线性回归-矩阵求导

机器学习：线性回归与逻辑回归

一、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)以预测住房价格为例子，单变量线性回归是指只有一个特征（输入变量），这里以房子的大小来预测房价。
passerby58·2023-11-28 17:35

人工智能与神经元的内容梳理（持续更新）

《DeepLearning》四、社区与资源五、工具与框架六、学习路径1.逻辑回归,线性回归2.损失函数七、相关论文[^1]一.计算机视觉相关(ComputerVisionRelatedSurveys)A
妇男主任·2023-11-28 15:23

Coursera-吴恩达机器学习课程个人笔记-Week2

Week2线性回归和梯度下降法参数说明1.多特征的线性回归方程2.梯度下降法(GradientDescent)2.1如何选择参数向量θ呢？
lavendelion·2023-11-28 15:22

机器学习的复习笔记4-岭回归与多项式回归

一、岭回归在简单的线性回归中，一味追求平方误差最小化，R2值尽可能大，可能会受到噪声的严重干扰。噪声，即偶发的错误的值。
大滑稽儿·2023-11-28 15:48

机器学习的复习笔记1

常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机等。无监督学习：与监督学习不同，无监督
大滑稽儿·2023-11-28 15:18

机器学习的复习笔记3-回归的细谈

回归问题的类型和特点如下：线性回归（LinearRegression）：线性回归是回归问题中最简单的一种方法。它假设自变量与因变量之间存在线性关系，并通过最小化预测值与真实值之间的差距来拟合最优直线。
大滑稽儿·2023-11-28 15:18

机器学习的复习笔记2-回归

回归分析可以分为线性回归和非线性回归：线性回归：线性回归是一种统计学方法，用于建立响应变量（通常称为y或目标）和一个或多个
大滑稽儿·2023-11-28 15:46

Lisp-Stat 翻译 —— 第二章 Lisp-Stat教程

在介绍完基本的数值和绘图操作之后，介绍如何构建随机的和系统的数据集合，如何修改数据集，如何使用一些内建的动态绘图工具，如何构建线性回归模型。
weixin_34198881·2023-11-28 09:28

腾讯云服务器中搭建Docker+Anaconda环境来实现本地远程访问Jupyter Notebook+数据分析

索性换了电脑后就直接在一直吃灰中的腾讯云服务器中搭建了Docker+Anaconda环境，实现本地可远程访问JupyterNotebook并进行各种操作（比如数据分析），如下图：(上图试验了一下pandas的使用）（下图随手在sklearn官网找了个“线性回归
小白掌柜·2023-11-27 15:44

周工作计划2019-01-15

后台开发准备线性回归的组内交流吃牛蛙（其实也可以吃别的）坚持一哈吧，就快放假了。
MikeShine·2023-11-27 15:12

人工智能_机器学习051_支持向量机SVM概念介绍_理解support vector machine---人工智能工作笔记0091

我们自然界中的问题,无非就是可以转换为回归问题和分类问题.然后从现在开始我们来看支持向量机,首先看一下这几个字support是支持vector是向量的意思,然后machine指的是机器那么我们之前用到的模型,比如线性回归模型
脑瓜凉·2023-11-27 09:40

每日一题

1、如果线性回归模型中的随机误差存在异方差性，那么参数的OLS估计量是（无偏的，非有效的）OLS即普通最小二乘法，由高斯-马尔可夫定理，在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量
透明的红萝卜123·2023-11-27 01:28

机器学习第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化4.3.1为什么要使用正则化欠拟合（Underfitting）：  采用一定的算法去拟合时，如果没有考虑相当的信息量（特征变量），从而对训练数据集的拟合算法无法精确
BianchiHB·2023-11-26 22:49

机器学习 day13（正则化，线性回归的正则化，逻辑回归的正则化）

1.正则化的思想如果特征的参数值更小，那么对模型有影响的特征就越少，模型就越简单，因此就不太容易过拟合如上图所示，成本函数中有W₃和W₄，且他们的系数很大，要想让该成本函数达到最小值，就得使W₃和W₄接近0，从而消除它们对成本函数的影响，最后我们就得出一个接近二次函数（左边图片）的成本函数2.正则化的一般形式通常，一个模型有很多特征，我们不知道哪个特征的参数重要，哪个特征的参数我们需要缩小或惩罚。
丿罗小黑·2023-11-26 22:17

【机器学习】基于线性回归的模型优化和正则化

文章目录前言一、简单线性回归方程实现二、梯度下降三种方式实现以及对比1.批量梯度下降2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.三种梯度下降方式的比较三、多项式线性回归方程的实现四、标准化及特征值维度变化五、
泪懿·2023-11-26 22:45

正则化、线性回归、逻辑回归

0、引出最左边的模型最高次项为一次，此时模型是一条直线；直观的观察样本点（红色×）的趋势，我们发现该模型并不能很好的拟合两者的关系（事实上，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓，而不是无限递增）。此类情况称为欠拟合。最右边的模型最高次项为四次，此时模型从表面看上去很好的拟合了样本点，但实际上这是一条非常难看的曲线，不断的波动。可以想象得到，当一个新的样本需要预测时，该模型的结
MinJinFan·2023-11-26 22:44

正则化线性回归与正则化逻辑回归

1.TheProblemofOverfitting1还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。
matuoxifan·2023-11-26 22:13

ML笔记（3）线性回归的正则化

先举一个多项式回归的例子，当我们使用多项式回归的时候，如果没有对多项式的系数进行限制，拟合的模型过拟合的概率极高，所以我们需要通过一些方法限制多项式系数的变化。以下的正则化改进从损失函数，减少过拟合概率。1正则化概念简单来说，正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。我们在构造机器学习模型时，最终目的是让模型在面对新数据的时候，可以有很好的表现（即增加模型的泛化能力）。当你用比较
孚瓜·2023-11-26 22:08

线性模型加上正则化

弹性网络回归是一种结合了L1和L2正则化惩罚的线性回归模型，能够处理高维数据和具有多重共线性的特征。
羞儿·2023-11-26 22:08

动手学深度学习(二)---线性回归

文章目录1.理论知识2.线性回归从0实现3.线性回归简洁实现【相关方法】torch.normal()1.理论知识线性假设是指目标可以表示为特征的加权和：ex1;在机器学习领域，一般用线性代数处理会更方便向量
释怀°Believe·2023-11-26 20:13

【python+机器学习（4）】多维数据的特征选取（Ridge&&Lasso）

欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】在之前我们介绍了直接使用线性回归进行波士顿房价的预测，但是预测准确率仅有60%左右。
哈希大数据·2023-11-26 16:05

机器学习——回归算法之线性回归

机器学习——回归算法之线性回归前言线性回归算法推导过程梯度下降1、批量梯度下降（GD）2、随机梯度下降(SGD)3、小批量梯度下降法（MBGD）代码实现前言机器学习算法按照“用途”可分为回归、分类、聚类
macan_dct·2023-11-26 14:22

R语言实现Lasso回归

一、Lasso回归Lasso回归（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperatorRegression）是一种用于线性回归和特征选择的统计方法。
皮肤科大白·2023-11-26 13:32

PyTorch:详解线性回归实战

线性回归对于线性回归，相信大家都很熟悉了，各种机器学习的书第一个要讲的内容必定有线性回归，这里简单的回顾一下什么是简单的一元线性回归。即给出一系列的点，找一条直线，使得这条直线与这些点的距离之和最小。
Allen Chou·2023-11-26 13:22

数学建模预测模型——回归分析预测

数学建模预测模型——回归分析预测作为预测模型的大块头，回归分析预测绝对是比较常用的预测模型的一种，下面是对该模型的学习，欢迎大家指正1.回归分析预测的分类回归分析预测的分类如下简单线性回归预测：当只有一个自变量和一个因变量时
宁77吖·2023-11-26 13:12

pytorch-深度学习实践

pytorch-深度学习实践02-线性回归线性回归是回归问题，损失函数如下图所示。
jjnn97·2023-11-26 12:16

机器学习基础知识，numpy学习，分类和回归初识

numpy的使用array对象array对象的属性创建array的方法代码演示array本身支持的操作random分类k邻近算法-KNN概述：k的选取特征归一化的必要性优点：缺点：工作原理：一般流程伪代码回归线性回归一般流程机器学习基本知识数据和特征决定了机器学习的上限
crocodilian2·2023-11-26 12:09

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.·2023-11-26 10:18

R语言如何实现多元线性回归

输入数据先把数据用excel保存为csv格式放在”我的文档”文件夹打开R软件，不用新建，直接写回归计算求三个平方和置信区间（95%）
惠惠软件·2023-11-26 06:01

斯坦福机器学习 Lecture3

这里首先讲解了局部加权回归/局部加权线性回归讲得很好，我都听懂了今天的主角是，为啥线性回归问题的costfunction是误差平方和？而不是绝对误差和，或者四次方和？
shimly123456·2023-11-26 05:51

初出茅庐的小李第72篇博客之用c语言最小二乘法求线性回归方程y=kx+b

最小二乘法其实我对这个计算方法的理解还处于数学公式的阶段这里的b^其实就是Y=Kx+b的K这里的a^其实就是Y=Kx+b的b数学习惯我就换了一下字母这里有原理介绍https://blog.csdn.net/MarsJohn/article/details/54911788程序实现https://blog.csdn.net/weixin_34259559/article/details/920630
初出茅庐的小李·2023-11-26 03:27

TensorFlow03-实现线性回归

deftest01_liner():#用numpy生成100个点x_data=np.random.rand(100)y_data=x_data*0.1+0.2#构造一个线程模型#k:斜率;b:偏置值b=tf.Variable(0.)k=tf.Variable(0.)y=k*x_data+b#定义二次方差损失函数，用于优化计算结果，机器学习理论部分#求得预测值和实际值的平方差，用于判断计算结果的损失
__流云·2023-11-25 18:09

通过线性回归进行房价预测

线性回归是一种常用的回归算法，可以建立输入变量和连续输出变量之间的关系。在本文中，我们将探讨如何使用线性回归算法来进行房价预测，并介绍该方法的步骤和实践技巧。
非著名程序员阿强·2023-11-25 18:44

python机器学习手写算法系列——RANSAC(随机抽样一致)回归

它原来是计算机视觉的算法，后来被用来做线性回归。RANSAC回归用最少的数据点训练模
织网者Eric·2023-11-25 17:19

python 一组数据 正态分布散点图_python数据关系型图表散点图系列残差分析图

参差分析图(线性回归、二次回归)残差分析(residualanalysis)回归方程拟合的数值和实际数值的差值就是残差；残差分析是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其他干扰；用于分析模型的假定正确与否的方法
weixin_39876650·2023-11-25 15:21

图解梯度下降背后的数学原理

摘要：本文讲解了梯度下降的基本概念，并以线性回归为例详细讲解梯度下降算法，主要以图的形式讲解，清晰简单明了。
城市中迷途小书童·2023-11-25 15:55

可视化比较数据集中残差和特定样本邻居的残差的分布

这里我们以一个回归模型为例，假设我们已经使用线性回归模型对数据进行了训练。#导入必要的库library(ggplot2)library(dpl
风吹麦很·2023-11-25 06:50

机器学习逻辑回归算法原理与python代码实现入门

一、原理逻辑回归模型本质就是将线性回归模型通过Sigmoid函数进行了一个非线性转换，得到一个介于0～1之间的概率值。
青枫浦上看桃花·2023-11-25 03:47

2023 年 亚太赛 APMCM （C题）国际大学生数学建模挑战赛 |数学建模完整代码+建模过程全解全析

多元线性回归模型：多元线性回归模型用于描述多个自变量对一个因变量的联合
CS数模·2023-11-25 02:45

机器学习基础-最大似然估计-贝叶斯模型

例如，我们可以使用一个随机森林模型来分类客户是否会取消订阅服务（称为流失建模），或者我们可以用线性模型根据公司的广告支出来预测公司的收入（这是一个线性回归的例子）。
糖糖糖-豆·2023-11-24 18:27

机器学习系列 - 7.逻辑回归

1.什么是逻辑回归：1.1线性回归的3个假设：a.因变量和自变量之间呈线性相关。b.自变量与干扰项相互独立。c.没被线性模型捕捉到的随机因素服从正态分布。
小蘑菇1962·2023-11-24 16:01

paddlepaddle运行MNIST测试集及单层线性回归

项目地址：project_path测试函数：模型在测试集上的准确率为：23.96%(向下取整)模型在测试集上的准确率为：18.24%(向上取整)之所以这样设置，是因为网络是单层神经网络（784——>1)，模型仅输出1个值importpaddleimportpaddle.nn.functionalasF#加载测试集batch_size设为1test_loader=paddle.io.DataLoad
NTFY 超得屁(°∀°)ﾉ·2023-11-24 12:57

AlgoC++第五课：基于矩阵的算法实现

目录基于矩阵的算法实现前言1.矩阵2.矩阵求导推导3.矩阵示例代码3.1Matrix.hpp3.2Matrix.cpp3.3main.cpp3.4拓展-cblas_sgemm3.5拓展-LU分解4.多元线性回归
爱听歌的周童鞋·2023-11-24 11:41

广义线性模型（GLM）：理论与Scikit-Learn的实现

GLM扩展了传统的线性回归，通过引入链接函数和允许不同的分布，从而更灵活地适用于不同类型的数据。文章来源：https://towardsdatascience.com/scikit
数据派THU·2023-11-24 00:40

线性回归

线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。
写进メ诗的结尾。·2023-11-23 22:31

PaddlePaddle教学

教学项目描述数据集介绍项目要求数据准备环境配置/安装PaddlePaddle介绍Paddle中张量以及张量和numpy数组之间的转换`paddle.reshape()``广播语义`计算图CUDA语义Paddle是一个会自动计算梯度的框架使用梯度线性回归注意数据维度正确性检查使用自动计算导数的
一条大蟒蛇6666·2023-11-23 21:23

数据统计分析（SPSS）【1】

1.在SPSS中，如果需要对SPSS数据进行线性回归分析，应该采用以下什么步骤？
星绘搜题·2023-11-23 20:36

Course1-Week2-多输入变量的回归问题

Course1-Week2-多输入变量的回归问题文章目录Course1-Week2-多输入变量的回归问题1.向量化和多元线性回归1.1多维特征1.2向量化1.3用于多元线性回归的梯度下降法2.使梯度下降法更快收敛的技巧
虎慕·2023-11-23 19:39

Course1-Week1：机器学习简介

机器学习简介1.课程简介1.1课程大纲1.2OptionalLab的使用(JupyterNotebooks)1.3欢迎参加《机器学习》课程2.机器学习简介2.1机器学习定义2.2有监督学习2.3无监督学习3.线性回归模型
虎慕·2023-11-23 19:26

基于框架的线性回归

线性回归是机器学习中最简单和最常用的回归方法之一。它建立了自变量和因变量之间的线性关系，并通过拟合一条直线或超平面来预测和分析数据。
非著名程序员阿强·2023-11-23 17:51
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