线性模型

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

梯度下降法

前言：在均方差损失函数推导中，我使用到了梯度下降法来优化模型，即迭代优化线性模型中的和。现在进一步了解梯度下降法的含义以及具体用法。
Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

【Python机器学习】线性模型——用于回归的线性模型

对于回归问题，线性模型预测的一般公式为：y=w[0]*x[0]+w[1]*x[1]+…………+w[p]*x[p]+b这里的x[0]到x[p]表示的事单个数据点的特征，w和b是学习模型的参数，y是模型的预测结果
zhangbin_237·2024-01-10 16:48

【sklearn练习】model常用属性和功能

以下是一些常见的模型属性和功能：常见属性：coef_：对于线性模型（如线性回归、逻辑回归、支持向量机等），这个属性表示模型的系数（权重），用于描述特征的重要性。
我感觉。·2024-01-09 18:21

【MATLAB第90期】基于MATLAB的多种不常见回归预测模型对比（RLR、ARES、LWP、WKNNR、BAGTREE、KSNR、RKS、VHGPR、WGPR、SSGPR、TGP）

%线性模型%*正则化最小二乘线性回归（RLR）%*最小绝对收缩和选择算子（LASSO）。
随风飘摇的土木狗·2024-01-09 11:30

动手学深度学习—深度学习计算

深度学习计算1.层和块之前首次介绍神经网络时，关注的是具有单一输出的线性模型。在这里，整个模型只有一个输出。
oceancoco·2024-01-08 20:26

小白学习深度学习之（一）——线性回归

线性回归什么是回归线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速从线性回归到深度网络神经网络图线性回归的简洁实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练什么是回归回归问题是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法
维斯德尔·2024-01-08 12:10

小白学习深度学习之（三）——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。要
维斯德尔·2024-01-08 12:10

机器学习周报第九周

目录摘要Abstract一、循环神经网络1.存在的问题二、RNN的应用三、transformer3.1seq2seq四、线性模型五、softmax回归总结摘要RNN通过引入门控机制（如LSTM和GRU）
Ramos_zl·2024-01-08 06:02

PSM倾向得分匹配

这里，先讲二者的关系设定为如下线性模型：显然，在模型(1)的设定中，我们可能忽略了一些同时影响「解释变量」——是否上大学()和「被解释变量」——收入()的因素，例如，家庭背景、能力、动机、个人兴趣等。
celine0227·2024-01-08 05:53

Logistic 回归模型

本文来自我的个人博客https://www.zhangshenghai.com/posts/48429/Logistic回归是统计学习中的经典方法，属于对数线性模型。
shenghaishxt·2024-01-08 01:51

【Python机器学习】朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类器是与线性模型非常相似的一种分类器，它的训练速度往往更快，但是泛化能力比线性分类器稍差。
zhangbin_237·2024-01-07 19:53

【Python机器学习】线性模型——用于二分类的线性模型

线性模型也广泛用于分类问题，对于二分类问题，可以用以下公式进行预测：y=w[0]*x[0]+w[1]*x[1]+…………+w[p]*x[p]+b>0公式与现行回归的公式非常类似，但没有返回特征的加权求和
zhangbin_237·2024-01-07 19:23

【Python机器学习】线性模型的优缺点

线性模型的主要参数是正则化参数。在回归模型里是alpha，在一些分类模型里是C。alpha越大或C越小，说明模型越简单，通常在对数尺度上对alpha和C进行调节。
zhangbin_237·2024-01-07 19:52

【Python机器学习】线性模型——用于多分类的线性模型

很多线性分类模型只使用与二分类问题，将二分类算法推广到多分类算法的一种常见方法是“一对其余”方法。在“一对其余”方法中，对每个类别都学习一个二分类模型，将这个类别和其他类别尽量区分，这样就生成了与类别数相同的二分类模型数。在测试点上运行所有分类器进行预测，在对应类别上分数最高的分类器“胜出”，将这个类别标签范围作为预测结果。多分类Logistics回归背后的数学与“一对其余”方法稍有不同，但也是对
zhangbin_237·2024-01-07 19:20

线性规划求解

线性规划求解线性规划概念介绍模型建立步骤基本的线性模型例子模型一般形式和标准形式单纯形法、大M法、两阶段法总结线性规划概念介绍线性规划是优化问题的特殊情形，其模型中的目标函数和约束条件均为决策变量的线性函数
小手指动起来·2024-01-07 16:26

训练神经网络(上)激活函数

、Sigmoid函数二、tanh函数三、ReLU函数四、LeakyReLU函数五、ELU函数六.在实际应用中寻找激活函数的做法总结前言激活函数是用来加入非线性因素的，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
笔写落去·2024-01-07 07:47

excel统计分析——两因素无重复方差分析

两因素无重复观测值数据的线性模型为：其中，i
maizeman126·2024-01-06 17:38

AI技术体系和领域浅总结

》（机械工业出版社）集合论和图论《离散数学》博弈论《博弈论》（中国人民大学出版社）张量分析现代几何计算机基础计算机原理程序设计语言操作系统分布式系统算法基础机器学习算法机器学习基础（估计方法特征工程）线性模型
TisUs·2024-01-06 16:26

2023/12/31周报

神经网络实验实验过程评估标准实验结果深度学习Self-attention背景作用实现方式简单self-attention模型的搭建总结摘要本周阅读了一篇关于时序预测在汇率中的应用的文章，作者混合使用多种非线性模型
user_s1·2024-01-06 07:25

神经网络中的线性和非线性---学习笔记

线性模型和非线性模型区别：线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的。区分是否为线性模型，看乘法是式子中自变量x前的系数w,如果w只影响一个x，那么此模型为线性模型。
Wsyoneself·2024-01-06 06:59

逻辑回归（Logistic Regression）

它是一种线性模型，常用于二分类问题，也可以扩展到多分类问题。基本原理模型表示逻辑回归模型假设输入特征的线性组合，然后通过一个称为逻辑函数（也称为sigmoid函数）将结果映射到一个概率值。
草明·2024-01-05 16:27

Pytorch之梯度下降算法

目录复习：线性模型：分治法:优化问题：梯度下降算法的难题：梯度下降算法的优势：求损失函数的过程：代码及运行结果如下：代码：运行结果：随机梯度下降：为什么要使用随机梯度下降算法:代码如下：运行结果如下：注意
丘小羽·2024-01-05 07:06

【论文阅读】Forecasting at scale

Forecastingatscale一、前言二、背景1、数据集2、现有模型三、prophet模型1、模型概述2、趋势部分2.1、非线性模型2.2线性模型2.3自动变点选择2.4趋势预测的不确定性3、周期项
qq_38142901·2024-01-04 22:00

软件测试 零基础自学笔记_测试方法与理论

瀑布模型按照线性方式进行软件开发下行单元受上行单元结果影响每一环节需要进行验证优点开发的各个阶段清晰强调早期计划和需求调查适合需求稳定的产品开发缺点由于是线性模型，增加开发风险早期错误在后期发现，难以修改
Nicooo-929·2024-01-04 18:37

python手写线性回归

线性模型概念：试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数形式：可解释性：性能度量常用性能度量均方误差：最小二乘法基于均方误差最小化进行模型求解的方法求解w和b使均方误差最小化的过程称为线性回归模型的最小二乘参数估计
大太阳小白·2024-01-04 01:01

李宏毅机器学习（十八）无监督学习-线性模型

UnsupervisedLearning-LinearModel无监督学习我们大致分为2种情况，聚类和无中生有化繁为简，比如呢，我们有许多个树的图片，我们经过函数输出为一个结果，另一种是我们已知一个数据code，根据不同的code输入，通过函数实现输出不同的图片插图1聚类很容易理解，比如我们有猫狗鸟3种图片，通过分析相似性，将图片分为K种，但问题常常就是K取多少，比如我们有9个图片，我们分9种和分
ca8519be679b·2024-01-03 11:11

使用遗传算法优化的BP神经网络实现自变量降维

在现实生活中，实际问题很难用线性模型进行描述。神经网络的出现大大降低了模型建立的难度和工作量。只需要将神经网络当作一个黑箱子，根据输入和输出数据，神经网络依据相关的学习规则，便可以建立相应的数学模型。
带我去滑雪·2024-01-02 07:04
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