线性模型第2页

【机器学习笔记】1 线性回归

回归的概念二分类问题可以用1和0来表示线性回归（LinearRegression）的概念是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化

RIKI_1·2024-01-28 23:13

算法模型之回归模型(岭回归Ridge)

线性回归：1.假设模型线性模型和线性关系是不同的，线性关系一定是线性模型，而线性模型不一定是线性关系2.优化算法正规方程正规方程可以比作成一个天才，只需要一次就可以求出各种权重和偏置梯度下降梯度下降算法可以比作一个勤奋努力的普通人

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:26

使用OSCA进行eQTL分析

OSCA发表文献OSCA主要可以做以下几个事情：计算表观标记(或者基因表达)数据个体之间的表观组（转录组）的亲缘关系基于混合线性模型的方法检测DNA甲基化（或者基因表达）标记与复杂性状之间的关联(使用MOA

只看不写_nathan·2024-01-27 14:03

推荐系统13：经典模型融合办法：线性模型和树模型的组合拳

勇于自信·2024-01-27 00:44

学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类）

总结以_结尾的方法，好像是原位替换（即原地修改，就地修改变量）如fill_()感恩的心：（沐神的直播环境）08-线性回归+基础优化算法引言（如何在美国买房）根据现在行情预测房价线性回归（简化模型）、线性模型

kgbkqLjm·2024-01-26 17:59

深度学习基础知识

padding边缘填充）输出尺寸=（输入尺寸-卷积核尺寸+2*padding）/stride+1卷积神经网络的基本结构层输入层：批次通道图像大小卷积层激活函数：加入非线性因素，提高神经网络对模型的表达能力，解决线性模型所不能解决的问题

湘溶溶·2024-01-26 06:40

前出深入-机器学习

1.5K最近邻算法用于回归分析1.6K最近邻算法项目实战-酒的分类1.6.1对数据进行分析1.6.2生成训练数据集和测试数据集1.6.3使用K最近邻算法对数据进行建模预测1.6.4对新数据进行分类二、广义线性模型

代码浪人·2024-01-26 05:21

Multilevel Modeling Using R 第八章

MultilevelGeneralizedLinearModel简单介绍一下数据，该数据的响应变量是一个二分类变量，即数学成绩的好与坏，而响应变量项为性别，学校，重视程度等1.随机效应仅有一项其实多层次线性模型和多层次逻辑回归模型原理上是一样的我们看一下利用

小潤澤·2024-01-26 01:21

逻辑回归中的损失函数

在逻辑回归中，我们通常使用sigmoid函数将线性模型的输出转换为概率值，然后将这些概率值与实际标签进行比较，从而计算损失。

Visual code AlCv·2024-01-22 08:50

多层感知机

因为单层感知机无法解决XOR问题，单层感知机只能做线性平面什么是多层感知机我们可以通过在网络中加入一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制，使其能处理更普遍的函数关系类型。

良子c·2024-01-21 22:18

pytorch（二）梯度下降算法

文章目录优化问题梯度下降随机梯度下降在线性模型训练的时候，一开始并不知道w的最优值是什么，可以使用一个随机值来作为w的初始值，使用一定的算法来对w进行更新优化问题寻找使得目标函数最优的权重组合的问题就是优化问题梯度下降通俗的讲

@@老胡·2024-01-21 08:02

机器学习_通过梯度下降找到最佳参数

具体到线性模型，也就是确定y’=wx+b函数中的w和b。

you_are_my_sunshine*·2024-01-21 06:17

automl框架:AutoGluon介绍

技术等AutoGluon则依赖融合多个无需超参数搜索的模型，三个臭皮匠顶个诸葛亮stacking:在同一份数据上训练出多个不同类型的模型，这些模型可以是KNN、tree、核方法等，这些模型的输出进入到一个线性模型里面得到最终的输出

李白唱着歌去镇上·2024-01-21 03:58

Topic 4. 临床预测模型构建 Logistic 回归

上期我们已经基本了解变量的类型，以及如果处理不同种类的变量，现在我们就来学些一个临床预测模型--GLM广义线性模型及R语言实现。

90066456ace6·2024-01-20 12:04

零基础“机器学习“自学笔记|Note8:正则化

第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型使用更高阶的多项式进

木舟笔记·2024-01-19 12:14

【机器学习】西瓜书要点个人整理

目录前置基础知识第三章线性模型机器学习三要素1.函数集合2.目标函数3.优化方法4.模型评估方法对数几率回归（逻辑回归）第四章决策树第五章SVM第六章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章神经网络前情提要：本文适合在学习机器学习课程前

_hermit:·2024-01-19 02:45

sklearn-线性回归

1sklearn中的线性回归sklearn中的线性模型模块是linear_model，我们曾经在学习逻辑回归的时候提到过这个模块。

CHEN的小喵·2024-01-18 21:55

sklearn线性模型之Lasso回归

文章目录Lasso简介Lasso类LassoCVLasso简介Lasso，即TheLeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator，是用于拟合稀疏系数的线性模型，其最小化目标函数为

微小冷·2024-01-18 21:54

机器学习-04 基于sklearn 广义线性模型- Lasso回归

机器学习-04基于sklearn广义线性模型-Lasso回归Lasso回归坐标下降算法官方手册示例再现重要代码解释Lasso回归稀疏系数是指含零较多的系数。

布比与迈克大炮·2024-01-18 21:54

线性回归+小批量梯度下降算法

目录1.线性模型计算预测值：2.使用均方损失作为损失函数：3.基础优化算法：梯度下降4.训练数据：5.线性回归实现：6.线性回归总结：1.线性模型计算预测值：线性模型可以看做单层神经网络。

姓蔡小朋友·2024-01-18 15:44

【PyTorch】在PyTorch中使用线性层和交叉熵损失函数进行数据分类

我们将以简单的Iris数据集作为起点，探讨线性模型在处理线性可分数据上的有效性。随后，我们将尝试将同样的线性模型应用于复杂的CIFAR-10图像数据集，并分析其性能表现。背景：Iris数据集：一个

精英的英·2024-01-18 06:11

计及新能源出力不确定性的电气设备综合能源系统协同优化（Matlab代码实现）

计及新能源出力不确定性的电气设备综合能源系统协同优化》0引言１新能源出力不确定性处理1.1新能源出力预测误差分布1.2新能源出力的时间相关性1.3场景生成２计及温控负荷调节能力的电气综合能源系统协同优化建模2.2.1气网管道气流非线性约束３混合整数非线性模型的转化

然哥爱编程·2024-01-18 05:27

机器学习——python训练RNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章

苏苏不是叔·2024-01-18 01:01

机器学习——python训练决策树模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）

训练决策树模型实战机器学习实战目录训练一个决策树模型需要经过以下步骤：1.下载数据集2.数据预处理3.加载数据集4.准备训练数据5.创建模型6.训练模型7.测试模型参考资料机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章

苏苏不是叔·2024-01-18 01:30

机器学习——python训练CNN模型实战（傻瓜式教学，小学生都可以学会）代码开源

机器学习实战目录第一章python训练线性模型实战第二章python训练决策树模型实战第三章python训练神经网络模型实战第四章python训练支持向量机模型实战第五章python训练贝叶斯分类器模型实战第六章

苏苏不是叔·2024-01-18 01:00

反向传播(Back Propagation)

目录回顾简单模型的梯度计算反向传播计算图链式求导链式法则定理：Forward前馈计算反向传播BackPropagation例子线性模型的计算图计算前馈过程反向传播过程（逆向求导）练习Pytorch中的前馈过程和反向传播过程

chairon·2024-01-17 14:56

梯度下降算法

目录回顾优化问题梯度下降算法梯度计算代码损失曲线图随机梯度下降（StochasticGradientDescent）代码比较思考：回顾对于一个学习系统来说，我们需要找到最适合数据的模型，模型有很多，需要不断尝试，其中最简单的一个模型就是线性模型

chairon·2024-01-17 14:25

2025山大软件学院机器学习805 2024持续押中

3．线性模型线性回归、对数几率回归、线性判别分析、多分类学习、类别不平衡问题、基于梯度的优化方法等。4．决策树决

sdu_study·2024-01-17 14:17

pytorch学习（一）线性模型

文章目录线性模型pytorch是一个基础的python的科学计算库，它有以下特点：类似于numpy，但是它可以使用GPU可以用它来定义深度学习模型，可以灵活的进行深度学习模型的训练和使用线性模型线性模型的基本形式为

@@老胡·2024-01-17 12:28

SHAP：最受欢迎、最有效的可解释人工智能工具包

在许多情况下，机器学习模型比传统线性模型更受欢迎，因为它们具有更好的预测性能和处理复杂非线性数据的能力。然而，机器学习模型的一个常见问题是它们缺乏可解释性。

Python数据挖掘·2024-01-16 22:31

图片对比度算法

线性模型实现比较简单，但是很容易就调出全白或者全黑的图片。非线性模型公式：当Contrast>=0时：newRGB=RG

海天鹰·2024-01-16 09:38

用Pytorch实现线性回归模型

目录回顾Pytorch实现步骤1.准备数据2.设计模型classLinearModel代码3.构造损失函数和优化器4.训练过程5.输出和测试完整代码练习回顾前面已经学习过线性模型相关的内容，实现线性模型的过程并没有使用到

chairon·2024-01-16 08:49

Spark MLlib ----- ALS算法

LS也被用于拟合曲线，比如所熟悉的线性模型。下面以简单的线性一元线性回归模型说明最小二乘法。假设我们有一组数据{(x1,y

创作者mateo·2024-01-16 02:54

《机器学习》--线性模型

一、基本形式线性模型形式简单、易于建模、许多非线性模型是在其基础上通过引入层级结构或高维映射而得，其具有很好的解释性。

汪汪军师·2024-01-16 01:39

深度学习day02 线性模型

深度学习day02线性模型线性模型的三个步骤监督学习过拟合泛化能力平均平方误差MSE模型代码：枚举法Visdom实时可视化工具包要会定期存盘（将模型运行崩盘前几天的数据存下来）range函数语法axis

qq_2480543330·2024-01-15 04:51

MATLAB - 四旋翼飞行器动力学方程

系列文章目录前言本例演示了如何使用SymbolicMathToolbox™（符号数学工具箱）推导四旋翼飞行器的连续时间非线性模型。

kuan_li_lyg·2024-01-14 06:31

分类方法之逻辑回归

它是一种广义线性模型，主要用于预测一个事件的概率。逻辑回归通过将输入变量和权重进行线性组合，并通过一个特殊的函数（称为逻辑函数或Sigmoid函数）将结果转化为0到1之间的概率值。

亦旧sea·2024-01-14 06:20

深度卷积神经网络

目录1.AlexNet2.代码实现1.AlexNet(1)特征提取(2)选择核函数来计算相关性：怎么判断在高维空间里面两个点是如何相关的，如果是线性模型就是做内积。

sendmeasong_ying·2024-01-13 06:42

统计学习方法笔记之逻辑斯谛模型与最大熵模型

两者都属于对数线性模型。逻辑斯谛模型逻辑斯谛分布设是连续随机变量，服从逻辑斯谛分布是指具有以下分布函数和密度函数：其中，是位置参数，为形状参数。逻辑斯谛分布的密度函数

Aengus_Sun·2024-01-12 22:23

感知机、多层感知机、激活函数sigmoid

σ不能是一个线性函数，因为线性模型无法解决XOR问题，我们多层感知机是为了解决这个问题的，必须是非线性的。激活函数sigmoid激活函数Tanh激活函数为什

你若盛开，清风自来！·2024-01-12 21:07

MATLAB - 利用非线性模型预测控制（Nonlinear MPC）来控制四旋翼飞行器

系列文章目录前言本示例展示了如何利用非线性模型预测控制（MPC）为四旋翼飞行器设计一个跟踪轨迹的控制器。一、四旋翼模型四旋翼飞行器有四个向上的旋翼。

kuan_li_lyg·2024-01-12 18:40

深度学习剖根问底：Logistic回归和Softmax回归

逻辑回归，Softmax回归以及线性回归都是基于线性模型，它们固定的非线性的基函数（basisfunction）的线性组合，形式如下：2．逻辑回归谈谈逻辑回归，Softmax回归，前者主要处理二分类问题

BigCowPeking·2024-01-12 17:57

【Python机器学习】深度学习——一些理论知识

MLP可以被视为广义的线性模型，执行多层处理后得到的结论。将线性模型的公式可视化：importmglearnimportmatplotl

zhangbin_237·2024-01-12 14:01

多元线性回归模型（公式推导+举例应用）

文章目录引言模型表达式均方误差和优化目标最小二乘法广义线性模型范数XTX\mathbf{X^TX}XTX不是满秩情况下，回归问题的解决方案岭回归套索回归弹性网络回归（ElasticNet）XTX\mathbf

Nie同学·2024-01-12 14:00

【Python机器学习】SVM——一些理论知识

向数据中添加非线性特征，可以让线性模型变得强大，但是通常来说我们不知道要添加哪些特征，而且添加许多特征的计算开销会很大。

zhangbin_237·2024-01-12 09:35

一级倒立摆控制 - 非线性 MPC 控制及 MATLAB 实现

系列文章目录前言本示例使用非线性模型预测控制器对象和块实现对小车上倒立摆的摆动和平衡控制。

kuan_li_lyg·2024-01-12 03:42

Pytorch1 使用tensor和autograd模块实现线性模型

（1）基础方法声明：本文章是根据《动手学深度学习pytorch版》进行学习，如有侵犯请告知，必删除"""简单的线性回归实现本节将介绍如何只利用tensor和autograd实现一个线性回归的训练"""获取数据，数据处理，训练模型importtorchfromIPythonimportdisplayfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnpimpor

小菜鸡变形记·2024-01-11 14:52

【Python机器学习】SVM——线性模型与非线性特征

线模型在低维空间中可能非常受限，因为线和平面的灵活性有限，但是有一种方式可以让线性模型更加灵活，那就是添加更多特征，比如输入特征的交互式或多项式。

zhangbin_237·2024-01-11 11:31

机器学习笔记一之入门概念

目录一基本分类二按模型分类概率模型（ProbabilisticModels）非概率模型（Non-ProbabilisticModels）对比结论线性模型(LinearModels)非线性模型(Non-linearModels

ζั͡ޓއއއ坏尐絯·2024-01-11 10:18

对数几率回归

对数几率回归是利用广义线性模型解决二分类任务的一种方法。对数几率回归简称对率回归，是使用Sigmoid函数作为联系函数时的广义线性模型，是广义线性模型的一个特例。

LoveToday2020·2024-01-11 02:11

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