线性模型

西瓜书-线性模型

线性模型.png1.基本形式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函数2.非线性模型：在线性模型的基础上引入层级结构或高维映射3.可解释性：w直观表达了各属性在预测中的重要性2.线性回归线性回归
estate47·2023-08-16 19:01

拓端tecdat|R语言计算资本资产定价模型(CAPM)中的Beta值和可视化

这需要拟合一个线性模型，得到可视化，从资产收益的角度考虑我们的结果的意义。
·2023-08-16 17:47

对应分析介绍及SPSS案例分析

通常我们分析分类变量间关系时，最常用的分析方法是卡方检验，其次是逻辑回归和对数线性模型等。
211统计课堂·2023-08-16 10:26

R语言广义线性模型(GLM)、全子集回归模型选择、检验分析全国风向气候数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=30914原文出处：拓端数据部落公众号我们正和一位朋友讨论如何在R软件中用GLM模型处理全国的气候数据。本文获取了全国的2021年全国的气候数据。采样时间：2021年1月1号~2021年12月31号采样地点：全国各地。本次调查搜集了2021年全国不同地区的风向、降雨量、风速、风速变化、最大风速、最大降雨量、闪电概率等数据。并对不同变量之间的相关性进
·2023-08-15 20:35

广义线性模型（GLM）及其应用

广义线性模型[generalizelinearmodel(GLM)]是线性模型的扩展，通过联系函数建立响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系。
·2023-08-15 20:02

拓端tecdat|Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

什么是广义线性模型？在我们开始
·2023-08-15 20:28

拓端tecdat|Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型

什么是广义线性模型？在我们开始讨论贝叶斯线
·2023-08-15 20:28

拓端tecdat|R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样

我们假设预测变量和因变量之间存在线性关系，所以我们用线性模型并添加一些噪音。trueA 1表示跳跃当我们运行这个算法时，它访问的参数的分布会收敛到目标分布p。
·2023-08-15 20:27

R语言实现MCMC中的Metropolis–Hastings算法与吉布斯采样|附代码数据

我们假设预测变量和因变量之间存在线性关系，所以我们用线性模型并添加一些噪音。trueA1表示跳跃当我们运行这个算法时，它访问的参数的分布会收敛到目标分布p。那么，让我们在R中得到：#
·2023-08-15 20:53

Python用PyMC贝叶斯GLM广义线性模型、NUTS采样器拟合、后验分布可视化

全文链接：https://tecdat.cn/?p=33436原文出处：拓端数据部落公众号尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论，但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。而使用贝叶斯方法，客户可以按照自己认为合适的方式定义模型。线性回归[](https://www.pymc.io/projects/docs/en/v5.7.2/learn/core_notebo...
·2023-08-15 20:23

数据分享|多变量多元多项式曲线回归线性模型分析母亲吸烟对新生婴儿体重影响可视化|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=26147最近我们被客户要求撰写关于多项式曲线回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文使用的数据集记录了1236名新生婴儿的体重（查看文末了解数据获取方式），以及他们母亲的其他协变量本研究的目的是测量吸烟对新生儿体重的影响。研究人员需要通过控制其他协变量（例如母亲的体重和身高）来隔离其影响。这可以通过使用多元回归模型来完成，例如，通过考虑权重Y
·2023-08-15 19:15

Titanic--细节记录三

的含义基本步骤和解释具体例子创造一个数据集留出法划分预测结果可视化分层抽样设置方法划分数据集的常用方法train_test_split什么情况下切割数据集的时候不用进行随机选取逻辑回归模型随机森林分类模型训练集和测试集的得分重要注意事项为什么线性模型可以进行分类任务
BIT_mk·2023-08-15 15:43

广义线性模型一（Generalized Linear Models，GLM）

参考从线性模型到广义线性模型（1）——模型假设篇|统计之都(cosx.org)一、广义线性模型和线性模型广义线性模型（GeneralizedLinearModels，GLM）由Nelder和Wedderburn
芋圆学徒·2023-08-15 14:16

R语言实现计算净重新分类指数（NRI）和综合判别改善指数（IDI）

1、非生存资料：广义线性模型library(PredictABEL)#数据集data1<-data.frame(a=rnorm(n=1000,me
weixin_49320263·2023-08-15 08:45

【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）)

它的基本原理是通过建立一个线性模型，然后将线性输出映射到一个概率值，最终将这个概率值转换成二分类的预测结果。下面是逻辑回归的基本原
敲代码两年半的练习生·2023-08-15 05:31

回归与聚类算法————线性回归

目录1，线性回归2，线性模型3、线性回归的损失和优化原理3.1损失函数3.2优化算法正规方程梯度下降GradientDescent3.3回归性能评估4，波士顿房价预测案例5，两种优化算法的对比6，其他优化方法
荷泽泽·2023-08-14 08:59

机器学习---对数几率回归

1.逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）的模型是一个非线性模型，sigmoid函数，又称逻辑回归函数。
三月七（爱看动漫的程序员）·2023-08-14 05:43

第3章：线性模型

广义线性模型对率回归（分类）为什么不能求偏导求解？因为这个方法只适用于凸函数。求解为什么要加ln?因为两个
why151·2023-08-14 03:35

YOLOv5，YOLOv8改进-修改DCNv2

线性模型无法学习到特征的交叉属性，需要大量的人工特征工程的介入，深度网络对于交叉特征的学习有着天然的优势，在Wide&Deep模型中，Deep侧已经是一个DNN模型，而Wide侧是一个线性模型LR，无法有效的学习到交叉特征
陈子迩·2023-08-14 00:05

Softmax回归

1.模型Softmax回归也是一种线性模型，其模型表示：然后在得到值的基础上，加入softmax函数：上式中的为中第k列的值。
没天赋的学琴·2023-08-14 00:34

线性模型玩转英超

翻译自https://towardsdatascience.com/can-linear-models-predict-a-footballers-value-33d772211e5d原标题：CanLinearModelspredictaFootballer’sValue?作者：ShubhamMaurya世界杯2018世界杯激战正酣，我也决定将最近做的有趣项目分享出来，结合了我最爱的数据科学与足球
taoeaten·2023-08-11 17:26

动手学深度学习（三）线性神经网络—softmax回归

一、softmax回归1.1网络架构为了解决线性模型的分类问题，我们需要和输出一样多的仿射函数，每个输出对应它自己的仿射
向岸看·2023-08-11 10:27

支持向量机

对于某特征向量x，有广义线性模型在感知机中，符号函数为阶跃函数它的几何解释是，f(x)是一个超平面，其中权值w是超平面的法向量，偏置b是超平面的截距。
Eu写字的地方·2023-08-11 09:16

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十五）：网络中的层、块和参数

在线性模型中，我们关注过单个神经元（单个神经网络的输入和输出）；在多层感知机中，我们关注过整层的神经元（前一层的输出作为后一层的输入）；如果将“多层感知机”视为一整体，称为“块”，可以将前一个块的输出作为后一个块的输入
郭老二·2023-08-11 05:44

机器学习:sklearn中的线性回归

线性模型一：线性模型的概念：在回归分析当中，线性模型的一般预测公式如下：式中：x[0],x[1],…,x[p]为数据集中特征变量的数量(这个公式表示数据集中的数据点一共有p个特征)；w和b为模型的参数；
张卿长·2023-08-10 11:02

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（十四）：多层感知机

AI学习目录汇总1、多层感知机网络结构1.1线性模型：softmax回归在前面介绍过，使用softmax回归来处理分类问题时，每个输出通过都一个仿射函数计算，网络结构如下，输入和输出之间为全链接层：1.2
郭老二·2023-08-10 07:17

机器学习第六周-逻辑回归

logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于他们的因变量不同，其他的基本都差不多，正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedlinearmodel
繁华落幕_0f7c·2023-08-10 06:24

动手学DL——MLP多层感知机【深度学习】【PyTorch】

、权重衰退4.6、丢失法|暂退法（Dropout）4.6.1、dropout函数实现4.6.2、简洁实现4.7、数值稳定性4、多层感知机（MLP）4.1、多层感知机加入一个或多个隐藏层+激活函数来克服线性模型的限制
来杯Sherry·2023-08-09 09:24

普通最小二乘法的推导证明

一元线性回归求解过程我们先以一元线性模型为例来说明。假设有一组数据，我们希望求出对应的一元线性模型来拟合这一组数据：既然要拟合，总
跟着大数据和AI去旅行·2023-08-07 21:45

【模型预测控制MPC】使用离散、连续、线性或非线性模型对预测控制进行建模（Matlab代码实现）

此控制包接受线性或非线性模型。利用APOPT、IPOPT等大规模非线性规划求解器，解决数据调和、移动视界估计、实时优化、动态仿真、非线性MPC问题。
然哥依旧·2023-08-07 09:54

【推荐系统】wss课程-特征交叉

特征交叉01-FM线性模型对输入的特征取加权和，作为对目标的预估。如果先做特征交叉，再用线性模型，通常可以取得更好的效果。
sdbhewfoqi·2023-08-07 09:38

数据挖掘（异常检测）——概述

DataWhale组队学习2021.05组队学习系列笔记一异常检测概述思维导图核心内容：一、异常检测是做什么：划分正常数据（预期行为数据）与非正常数据（预期行为差异数据）二、实现方法：统计方法、线性模型
EL33·2023-08-07 02:47

动手学深度学习（二）线性神经网络

1.1线性模型举个例子，房价预测模型：假设1︰影响房价的关键因素是卧室个数，卫生间个数和居住面积，记为x1，x2，x3。假设2：成交价是关键因素
向岸看·2023-08-05 11:46

《PyTorch深度学习实践》

文章目录1.线性模型2.梯度下降算法3.反向传播3.1原理3.2TensorinPyTorch4.用PyTorch实现线性模型5.Logistic回归6.处理多维特征的输入7.加载数据集1.线性模型2.
释怀°Believe·2023-08-05 03:16

R语言glmnet包详解：横截面数据建模

R语言glmnet包详解：横截面数据建模glmnet适用的模型glmnet建模补充glmnet适用的模型glmnet程序包即适用于线性模型，也适用于添加惩罚项项的线性模型。
嘛里嘛里哄·2023-08-04 22:40

pytorch线性模型 学习前要学习的基础知识

跟着刘二大人学pytorch，补全一下我的基础缺失1.numpy基础importnumpyasnpfromPILimportImagea=np.array([1,2,3])#生成一维数组print(a)b=np.arange(1,4)#创建等差数组，默认等差是1，数组为1，2，3，取头不取尾print(b)c=np.arange(1,5,2)#创建等差数组，等差是2，数组为1，3print(c)d
weixin_47552564·2023-08-02 15:32

GWAS 基本概念

Genome-wideassociationstudy)应用基因组中数以百万计的单核苷酸多态；SNP为分子遗传标记，进行全基因组水平上的对照分析或相关性分析，通过比较发现影响复杂性状的基因变异的一种新策略1、关联分析模型一般线性模型
wangchuang2017·2023-08-02 14:24

linux系统 gwas分析,GWAS真的只有关联分析这么简单？

我们在看文献的时候一般会看到全基因组关联分析线性模型计算出的曼哈顿图和QQ图。那在关联分析之前，如何评估群体结构和亲缘关系？你知道么？图1曼哈顿图
谢幺·2023-08-02 14:24

【模型预测控制MPC】使用离散、连续、线性或非线性模型对预测控制进行建模（Matlab代码实现）

此控制包接受线性或非线性模型。利用APOPT、IPOPT等大规模非线性规划求解器，解决数据调和、移动视界估计、实时优化、动态仿真、非线性MPC问题。
长安程序猿·2023-08-02 09:49

【AI】《动手学-深度学习-PyTorch版》笔记（八）：线性回归

AI学习目录汇总1、线性模型线性函数如下：y^=w1x1+...+wdxd
郭老二·2023-08-02 08:49

正则化之参数惩罚

在线性模型中，为了预防overfitting过度拟合，添加了惩罚项但是为何要加入这一惩罚项令人困惑。
若_6dcd·2023-08-01 07:50

机器学习&&深度学习——Dropout

机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助Dropout重新审视过拟合扰动的稳健性实践中的Dropout从零开始实现定义模型参数定义模型训练和测试简洁实现小结重新审视过拟合当面对更多特征而样本不足时，线性模型常会过拟合
布布要成为最负责的男人·2023-07-31 19:27

特征选择__包裹型

用全量特征跑一个模型根据线性模型的系数(体现相关性)，删掉5-10%的弱特征，观察准确率/auc的变化逐步进行，直至准确率/auc出现大的下滑停止froms
紫弟·2023-07-31 07:10

【动手学深度学习v2】学习笔记03：线性回归、基础优化算法、线性回归实现

前文回顾：线性代数、矩阵计算、自动求导文章目录一、线性回归1.1线性模型1.2流程1.2.1损失函数1.2.2训练数据1.2.3参数学习1.2.4显式解1.3总结二、基础优化算法2.1梯度下降2.2小批量随机梯度下降
鱼儿听雨眠·2023-07-30 16:45

7、逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化。

逻辑回归属于广义线性模型，表达能力受限；单变量离散化为N个后，每个变量有单独的权重，相当于为模型引入了非线性，能够提升模型表达能力，加大拟合；离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；②速度快！
ThatAllOver·2023-07-29 04:36

逻辑斯特回归与最大熵模型

逻辑回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。
weixin_30685047·2023-07-29 04:35

19机器学习开放基础课程--线性回归和线性分类器

线性回归和线性分类器最小二乘法对线性模型而言，依赖函数的形式如下：image.png如果为每项观测加上一个虚维度x0=1（比如偏置），那么就可以把w0整合进求和项中，改写为一个略微紧凑的形式：image.png
Jachin111·2023-07-28 20:15

统计学（50）-多水平模型

多水平模型打破“独立”条件广义线性模型除要满足“线性”这一条件外，还有一个重要的条件就是“独立性"。
Zhigang_Han·2023-07-28 14:53

《机器学习》课后习题——第三章 线性模型

文章目录3.13.33.43.53.73.83.93.1试分析在什么情况下，在以下式子中不比考虑偏置项b。3.3编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0α上的结果importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportlinear_modeldeffunc(item):ifitem=='是':retur
稚嫩的劢劢·2023-07-28 13:02

【机器学习】西瓜书学习心得及课后习题参考答案—第3章线性模型

术语学习线性模型linearmodel非线性模型nonlinearmodel可解释性comprehensibility可理解性understandability线性回归linearregression均方误差
一个甜甜的大橙子·2023-07-28 13:30
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