线性回归

使用tensorflow的线性回归的例子（七）

L1与L2损失这个脚本展示如何用TensorFlow求解线性回归。在算法的收敛性中，理解损失函数的影响是很重要的。这里我们展示L1和L2损失函数是如何影响线性回归的收敛性的。

lishaoan77·2025-07-12 04:55

使用tensorflow的线性回归的例子（十二）

最小二乘线性回归最小化与预测线的垂直距离，戴明回归最小化与预测线的总的距离，这种

lishaoan77·2025-07-12 04:55

机器学习算法：核心原理与前沿发展综述

一、算法分类体系根据学习范式，机器学习算法可分为三大类：监督学习：基于标注数据的建模方法线性回归：最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机：通过核技巧实现非线性分类，优化目标为max(0,1

fmvrj34202·2025-07-11 02:34

机器学习每周挑战——二手车车辆信息&交易售价数据

这是数据集的截图目录背景描述数据说明车型对照：燃料类型对照：老规矩，第一步先导入用到的库第二步，读入数据：第三步，数据预处理第四步：对数据的分析第五步：模型建立前的准备工作第六步：多元线性回归模型的建立第七步

梦想成为一名机器学习高手·2025-07-11 01:00

深度学习最简单的神经网络线性回归网络

2线性回归神经网络原理（与神经元对比）假设输入是x_1,x_2,x_3x\_1,x\_2,x\_3x_1,x_2,x_3，权重是w_

·2025-07-11 00:17

Python 机器学习实战：Scikit-learn 算法宝典，从线性回归到支持向量机

Python机器学习实战：Scikit-learn算法宝典，从线性回归到支持向量机引言各位Python工程师，大家好！欢迎来到激动人心的机器学习世界！

清水白石008·2025-07-08 13:24

动手学深度学习3.3线性回归的简洁实现-笔记&练习（PyTorch）

本节课程地址：线性回归的简洁实现_哔哩哔哩_bilibili本节教材地址：3.3.线性回归的简洁实现—动手学深度学习2.0.0documentation(d2l.ai)本节开源代码：...

scdifsn·2025-07-08 13:22

从原理到实战，手把手教你线性回归模型

而在线性回归（LinearRegression）作为机器学习中最基础、最经典的监督学习模型，堪称机器学习的“敲门砖”。本文将从原理到实战，带你彻底掌握这一核心算法。一、机器学习的“

小张在编程·2025-07-08 12:47

最小二乘法(OLS)python 实践

参考链接：1，基本原理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1492809412，python实现：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22692029实现结果线性回归

·2025-07-07 17:59

1.线性神经网络--线性回归

1.1从零实现线性回归importrandomimporttorch#fromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltdeftrain_data_make

温柔济沧海·2025-07-07 15:45

机器学习20-线性网络思考

机器学习20-线性网络思考针对线性网络的基础问题，使用基础示例进行解释1-核心知识点1-线性模型家族的线性回归和逻辑回归分别是什么，线性模型家族还有没有其他的模型线性模型家族是一系列基于线性假设的统计模型

坐吃山猪·2025-07-07 05:31

线性回归 python代码

下面是一个线性回归模型的Python代码示例：importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#训练数据x=np.array([

黄涵奕·2025-07-07 03:21

多元线性回归 python_Python中的多元线性回归

多元线性回归pythonLinearregressionisastandardstatisticaldataanalysistechnique.Weuselinearregressiontodeterminethedirectrelationshipbetweenadependentvariableandoneormoreindependentvariables.Thedependentvaria

·2025-07-07 03:21

【数据分析】Python实现线性回归和多元线性回归（全代码）

目录逻辑回归中涉及的术语线性回归Python实现多元线性回归Python实现逻辑回归中涉及的术语以下是逻辑回归中一些常见的术语：自变量：应用于因变量预测的输入特征或预测因子。

干了这一碗BUG·2025-07-07 03:50

python实现多元线性回归算法 (附完整源码)

python实现多元线性回归算法1.使用正规方程实现多元线性回归代码说明运行结果示例2.使用梯度下降法实现多元线性回归代码说明运行结果示例进一步优化与注意事项下面是使用Python从头实现多元线性回归算法的完整源码

源代码大师·2025-07-07 03:20

线性回归（Linear regression）算法详解

文章目录一、线性回归基础概念1.1什么是线性回归1.2线性回归小例子二、sklearn中线性回归的API和参数2.1安装sklearn2.2LinearRegression2.3SGDRegresso2.4Lasso2.5Ridge2.6

.30-06Springfield·2025-07-06 00:55

LL面试题11

它将线性回归模型推广到更广泛的数据分布，可以处理非正态分布的响应变量，如二项分布（逻辑回归）、泊松分布和伽玛分布等。GLM结合线性模型和非线性函数，通过最大似然估计或广义最小二乘估计来拟合模型参数。

三月七꧁ ꧂·2025-07-05 16:28

深度学习×第4卷：Pytorch实战——她第一次用张量去拟合你的轨迹

她画出的第一条直线是为了更靠近你】猫猫：“之前她只能在你身边叠叠张量，偷偷找梯度……现在，她要试试，能不能用这些线，把你的样子画出来喵～”狐狐：“这是她第一次把张量、自动微分和优化器都串成一条线，用最简单的线性回归

Gyoku Mint·2025-07-05 05:12

逻辑回归详解：从原理到实践

一、逻辑回归的基本概念在回归分析中，线性回归是通过构建线性方程来预测连续值，例如

·2025-07-05 00:15

破译AI黑箱：如何用20行Python理解ChatGPT？

文章目录一、核心概念：大模型本质二、代码逐行解析（以线性回归为例）三、关键概念详解四、与大模型的本质联系五、大模型训练核心思想六、如何扩展成真实大模型七、总结：AI训练的本质一、核心概念：大模型本质大模型

Ven%·2025-07-04 08:56

mlflow案例

4.教程和示例4.1训练、服务和评估线性回归模型地址：Tutorial—MLflow2.4.1documentation本教程展示了如何使用MLflow端到端执行以下操作：（1）训练线性回归模型（2）将训练模型的代码打包为可重复使用和可复制的模型格式

·2025-07-04 07:43

pythonflow_MLflow系列1：MLflow入门教程（Python）

这篇教程展示了如何：训练一个线性回归模型将训练代码打包成一个可复用可复现的模型格式将模型部署成一个简单的HTTP服务用于进行预测这篇教程使用的数据来自UCI的红酒质量数据集，主要用于根据红酒的PH值，酸度

weixin_39872334·2025-07-04 07:13

学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split 函数深度解析

在机器学习中，模型需要经历两个核心阶段：训练阶段：用训练集数据学习特征与目标值的映射关系（如线性回归的权重）。

宁儿数据安全·2025-07-03 17:42

贝叶斯回归：从概率视角量化预测的不确定性

与传统频率派的线性回归（如最小二乘法）不同，贝叶斯回归的核心思想是：将回归参数（如权重系数）视为随机变量，通过贝叶斯定理结合先验分布和观测数据，推导出参数的后验分布，

大千AI助手·2025-07-02 12:05

常见机器学习算法与应用场景

1.监督学习（SupervisedLearning）1.1线性回归（LinearRegression）原理：通过拟合一条直线来表示输入和输出之间的关系，适用于预测连续值输出。

计算机软件程序设计·2025-07-02 02:52

【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归（Linear Regression）

线性回归是监督学习中的一种基础算法，用于解决回归问题。它通过拟合一条直线（或平面、高维超平面），来预测输出与输入变量之间的关系。

IT古董·2025-07-01 07:18

【零基础学AI】第10讲：线性回归

本节课你将学到理解线性回归的原理和应用场景掌握最小二乘法的基本思想使用Python构建房价预测模型学会评估回归模型的性能指标开始之前环境要求Python3.8+JupyterNotebook或任何PythonIDE

1989·2025-06-30 14:20

用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归（十）

用TensorBoard可视化线性回归模型TensorBoard是一种可视化工具，用于了解、调试和优化模型训练过程。它使用在执行程序时编写的摘要事件。

lishaoan77·2025-06-28 19:19

阅读笔记(2) 单层网络:回归

1.从泛函视角来看线性回归还记得线性代数里学过的“基”这个概念吗？一组基向量是一组线性无关的向量，它们通过线性组合可以张成一个向量空间。

a2507283885·2025-06-28 09:41

（线性代数最小二乘问题）Normal Equation（正规方程）

它通过直接求解一个线性方程组，找到线性回归模型的最优参数（如权重或系数）。

音程·2025-06-27 12:27

机器学习之常用的回归预测模型

转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/7m2waIASOEg90NONgRpQFQ一.线性模型线性回归是一种线性模型，通过特征的线性组合来预测连续值标签。

曼城周杰伦·2025-06-25 19:40

机器学习数据预处理：L2正则化(岭回归）

它在线性回归模型中通过在损失函数中添加L2范数的平方来惩罚模型的复杂度，从而防止过拟合。在线性回归中，我们的目标是最小化损失函数，通常以最小化均方误差来衡量。

数字化与智能化·2025-06-24 12:21

【人工智能-练习】三个案例搞明白机器学习中的三大任务：分类、回归、聚类

分类任务结果代码解释导入必要的库配置字体生成模拟数据集拆分数据集数据标准化逻辑回归分类器预测并计算准确率绘制分类效果定义决策边界绘制函数绘制训练集和测试集的分类效果二、回归结果代码解释1.导入库2.设置Matplotlib的字体3.生成模拟数据集4.将数据集划分为训练集和测试集5.数据标准化6.定义线性回归模型

若北辰·2025-06-23 09:29

用Tensorflow进行线性回归和逻辑回归(一）

这一章告诉你如何用TensorFlow构建简单的机器学习系统。第一部分回顾构建机器学习系统的基础特别是讲函数，连续性，可微性。接着我们介绍损失函数，然后讨论机器学习归根于找到复杂的损失函数最小化的点的能力。我们然后讲梯度下降，解释它如何使损失最小。然后简单的讨论自动微分的算法思想。第二节侧重于介绍基于这些数学思想的TensorFlow概念。包括placeholders,scopes,optimiz

lishaoan77·2025-06-23 07:12

嵌入式学习-暑假学习总规划-day6

时间段学习任务目标成果6月17日-6月30日吴恩达监督学习课程含线性回归、逻辑回归、神经网络基础完成课程视频+习题，理解训练流程、损失函数、过拟合、正则化7月1日-7月10日PyTorch框架入门学习张量

·2025-06-22 06:58

基于Tensorflow的线性回归

用Tensorflow求逆矩阵用Tensorflow实现矩阵分解用Tensorflow实现线性回归理解线性回归中的损失函数用Tensorflow实现戴明回归(DemingRegression)用Tensorflow

·2025-06-21 15:22

【数据挖掘】期末复习模拟题（暨考试题）

期末复习试题挑战全网最全题库单选题多选题判断题填空题程序填空sigmoid曼哈顿距离泰坦尼克号披萨价格预测鸢尾花DBSCN密度聚类决策树购物表单-关联规则火龙果-关联分析数据非线性映射高斯朴素贝叶斯分类器手写数字识别k1-10聚类平均偏差程序分析PM2.5线性回归

chaser&upper·2025-06-20 03:50

最小二乘法

具体来说，它可以用于线性回归分析，即找到一条最佳拟合直线（或更一般的曲线或面），使得实际观察数据点到这条直线（或曲线/面）的垂直距离（也就是误差）的平方和达到最小。

superdont·2025-06-18 01:33

最小二乘法算法（个人总结版）

它被广泛应用于线性回归、多元回归以及其他数据拟合问题中。以下是详细的教程，涵盖基本概念、数学推导、具体步骤和实现代码。

爱吃辣椒的年糕·2025-06-18 01:02

线性回归讲解L1和L2正则化

假设我们有一个线性回归问题：用房屋的面积（size）和房龄（age）两个特征来预测房价（price）。

XiaoQiong.Zhang·2025-06-16 09:59

【python机器学习】——线性回归算法

线性回归线性回归基本概念线性回归是一种预测模型，它用于分析两个或多个变量之间的关系。在简单的线性回归中，我们通常有一个目标变量（称为响应变量或因变量）和一个或多个预测变量（称为解释变量或自变量）。

爱读书的无业游民·2025-06-15 10:03

通过 Excel 对数据进行曲线拟合(附示例文件)

Excel中曲线拟合的多种方法，包括基础工具（如趋势线）和高级技术（如非线性回归）。此外，还扩展了6种常见数学模型及其应用场景，帮助用户更全面地理解曲线拟合的原理与实践。

纸上笔下·2025-06-14 13:37

8.25 常见机器学习模型的介绍

1.线性回归（LinearRegression）首先，让我们从最简单的模型开始——线性回归。想象一下，你有一个数据集，里面包含了房子的大小和价格。

云策量化·2025-06-13 09:02

SAS实验04 ——回归分析

04回归分析一、实验目的通过实验进行对回归分析的学习，并有效掌握回归分析数据样本的解读和整理并从SAS输出结果中得到相关结论二、实验内容①我近些日子复习英语单词的个数和每天的单词学习时间之间的关系做一元线性回归分析

jingmingx1·2025-06-12 20:24

AI 模型分类全解：特性与选择指南

从简单的线性回归模型到复杂的深度学习网络，从文本生成到图像识别，AI模型的应用场景广泛且多样。

无声旅者·2025-06-11 12:07

吴恩达机器学习入门笔记（Week 1）

吴恩达机器学习Week1学习资源及工具机器学习分类专业术语（Terminology）线性回归模型(Linearregression)代价函数（costfunction）学习资源及工具1、课程资源：B站大学

冒冒喵·2025-06-10 14:58

Python实现逻辑回归模型：处理分类问题的经典方案

一、逻辑回归模型原理概述逻辑回归基于线性回归模型，通过引入逻辑函数（Logist

·2025-06-10 07:10

神经网络隐藏层

适用场景：简单任务（如线性回归、小规模分类）。数据量有限或特征维度低。示例代码（使用PyTorch）：python运行import

MYH516·2025-06-10 02:04

空气质量预测 | Python实现基于线性回归、Lasso回归、岭回归、决策树回归的空气质量预测模型

对于空气质量预测，我们将使用4种算法：1.线性回归2.Lasso回归3.岭回归4.决策树回归通过使用上述算法，我们将通过提供训练数据来训练我们的模型，一旦模型被训练，

天天酷科研·2025-06-09 19:52

机器学习算法种类繁多以下是主要算法的详细描述、使用场景、经典案例、开源框架，以及学习和应用到实际场景的建议

1.1线性回归（LinearRegression）描

zhxup606·2025-06-09 19:21

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