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线性模型
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
#
机器学习算法综述——有监督学习
机器学习算法综述——有监督学习一、决策树家族1.ID3、C4.5、CART之间的区别二、
线性模型
家族1.线性回归(岭回归和LASSO回归)2.线性分类(线性判别分析LDA和感知器算法)1.支持向量机SVM2
weixin_39687788
·
2023-10-17 22:22
机器学习
机器学习
集成学习
分类
回归
boosting
Matlab工具箱N-way的使用
介绍MATLAB的N-way工具箱提供了一组函数和算法,利用一些多
线性模型
来对多维数据集进行建模。
holeer
·
2023-10-17 06:52
三维荧光
matlab
《利用Python进行数据分析》13.3statsmodels介绍
包含在statsmodels中的一些模型:·
线性模型
,广义
线性模型
和鲁棒线性模
CCC考研
·
2023-10-16 08:31
机器学习-有监督学习-神经网络
目录
线性模型
分类与回归感知机模型激活函数维度诅咒过拟合和欠拟合正则数据增强数值稳定性神经网络大家族CNNRNNGNN(图神经网络)GAN
线性模型
向量版本y=⟨w,x⟩+by=\langlew,x\rangle
小蒋的技术栈记录
·
2023-10-16 01:47
深度学习
机器学习
学习
神经网络
线性回归-非
线性模型
原文章链接看了博主的文章,了解到可以根据线性回归的特性,实现对非线性回归模型的预测;数据是自定义函数:y=x^2-2x+1计算得到:原始数据:如下图,红色是原始数据,黑色是采用线性回归直接预测结果,可见直接线性回归的数据是有问题,均方差也很大。于是根据python自带函数,将参数x进行阶数提升:得到常数项1,x,x^2poly=PolynomialFeatures(degree=2)#设置自变量阶
靓仔写sql
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2023-10-15 22:29
线性回归
算法
回归
激活函数理解
以下是激活函数的一些主要用途:引入非线性特性:如果神经网络中没有激活函数,那么整个网络将是一个
线性模型
。
线性模型
具有有限的表示能力,只能处理线性关系。通
Chen_Chance
·
2023-10-15 15:28
人工智能
机器学习
深度强化学习第 1 章 机器学习基础
1.1
线性模型
线性模型
(linearmodels)是一类最简单的有监督机器学习模型,常被用于简单的机器学习任务。可以将
线性模型
视为单层的神经网络。
Chen_Chance
·
2023-10-15 15:58
机器学习
人工智能
机器学习之过拟合与欠拟合,K折交叉验证详解【含代码】
欠拟合的主要特征和原因包括:模型过于简单:例如,尝试使用
线性模型
来拟合非线性数据。训练时间不足:对于需要长时间训练的模型(如深度学习模型),如果训练时间太短,模型可能没有足够的机会学习数
王小王-123
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2023-10-15 15:52
化数为金之Python数据分析
机器学习
人工智能
过拟合
欠拟合
K折交叉验证
PyTorch深度学习实践
PyTorch深度学习实践1.概述2.
线性模型
3.梯度下降算法4.反向传播5.用Pytorch实现线性回归6.Logistic回归分类问题7.处理多维特征的输入8.加载数据集9.多分类问题10.卷积神经网络
焦妮敲代码
·
2023-10-15 14:00
#
深度学习
深度学习
pytorch
机器学习
线性回归模型进行特征重要性分析
数据归一化归一化通常是为了确保不同特征之间的数值范围差异不会对
线性模型
的训练产生过大的影响。在某些情况下,特征归一化可以提高模型的性能,但并不是所有情况下都需要进行归一化。
飞翔的七彩蜗牛
·
2023-10-15 10:54
线性回归
机器学习
算法
《PyTorch深度学习实践》第二讲
线性模型
课后练习
《PyTorch深度学习实践》第二讲
线性模型
课后练习问题描述代码实现实现效果问题描述代码实现importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D
稚皓君
·
2023-10-14 14:29
PyTorch深度学习实践
深度学习
pytorch
人工智能
PyTorch深度学习实践第二集
线性模型
y=wx
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[2.0,4.0,6.0]defforward(x,w):y_p=w*xreturny_pdefloss(x,y,w):y_p=forward(x,w)loss_=(y-y_p)*(y-y_p)returnloss_w_list=[]mse_list=[]fo
Newjet666
·
2023-10-14 14:28
Pytorch
深度学习
pytorch
python
PyTorch深度学习实践第二集
线性模型
y=wx+b
plt三维图绘制:Python绘制三维图详解_北山啦的博客-CSDN博客importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[3.0,5.0,7.0]defforward(x,w,b):y_p=w*x+breturny_pdefloss(x,y,w,b):y_p=forward(x,w,b)loss_=(y-y
Newjet666
·
2023-10-14 14:28
Pytorch
深度学习
pytorch
人工智能
《PyTorch深度学习实践》第二讲
线性模型
《PyTorch深度学习实践》第二讲
线性模型
问题描述问题分析代码实现效果课后练习资源均来自B站刘二大人,传送门
线性模型
问题描述问题分析代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx_data
稚皓君
·
2023-10-14 13:25
PyTorch深度学习实践
深度学习
pytorch
人工智能
动手学深度学习——线性神经网络
1.1.
线性模型
线性假设是指目标可以表示为特征的加权和:y:预测结果x:元素特征w:权重,决定了每个特征对我们预测值的影响b:偏置,指当所有特征都取值为0时,预测值应该为多少将所有特征放到向量x
和星星作伴_
·
2023-10-14 11:39
深度学习
神经网络
人工智能
pytorch
如何通俗理解最大似然估计
例如:我们可以使用随机森林模型对客户是否取消订阅进行分类(称为客户流失模型);或者可以使用
线性模型
来预测公司的收入,具体取决于他们的收入可能会花在广告上(这将是
金朝老师
·
2023-10-14 01:38
1.1
线性模型
目录1.1
线性模型
1.1.1.普通最小二乘1.1.1.1.非负最小二乘法1.1.1.2.普通最小二乘复杂度1.1.2.岭回归和分类1.1.2.1.回归1.1.2.2.分类1.1
线性模型
以下是一组用于回归的方法
啦啦啦种太阳!
·
2023-10-14 01:27
sklearn
python
机器学习
1.1 Linear Models
线性模型
官方文档的中文翻译https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html#ordinary-least-squaresIDE使用jupyterlab1.1
线性模型
本章讲述一系列回归方法
qq_36936800
·
2023-10-14 01:23
sklearn
sklearn
人工智能
python
1.1.广义
线性模型
要使用广义
线性模型
实现分类,详见Logistic回归。
dinght2000
·
2023-10-14 01:21
人工智能
数据结构与算法
1.1
线性模型
基础
1.1
线性模型
基础1.1.1
线性模型
基本形式1.1.1.1
线性模型
定义
线性模型
(linearmodel):对于给定ddd个属性描述的实例x=(x1;x2;⋯ ;xd)x=(x_1;x_2;\cdots;
小学渣的春天
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2023-10-14 01:49
视觉
Zhang2010 压缩MLM P3D
etal.Mixedlinearmodelapproachadaptedforgenome-wideassociationstudies.NatureGenetics,2010,42(4):355–360.DOI:10.1038/ng.546.已证明混合
线性模型
董八七
·
2023-10-13 23:39
python多元非线性回归_利用Python进行数据分析之多元线性回归案例
在开始多元
线性模型
前介绍下一元
线性模型
。数学公式可以表示为:一个因变量,一个自变量。
weixin_39879122
·
2023-10-13 11:21
python多元非线性回归
python多元回归模型_python多元线性回归怎么计算?
研究一个因变量与多个自变量间线性关系的方法在实际工作中,因变量的变化往往受几个重要因素的影响,此时就需要用2个或2个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化,这就是多重线性回归;(二)多重线性回归模型1.模型2.模型关键词解析偏回归系数多重
线性模型
中包含多个自变量
weixin_39978863
·
2023-10-13 11:21
python多元回归模型
到github上去学别人怎么写代码
线性回归是一种
线性模型
,例如,假设输入变量"(x)“与单一输出变量”(y)“之间存在线性关系的模型。更具体地说,输出变量”(y)“可以通过输入变量”(x)"的线性组合计算得出。
羞儿
·
2023-10-12 15:46
机器学习
github
机器学习
机器学习(周志华)-3
第三章
线性模型
基本形式
线性模型
:通过属性的线性组合来进行预测的函数,其数学表达式如下:向量形式:
Puxi_lin
·
2023-10-12 03:52
AVS3:跨多通道预测PMC
前面的文章中介绍了TSCPM,它是AVS3中用于intra模式的跨通道预测技术,它利用
线性模型
根据亮度重建像素预测色度像素,跨通道预测技术用于去除不同通道间的冗余信息,TSCPM可以去除Y-Cb、Y-Cr
Dillon2015
·
2023-10-11 02:27
AVS3
视频编码
avs3
PMC
CCLM
TSCPM
线性回归模型
线性回归: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。方
ClintonZero
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2023-10-11 00:13
机器学习
《机器学习》- 第3章
线性模型
文章目录3.1基本形式3.2线性回归一元线性回归多元线性回归3.3对数几率回归3.4线性判别分析3.5多分类学习3.6类别不平衡问题3.1基本形式问题描述:函数形式:向量形式:许多功能更为强大的非
线性模型
可在
线性模型
的基础上引入层级结构或高维映射而得
太极生两鱼
·
2023-10-10 19:05
机器学习
机器学习
人工智能
[Machine learning][Part4] 多维矩阵下的梯度下降线性预测模型的实现
这里回顾一下梯度下降
线性模型
的实现方法:实现
线性模型
:f=w*x+b,模型参数w,b待定寻找最优的w,b组合:(1)引入衡
思则变
·
2023-10-09 12:12
Machine
Learning
机器学习
矩阵
人工智能
广义
线性模型
(GLMs)
从这三个假设出发,可以推导出一般的广义
线性模型
(GeneralizedLinearModels,GLMs)。
deBroglie
·
2023-10-08 14:46
Python机器学习基础教程学习笔记(6)——
线性模型
(分类)
Python机器学习基础教程学习笔记(6)——
线性模型
(分类)1.二分类importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportmglearn
neumeng
·
2023-10-08 13:01
python实现最小二乘并计算决定系数
最小二乘法通常用于拟合
线性模型
,其中模型的形式可以是线性的或者可以通过
彭博锐
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2023-10-08 06:51
python
开发语言
第19章 使用purrr和broom处理多个模型
例如,可以通过这种方法让数据列中包含
线性模型
。•使用DavidRobinson开发的broom包将模型转换为整洁数据。这是一种非常强大的技术,可以处理大量模型,因为一旦有了整洁数据,我们在本书前
李其龙_ec81
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2023-10-08 00:12
共指消解自我总结-初级
ModelSpanRepresentationPracticalImplementationResultMethodsHobbs’naivealgorithm(1976)中心理论Knowledge-basedPronominalCoreference对数
线性模型
aaaaa98666
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2023-10-07 00:16
知识点总结
自然语言处理
Pytorch从零开始实现线性回归
线性模型
(LinearModel)是机器学习中应用最广泛的模型,指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。
AI阿远学长
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2023-10-06 18:38
Pytorch全面教程从0到1
pytorch
线性回归
机器学习
深度学习
自然语言处理
使用梯度下降训练
线性模型
使用梯度下降训练
线性模型
文章目录使用梯度下降训练
线性模型
1实验内容2实验原理线性分类——最小二乘法logistic回归3具体实现数据生成与可视化:数据读取与处理:法一:利用最小二乘求解线性分类法二:利用线性分类
Yuetianw
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2023-10-06 13:46
课程实验
机器学习
机器学习
python
回归(三):Softmax回归
我们假定事件的对数几率满足
线性模型
,得到的概率函数满足sigmoid函数的形式。在使用模型预测的时候,如果求出的概率大于0.5,就预测;否则就预测。即:如果碰到多分类问题呢?
阿圆的一亩三分地
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2023-10-06 10:55
李沐深度学习记录4:12.权重衰减/L2正则化
matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l#整个流程是,1.生成标准数据集,包括训练数据和测试数据#2.定义
线性模型
训练
smile~。
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2023-10-05 18:16
深度学习
深度学习
人工智能
神经网络基础之激活函数
深度学习有两个非常重要的特性——多层和非线性
线性模型
的局限性:只通过线性变换,任意层的全连接神经网络(NeuralNetwork,NN)和单层NN模型的表达能力没有任何区别,而且它们都是
线性模型
。
Lmondi
·
2023-10-05 07:53
深度学习
神经网络
深度学习
激活函数
Task4模型调参
理解线性回归模型;模型性能验证:评价函数与目标函数;交叉验证方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验证曲线;嵌入式特征选择:Lasso回归;Ridge回归;决策树;模型对比:常用
线性模型
酱油啊_
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2023-10-05 00:43
[Paper Reading] Video-Audio Driven Real-Time Facial Animation
OverviewOverview算法的基本流程为:步骤一:通过DNN网络模型,从音频中提取PSPP特征向量;通过多
线性模型
从图像和深度数据中拟合当前的人脸表情系数,并提取嘴形周围的若干特征顶点数据步骤二
_soaroc_
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2023-10-04 12:20
机器学习笔记 -- 线性回归
1、定义线性回归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一个平面或者更高维度的超平面,使得预测值与真实值的误差最小化。2、代价函数代价函数度量全部样本集的平均误差。
算法导航
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2023-10-04 09:16
吴恩达机器学习笔记
机器学习
人工智能
线性回归
线性回归大结局(岭(Ridge)、 Lasso回归原理、公式推导),你想要的这里都有
文章目录
线性模型
简介普通线性回归Ridge(岭)回归为什么正则化惩罚项Work?
一无是处的研究僧
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2023-10-04 05:48
算法
自动化测试模型
自动化测试模型分为四大类:
线性模型
、模块化驱动、数据驱动、关键字驱动。
线性模型
通过录制或编写对应应用程序的操作步骤产生的线性脚本。单纯的来模拟用户完整的操作场景。
小娟_bb93
·
2023-10-03 04:24
逻辑回归 - 理论篇
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)。这一家族中的模型形式基本上都差不多,不同的就是因变量不同。
u属于v
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2023-10-03 00:57
学习 | BLUP与全基因组选择
很简单,通过构建混合
线性模型
,估计个体的育种值(BLUP),然后可以推断出子代的育种值应该是
育种数据分析之放飞自我
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2023-10-02 18:51
Network in Network论文笔记
NetworkinNetworkIntroduction传统卷积:广义
线性模型
(GeneralizedLinerModel,GLM),提取的浅层特征。只有数据线性可分时可以达到好的效果。
huhu_hhh
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2023-10-02 16:01
深度学习
神经网络
数学与统计虐我千百遍……
被数学和统计虐惨的我广义
线性模型
广义可加模型广义估计方程线性混合模型线性相加模型广义线性混合模型一般
线性模型
……~多重线性回归多元线性回归多元方差分析协方差分析……泊松回归负二项回归零膨胀模型零膨胀负二项模型零膨胀泊松模型
飘乐云
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2023-10-01 15:44
NPDP新产品开发流程总结(10.21)
一、瀑布模型特点:按照开发阶段逐次进行,像瀑布一样逐级下落,是结构化的
线性模型
。优势:和其他流程相比相对简单。明确了阶段和检查点。前阶段完成了只需要关注后续阶段。劣势:开发活动不能逆转,否则代价高昂。
次第前行
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2023-09-30 21:52
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