线性回归-矩阵求导第17页

python机器学习算法实训 - （二）手写岭回归和lasso回归

线性模型之间还是很相似的，有了线性回归，其他的也好展开了。理论部分两张图来自林轩田老师的机器学习基石，向同学们推荐一手。

印第安老斑鸠啾·2023-11-16 10:33

python手写函数与调用库分别实现逻辑回归与线性回归

逻辑回归使用uci数据集中的data_banknote_authentication数据进行逻辑回归。数据集：代价cost:最终目标是要求出使得J(theta)最小时theta的值。采取的方法均为类似梯度下降法的方法。不调库代码实现：importpandasaspd#加载数据集data=pd.read_csv('D:/Desktop/data_banknote_authentication.txt

你今天学习了嘛·2023-11-16 10:00

机器学习和深度学习领域的算法和模型

机器学习和深度学习领域有许多算法和模型，以下是一些常见的算法和模型：线性回归（LinearRegression）逻辑回归（LogisticRegression）决策树（DecisionTree）随机森林

超级大超越·2023-11-16 02:35

机器学习--逐步回归算法，线性回归的特征选择算法

逐步回归算法监督式学习算法的任务是拟合多个特征与标签的关系，在实际应用中，所收集的数据中，所有的特征可能并不是都与标签有关联。模型中如果包含与标签无关联的特征，不仅会增加数据规模和计算量，还会影响模型对标签的预测效果。因此特征选择是监督式学习算法的一个重要组成部分。逐步回归是一个贪心算法。它的运行效率较高，但也因为其是贪心算法，有时会做出次优的最优选择。向前逐步回归算法向前逐步回归算法是最简单的一

米奇妙妙小黑屋·2023-11-15 23:16

波士顿房价预测分析----以线性回归LinearRegression为例

波士顿房价预测分析----以线性回归LinearRegression为例一、数据预处理波士顿房价数据集介绍1.1加载数据集1.2处理缺失值、异常值1.3标准化处理波士顿房价数据集回归问题数据标准化代码二

清木!·2023-11-15 23:42

机器学习的线性回归与非线性回归

一元线性回归回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联一元线性回归包括一个自变量和一个因变量如果包含两个以上的自变量，则称为多元线性回归代价函数（损失函数）损失函数的最终目的是为了使得误差平方和最小用梯度下降法求解线性回归训练模型过程中不断重复这个语句学习率的值不能太小

托比-马奎尔·2023-11-15 23:40

吴恩达机器学习4-多变量线性回归

吴恩达机器学习4-多变量线性回归1.定义实际问题中，对于问题的解决单一变量往往是不够的，往往要对多个变量进行分析：支持多变量的假设ℎ表示为：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θnxn\h_{\theta

小y同学在学习·2023-11-15 21:29

初识线性回归

excel线性回归练习一、excel中数据分析功能做线性回归练习二、jupyter编程（不借助第三方库），最小二乘法，重做第1题（一）打开jupyternotebook程序（二）进入页面（三）新建文件（

一只特立独行的猪 ️·2023-11-15 19:40

机器学习经典方法思想

留一法是只留一个验证)交叉验证法(k折交叉验证)(10折交叉验证)自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率P-R曲线和平衡点F1ROC曲线和AUC面积、Lrank排序损失代价敏感曲线(代价曲线)问题和总结3线性模型线性回归对数几率回归

ZJH'blog·2023-11-15 17:47

Lasso回归和岭回归详解

当数据特征存在多重共线性，特征矩阵不满秩，或者用普通线性回归过拟合的状况时，我们需要用lasso回归或岭回归来构建模型。左边是lasso回归，右边是岭回归。

数字生命Allen·2023-11-15 15:27

如何使用线性模型的【分箱】操作处理非线性问题

让线性回归在非线性数据上表现提升的核心方法之一是对数据进行分箱，也就是离散化。与线性回归相比，我们常用的一种回归是决策树的回归。为了对比不同分类器和分箱前后拟合效果的差异，我们设置对照实验。

数字生命Allen·2023-11-15 15:27

【兔子王赠书第7期】机器学习与人工智能实战：基于业务场景的工程应用

机器学习下面是一个使用Python实现简单线性回归模型的代码示例：importnumpyasnpimportmatplotlib

Want595·2023-11-15 11:19

基于随机森林算法的房价模型预测研究

研究结果显示，该模型相对于传统的线性回归模型表现更佳。我们评估了模型的性能，采用模型分数、

星川皆无恙·2023-11-15 05:02

你应该知道的7种回归方法

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>Introduction线性回归(Linearregressions)和对率回归(Logisticregressions)是人们学习算法的第一个预测模型

weixin_33991727·2023-11-14 18:00

人工智能基础_机器学习026_L1正则化_套索回归权重衰减梯度下降公式_原理解读---人工智能工作笔记0066

然后我们继续来看套索回归,也就是线性回归,加上了一个L1正则化对吧,然后我们看这里L1正则化的公式是第二个,然后第一个是原来的线性回归,然后最后一行紫色的,是J=J0+L1对吧,其实就是上面两个公式加起来然后我们再去看绿色的第一行

脑瓜凉·2023-11-14 13:16

机器学习2022吴恩达老师课程——学习笔记（二）

监督学习的最基本的类型——线性回归（LinearRegression）线性回归的最简单的一种——LinearRegressionwithOneVariable关于ModelRepresentation(

zzz_zzzz_·2023-11-14 13:06

13. 机器学习——回归

线性回归逻辑回归逻辑回归和Lasso回归本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。

qq_32468785·2023-11-14 08:15

【目标检测】RCNN 的边界框回归损失函数

和SSD一样，RCNN的边界框回归也是使用的偏移量，使用的是线性回归来构建RCNN的损失函数，将AlexNet第五个池化层输出的4096个特征，进行下面的运算：d∗(Pi)=w∗TΦ(P

Jiangnan_Cai·2023-11-14 06:30

python算法中的机器学习算法之监督学习知识点（详解）

目录学习目标：学习内容：Ⅰ.线性回归（LinearRegression）Ⅱ.逻辑回归（LogisticRegression）

除不掉的灰色·2023-11-14 05:27

矩阵求导总结

矩阵求导总结参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748一、标量对矩阵求导术首先，标量fff对矩阵X\mathbf{X}X的导数，定义为：∂f∂X=[∂f∂Xij

孤嶋·2023-11-14 03:25

教你使用Python Statsmodel进行假设检验和线性回归

如果你使用Python处理数据，你可能听说过statsmodel库。Statsmodels是一个Python模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中，我们将介绍statsmodel库的基础知识、如何使用它以及它的好处。什么是Statsmodel库？Statsmodels是一个Python模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化

翻斗花园的FAN·2023-11-13 22:29

线性回归预测波士顿房价 & loss为NAN原因 & 画散点图找特征与标签的关系

波士顿房价csv文件链接:https://pan.baidu.com/s/1uz6oKs7IeEzHdJkfrpiayg?pwd=vufb提取码:vufb代码%matplotlibinlineimportrandomimporttorchimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorch从CSV中取出数据集#

computer_vision_chen·2023-11-13 20:43

逻辑回归癌症病人预测与不均衡样本评估指标

它基于线性回归模型，通过将输入特征与权重进行线性组合，并将结果通过一个称为sigmoid函数的激活函数映射到0和1之间的概率值来进行分类

Aqiyou859·2023-11-13 08:23

机器学习——四大线性回归模型详解（包含理论讲解+公式推导，非常适合初学者！）

文章目录1线性回归模型1.1一元线性回归(Simplelinearregression)1.2多元线性回归(Multivariatelinearregression)1.3对数线性回归(Loglinearregression

数据的旅途·2023-11-13 04:19

PyTorch技术和深度学习——三、深度学习快速入门

文章目录1.线性回归1）介绍2）加载自由泳冠军数据集3）从0开始实现线性回归模型4）使用自动求导训练线性回归模型5）使用优化器训练线性回归模型2.使用torch.nn模块构建线性回归模型1）使用torch.nn.Linear

千里之行起于足下·2023-11-13 00:19

FM模型详解

论文解读：FactorizationMachine(FM)2.FM模型的大佬级别理解2.1FM模型基础2.1.1FM模型的提出2.1.2共轭转置矩阵2.1.3正定矩阵2.1.4Cholesky分解2.1.5线性回归模型

InceptionZ·2023-11-12 16:59

FM模型与POLY2模型

首先对于参数量级，由线性模型到多项式模型到FM模型参数量级变化为：n–>n*n–>kn(kkn线性模型回归问题我们一般使用的比较见得baseline就是线性回归，二元分类问题就是逻辑回归LR。

weixin_43209472·2023-11-12 16:32

吴恩达机器学习8-神经网络介绍

吴恩达机器学习8-神经网络介绍1.神经网络引入无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。

小y同学在学习·2023-11-12 13:25

吴恩达《机器学习》8-1-＞8-2:非线性假设、神经元和大脑

一、非线性假设在之前学到的线性回归和逻辑回归中，存在一个缺点，即当特征数量很多时，计算的负荷会变得非常大。

不吃花椒的兔酱·2023-11-12 13:20

最小二乘法（Least square method）

最小二乘法是在线性回归模型最小化均方误差时使用，其实就是对误差函数求导数，然后让其等于0，然后解出使得误差最小。本篇文章讲解最小二乘法。首先声明，此篇的内容是来自"马同学高等数学"微信公众号的内容。

Tonywu2018·2023-11-12 12:50

Least Square Method 最小二乘法（图文详解，必懂）

最小二乘法是一种求解线性回归模型的优化方法，其目标是最小化数据点和拟合直线之间的残差平方和。这意味着最小二乘法关注的是找到一个直线，使得所有数据点与该直线的偏差的平方和最小。

子燕若水·2023-11-12 12:49

python线性回归实现

importrandomimporttorch#①根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集。使用线性模型参数w=[2,−3.4]b=4.2和噪声项ϵ生成数据集及其标签defsynthetic_data(w,b,num_examples):"""生成y=Xw+b+噪声。"""#生成均值为0，标准差为1，行为num_examples=1000，列为len(w)=2的矩阵，也就是从一个标准正态分布N～(

可以养肥·2023-11-12 11:44

100天搞定机器学习|Day33-34 随机森林

机器学习算法与Python实战·2023-11-12 07:11

机器学习推导+python实现（八）：线性可分支持向量机

本节代码的实现部分参考机器学习实验室内容安排线性回归（一）、逻辑回归（二）、K近邻（三）、决策树值ID3（四）、CART（五）、感知机（六）、神经网络（七）、线性可分支持向量机（八）、线性支持向量

明曦君·2023-11-11 18:04

python 机器学习写作_"深入浅出Python机器学习" 学习笔记-6

第四章广义线性模型-"耿直"的算法模型这章主要介绍了线性模型,怎么模拟直线,线性回归,岭回归,Lasso(套索)回归.不过这本书都不怎么讲数学,原理基本不讲.没有讲出线性回归,岭回归,Lasso回归的本质差异

weixin_39710041·2023-11-11 17:23

AI-机器学习-自学笔记（九）套索回归算法

此外，它能够减少变化程度并提高线性回归模型的精度。套索回归算法和岭回归算法有点不同，它使用的惩罚函数是绝对值，而不是平方。这导致惩罚（或等于约束估计的绝对值之和）值使一些参数估计结果等于零。

阿尔法羊·2023-11-11 17:21

机器学习笔记（三）

枯鱼过河泣·2023-11-11 17:50

机器学习读书笔记之11 - 岭回归 & LASSO回归

回归就是对数据进行拟合，我们常说的线性回归、高斯回归、SVR、Softmax都是属于回归。

linolzhang·2023-11-11 17:50

【机器学习基础】(二)：理解线性回归与梯度下降并做简单预测

预测从瞎猜开始按上一篇文章所说，机器学习是应用数学方法在数据中发现规律的过程。既然数学是对现实世界的解释，那么我们回归现实世界，做一些对照的想象。想象我们面前有一块塑料泡沫做的白板，白板上分布排列着数枚蓝色的图钉，隐约地它们似乎存在着某种规律，我们试着找出规律。白板上的图钉（数据）如上图所示，我们有没有一种方法（数学算法）来寻找规律（模型解释）呢？既然不知道怎么做，那我们瞎猜吧！我拿起两根木棒在白

风度78·2023-11-11 17:49

机器学习算法学习笔记：线性回归

文章目录一、理论篇1、回归分析2、一元线性回归3、代价函数4、梯度下降法4、多元线性回归6、标准方程法7、多项式回归8、特征缩放9、BGD、SGD和MBGD的比较10、正则化回归10.1岭回归10.2LASSO

Jason Hwang·2023-11-11 17:48

人工智能基础_机器学习023_理解套索回归_认识L1正则---人工智能工作笔记0063

然后上一节我们说了L1,L2正则是为了提高,模型的泛化能力,提高泛化能力,实际上就是把模型的公式的w,权重值,变小对吧.然后我们这里首先看第一个L1正则,是怎么做到把w权重变小的可以看到最上面是线性回归的损失函数

脑瓜凉·2023-11-11 17:14

人工智能发展与结构科学

例如，线性回归和感知机都是基于输入与输出之间的线性关系进行计算。这种简单的结构在处理线性问题时效果显著，但对于复杂的非线性问题则力不从心。为了解决

yeasy·2023-11-11 15:25

机器学习算法——线性回归的详细介绍及利用sklearn包实现线性回归模型

目录1、线性回归简介1.1线性回归应用场景1.2什么是线性回归1.2.1定义与公式1.2.2线性回归的特征与目标的关系分析2、线性回归api初步使用2.1线性回归API2.2举例2.2.1步骤分析2.2.2

Ma Sizhou·2023-11-11 13:46

机器学习基础——线性回归算法

一、概念要明白什么是线性回归算法，首先要明白什么是线性，什么是非线性、什么是回归。

光影时刻·2023-11-11 13:43

机器学习算法——线性回归与非线性回归

目录1.梯度下降法1.1一元线性回归1.2多元线性回归1.3标准方程法1.4梯度下降法与标准方程法的优缺点2.相关系数与决定系数1.梯度下降法1.1一元线性回归定义一元线性方程y=ωx+by=\omegax

哈密瓜Q·2023-11-11 13:36

基于spss的曲线回归（curvilinear regression）

基于spss的曲线回归一、简介1、线性回归2、曲线回归3、非线性回归4、分类二、曲线回归1、曲线直线化2、曲线估计3、基本曲线的类型和特点（1）指数函数（2）对数函数（3）幂函数（4）双曲函数曲线：变形双曲线

我的眼中只有学习·2023-11-11 07:18

SPSS——线性回归

SPSS-线性回归笔记总结。

枠成·2023-11-11 07:16

利用SPSS进行多重线性回归分析-基础篇

多重线性回归分析简介：简单线性回归是只考虑单因素影响的预测模型，事实上，影响因变量的因素往往不止一个，可能会有多个影响因素，也就是研究一个因变量与多个自变量的线性回归问题，就用到多重线性回归分析了。

糖潮丽子·2023-11-11 07:42

SPSS作业-一元线性回归

作业要求：建立一元线性回归模型，并对模型进行检验作业数据：储蓄y2641059013112210740650343158889895077981912221702157816541400182922002017210516002250242025701720190021002300

顿时不想学习·2023-11-11 07:41

【SPSS】回归分析详细操作教程（附案例实战）

如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录回归分析概述线性回归曲线估计二元logistic回归分析多元logistic回归分析回归分析概述相关分析与回归分析相关分析只表明变量间相关关系的性质和程度

艾派森·2023-11-11 07:41

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