线性模型第8页

2021李宏毅机器学习 1.2 神经网络基础笔记

从线性模型角度出发，考虑神经网络的原理由于linearmodel有modelbias，我们想获得更加复杂的model来拟合更多的问题；从linearmodel的角度出发，我们可以考虑用分段的线性函数作为

我能学会机器学习吗·2023-09-30 06:30

回归分析扫盲：为什么非线性模型不能直接用最优子集选择法

最近有人给我发了篇文章：一个问题有一堆变量，我们要选取哪些变量来建模呢？我们来看看这篇文章是怎么做的：这个方法简单来说就是：对于这一堆变量，我们每次尝试剔除其中一个变量，然后用剩下的变量训练一个新模型。那么，少了一个变量，模型的效果就会有区别，这个区别就是该变量的贡献。最后，我们选出贡献比较大的那些变量，构成我们的最终模型。这种认识明显是错的。举一个易懂的反例：我们都知道深度模型数据越多上限越高（

3A是个坏同志·2023-09-29 17:30

李航老师《统计学习方法》第6章阅读笔记

逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型。对数线性模型（Log-linearmodel）是一种统计模型，通常用于分析离散数据的关系，特别是在分类和回归问题中。

Chen_Chance·2023-09-29 01:17

逻辑回归和线性回归的异同点

并且在自变量x与超参数θ确定的情况下，逻辑回归可以看作广义线性模型(GeneralizedLinearModels)在因变量y服从二元分布时的一个特殊情况;而使用最小二乘法求解线性回归时，我们认为因变量

GhostintheCode·2023-09-28 17:01

吃瓜笔记02：【西瓜书+南瓜书】第3章线性模型

线性模型是机器学习中最为基础的模型，很多复杂模型均可认为由线性模型衍生而得，无论是曾经红极一时的支持向量机还是如今万众瞩目的神经网络，其中都有线性模型的影子。

WH_Z0v0·2023-09-28 00:18

点云最小二乘法拟合直线 - MATLAB实现

最小二乘法是一种数学优化方法，其目的是在参数线性模型和观测数据之间寻找最佳拟合。也就是说，我们要通过

编码实践·2023-09-26 22:34

R语言用线性模型进行臭氧预测：加权泊松回归，普通最小二乘，加权负二项式模型，多重插补缺失值|附代码数据

p=11386原文出处：拓端数据部落公众号最近我们被客户要求撰写关于线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。在这篇文章中，我将从一个基本的线性模型开始，然后从那里尝试找到一个更合适的线性模型。

·2023-09-26 00:46

流形学习降维code

复杂的非线性关系不适合强行降维再分类，而应该用非线性模型直接处理。——t-sne数据可视化算法的作用是啥？-微调的回答-知乎#Refer:#h

Rover Ramble·2023-09-25 22:26

sklearn学习1:常用线性模型

1.1常用线性模型1.1.1线性回归，LinearRegression>>>fromsklearnimportlinear_model>>>reg=linear_model.LinearRegression

DDDDavid·2023-09-25 21:01

李沐深度学习-08 线性回归

P1线性回归1.2.3.线性模型可以看作是单层神经网络，神经网络通常用这样图表示。输出的维度是1，每一个箭头表示一个权重w(i)。我们称之为单层神经网络，因为忽略输入层inputlayer。

咚风白·2023-09-25 17:26

3.1 线性回归【李沐动手学深度学习】

目录房价预测问题：一、房价预测问题：1.简化模型：假设1：卧室个数、卫生间个数、居住面积记为x1,x2,x3假设2：成交价是各因素加权和y=w1x1+w2x2+w3x3+b2.线性模型：线性模型可以看做是单层神经网络

iCiven·2023-09-25 17:54

深度模型（八）：Wide And Deep

摘要广义线性模型和非线性特征变换的组合广泛用于输入稀疏的大规模回归和分类问题。特征的交叉非常有效并且可解释性也很好，但是为了提高模型泛化能力，需要大量的特征工程工作。

jony0917·2023-09-25 05:36

线性回归算法

也是很多非线性模型的基础。不像knn，其结果有很好的解释性。思路就是从一堆看起来没有联系的样本点中找到一个直线方程，能让数据尽可能拟合这条直线，从而对未知数据

skullfang·2023-09-24 23:06

R语言贝叶斯广义线性混合（多层次/水平/嵌套）模型GLMM、逻辑回归分析教育留级影响因素数据...

p=24203本教程使用R介绍了具有非信息先验的贝叶斯GLM（广义线性模型）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

拓端研究室TRL·2023-09-24 21:50

机器学习之感知机原理及Python实现

感知机旨在学习能够将输入数据划分为+1/-1的线性分离超平面，所以说整体而言感知机是一种线性模型。因为是线性模型，所以感知机的原理并不复杂，本节和大家来看一下感知机的基本原理和Python实现。

缓下脚步·2023-09-24 17:04

Python中的多项式回归拟合非线性关系实例

拓端研究室·2023-09-24 11:38

第3章线性模型

线性模型向量形式非线性模型在线性模型基础上通过引入层级结构或高维映射而得。由于w直观表达了各属性在预测上的重要性，所以线性模型有很好的可解释性。

日月一人·2023-09-24 08:19

[Machine Learning][Part 2]监督学习的实现

目录线性模型实现：costfunction：代价函数或者损失函数——衡量模型优劣的一个指标理论：代码实现:梯度下降——自动寻找最小的costfunction代价函数梯度的概念：梯度下降公式：实现一个简单的监督学习的模型

思则变·2023-09-24 07:13

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程学习笔记第三章（二）

这里我们讨论了如何使用线性模型进行回归学习，但若要做的是分类任务呢？只需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来。

Unicorn婧·2023-09-24 04:32

一个小的实例

importtensorflowastfimportnumpyasnp#使用numpy生成100个随机点x_data=np.random.rand(100)y_data=x_data*0.1+0.2#构造一个线性模型

记事本的记事本·2023-09-24 01:40

流行的机器学习算法——线性回归

具体来说，线性回归算法可以根据一组样本数据，拟合出一个线性模型，并通过对该模型的参数进行估计和预测，达到对未知数据进行预测的目的。这种算法最常用的技术是最小二乘法（Leastofsquares）。

·2023-09-22 12:58

模型思考|两种简单非线性模型

原创精进学思行精进学思行今天为了放松自己，你一般周末会怎么度过？你会选择补觉，看电影，和几个朋友聚会还是带娃？无论是哪种方式，你的爽感都会随着量的增加而增加，但是它们增加的程度会放缓，如果你像我一样，喜欢看电影，看一部提升的幸福指数如果是10，连着看第二部带来的幸福增量可能只是8，第三部的增量可能是6，也就是经济学中常说的"边际效用递减"。也就是每增加一定数量东西，给你带来新增收益不是线性增加，而

王双_c261·2023-09-22 10:52

二分类问题的解决利器：逻辑回归算法详解（一）

逻辑回归的原理逻辑回归是一种广义线性模型（GeneralizedLinearModel，简称GLM），它的目标是根据输入特征的

小馒头学python·2023-09-22 02:44

【深度学习实验】前馈神经网络（五）：自定义线性模型：前向传播、反向传播算法（封装参数）

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的工具包1.线性模型Linear类a.构造函数__init__b.

QomolangmaH·2023-09-21 20:25

pytorch学习2

每个数字图片大小是28x28，矩阵中每个元素的大小为[0，1]区间的灰度值，将二维矩阵拉平(flat)为一维784，数据量不变，这样能忽略上下位置相关性，甚至左右位置相关性也可忽略，再插入一个维度变为[1,784]线性模型能解决吗一个简单的线性模型为

dyh_chd·2023-09-21 06:05

非常好的动态规划（DP）总结

menjitianya/archive/2015/10/23/212084.html目录一、动态规划初探1、递推2、记忆化搜索3、状态和状态转移4、最优化原理和最优子结构5、决策和无后效性二、动态规划的经典模型1、线性模型

z小白·2023-09-21 01:39

3. 非线性回归和逻辑回归（pytorch）

1.1激活函数在线性模型中忽略了激活函数的存在，而激活函数的作用是为了让神经网络能够更好的去拟合复杂的函数。常用的激活函数有：sigmoid、ta

张怼怼√·2023-09-21 01:28

线性回归预测波士顿房价

"""正规方程：sklearn.linear_model.LinearRegression(最小二乘法线性回归)更准确使用于线性模型梯度下降：sklearn.linear_model.SGDRegressor

zsb_zsb·2023-09-20 23:21

6月16日一同探讨PWmat—MLFF机器学习在分子动力学中的应用

直播预告分享主题PWmat—MLFF机器学习在分子动力学中的应用日期和时间2022年6月16日/14:00星期四（线上）讨论方向1.理论背景特征的产生线性模型VV模型KFNN模型KFDP模型2.实际操作数据预处理如何处理

龙讯旷腾·2023-09-20 09:55

pytorch实战

夯实理论基础通读一遍PyTorch官方文档，知道提供了什么功能以及文档结构复现经典工作（读代码=》写代码=》读代码=》…循环往复）扩充视野，广泛阅读自己领域内的工作，看看别人的工作有没有自己不会复现的块线性模型

小胡的博客号Aoife艺馨·2023-09-20 04:59

线性回归原理（李沐老师学习笔记）

目录1线性回归的定义1.1线性回归的基本元素1.1.1线性模型1.1.2损失函数1.1.3为什么传统线性回归解不能应用于深度学习1.1.4随机梯度下降2自动求导2.1标量链式法则2.2标量对向量求导2.3

maggieyiyi·2023-09-19 17:10

机器学习西瓜书+南瓜书吃瓜教程第三章学习笔记

u1s1，边看视频边自己手推一遍真的清楚很多，强烈推荐自己手推虽然花时间，但真的很有用很清晰线性模型1、基本形式2、最小二乘估计&&极大似然估计3、求解w和b4、举例机器学习是想要通过现有的数据，找到隐藏在事物背后的规律

Unicorn婧·2023-09-19 10:44

【深度学习实验】线性模型（五）：使用Pytorch实现线性模型：基于鸢尾花数据集，对模型进行评估（使用随机梯度下降优化器）

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入库1.线性模型linear_model2.损失函数loss_function3.鸢尾花数据预处理4.初始化权重和偏置5.优化器

QomolangmaH·2023-09-19 08:39

YOLOv5算法改进（18）— 更换激活函数（SiLU、ReLU、ELU、Hardswish、Mish、Softplus等）

然而，线性模型的表达能力通常不够，因此激活函数的作用就显现出来了。激活函数通过对线性变换的输出进行非线性映射，引入了非线性因素，从而增强了神经网络的表达能力。在YOLOv5中，使用了不同的激活函数。

小哥谈·2023-09-19 02:47

深度学习——线性神经网络一

深度学习——线性神经网络一文章目录前言一、线性回归1.1.线性回归的基本元素1.1.1.线性模型1.1.2.损失函数1.1.3.解析解1.1.4.随机梯度下降1.1.5.用模型进行预测1.2.向量化加速

星石传说·2023-09-18 23:18

【深度学习实验】线性模型（二）：使用NumPy实现线性模型：梯度下降法

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入库1.初始化参数2.线性模型linear_model3.损失函数loss_function4.梯度计算函数compute_gradients5

QomolangmaH·2023-09-18 00:25

【深度学习实验】线性模型（三）：使用Pytorch实现简单线性模型：搭建、构造损失函数、计算损失值

目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入库1.定义线性模型linear_model2.定义损失函数loss_function3.定义数据4.调用模型5.完整代码一、

QomolangmaH·2023-09-18 00:24

李沐机器学习入门

2.数据的爬取3.数据的标注3.1半监督学习3.1.1自学习算法3.1.2人工标注数据3.1.3弱监督学习4.数据的预处理5.数据的清理6.数据的变换7.特征工程8.机器学习介绍8.1决策树模型8.2线性模型线性模型做回归线性模型做分类

几窗花鸢·2023-09-17 23:30

【深度学习实验】线性模型（一）：使用NumPy实现简单线性模型：搭建、构造损失函数、计算损失值

目录一、实验介绍二、实验环境三、实验内容0.导入库1.linear_model函数2.loss_function函数3.定义数据4.调用函数一、实验介绍使用Numpy实现线性模型搭建构造损失函数进行模型前向传播并计算损失值二

QomolangmaH·2023-09-17 08:40

一文通俗讲透树模型

不同于线性模型【数学描述：f(W*X+b)】，是通过数据样本学习各个特征的合适权重，加权后做出决策。决策树会选择合适特征并先做特征划分后（这提高了模型的非线性能力），再做出决策。

算法进阶·2023-09-17 06:40

PyTorch深度学习（一）【线性模型、梯度下降、随机梯度下降】

这个系列是实战（刘二大人讲的pytorch）建议把代码copy下来放在编译器查看（因为很多备注在注释里面）线性模型(LinearModel)：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

每天都是被迫学习·2023-09-17 06:17

最小二乘法公式推导

线性模型中，h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θn*xn,如何求出θ使得每个点到h(x)之间的距离最近呢？

刘单纯·2023-09-16 15:54

逻辑回归

1.1对数几率回归线性模型是回归问题，如果要处理分类问题的话，该如何？

MaskStar·2023-09-16 14:55

logistic回归介绍以及原理分析

这种算法输入病理图片并且应该辨别患者是患有癌症（1）或没有癌症（0）2.logistic回归和线性回归的关系逻辑回归（LogisticRegression）与线性回归（LinearRegression）都是一种广义线性模型

Taylor George·2023-09-16 07:54

正则化(Regularization)

第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好

handsomemao666·2023-09-15 22:39

如何快速理解线性回归及模型训练？

在机器学习领域内，经常会听到回归问题、线性回归等专业术语，那什么是回归问题，线性回归又是什么意思以及怎么训练一个模型、怎么调整评估模型的预测性能呢，本文将结合网上资料及TensorFlow来训练一个最简单的线性模型并评估其性能优劣

岁与禾·2023-09-15 03:26

CTR预估之Wide&Deep系列(下):NFM/xDeepFM

在上一篇文章中CTR预估之Wide&Deep系列模型:DeepFM/DCN，学习了Wide&Deep这种通用框架：wide组件的线性模型的显性低阶特征交叉提供记忆能力，deep组件的深度网络模型的隐式高阶特征交叉提供泛化能力

我就算饿死也不做程序员·2023-09-15 03:39

深度学习2--tensorflow--Softmax回归实现手写数字识别

1.LR逻辑回归先准备一下LR逻辑回归：广义线性模型：实现x到y的非线性映射：在LR逻辑回归中取g函数：实现0--1映射输出值为预测结果为1的概率线性模型wx+b:令h（x）表示结果为1的概率：极大对数似然

暗夜猎手-大魔王·2023-09-14 22:44

【AI】机器学习——支持向量机(非线性及分析)

非线性可分问题处理思路核技巧核函数特点核函数作用于SVM5.4.2正定核函数由K(x,z)K(x,z)K(x,z)构造H\mathcal{H}H空间步骤常用核函数5.5SVM参数求解算法5.6SVM与线性模型关系

AmosTian·2023-09-14 07:55

【AI】机器学习——支持向量机(线性模型)

支持向量机是一种二分类算法，通过在高维空间中构建超平面实现对样本的分类文章目录5.1SVM概述5.1.1分类5.2线性可分SVM5.2.1线性可分SVM基本思想5.2.2策略函数间隔几何间隔硬间隔最大化5.2.3原始算法支持向量5.2.4对偶形式算法1.构造并求解对偶问题2.计算参数3.求得分离超平面优点例题5.支持向量机(非线性SVM)线性可分SVM通过硬间隔最大化求出划分超平面，解决线性分类问

AmosTian·2023-09-14 07:54

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