线性回归第23页

seaborn快速入门（4）——线性回归画图

1.准备%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set(color_codes=True)np.random.seed(sum(map(ord,"regression")))tips=sns.load_

大锅烩菜·2023-10-21 06:48

Datawhale开源学习笔记

人工智能1.2机器学习1.3深度学习1.4主要应用2数学基础2.1矩阵基本知识2.2矩阵的分解2.3概率统计2.4最优化估计Task02机器学习基础一些基本概念数据集误差分析泛化误差分析交叉验证有监督学习线性回归支持向量机决策树无监督学习聚类降维

IT界的清流·2023-10-21 06:47

机器学习可解释性【随机森林规则提取】

本文主要讲：模型可解释性方案有哪些随机森林规则提取的方法有哪些随机森林规则提取，如何实现相关工作模型可解释性方案可分为：事前可解释性建模：有些模型自带可解释性，如：朴素贝叶斯、线性回归、决策树、基于规则的模型

细卷子·2023-10-21 05:44

机器学习强化(回归)

一、鸢尾花(线性回归)importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearnimportpreprocessingfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.preprocessingimportStandardScaler

weixin_54475711·2023-10-21 02:52

【数之道 06】神经网络模型中激活函数的选择

激活函数的选择为什么使用激活函数激活函数的选择sigmoidtanhReLU(RectifiedLinearUnit)LeakyReLU（ReLU函数的变形体）隐藏层的选择顺序输出层的激活函数以业务要求为导向二分类问题多分类问题多标签问题线性回归问题

醉酒柴柴·2023-10-20 23:53

3.Spark机器学习基础——监督学习

Spark机器学习基础——监督学习1.1线性回归（加L1L2正则化）!

许志辉Albert·2023-10-20 18:45

分位数回归 | 分位数回归描述

普通线性回归（Ordinarylinearregression，OLS）模型关注的是均值，研究的是在某些解释变量在取值固定的条件下响应变量的期望均值，模型估计方法是最小二乘法，使各个样本残差平方和最小。

码农腾飞·2023-10-20 16:43

数据回归算法 | Matlab实现岭回归预测模型

不同与线性回归的无偏估计，岭回归的优势在于

码农腾飞·2023-10-20 16:42

Python 机器学习入门之K-Means聚类算法

系列文章目录第一章Python机器学习入门之线性回归K-Means聚类算法系列文章目录前言一、K-Means简介1、定义2、例子3、K-Means与KNN二、K-Means实现1、步骤2、优化2.1初始化优化之

bug别找我·2023-10-20 15:21

python pytorch 超详细线性回归原理解析加代码实现-小白入门级

python线性回归答应老师做的一个系列教程，也是头一次花这吗大精力去写一篇基础的文档，里面虽然有不少的公式，但只要能顺着看下来会发现都是非常基础的公式都是特别简单的。

浩浩的科研笔记·2023-10-20 15:57

逻辑回归揭秘: 从分类原理到机器学习实践

机器学习第五课逻辑回归概述逻辑回归应用领域逻辑回归vs线性回归基本定义输出类型函数关系误差计算使用场景数据分布逻辑回归的数学原理Sigmoid函数多数几率似然函数逻辑回归损失函数正则化L1正则化L2正则化

我是小白呀·2023-10-20 15:56

梯度下降

在简单的线性回归中，我们通过最小二乘法来求解参数；但是一般损失函数都是比较复杂的，很难通过求解得到。这时候，我们就可以通过梯度下降去求解。梯度下降算法作为一个聪明很

SummerTan·2023-10-20 14:26

金融机器学习方法：回归分析

在本博客中，我们将深入探讨线性回归和逻辑回归这两种常见的回归分析方法，并通过Python示例进行分析。

抱抱宝·2023-10-20 13:32

回归算法之线性回归

线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。

暮念_8e8a·2023-10-20 12:21

用python做逻辑回归_机器学习之逻辑回归(纯python实现)

logistic回归是一种广义的线性回归，通过构造回归函数，利用机器学习来实现分类或者预测。原理上一文简单介绍了线性回归，与逻辑回归的原理是类似的。预测函数(h)。

weixin_39620252·2023-10-20 10:08

回归算法

线性回归线性回归预测模型imageimage向量化线性回归公式：imageimage在实践中，选择线性回归的成本函数时，将均方误差（MSE）最小化比最小化RMSE更为简单，二者效果相同（因为使函数最小化的值

White_Li·2023-10-20 09:41

逻辑斯蒂回归详细解析 | 统计学习方法学习笔记 | 数据分析 | 机器学习

本文包括：1.重要概念2.逻辑斯蒂回归和线性回归3.二项逻辑斯谛回归模型4.逻辑斯蒂回顾与几率5.模型参数估计6.多项逻辑斯谛回归1.重要概念：在正式介绍逻辑斯蒂回归模型之前，需要先对一些基本概念有所了解

舟晓南·2023-10-20 05:03

TensorFlow工具快速入门教程9机器学习线性回归１检查数据及Facets数据可视化

本章学习如何检查数据并准备创建线性回归任务。本教程分为两部分：检查数据测试模型上章使用Boston数据集来估算房屋的中位数价格。波士顿数据集的规模很小，只有506个观测值。

python测试开发·2023-10-20 04:12

连玉君老师Stata33讲学习笔记（中）

space.bilibili.com/546535876Stata33讲是连玉君老师2014年录制的一套Stata公开课，包括34个小视频(每个15分钟左右)，从最基本的Stata入门到数据处理、绘图、编程，以及线性回归分析和固定效应模型

小白de鸽·2023-10-20 03:06

【深入探究人工智能】逻辑函数|线性回归算法|SVM

文章目录1、前言1.1机器学习算法的两步骤1.2机器学习算法分类2、逻辑回归算法2.1逻辑函数2.2逻辑回归可以用于多类分类2.3逻辑回归中的系数3、线性回归算法3.1线性回归的假设3.2确定线性回归模型的拟合优度

.小智·2023-10-20 00:20

轻松入门机器学习-线性回归实战

小文|公众号小文的数据之旅上一期我们已经把线性回归的理论部分介绍完了，那么这一期当然是大家期待已久的实战篇了！

小文的数据之旅·2023-10-20 00:30

36 机器学习（四）：异常值检测|线性回归|逻辑回归|聚类算法|集成学习

文章目录异常值检测箱线图z-score保存模型与使用模型回归的性能评估线性回归正规方程的线性回归梯度下降的线性回归原理介绍L1和L2正则化的介绍api介绍------LinearRegressionapi

Micoreal·2023-10-19 23:43

唐宇迪机器学习实战课程笔记(全)

1.线性回归1.1线性回归理论1.2线性回归实战2.训练调参基本功(线性回归、岭回归、Lasso回归)2.1线性回归模型实现2.2不同GD策略对比2.3多项式曲线回归2.4过拟合和欠拟合2.5正则化3.

Yuezero_·2023-10-19 18:28

《动手学深度学习》TensorFlow2.0版本

目录简介阅读指南1.深度学习简介2.预备知识2.1环境配置2.2数据操作2.3自动求梯度2.4查阅文档3.深度学习基础3.1线性回归3.2线

Mr_不想起床·2023-10-19 17:35

100天搞定机器学习|Day22 机器为什么能学习？

统计学家·2023-10-19 14:47

【Machine Learning】01-Supervised learning

1.2Supervisedlearning1.3Unsupervisedlearning2.Supervisedlearning2.1单元线性回归模型2.1.1LinearRegressionModel

MikeBennington·2023-10-19 14:52

Linear、Logistic回归

线性回归线性回归的目标是找到最佳拟合线，以使观测数据点与该线的残差（实际值与预测值之间的差异）最小化。线性回归通常用于探索变量之间的趋势、预测未来数值，或者用于发现因果关系。

怎么全是重名·2023-10-19 10:26

偏最小二乘回归分析

偏最小二乘回归分析1.1偏最小二乘回归分析概述偏最小二乘回归方法(PLS)，一般情况下指研究两组多重相关变量之间的相互依赖关系，并研究用一组变量取预测另外一组变量，采用的方法不包括最小二乘准则下的经典多元线性回归分析以及提取自变量组主成分的主成分回归分析等方法

零物购·2023-10-19 09:27

Day39 机器学习算法基础回归算法 K—means聚类算法

目录逻辑回归（是一种分类算法）线性回归判断肿瘤良性恶性样例总结（仅能的到二分类问题，是或者否）k-means(聚类算法）目的当数据没有目标值时，做在分类之前，创建类别客户分类实例聚类效果分析评判

拽紧哥的腿毛·2023-10-19 05:42

Python：Flask-Bootstrap 框架

在前面，我们已经使用了Python+Flask去创建一个简单的线性回归模型预测web，使用ht

AL ZN·2023-10-19 05:03

机器学习：线性回归

https://www.toutiao.com/a6639148240874766852/2018-12-2612:05:58使用Python从头开始的线性回归可以说，任何Python项目的第一部分都是导入一堆有用的包

喜欢打酱油的老鸟·2023-10-19 03:44

线性回归算法python_免费Python机器学习课程一：线性回归算法

最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。如今，可用的高级机器学习算法，库和技术如此之多，以至于线性回归似乎并不重要。但是，学习基础知识总是一个好主意。这样，您将非常清楚地理解这些概念。

weixin_39768695·2023-10-19 03:14

python线性回归模型预处理_Python机器学习算法：线性回归

作者|VagifAliyev编译|VK来源|TowardsDataScience线性回归可能是最常见的算法之一，线性回归是机器学习实践者必须知道的。

weixin_39819327·2023-10-19 03:14

机器学习算法学习一：线性回归

知识点：线性回归概念梯度下降算法l批量梯度下降算法l随机梯度下降算法l算法收敛判断方法1.1线性回归在统计学中，线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方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

Mojoooo·2023-10-19 03:44

Python机器学习课程：线性回归算法

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理最基本的机器学习算法必须是具有单个变量的线性回归算法。

pythonputao·2023-10-19 03:44

机器学习笔记四：线性回归（Linear regression）及房屋数据集的回归

目录1.单变量线性回归：2.多变量线性回归 最近在学习吴恩达老师的机器学习课程，所以在这里记录一下，主要是完成他的课后作业。

Amyniez·2023-10-19 03:43

吴恩达机器学习作业（2）：多元线性回归

目录1）数据处理2）代价函数3）Scikit-learn训练数据集4）正规方程练习1还包括一个房屋价格数据集，其中有2个变量（房子的大小，卧室的数量）和目标（房子的价格）。我们使用我们已经应用的技术来分析数据集。1）数据处理还是那个建议，大家拿到数据先看看数据长什么样子。path='ex1data2.txt'data2=pd.read_csv(path,header=None,names=['Si

自动驾驶小学生·2023-10-19 03:43

机器学习--线性回归

多变量线性回归注意：需要导入文件ex1data1.txt,ex1data2.txt代码块一print("-----------------多变量线性回归-----------------")#ex1data2

jameschangze·2023-10-19 03:43

从头开始机器学习：线性回归

一、说明本篇实现线性回归的先决知识是：基本线性代数，微积分（偏导数）、梯度和、Python（NumPy）；从线性方程入手。

无水先生·2023-10-19 03:12

[Python中常用的回归模型算法大全2：从线性回归到XGBoost]

文章目录概要多输出K近邻回归集成算法回归梯度提升决策树回归随机森林回归概要回归分析在数据科学领域扮演着关键角色，用于预测数值型目标变量。本文深入探讨了几种常用的回归模型，包括多输出K近邻回归，决策树回归，集成算法回归，梯度提升决策树回归，随机森林回归，多输出随机森林回归，人工神经网络。多输出K近邻回归多输出K近邻回归：多输出K近邻回归不需要使用MultiOutputRegressor作为外包装器，

落叶霜霜·2023-10-18 10:13

[Python中常用的回归模型算法大全：从线性回归到XGBoost]

除了传统的线性回归模型外，Python提供了丰富多样的回归模型算法，适用于各种复杂的数据关系。本文将深入探讨这些回归模型，并介绍一系列常用的非线性回归方法。

落叶霜霜·2023-10-18 10:33

机器学习聚类算法——BIRCH算法、DBSCAN算法、OPTICS算法

分离器算法机器学习之SVM分类器介绍——核函数、SVM分类器的使用机器学习集成学习——GBDT（GradientBoostingDecisionTree梯度提升决策树）算法机器学习的一些常见算法介绍【线性回归

张小鱼༒·2023-10-18 08:29

（sklearn）机器学习（八）回归与聚类算法

回归与聚类算法1线性回归2欠拟合与过拟合3岭回归4逻辑回归5模型保存与加载6K-means算法（无监督学习）1线性回归原理线性回归的损失和优化API什么是线性回归？

勇气在前·2023-10-18 08:11

13_线性回归分析、线性模型、损失函数、最小二乘法之梯度下降、回归性能评估、sklearn回归评估API、线性回归正规方程，梯度下降API、梯度下降和正规方程对比

1.线性回归1.1线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：1.2定义定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。

涂作权的博客·2023-10-18 08:38

线性回归、岭回归、逻辑回归、聚类

分类算法的目标值是离散型的如果目标值是连续型的值，就需要回归算法比如房价预测、销售额预测、贷款额度预测等回归算法-线性回归分析举个栗子期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩（各个特征跟某个值组合在一起去预测

Macsen Chu·2023-10-18 07:37

机器学习之回归与聚类算法

回归与聚类算法线性回归欠拟合与过拟合分类算法-----逻辑回归与二分类模型保存和加载无监督学习----K-means算法目录回归与聚类算法线性回归线性回归的损失和优化原理优化损失线性回归API欠拟合与过拟合正则化岭回归分类算法

芒着可爱·2023-10-18 07:36

机器学习基础之《回归与聚类算法（3）—线性回归优化：岭回归》

一、什么是岭回归其实岭回归就是带L2正则化的线性回归岭回归，其实也是一种线性回归。

csj50·2023-10-18 07:01

10. 机器学习-评测指标

之前的课程中，我们学习了两个最重要的回归方法，一个线性回归，一个逻辑回归。也讲解了为什么学习机器学习要从逻辑回归和线性回归讲起。

茶桁·2023-10-18 07:19

【黑马程序员】机器学习

（一）机器学习概述一、机器学习算法分类1、监督学习：（1）目标值是类别：分类问题k-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归（2）目标值是连续型的数据：回归问题线性回归、岭回归2、非监督学习：（

我感觉。·2023-10-18 07:08

这应该是关于回归模型最全的总结了（附原理+代码）

本文将继续修炼回归模型算法，并总结了一些常用的除线性回归模型之外的模型，其中包括一些单模型及集成学习器。

Python数据开发·2023-10-18 00:29

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