线性模型第4页

模式识别与机器学习-无监督学习-降维

模式识别与机器学习-无监督学习-降维为什么要降维维度选择手工移除特征过滤式选择包裹式选择嵌入式选择维度抽取（线性模型）MDSPCA目标1：最小重构误差目标2：最大投影方差SVD思考：为什么保留特征值大的

Kilig*·2023-12-29 08:13

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

时间序列系列03-统计模型

以下是一些常见的时间序列统计模型：1.自回归移动平均模型（ARMA）：ARMA模型是由自回归部分（AR）和移动平均部分（MA）组成的线性模型。ARMA(p,q)模型包括p阶自回归和q阶移动平均。

月落霜满天·2023-12-28 22:12

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

Python鸢尾花SVM分类模型代码

一.前言机器学习的经典实验，对于数据集进行分类，网上看了一点其他的和GPT写的，好像只展示了4个特征中两个特征与3种类别的分类图，在我做这个实验交报告时，老师就问这个特征之间有很多交叉的点，在线性模型不应该得到分类准确度接近

学习ing的小豫·2023-12-28 05:35

机器学习——线性模型（二）

【说明】文章内容来自《机器学习——基于sklearn》，用于学习记录。若有争议联系删除。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。1.1正规方程最小二乘法可以将误差方程转化为有确定解的代数方程组(其方程式数目正好等于未知数的个数)，从而可求解出这些未知数。这个有确定解的代数方程组称为最小二乘法估计的正规方程(normalequation)。正规方程法也称为

风月雅颂·2023-12-27 18:04

【时间序列预测】Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?

香港中文大学曾爱玲文章，在长时间序列预测问题上使用线性模型打败基于Transformer的模型，并对已有模型的能力进行实验分析（灵魂7问，强烈推荐好好读一下！）。

hellozhxy·2023-12-27 09:25

机器学习——线性模型

线性模型是在实践中广泛应用的一种模型，它利用输入特征的线性函数进行预测。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。

风月雅颂·2023-12-27 03:18

R语言dlnm包在时间序列空气污染数据的分布滞后线性和非线性模型对分类变量预测绘图

粉丝私信要求我复现一篇大概11分左右的文章图片文章名字是：ExploringHealthEffectsunderSpecificCausesofMortalityBasedon90DefinitionsofPM2.5andColdSpellCombinedExposureinShanghai,China（基于中国上海PM2.5和寒流联合暴露的90个定义探讨特定死因下的健康影响）。作者表明空气污染和

天桥下的卖艺者·2023-12-25 05:22

R语言广义线性模型：Logistic回归模型的亚组分析及森林图绘制

R语言广义线性模型：Logistic回归模型的亚组分析及森林图绘制Logistic回归模型是一种常用的广义线性模型，广泛应用于分类问题。

大笑编程·2023-12-23 21:06

标准化和归一化分别是什么？两者的区别是什么？

标准化后的数据集中，每个特征值的取值范围都在[-3,3]左右，可以减小异常值对模型的影响，适用于大多数的线性模型。归一化归一化是指将数据集中的每个特征值都缩放到[0

Fo*(Bi)·2023-12-23 14:02

Python实现广义线性回归模型(statsmodels GLM算法)项目实战

1.项目背景广义线性模型(GeneralizedLinearModel，简称GLM)是一种广泛应用于回归分析和分类问题的统计模型。它将线性模型与非线性变换相结合，可以适应各种类型的数据。

胖哥真不错·2023-12-23 04:48

DCC2023:基于梯度线性模型的帧内色度预测

本来自DCC2023文章《GradientLinearModelforChromaIntraPrediction》在VVC中引入了CCLM工具，CCLM用于帧内预测，它根据一个线性模型通过亮度像素重建值获得色度像素的预测值

Dillon2015·2023-12-22 05:47

lda 协方差矩阵_线性判别分析LDA详解

虽然这些在实际中不一定满足，但是LDA被证明是非常有效的降维方法，其线性模型对于噪音的鲁棒性效果比较好，不容易过拟合。

weixin_39917211·2023-12-21 21:40

Python 全栈体系【四阶】（七）

例如：2.多项式模型定义与线性模型相比，多项式模型引入了高次项，自变量的指数大于1，例如一元二次方程：y=w0+w1x+w2x2y=w_0+w_1x+w_2x^2y=w0+w1x+w2x2一元三次方程：

柠檬小帽·2023-12-21 14:24

【机器学习】线性模型-softmax回归（三种方法实现 softmax 回归模型:自定义、sklearn、tensorflow）...

三种方法实现softmax回归模型自定义、sklearn、tensorflow一、原理softmax回归逻辑回归和softmax回归的区别二、示例代码1-Softmax_Sklearnsklearn的LogisticRegression模块对鸢尾花数据集进行Softmax回归多分类Iris_Data脚本：对数据标准化、标签独热编码、打乱样本排序#导入pandas库，用于数据分析和处理importp

十年一梦实验室·2023-12-21 12:43

神经网络为什么要用激活函数1？（转）

如果使用的话，激活函数给神经元引入了非线性因素，使得神经网络可以任意逼近任何非线性函数，这样神经网络就可以应用到众多的非线性模型中。作者

起个名字真的好难啊哈哈·2023-12-21 07:24

【机器学习】线性模型-线性支持向量机

一、常用二分类损失函数二、三种不同的正则化器（L2-正则化，L1-正则化和Lp-范数）的性质三、线性支持向量机原理L1正则化L1-lossSVC原问题L2正则化L2-lossSVC原问题L2正则化SVC对偶问题L1正则化L2-lossSVC原问题多分类线性支持向量机四、示例代码（LinearSVC、SVC）在本练习中，我们将使用支持向量机（SVM）构建垃圾邮件分类器。我们将从一些简单的2D数据集上

十年一梦实验室·2023-12-20 22:40

回归-多项式回归

1、什么是多项式回归线性回归适用于数据呈线性分布的回归问题.如果数据样本呈明显非线性分布，线性回归模型就不再适用（下图左），而采用多项式回归可能更好（下图右）.例如：2、模型定义与线性模型相比，多项式模型引入了高次项

暗涌·2023-12-20 05:59

Wide & Deep Learning for Recommender Systems

Wide&Deep模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力（Memorization）和DNN模型的泛化能力（Generalization），从而提升整体模型性能。

单调不减·2023-12-20 03:55

（三）线性模型（初识-机器学习-周志华）

3.1基本形式1.问题描述：给定由d个属型描述的示例，其中在第个属性上的取值，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，即函数形式，一般用向量形式写成，其中，和学得之后，模型就得以确定。

Dong_33·2023-12-20 03:25

【倒立摆】仿真、起摆

动画仿真使用Simulink构建非线性模型我们可以按照下面给出的步骤，使用上面推导的方程在

prinTao·2023-12-19 14:30

机器学习 | SVM支持向量机

Machine-Learning:《机器学习必修课：经典算法与Python实战》配套代码-Gitee.com1、核心思想及原理针对线性模型中分类两类点的直线如何确定。

西皮呦·2023-12-19 06:06

【机器学习】线性模型-logistic 回归

一、逻辑（logistic）回归原理1.1逻辑回归的数学原理1.2logistic回归的L2正则化原问题1.3逻辑回归的L2正则化原问题使用可信域牛顿法求解1.4logistic回归L2正则化的对偶问题1.4.1logistic回归的拉格朗日对偶问题和利用KKT条件求解1.4.2逻辑回归L2正则化Fenchel对偶问题二、示例代码1-实现逻辑回归的L2正则化，并用信赖域牛顿法求解最优参数2.1对数

十年一梦实验室·2023-12-19 05:49

从RepVgg到MobileOne，含mobileone的代码

重参数化的思想本质上就是利用线性模型的可加性。在工业界就在conv和bn层融合上有所应用。最近几年一直有re-parameter的工作。RepVGG是一个比较好的应用。

咆哮的阿杰·2023-12-19 04:49

线性回归模型用于波士顿房价预测的（普通VSsklearn库方法）比较

努力是为了不平庸~学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰线性回归是一种统计学习方法，用于建立一个线性模型来预测因变量与自变量之间的关系。

醉蕤·2023-12-19 01:31

GWAS--基本概念(未完待续...)

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

晓佥·2023-12-18 21:05

【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch 自动微分与线性回归

【【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch自动微分与线性回归1.autograd包，自动微分2.线性模型回归演示3.GPU进行模型训练小结：只需要将前向传播设置好，调用反向传播接口，即可实现反向传播的链式求导

大江东去浪淘尽千古风流人物·2023-12-18 16:47

PyTorch官网demo解读——第一个神经网络（2）

这个demo实际上只使用了一个简单的线性模型：y=wx+b；手写数字识别最后其实只输出10个结果（0~9），所以我们可以将结果表示为包含十个数的一维矩阵[10]，矩阵中的每个值是预测的概率值，表示索引代表的数字的概率

骑猪等风·2023-12-18 12:15

线性代数一

由于科学研究中的非线性模型通常可以被近似为线性模型，使得线性代数被广泛地应用于自然科学和社会科学中。概念线性代数是代数学的一个分

刘瞧瞧·2023-12-18 09:59

逻辑回归原理及代码

逻辑回归主要用于分类问题，尤其是二元分类，它预测属于某一类别的概率，并基于概率输出进行决策，使用的是逻辑（Sigmoid）函数将线性模型的输出转换为概率值。

ShawnWeasley·2023-12-17 17:45

深度神经网络中的激活函数

简介线性模型是机器学习领域中最基本也是最重要的工具，以逻辑回归和线性回归为例；在真实情况中，我们往往会遇到线性不可分问题（例如XOR异或函数），需要非线性变换对数据的分布进行重新映射。

nlpming·2023-12-16 20:06

Python 全栈体系【四阶】（六）

第四章机器学习五、线性模型1.概述线性模型是自然界最简单的模型之一，它描述了一个（或多个）自变量对另一个因变量的影响是呈简单的比例、线性关系。

柠檬小帽·2023-12-16 12:50

线性回归，softmax回归，多层感知机，激活函数的基本概念

线性回归方法的四个关键式子：线性模型的预测公式：y^=Xw+b\hat{y}=Xw+by^=Xw+b这个公式表示向量y^\hat{y}y^（预测值）是矩阵XXX（特征）和向量www（权重）的乘积加上偏置项

hadiii·2023-12-16 11:50

【深度学习】机器学习概述（一）机器学习三要素——模型、学习准则、优化算法

文章目录一、基本概念二、机器学习的三要素1.模型a.线性模型b.非线性模型2.学习准则==a.损失函数==1.0-1损失函数2.平方损失函数（回归问题）3.交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss

QomolangmaH·2023-12-16 08:10

【深度学习】机器学习概述（二）优化算法之梯度下降法（批量BGD、随机SGD、小批量）

文章目录一、基本概念二、机器学习的三要素1.模型a.线性模型b.非线性模型2.学习准则a.损失函数b.风险最小化准则3.优化机器学习问题转化成为一个最优化问题a.参数与超参数b.梯度下降法梯度下降法的迭代公式具体的参数更新公式学习率的选择

QomolangmaH·2023-12-16 08:10

斯坦福机器学习 Lecture5 (判别学习算法、GDA 高斯判别分析，skip)

讲解GDA(高斯判别分析)目前我们学习的所有学习算法（线性回归和逻辑回归和广义线性模型）被称为判别学习算法(discriminative)今天要讲生成学习算法TODO:here

shimly123456·2023-12-15 22:06

【PyTorch】暂退法（dropout）

文章目录1.理论介绍2.实例解析2.1.实例描述2.2.代码实现2.2.1.主要代码2.2.2.完整代码2.2.3.输出结果1.理论介绍线性模型泛化的可靠性是有代价的，因为线性模型没有考虑到特征之间的交互作用

盛世隐者·2023-12-15 20:12

【影像组学入门百问】#12----#21

但根据文献内容看，rad-score一般认为是任何线性模型特征的加权和，也有研究是纳入了临床指标的加权和。有了解的朋友欢迎补充、指正！

有Li·2023-12-15 04:51

6月17日共学《反脆弱》 Day19

实践揭穿了所谓的线性模型的神话，实践者会关注生活中的生产，因此可以避免陷入副现象。不是理论付诸于实践，而是实践中创造出理论，理论其实是解决问题后的产物，但不能反过来说。

林晶晶Jane·2023-12-14 20:03

线性回归问题

目录一、线性回归关键思想1、线性模型2、基础优化算法二、线性回归的从零开始实现1、生成数据集2、读取数据集3、初始化模型参数4、定义模型5、定义损失函数6、定义优化算法7、训练三、线性回归的简洁实现1、

奉系坤阀·2023-12-14 16:48

【深度学习笔记】07 多层感知机

ReLU函数sigmoid函数tanh函数多层感知机的从零开始实现初始化模型参数激活函数模型损失函数训练多层感知机的简洁实现模型多层感知机在网络中加入隐藏层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

LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:49

基于7自由度模型的横摆力矩分配控制、车道保持和定速巡航

3.基于7自由度模型的横摆力矩分配控制、车道保持和定速巡航3.17自由度simulink模型3.2控制器设计simulink模型3.3仿真结果3.4结果分析前言前面的两篇文章分别建立了操稳性7自由度非线性模型及设计了简单的车速保持

Mr. 邹·2023-12-05 19:09

分布式驱动电动汽车定速巡航控制

1.1电机数学模型1.2电机传递函数模型2.控制器设计2.1总驱动力平均分配2.2控制器及分配smulink模型3.仿真结果前言上篇文章是我们操稳性文章的第一篇，也是开端和基础，该篇文章介绍了7自由度非线性模型如何去用

Mr. 邹·2023-12-05 19:08

【PyTorch】多层感知机

模型与代码实现1.1.模型1.1.1.背景1.1.2.多层感知机1.1.3.激活函数1.2.代码实现1.2.1.完整代码1.2.2.输出结果2.Q&A1.模型与代码实现1.1.模型1.1.1.背景许多问题要使用线性模型

盛世隐者·2023-12-05 14:12

【Google2023】利用TiDE进行长期预测实战（时间序列密集编码器）

，最近在搞论文所以在研究各种论文的思想，这篇文章给大家带来的是TiDE模型由Goggle在2023.8年发布，其主要的核心思想是：基于多层感知机（MLP）构建的编码器-解码器架构，核心创新在于它结合了线性模型的简洁性和速度优势

Snu77·2023-12-04 21:18

SHAP（四）：NHANES I 生存模型

它旨在说明SHAP值如何能够以传统上仅由线性模型提供的清晰度解释XGBoost模型。我们在数据中看到有趣的非线性模式，这表明了这种方法的潜力。

rgb2gray·2023-12-03 13:57

【文献阅读】A Fast Single Image Haze Removal Algorithm Using Color Attenuation Prior——图像去雾

蘑菇桑巴·2023-12-03 04:36

美团智能搜索推荐模型预估框架的建设与实践

美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、树模型，再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN等，并在实践中也取得了良好的效果与产出。

智能推荐系统·2023-12-02 19:00

使用car包进行R语言分析

使用car包进行R语言分析在R语言中，car（CompaniontoAppliedRegression）包是一个强大的统计分析工具，提供了许多用于线性和广义线性模型的实用函数。

技术闯荡·2023-12-02 12:48

推荐频道

线性模型