五、调试报告六、实验总结一、问题描述希望用线性回归解决问题：给定某个地区连续9小时包括PM2.5在内的18项污染物每小时的数据，预测第10个小时的

CSU迦叶·2023-09-19 17:52

记于2019年3月12凌晨

倒不是要列出一堆标准，比如身体曲线偏离直线的距离，皮肤状态或者松弛程度，这都是外界的衡量标准，对于个人来说，就是从一个听到20岁会觉得不可思议的状态，开始直视年纪给自己造成的各种细微变化，并且坦然接受已经变化了的自己

80fc376bd1a6·2023-09-19 13:22

python：岭回归（Ridge Regression）、Lasso回归（Lasso Regression）

文章目录一、岭回归二、Lasso回归岭回归（RidgeRegression）、Lasso回归（LassoRegression）和普通最小二乘法（OLS，OrdinaryLeastSquares）都是线性回归

_乐多_·2023-09-19 06:13

量化投资，动量策略的一点实践

算法上的难点是怎么估计alpha和delta由于羊群效应的局部性，短期可以用线性回归得到局部的alpha；然后用alpha的差分，再回归一次（线性）得到delta选择alp

zhyuli·2023-09-19 05:57

【线性回归、岭回归、Lasso回归分别预测患者糖尿病病情】数据挖掘实验一

Ⅰ、项目任务要求任务描述：将“diabetes”糖尿病患者数据集划分为训练集和测试集，利用训练集分别结合线性回归、岭回归、Lasso回归建立预测模型，再利用测试集来预测糖尿病患者病情并验证预测模型的拟合能力

小手の冰凉·2023-09-19 05:10

深度学习——线性神经网络一

深度学习——线性神经网络一文章目录前言一、线性回归1.1.线性回归的基本元素1.1.1.线性模型1.1.2.损失函数1.1.3.解析解1.1.4.随机梯度下降1.1.5.用模型进行预测1.2.向量化加速

星石传说·2023-09-18 23:18

机器学习实战--线性回归建模

image本文将用“泰坦尼克船员获救预测”这一案例展示一下使用线性回归建模的流程。1.数据理解首先导入原始的数据并展示数据的前5行，大致了解一下数据的情况。

PM见闻·2023-09-18 21:42

专注度

那想要提高单位时间的专注度只能效力于专注本身，衡量标准应该是付出所能收获的实质质量，而不是付出的时间多少的本身，明白这个道理的重点在于不要混！

熊猫的N加1空间·2023-09-18 13:25

机器学习 jupyter Python 线性回归（自己写的算法）

一、寻找最佳拟合曲线线性回归的目的是预测数值型的目标值。对给定的样本点用直线(平面)进行拟合，求解最佳直线(平面)的过程，就是求解回归方程的过程。

十旬叶大叔·2023-09-18 10:01

简单线性回归R和Python预测身高体重国内生产总值二氧化碳排放量

R简单线性回归简单线性回归简单线性回归是一种统计技术，用于显示一个因变量和一个自变量之间的关系。因变量表示为Y，而自变量表示为X。变量X和Y线性相关。

亚图跨际·2023-09-18 07:50

机器学习算法基础--Generalized Linear Regression Model

目录1.数据的处理及查看2.数据的处理及可视化3.模型的创建与拟合4.算法可视化效果图5.多维度模型可视化线性回归讲了很多次了，广义线性回归无非就是拟合的多项式曲线的次数的变化，就不再推导公式和算法流程了

Danceful_YJ·2023-09-18 06:56

05模型建立与评价

线性回归算法、BP神经网络算法、决策树、支持向量机、KNN等无监督学习：自动对输入的资料进行分类或分群，以寻找数据的模型和规律。

糖雪球_ae18·2023-09-18 02:44

线性回归网络

线性回归的从零开始实现 线性回归是理解机器学习的基础，它经常用来表示输入和输出之间的关系。

Alzh·2023-09-17 21:25

李沐深度学习笔记3.3简洁实现线性回归

3.3简洁实现线性回归#生成数据集importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2ltrue_w=torch.tensor

菜鸟思如·2023-09-17 17:51

机器学习算法总结

回归算法线性回归算法：支持向量机&向前逐步回归&惩罚线性回归（岭回归/套索回归/ElasticNet/最小角度回归LARS/Glmnet）非线性回归算法二元决策树：分割点评价标准是基尼不纯性度量和信息增益自举集成

doverxu·2023-09-17 16:03

matlab GPR高斯过程回归与股票价格预测

如果我们期望底层函数是线性的，且可以对输入数据做一些规范化假设，那么我们可以使用最小二乘法来线性回归（直线拟合）。

哈士奇转身变成狼·2023-09-17 12:49

线性回归方程

性回归是利用数理统计中的回归分析来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是变量间的相关关系中最重要的一部分，主要考查概率与统计知识，考察学生的阅读能力、数据处理能力及运算能力，题目难度中等，应用广泛．线性回归方程公式规律总结

Risehuxyc·2023-09-17 08:45

PyTorch深度学习（二）【反向传播、用pytorch实现线性回归】

反向传播弄一个简单点的，两层的神经网络:加入激活函数：（不加激活函数的神经网络就是一个线性回归模型）用到的损失函数：pytorch里面的数据存储：tensor，它可以存标量、向量、矩阵、高维度数据等。

每天都是被迫学习·2023-09-17 06:17

【吴恩达老师《机器学习》】课后习题5之【偏差与方差】

在本练习中，您将实现正则化线性回归，并使用它来研究具有不同偏差-方差特性的模型。在练习的前半部分，您将实现正则化线性回归，利用水库水位的变化来预测从大坝流出的水量。

cx-young·2023-09-17 05:08

手刻 Deep Learning -第壹章-PyTorch入门教学-基础概念与再探线性回归

一、前言本章会需要微分、线性回归与矩阵的基本观念这次我们要来做PyTorch的简单教学，我们先从简单的计算与自动导数（autograd/微分）开始，使用优化器与误差计算，然后使用PyTorch做线性回归

无水先生·2023-09-17 05:47

R语言预测海藻频率（多元线性回归、回归树、组合随机森林）

背景介绍背景：河流中海藻的集中爆发不仅会对河流的生态环境造成破坏，还会影响河流的水质。需求：基于以往的观测数据，对河流中海藻的爆发情况进行预测并采取必要防范措施以提高河流的水质量。方法：以海藻样本数据为数据集，通过数据挖掘的方式分析影响海藻爆发的主要因素，并通过构建预测模型，对海藻的爆发情况进行事先预测。结合刚刚学习R语言，进行分析数据集加载通过DMwR包来对海藻数据进行加载，并设定表头等数据。如

QQ未来星·2023-09-17 04:17

机器学习预测CPU占有率

模型一：线性回归模型importpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromskl

咸鱼翻身的路上·2023-09-17 01:44

如何构建线性回归模型 - 机器学习示例

在本教程中，您将学习如何构建线性回归模型。这是您在学习机器学习时首先要做的事情之一，因此它将帮助您迈出进入这个竞争激烈的市场的第一步。目录目录先决条件什么是线性回归？评估指标R平方均方根误差

wly476923083·2023-09-16 21:00

如何实现超级个体的崛起？—《HEAT能量法则》之二：注意力与目标

我们通常说的时间管理更像是书中提到的“毛时间”（类似会计管理中的“毛利润”），如每天24小时、1440分钟，但注意力的衡量标准是“净时

扈老师·2023-09-16 15:36

机器学习之路：基于pytorch实现完成的模型训练套路

小白的机器学习之路（五）引子假设model是你的PyTorch模型创建一个与模型结构一致的新实例加载保存的模型参数假设model是你的PyTorch模型简单的线性回归模型的算法实现，可视化引子当前交通大数据业务的需要

是一个Bug·2023-09-16 15:16

逻辑回归

答案在广义线性模型中，只需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来，二分类，其输出标记为，而线性回归产生的预测值，我们只需将实

MaskStar·2023-09-16 14:55

逻辑回归（Logistic Regression）原理详细总结

1）线性回归（LinearRegression)线性回归一般化的描述指通过计算输入变量的加权和，并加上一个常数偏置项（截距项）来得到一个预测值。线性回归预测模型如下（向量形式）：y^=hΘ(X

天才厨师1号·2023-09-16 07:25

logistic回归介绍以及原理分析

，但确是为了解决分类问题，是二分类任务的首选方法，简单来说，输出结果不是0就是1举个简单的例子：癌症检测：这种算法输入病理图片并且应该辨别患者是患有癌症（1）或没有癌症（0）2.logistic回归和线性回归的关系逻辑回归

Taylor George·2023-09-16 07:54

逻辑回归（Logistic Regression）原理（理论篇）

逻辑回归简介及应用二、逻辑回归的原理（1）sigmoid函数（2）输入和输出形式（3）基于目标函数求解参数w三、逻辑回归代码复现一、逻辑回归简介及应用logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型

傅瑾颜·2023-09-16 07:51

机器学习——入门

机器学习算法分类：监督学习：目标值是类别->分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归目标值是连续型的数据->回归问题线性回归、岭回归无监督学习：没有目标值->无监督学习聚类

王王仙贝~·2023-09-16 04:02

正则化(Regularization)

一、过拟合的问题到现在为止，我们已经学习了几种不同的学习算法，包括线性回归和逻辑回归，它们能够有效地解决许多问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过拟合(over-fitting)的问题

handsomemao666·2023-09-15 22:39

第十章应用机器学习的建议

为了解释这一问题，我想仍然使用预测房价的学习例子，假如你已经完成了正则化线性回归

Colleen_oh·2023-09-15 19:25

基于Matlab的栅格水平的转折点提取

本文采用分段线性回归模型来进行提取。

画长空_yin·2023-09-15 18:07

非线性世界的探索：多项式回归解密

与线性回归不同，多项式回归假设这种关系不是线性的，而是一个多项式函数。多项式回归的一般形式如下：其中：y是因变量（目标）。x是自变量（特征）。β0,β1,…,βn是多项式的系数。ϵ是误差项

小馒头学python·2023-09-15 07:11

机器学习（14）---逻辑回归（含手写公式、推导过程和手写例题）

逻辑回归一、逻辑回归概述二、模型、策略和优化（手写）三、w和b的梯度下降公式推导四、例题分析4.1题目4.2解答一、逻辑回归概述 1.逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型

冒冒菜菜·2023-09-15 07:52

那个总在背后说人坏话的女同事

虽然没有期中、期末考试成绩作为衡量标准，但日常的工作方式、社交方式已足够诠释一个人的智商、情商、人品。在职场，很容易出现一种怪现象，小团体。

吼里·2023-09-15 06:34

如何快速理解线性回归及模型训练？

在机器学习领域内，经常会听到回归问题、线性回归等专业术语，那什么是回归问题，线性回归又是什么意思以及怎么训练一个模型、怎么调整评估模型的预测性能呢，本文将结合网上资料及TensorFlow来训练一个最简单的线性模型并评估其性能优劣

岁与禾·2023-09-15 03:26

人类学习 vs. 机器学习

学习是改造大脑皮层的过程.我们会发现,不同人学习不同东西的能力也不一样,如有些人数学厉害,有些人音乐厉害.同时,也有些牛人,学习到了学习的方法,然后学什么都厉害.对于机器学习而言,学习是优化超参数的过程.如线性回归会获得一组权值向量

闵帆·2023-09-15 01:18

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