线性回归第10页

线性回归模型评估：R-square（确定系数）、均方根、均方差

线性回归模型评估通过几个参数验证回归模型SSE(和方差，误差平方和)：ThesumofsquaresduetoerrorMSE(均方差，方差)：MeansquarederrorRMSE(均方根，标准差)

追风箭0211·2024-01-01 02:30

【转载】深度学习—常见问题总结（调优方法）

对于非线性分类问题，如果用多元线性回归进行分类，需要构造许多高次项，导致特征特多，学习参数过多，从而复杂度太高。在神经网络中引入激活函数一个重要的原因就是为了引入非线性。

dopami·2023-12-31 19:52

多元线性回归、logistics回归分析和Cox回归分析区别

多元线性回归一、原理：多元线性回归分析就是研究一个因变量和多个自变量之间的关系。公式如下：ŷ=a+b1x1+b2x2。x1和x2为两个自变量，y为因变量。

亚航·2023-12-31 16:06

安徽某高校《R语言与统计建模》期末上机题复习

考点1一元线性回归模板#假设我们有以下数据x<-c(1,2,3,4,5)#自变量y<-c(2,4,6,8,10)#因变量#使用lm()函数进行线性回归model<-lm(y~x)#查看回归分析的结果summary

我不是saint·2023-12-31 15:17

线性回归——————机械学习

#!/usr/bin/python#encoding:utf-8importmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsx=[5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]y=[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]slope,intercept,r,p,std_err=stats.linregress

朱雀333·2023-12-31 10:23

pytorch01：概念、张量操作、线性回归与逻辑回归

目录一、pytorch介绍1.1pytorch简介1.2发展历史1.3pytorch优点二、张量简介与创建2.1什么是张量？2.2Tensor与Variable2.3张量的创建2.3.1直接创建torch.tensor()2.3.2从numpy创建tensor2.4根据数值创建2.4.1torch.zeros()2.4.2torch.zeros_like()2.4.3torch.ones()和to

慕溪同学·2023-12-31 09:22

<第九章、第十章>线性回归及数据分析

作业链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MDkLU1yoF6dCXlFWsZ2Tyw这周的学习内容是【回归分析】，涉及到的二级知识点有两个，分别是：1、一元线性回归：相关关系、最小二乘法

HenlyX·2023-12-31 08:25

蜡炬教育：每个程序员的十大机器学习算法

1.线性回归：在统计学和机器学习领域，线性回归是被最多人使用也是最容易入门的算法。2.Logistic回归：Logistic回归是从统计学领域借鉴来的一种技术，主要处理二分类问题。3.线

程序_人生·2023-12-31 08:12

R与非线性回归模型

这一章我们讨论的是非线性回归模型神经网络通过引入一个非线性函数，将非线性关系转换成线性关系：其中g(u)为非线性函数，也称为隐含层，用于做转换，转换的目的就是将非线性关系转换成线性关系：这张关系图可以很好的说明这个问题当经过隐含层转换时

小潤澤·2023-12-30 23:12

大脑睡眠是否因智力的不同而不同？

采用方差分析和线性回归模型(根据年龄和性别进行校正)比较组间频谱功率及其与WISC评分的关系。

茗创科技·2023-12-30 16:52

机器学习 --- 线性回归

第1关：简单线性回归与多元线性回归第2关：线性回归的正规方程解#encoding=utf8importnumpyasnpdefmse_score(y_predict,y_test):'''input:y_predict

*Crystal·2023-12-30 10:46

资源推荐 | TensorFlow电子书《FIRST CONTACT WITH TENSORFLOW》

作者在书中讲解了如何用tensorflow如何实现线性回归、

三更灯火五更鸡·2023-12-30 05:07

Pytorch实现共享单车数量预测

之前分享过Pytorch实现简单线性回归算法的内容：Pytorch实现简单的线性回归算法，这次分享一下用pytorch预测贡献单车数量的项目，具体的理论可能讲的不太明白，大家参考一下代码就可以。

carmanzzz·2023-12-30 05:57

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归一、零碎知识点1.torch.nn2.nn.Module3.nn.linear4.nn.MSELoss5.torch.optim.SGD

失舵之舟-·2023-12-30 05:32

线性回归学习笔记

线性回归LinearRegression一.最小二乘法及其集合意义1.1问题展示1.2数据集的矩阵表示1.3最小二乘估计即由于四项均为一维数值，且中间两项的矩阵形式互逆，因此中间两项数值相等，可以约去为因此可得

月夜枫YYF·2023-12-30 02:43

Python | 使用VIF检测多重共线性

对于每个回归，因子计算如下：其中，R平方是线性回归中的决定系数。它的值介于0和1之间。正如我们从公式中看到的，R平方的值越大

python收藏家·2023-12-29 21:02

Markdown编辑论文中常见公式符号(持续更新)

极限8.分支公式(大括号)9.中括号矩阵10.分数11.取整符号12.公式中加粗13.偏导数符号14.任意15.字母或单词正下方插入下标16.sigma求和符号及上下标17.向量18.竖线19.上尖（线性回归符号

十小大·2023-12-29 10:52

应用回归分析(6):多重共线性

6.1违背的原则注意：完全多重共线性；复共线性6.2出现的情形完全不想关的变量很少见，当他们之间的相关性较弱时就可以看作是复合多元线性回归矩阵的设计要求。

Oasis of the World·2023-12-29 08:47

23高通量测序-线性模型之线性回归

线性模型之线性回归线性回归(LinearRegression)主要思想使用最小二乘法(least-squares)对数据拟合一条直线计算R平方计算R平方的P值简单例子使用最小二乘法计算小鼠体重与大小的线性关系

不到7不改名·2023-12-29 06:58

最优化方法Python计算：无约束优化应用——回归模型的测试

实践中，除了用训练数据训练回归模型，使用线性回归模型做预测前，通常需要对训练结果进行测试。

戌崂石·2023-12-29 05:56

最优化方法Python计算：无约束优化应用——线性回归模型

回归算法是典型的监督学习模型之一。回归是一种统计学方法，用于根据样本数据(xi,yi)(\boldsymbol{x}_i,y_i)(xi,yi)，i=1,2,⋯ ,mi=1,2,\cdots,mi=1,2,⋯,m，探究变量x\boldsymbol{x}x与yyy之间的关系。具体而言，回归模型的任务是找出拟合函数F(x)F(\boldsymbol{x})F(x)，使得yi≈F(xi),i=1,2,⋯

戌崂石·2023-12-29 05:53

100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

统计学家·2023-12-29 02:09

进击的机器学习 Fifth Day——逻辑回归（Logistic Regression)

我想可能是因为模型中包含了一个线性回归表达式y=w*x+b,这样的话y的取值就有可能非常大，也有可

焜俞·2023-12-29 01:34

机器学习A-Z～多元线性回归

之前的文章已经讲述了简单线性回归的概念和代码实现，现在来继续看看多元线性回归。所谓多元线性回归其实就是自变量的个数变多了，之前的简单线性回归方程可以表示为：,那么在多元中则是。

Carey_Wu·2023-12-29 00:35

一文讲透如何用spss做多元回归分析

按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。一、案例介绍本节用于分析

数据科学作家·2023-12-28 12:33

常用线性回归算法类库简介

常用线性回归算法类库简介：LinearRegressionLinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归；Ridge由于LinearRegression没有考虑过拟合的问题，有可能导致泛化能力较差

小T数据站·2023-12-28 11:28

87-预测分析－Ｒ语言实现-集成模型

对非线性模型装袋才有意义，因为装袋过程就是对产生的模型进行一次取平均值（线性运算）的处理，从而在线性回归里就不会看到任何改善，因为没有增加模型的表达

wonphen·2023-12-28 10:46

个人关于机器学习的周记之十一

在以前的周记我们谈到关于梯度下降算法，梯度下降是很常用的算法，它不仅被用在线性回归上和线性回归模型、平方误差代价函数。在这周，我们要将梯度下降和代价函数结合。

周围_5d19·2023-12-28 03:06

机器学习-逻辑回归

与线性回归不同，逻辑回归并不直接预测数值，而是估计样本属于某一类别的概率

!chen·2023-12-28 03:22

机器学习——线性模型（二）

1、优化方法线性回归最小二乘法的两种求解方法(即优化方法)分别是正规方程和梯度下降。

风月雅颂·2023-12-27 18:04

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-Ch00 - 数学知识基础

DR_CANDr.CAN学习笔记-Ch00-数学知识基础1.Ch0-1矩阵的导数运算1.1标量向量方程对向量求导，分母布局，分子布局1.1.1标量方程对向量的导数1.1.2向量方程对向量的导数1.2案例分析，线性回归

LiongLoure·2023-12-27 14:12

Scikit-Learn线性回归(一)

Scikit-Learn线性回归一1、线性回归概述1.1、回归1.2、线性1.3、线性回归1.4、线性回归的优缺点1.5、线性回归与逻辑回归2、线性回归的原理2.1、线性回归的定义与原理2.2、线性回归的损失函数

对许·2023-12-27 14:38

Scikit-Learn线性回归(二)

Scikit-Learn线性回归二：多项式回归1、多项式回归2、多项式回归的原理3、Scikit-Learn多项式回归3.1、Scikit-Learn多项式回归API3.2、Scikit-Learn多项式回归初体验

对许·2023-12-27 14:07

机器学习——线性模型

1、线性回归简介在机器学习领域，常见的线性模型有线性回归、逻辑回归、岭回归等。其中，线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量相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。

风月雅颂·2023-12-27 03:18

基于python对葡萄酒质量的预测（浅学）

准备工作完成后，首先考虑到预测葡萄酒质量的实际数值，使用线性回归算法来构建回归模型，考虑采用计算均方误差来评估模型的性能。#本代码使用线性回归算法来训练模型，并预测红葡萄酒和白葡萄酒的质量

自柰·2023-12-27 00:26

特征工程——特征归一化

所以数据需要归一化在实际应用过程中呢并不是所有的模型都需要归一化，比如需要梯度下架的模型是比较需要线性回归逻辑回归各种神经网络支持向量机但是决策树却不需要，这是因为

乔大叶_803e·2023-12-26 20:13

线性回归与逻辑回归

线性回归（LinearRegression）和逻辑回归（LogisticRegression）都是机器学习中常用的回归算法，但它们用于不同类型的问题，并有一些重要的区别。

不做梵高417·2023-12-26 06:05

SEM结构方程模型（零基础

目录1.概念介绍1.1结构方程模型是什么：1.2因子分析是什么：1.3结构方程模型步骤：2.优点：3.效果：小结：1.概念介绍1.1结构方程模型是什么：SEM结构方程模型是一种基于因子分析、线性回归方法

天玑y·2023-12-26 03:20

基于python商品数据采集分析可视化系统淘宝数据采集大数据大屏可视化（附源码+论文）大数据毕业设计✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、Flask框架、Selenium爬虫、机器学习、多元线性回归预测模型、LayUI框架、Echarts可

q_3548885153·2023-12-25 23:14

多元线性回归-linear regression(2)

我们之前讲了一元的线性回归，下面我们讲讲多元线性回归。多元线性回归的定义是考查一个变量和其余多个变量之间的关系，如果是同时考查p个因变量与m个自变量之间的依赖关系，称为多因变量的多元回归问题。

瓦尔_Walden·2023-12-25 16:07

如何利用R语言实现logistic逐步回归

导语在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测，例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等，发现这些被预测的变量都属于连续型变量。

吃一口小肉丸·2023-12-25 14:16

线性回归模型数值仿真

请采100个输入样本，计算出相应的输出样本，并利用线性回归模型拟合这些样本，利用最小二乘求解。

!chen·2023-12-25 05:59

多项式拟合

将利用多输入的线性回归模型实现多项式的拟合。使用最小二乘法进行求解，并可视化拟合的结果。

!chen·2023-12-25 05:28

多元线性回归基础part1

常见的回归分析有五类：线性回归、0‐1回归、定序回归、计数回归和生存回归，其划分的依据是因变量Y的类型。本讲我们主要学习线性回归。三个关键词第一个关键词：相关性相关

Cr不是铬·2023-12-25 01:06

PyTorch之线性回归

线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数，对一个或多个自变量和因变量之间关系，进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。

ldxxxxll·2023-12-24 12:40

【机器学习】【线性回归】梯度下降

文章目录@[toc]数据集实际值估计值估计误差代价函数学习率参数更新`Python`实现线性拟合结果代价结果数据集(x(i),y(i)),i=1,2,⋯ ,m\left(x^{(i)},y^{(i)}\right),i=1,2,\cdots,m(x(i),y(i)),i=1,2,⋯,m实际值y(i)y^{(i)}y(i)估计值hθ(x(i))=θ0+θ1x(i)h_{\theta}{\left(x

丷从心·2023-12-23 16:43

python+torch线性回归模型机器学习

程序示例精选python+torch线性回归模型机器学习如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！

荷塘月色2·2023-12-23 15:35

应用数理统计（一） -- 样本与抽样分布（知识篇）

系列文章目录应用数理统计（一）--样本与抽样分布（知识篇）应用数理统计（二）--参数估计（知识篇）应用数理统计（三）--假设检验（知识篇）应用数理统计（四、五）--方差分析、线性回归（知识篇）应用数理统计

₫从心·2023-12-23 14:08

正则化(Regularization) 线性回归

假设我们的模型是：image.png我们可以从之前的事例中看出，正是那些高次项导致了过拟合的产生，所以如果我们能让这些高次项的系数接近于0的话，我们就能很好的拟合了。所以我们要做的就是在一定程度上减小这些参数θ的值，这就是正则化的基本方法。我们决定要减少θ3和θ4的大小，我们要做的便是修改代价函数，在其中θ3和θ4设置一点惩罚。这样做的话，我们在尝试最小化代价时也需要将这个惩罚纳入考虑中，并最终导

东京的雨不会淋湿首尔·2023-12-23 14:32

零基础学人工智能：TensorFlow 入门例子

TensorFlow中最重要的概念是张量（Tensor），它代表了多维数组或矩阵，因此TensorFlow支持各种不同类型的计算，如线性回归、逻辑回归、卷积神经网络、循环神经网络等。

人工智能MOS·2023-12-23 12:59

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