线性回归衡量标准第8页

隐马尔可夫模型【维特比算法】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:21

奇异值分解(SVD)【详细推导证明】

第一章机器学习简介第二章感知机第三章支持向量机第四章朴素贝叶斯分类器第五章Logistic回归第六章线性回归和岭回归第七章多层感知机与反向传播【Python实例】第八章主成分分析【PCA降维】第九章隐马尔可夫模型第十章奇异值分解文章目录机器学习笔记一

格兰芬多_未名·2024-01-19 03:20

「剽悍行动营」从“小跟班”到“红人”，是什么让她脱颖而出？

也许，快乐并没有世俗的衡量标准，但正是这发自内心的喜悦感受，让她在职场与社群里脱颖而出。1刚入职场时，熊小可不开心，甚至可以说有点压

张一白·2024-01-19 01:35

为孩子撑起一把心灵保护伞（日更457）

我认为在孩子上学的岁月里，分数不应该是一个绝对的衡量标准，而且也不是一个正确的标准，在面对目前部分不能改变的教育大环境下，我们只能选择在家里为孩子撑起一把心灵保护伞，保护他们对学习的一份热爱和

终身学习践行者杨倩·2024-01-18 23:08

sklearn-线性回归

1sklearn中的线性回归sklearn中的线性模型模块是linear_model，我们曾经在学习逻辑回归的时候提到过这个模块。

CHEN的小喵·2024-01-18 21:55

1 sklearn线性回归

sklearn线性回归一、普通最小二乘线性回归sklearn.linear_model.LinearRegression小结二、岭回归岭回归分类LASSOsklearn里面一个类对象就是一个模型，直接封装了训练

Michael_Flemming·2024-01-18 21:25

应届生怎么写简历，才能让HR一眼看中？

1、GPAGPA作为一个衡量标准，可以让HR在一秒钟之内就判断出你在校成绩是否优秀。GPA相比荣誉、成绩而言，更能直接了当的向HR说明你是一个学习能力很强的人。所以

小丑笑笑·2024-01-18 19:31

吴恩达机器学习笔记-Logistic回归模型

回归函数在逻辑回归模型中我们不能再像之前的线性回归一样使用相同的代价函数，否则会使得输出的结果图像呈现波浪状，也就是说不再是个凸函数。代价函数的表达式之前有表示过,这里我们把1/2放到求和里面来。

Carey_Wu·2024-01-18 16:26

线性回归+小批量梯度下降算法

目录1.线性模型计算预测值：2.使用均方损失作为损失函数：3.基础优化算法：梯度下降4.训练数据：5.线性回归实现：6.线性回归总结：1.线性模型计算预测值：线性模型可以看做单层神经网络。

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:44

2024年“华数杯”国际大学生数学建模竞赛B题思路

首先得获取数据，中国的宏观数据相对容易（包括电力、经济、人口、教育、基础建设、研发投入、科研水平等等方面，获取数据方式见下面），拿到数据后研究指标之间的关系，相关性分析和线性回归（宏观指标单位不统一、可以考虑平滑处理

Python风控模型与数据分析·2024-01-18 14:01

工智能基础知识总结--线性回归

什么是线性回归不同于分类问题的待预测变量为离散变量，回归问题中待预测变量即因变量为连续变量。

北航程序员小C·2024-01-18 12:54

【王慧谈家庭教育】让孩子适应未来的社会

现代人的人生价值的衡量标准，我务实一点说，一是财富，二是权利。虽然并不是所有的现代人都是这样。但是大部分现代人是以财富和权利来衡量一个人的价值高低的。那么未来呢？也是这样吗？在王慧老师看

百慧园·2024-01-18 10:34

深度学习记录--正则化(regularization)

weightdacay)在成本函数中加上正则项：其中由于在w的更新过程中会递减，即权重衰减w递减的过程，实际上是w趋近于0的过程在这个过程中，部分单元的影响逐渐减小(可以近似看作隐藏)，最终成为深层神经网络(类似线性回归

蹲家宅宅·2024-01-18 09:49

【机器学习300问】8、为什么要设计代价函数（损失函数）？它有什么用？

一、先介绍一下线性回归模型（1）基本概念理解文字解释：线性回归模型顾名思义，他处理的回归问题，是监督学习的一种。线性回归模型是一种预测模型，其基础是假设目标值和输入值之间存在线性关系。

小oo呆·2024-01-18 08:43

常见的机器学习算法代码及其Python代码

监督式学习的例子有：线性回归、决策树、随机森林算法、最近邻算法、逻辑回归等。非监督式学习算法这类算法没有任何目标

中年猿人·2024-01-18 01:00

阿特拉斯耸耸肩-零碎读后感005

它决定了你成为什么样的人，是人的价值的唯一衡量标准。他们灌进你喉咙中的所有道义准则，只是骗子们用来榨取人们美德的一堆纸钱。能力的准则才是道德体系的黄金标准。”真是戳中了人生的本质！

红孩儿不喷火·2024-01-17 22:38

选择和训练模型（Machine Learning 研习之十一）

训练集的训练与评估我们从一个最基本的线性回归模型开始：fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionlin_re

甄齐才·2024-01-17 21:39

实用机器学习：线性回归的实际应用与解读

01统计学基础统计学的基本方法，在机器学习中的角色。统计学是数据科学的基石，为机器学习提供了重要的理论和工具。它通过概率论、假设检验、回归分析等方法，帮助我们理解数据、进行推断和构建模型。以下是一些统计学概念的解释及应用：解释应用概率论概率论研究随机现象的数学理论。在机器学习中，概率论用于建模不确定性，例如通过概率分布描述数据的不确定性。用于分类、回归、聚类等算法中，通过概率模型进行预测和决策。统

m0_61254808·2024-01-17 19:18

线性回归理论+实战

线性回归什么是线性回归3.1.线性回归—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)模型损失函数模型拟合（fit）数据之前，我们需要确定一个拟合程度的度量。

良子c·2024-01-17 18:13

11月29日有一种靠谱，叫“收到请回复

其实在职场上要判断一个人的价值，有一个非常简单又好用的衡量标准，看看他对于时间的态度就知道了。理解，是尊重的前提，我爸从小就教育我，要尊重别人的时间，不能

1bbe0cf1a1fb·2024-01-17 16:19

一文带你了解机器学习算法

1.常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等2.什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好

AAI机器之心·2024-01-17 15:03

逻辑回归（Logistic Regression）

LinearRegression分类任务TheMNISTDatasetTheCIFAR-10dataset回归VS分类sigmoid函数逻辑回归逻辑回归模型损失函数实现代码回顾LinearRegression线性回归是用于预测连续值

chairon·2024-01-17 14:24

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决

sdu_study·2024-01-17 14:17

【机器学习入门】机器学习基础概念与原理

2、常见机器学习算法和模型3、使用Python编程语言进行机器学习实践4、机器学习的应用领域二、机器学习算法1、有监督学习算法（1）线性回归a.基本概念b.应用案例c.代码示例（2）逻辑回归a.基本概念

代码骑士·2024-01-17 12:10

机器学习之Ridge回归与Lasso回归

Ridge回归与Lasso回归是什么Ridge回归和Lasso回归是机器学习中常用的线性回归算法的变种。Ridge回归是一种线性回归算法，通过在损失函数中添加一个正则化项，以控制模型的复杂度。

亦旧sea·2024-01-17 08:38

简单线性回归算法

概述线性回归本来是是统计学里的概念，现在经常被用在机器学习中。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，运用十分广泛。

ppixiu·2024-01-17 06:10

参数优化器

前置知识：机器学习概念，线性回归，梯度下降待优化参数w，损失函数loss，学习率lr，每次迭代一个batch计算t时刻损失函数关于当前参数的梯度：计算t时刻一阶动量mt和二阶动量Vt计算t时刻下降梯度：

惊雲浅谈天·2024-01-17 03:54

瓜子2017年目标落空，新推保卖业务频遭投诉

在现代数据化的大时代社会，选择商品时我们会不自觉的将明星代言放进衡量标准，市民王先生(化名)也不例外，王先生也是出于对深入人心的广告语和代言人孙红雷的信任，未多思量就选择了在瓜子二手车卖车，

建设财经·2024-01-17 03:51

《精要主义》读书笔记（三）

（2）没有明确的衡量标准――没有衡量标准，你便看不到终点和自己的进步。2.精要目标如何制定？所谓精要目标，是既鼓舞人心又明确具体，既充满意义又容易衡量的目标。（1）明确自己想要什么以及擅长什么。

梦藤·2024-01-16 22:49

用C#实现简单的线性回归

前言最近注意到了NumSharp，想学习一下，最好的学习方式就是去实践，因此从github上找了一个用python实现的简单线性回归代码，然后基于NumSharp用C#进行了改写。

液态不合群·2024-01-16 20:32

单变量线性回归

一、模型表示我们学习的第一个算法是线性回归算法。让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们使用的数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。现在我根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出图像。

时间邮递员·2024-01-16 14:53

多变量线性回归

一、多维特征目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数、楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为。增添更多特征后，我们引入一系列新的注释：n代表特征的数量代表第i个训练实例，是特征矩阵中的第i行，是一个向量（vector）比方说，上图的代表特征矩阵中第i行的第j个特征，也就是第i个训练实例的第j个特征如上图的，支持多变量的假设h表示为：这个公

时间邮递员·2024-01-16 14:53

线性回归实战

一、引言大家在看这篇文章的时候可能会云里雾里，或许你忘记了前面讲述的知识（就是我），或许你对Python的语法不熟悉（就是我），但是没关系，忘记的知识复习下就好了，Python语法不熟悉就看看网课，有些函数不认识百度一下、CSDN一下就知道了，我也会尽力在代码中解释清楚，一步一步给出处理结果，所以大家慢慢学，别着急，加油~二、题目假设你是一家餐馆的首席执行官，正在选择一个城市开设一个新的分店，而且

时间邮递员·2024-01-16 14:48

机器学习入门

学习目标完成此学习路径后，你将能够：了解什么是机器学习了解监督学习与无监督学习执行数据探索和预处理准备和训练分类模型了解线性回归了解解决基于分类的机器学习问题的基础知识通过P

AI-智能·2024-01-16 10:42

用Pytorch实现线性回归模型

目录回顾Pytorch实现步骤1.准备数据2.设计模型classLinearModel代码3.构造损失函数和优化器4.训练过程5.输出和测试完整代码练习回顾前面已经学习过线性模型相关的内容，实现线性模型的过程并没有使用到Pytorch。这节课主要是利用Pytorch实现线性模型。学习器训练：确定模型（函数）定义损失函数优化器优化（SGD）之前用过Pytorch的Tensor进行Forward、Ba

chairon·2024-01-16 08:49

Spark MLlib ----- ALS算法

下面以简单的线性一元线性回归模型说明最小二乘法。假设我们有一组数据{(x1,y

创作者mateo·2024-01-16 02:54

《机器学习》--线性模型

一般向量形式写为：f(x)=WTx+b其中W=(w1,w2,w3,.....wd)，x=（x1,x2,x3,....xd)二、线性回归线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。

汪汪军师·2024-01-16 01:39

线性回归常见问题汇总，你想知道的都在这里

本文以SPSSAU系统为例，针对线性回归的常见问题进行汇总说明。关于线性回归的分析思路及操作步骤，可阅读下方链接文章：SPSSAU：线性回归分析思路总结！简单易懂又全面！

spssau·2024-01-15 20:51

美丽有期限，言值却从不屈从于岁月

颜值表示人靓丽的数值，用来评价人物相貌，如同其他数值一样，“颜值”也有衡量标准，可以测量和比较，所以有“颜值高”“颜值爆表”“颜值低”“颜值暴跌”的说法。

天天快乐666·2024-01-15 19:19

机器学习笔记E4--朴素贝叶斯

按照计划今天该是整理到朴素贝叶斯了，但是线性回归的实现和逻辑回归都还没有完成，欠的东西越来越多。

EL33·2024-01-15 14:44

逻辑回归（解决分类问题）

它基于线性回归模型，但使用了逻辑函数（也称为S形函数）来将输出限制在0到1之间，表示事件发生的概率。逻辑回归可以通过最大似然估计或梯度下降等方法来进行参数估计，从而得到一个可以用于分类的模型。

Visual code AlCv·2024-01-15 13:51

时间序列数据预处理：归一化和标准化等方法

对于算法，例如k-最近邻，它使用距离计算和线性回归和人工神经网络可能需要归一化。重量输入值。标准化要求您知道或能够准确估计最小和最大可观察值。您可以从可用数据中估算这些值。

ManRock·2024-01-15 07:27

第4章一元线性回归

一、线性回归模型一元线性回归模型总体回归函数，截距，斜率，误差项二、线性回归模型的系数估计普通最小二乘（ordinaryleastsquares，OLS）估计量参数估计量预测值参数三、拟合优度回归（regression

流焱之舞·2024-01-15 06:23

均方误差（MSE）与交叉熵（CEE）的区别

mse用于线性回归，适用于预测数值，即回归问题模型；cee用于逻辑回归，适用于预测概率，即分类问题模型

Stefan0·2024-01-15 04:00

机器学习~从入门到精通（二）线性回归算法和多元线性回归

为什么要做数据归一化一、数据归一化：1.最值归一化2.均值方差归一化importnumpyasnpX=np.random.randint(1,100,size=100)X=X.reshape(-1,2)X.shapeX=np.array(X,dtype='float')X[:,0]=(X[:,0]-np.min(X[:,0]))/(np.max(X[:,0])-np.min(X[:,0]))X[:

一夜白头催人泪·2024-01-15 01:48

组队学习《动手学深度学习》Task01学习笔记

Task01包含了线性回归模型，softmax模型，多层感知机，文本预处理，语言模型，循环神经网络这几块内容这里主要记录一些零碎的笔记，主要是关于理论1、线性回归模型就是使用了一个线性函数去拟合样本，得到预测值

612twilight·2024-01-14 23:46

秒懂QPS、TPS、PV、UV、GMV、IP、RPS

QPS是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准，在因特网上，作为域名系统服务器的机器的性能经常用每秒查询率来衡量。每秒的响应请求数，也即是最大吞吐能力。TPSTransac

豆奶快攻·2024-01-14 22:06

文献阅读：Large Language Models as Optimizers

文献阅读：LargeLanguageModelsasOptimizers1.文章简介2.方法介绍1.OPRO框架说明2.Demo验证1.线性回归问题2.旅行推销员问题（TSP问题）3.PromptOptimizer3

Espresso Macchiato·2024-01-14 19:32

理想国｜卷八、九：政体与人格

苏格拉底提出了四种有缺陷的国家制度，分别是:第一种被叫作斯巴达和克里特政制，受到广泛赞扬，它主要的特征是好胜和爱荣誉；第二种叫作寡头政制，少数人的统治，在荣誉上居第二位，它以财产为衡量标准，崇拜金钱，有很多害处

GDN戈登·2024-01-14 19:50

人到中年，这样算不算富有！

一只大猫的旅行·2024-01-14 16:20

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