贝叶斯线性回归第11页

ML12-朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯分类是一种经典的机器学习算法，本主题从贝叶斯的应用场景，到其数学基础，并到最终的实现与应用做了介绍。

杨强AT南京·2024-01-13 18:03

GraphPad Prism 10.1.1 For Mac 安装及新功能梳理

GraphPadPrismGraphPadPrism是一款非常专业强大的科研医学生物数据处理绘图软件，它可以将科学图形、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据、数据组织结合在一起，除了最基本的数据统计分析外

迂幵·2024-01-13 18:43

Graphpad Prism10.1.2（324）安装教程 (含Win/Mac版)

GraphPadPrismGraphPadPrism是一款非常专业强大的科研医学生物数据处理绘图软件，它可以将科学图形、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据、数据组织结合在一起，除了最基本的数据统计分析外

迂幵·2024-01-13 18:07

【模型评估 06】超参数调优

为了进行超参数调优，我们一般会采用网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等算法。在具体介绍算法之前，需要明确超参数搜索算法一般包括哪几个要素。一是目标函数，

一碗姜汤·2024-01-13 14:02

Prior information

在统计学、机器学习和贝叶斯推断等各个领域中，先验信息在影响或指导分析或决策过程中发挥着至关重要的作用。

Recursions·2024-01-13 14:51

贝叶斯优化的基本流程

贝叶斯优化的基本流程假设已知一个函数()的表达式以及其自变量的定义域，现在，我们希望求解出的取值范围上()的最小值，你打算如何求解这个最小值呢？

今天也要加油丫·2024-01-13 13:39

线性回归原理讲解

同内容讲解视频，如果不想看文字就去看视频吧~线性回归，线性回归，首先我们要搞懂这四个字里两个词的意思何为线性？何为回归？线性线性，包括可加性和齐次性①可加性，也称叠加性。

Horace_01·2024-01-13 13:27

机器学习-线性回归

1、线性回归解决的问题线性回归是利用被称为线性回归方程的最小平方函数对一个或者多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或者多个被称为回归系数的模型参数的线性组合。

有语忆语·2024-01-13 07:09

如何对多元线性回归模型调参？

多元线性回归模型通常不像复杂的机器学习模型那样拥有许多可调节的超参数。

CA&AI-drugdesign·2024-01-13 06:46

【机器学习300问】4、机器学习到底在学习什么？

以监督学习的线性回归问题为例：房子价格预测。图中的蓝色线的方程：y=w

小oo呆·2024-01-13 05:49

Python 全栈体系【四阶】（十二）

第四章机器学习十五、朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生。

柠檬小帽·2024-01-13 02:20

数据结构与算法之美学习笔记：46 | 概率统计：如何利用朴素贝叶斯算法过滤垃圾短信？

目录前言算法解析总结引申前言本节课程思维导图：上一节我们讲到，如何用位图、布隆过滤器，来过滤重复的数据。今天，我们再讲一个跟过滤相关的问题，如何过滤垃圾短信？垃圾短信和骚扰电话，我想每个人都收到过吧？买房、贷款、投资理财、开发票，各种垃圾短信和骚扰电话，不胜其扰。如果你是一名手机应用开发工程师，让你实现一个简单的垃圾短信过滤功能以及骚扰电话拦截功能，该用什么样的数据结构和算法实现呢？算法解析实际上

浊酒南街·2024-01-13 01:48

一元线性回归模型（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利用协方差和方差求解kkk和bbb结论实验分析引言一元线性回归是回归分析中简单而重要的一种模型，旨在找到一条直线，以最佳方式拟合输入变量与输出变量之间的关系

Nie同学·2024-01-12 23:50

利用numpy+sklearn+matplotlib演示如何创建和训练线性回归模型

通过一个具体的业务场景来演示如何创建和训练线性回归模型。让我们考虑一个房地产市场的例子，其中我们想要根据房屋的大小（平方英尺）来预测其市场价格。

薛定谔的zhu·2024-01-12 23:12

分类算法入门：决策树、朴素贝叶斯与最近邻算法

目录写在开头1.常用的分类算法2.决策树算法2.1基本原理2.2建模流程2.3实践案例：垃圾邮件分类3.朴素贝叶斯3.1基本原理3.2建模流程3.3实践案例4.最近邻算法4.1基本原理4.2建模流程4.4

theskylife·2024-01-12 20:01

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

【深度学习每日小知识】Logistic Loss 逻辑回归

逻辑回归的损失函数线性回归的损失函数是平方损失。

jcfszxc·2024-01-12 16:51

多元线性回归模型（公式推导+举例应用）

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{X^TX}XTX不是满秩情况下，二分类问题的解决方案对数几率回归黑塞矩阵结论实验分析（一）实验分析（二）实验分析（三）引言多元线性回归是回归分析中的一种复杂模型

Nie同学·2024-01-12 14:00

机器学习_9、朴素贝叶斯

朴素贝叶斯解决鸢尾花数据集问题#高斯朴素贝叶斯分类#coding=utf-8fromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBimportnumpyasnp

Element_南笙·2024-01-12 14:58

机器学习-0基础

python三、如何学1.载入数据与理解数据1.1导入数据1.2数据查看2.数据准备与特征过程1.2数据预处理-缺省值-异常值异常值：3特征工程模型与优化sklearn中模型的常用方法sklearn中的模型线性回归逻辑回归朴素贝叶斯算法

猿戴科·2024-01-12 09:47

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类双月牙数据集-非线性数据篇

在逻辑斯蒂回归中，我们首先通过数据进行线性回归，得到的结果再通过sigmoid函数转化为概率，这样就可以得到每个类别的概率。然后，我们可以通过设置一个阈值，如

精英的英·2024-01-12 08:57

【手搓深度学习算法】用逻辑回归分类Iris数据集-线性数据篇

在逻辑斯蒂回归中，我们首先通过数据进行线性回归，得到的结果再通过sigmoid函数转化为概率，这样就可以得到每个类别的概率。然后，我们可以通过设置

精英的英·2024-01-12 08:57

【pytorch】使用pytorch构建线性回归模型-了解计算图和自动梯度

使用pytorch构建线性回归模型线性方程的一般形式衡量线性损失的一般形式-均方误差pytorch中计算图的作用和优势在PyTorch中，计算图（ComputationalGraph）是一种用于表示神经网络运算的数据结构

精英的英·2024-01-12 08:49

【机器学习基础】集成学习

为梦而生~·2024-01-12 06:55

概率论与数理统计 Chapter4. 参数估计

样本方差2.k阶原点矩3.k阶中心矩2.参数的点估计1.矩估计1.正态分布2.指数分布3.均匀分布4.二项分布5.泊松分布2.极大似然估计1.正态分布2.指数分布3.二项分布4.均匀分布5.泊松分布3.贝叶斯估计

Espresso Macchiato·2024-01-12 05:18

深度学习常考简答题--[HBU]期末复习

3.线性回归通常使用平方损失函数，能否使用交叉熵损失函数？4.平方损失函数为何不适用于解决分类问题？(和第3题一块复习)编辑5.什么是长程依赖问题，如何解决？6.什么是对称权重现象，有哪些解决方案？

洛杉矶县牛肉板面·2024-01-12 00:22

人工智能复习

机器学习中线性回归和逻辑回归：机器学习的分类：监督学习和无监督学习，半监督学习监督学习（SupervisedLearning）：监督学习是一种利用带有标签（标记）的数据进行训练的机器学习方法。

丘小羽·2024-01-11 21:04

基于贝叶斯优化算法的深度学习LSTM模型时间序列多步预测Matlab程序代码

我基于Matlab2021编写了一个BO-LSTM算法，其中BO指的是贝叶斯（Bayesian）算法，利用BO算法对LSTM模型的超

胡伟成·2024-01-11 19:53

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

小菜鸡变形记·2024-01-11 14:52

GEE机器学习——利用贝叶斯分类器方法进行土地分类和精度评定

贝叶斯分类器方法的具体介绍贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法。

此星光明·2024-01-11 12:59

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。

代码讲故事·2024-01-11 11:59

查准率与查全率在自然语言处理中的核心概念与联系、核心概念和实践应用，如何使用朴素贝叶斯、SVM 和深度学习实现查准率和查全率的计算？

查准率与查全率在自然语言处理中的核心概念与联系、核心概念和实践应用，如何使用朴素贝叶斯、SVM和深度学习实现查准率和查全率的计算？

代码讲故事·2024-01-11 11:59

matlab多元线性回归

1.matlab多元回归示例如下：解决问题：油价预测方法：多元线性回归实现：matlabregress()函数技巧：通过增加X1^2，X2^2，或者X1*X2等构造的特征项，可以提高回归模型的拟合准确度

lingllllove·2024-01-11 10:44

【机器学习】常见算法详解第1篇：K近邻 KNN和API使用（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-11 02:39

对数几率回归

对于一个线性回归的模型我们一般都会定义为为了做一个二分类的估计我们可以做一个概率的判断单位阶跃函数但是单位阶跃函数是不连续的，难以求导，所以用对数几率函数替代此函数最为一个激活函数在二分类的问题上简直是完美

LoveToday2020·2024-01-11 02:11

机器学习 -- 贝叶斯决策理论

这时候我们可以采用贝叶斯决策理论。贝叶斯决策理论百度对其的描述是：贝叶斯决策理论，是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分。贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的

北堂飘霜·2024-01-10 20:19

多项式回归预测

目录1、多项式回归2、R-Squared1、多项式回归如果在实际中数据点显然不适合线性回归（穿过数据点之间的直线），那么多项式回归可能是理想的选择像线性回归一样，多项式回归使用变量x和y之间的关系来找到绘制数据点线的最佳方法

Q渡劫·2024-01-10 20:50

机器学习-线性回归实践

目标：使用Sklearn、numpy模块实现展现数据预处理、线性拟合、得到拟合模型，展现预测值与目标值，展现梯度下降；一、导入模块importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision=2)fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,SGDRegressorfromsklearn.preprocessingimpo

Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

矢量，矢量化的梯度下降以及多元线性回归

例如，线性回归模型的参数可以表示为一个包含权重和偏置的矢量。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

多项式回归

基本形式如下：理解：在了解了线性回归模型之后，我们会意识到数据集上的点有时使用曲线拟合效果会更好。我们可以选择使用多项式曲线进行拟合。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:43

【手搓深度学习算法】用线性回归预测波士顿房价

线性回归线性回归是一种监督学习方法，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的关系。线性回归的目标是找到一条直线，使得所有数据点到这条直线的距离之和最小。

精英的英·2024-01-10 18:20

3.4.1-欠拟合与过拟合（Bias and variance） + 相关解决方案

Ifwehavetoomanyfeatures,thelearnedhypothesismayfitthetrainingsetveywell,butfailtogeneralizetonewexamples.例子1：线性回归

帅翰GG·2024-01-10 18:20

3万字机器学习笔记+总结(知识点全覆盖)

线性回归基本原理线性回归与逻辑回归（LR）的区别支持向量机（SVM）基本原理

搬砖成就梦想·2024-01-10 14:02

数学模型之线性回归

打头的就是较为简单的线性回归。一、何为回归？所谓回归，简单来说就是一个自变量和因变量之间

BLSxiaopanlaile·2024-01-10 12:14

选择三个机器学习算法，代码实现，并选择一个数据集进行性能分析

1.线性回归算法线性回归是一种用于预测连续数值的监督学习算法。线性回归算法通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合线，误差是指实际观测值与回归线预测值之间的差异。

Aurora_木迦·2024-01-10 11:37

Alphalens 因子分析 - 以低换手率因子为例(1)

量化风云·2024-01-10 11:46

常见的生成模型有哪些？

变分自编码器（VAEs）:VAE是一种基于贝叶斯推理的生成模型，

CA&AI-drugdesign·2024-01-10 11:38

【机器学习】常见算法：K近邻 KNN和Python实现

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。

大雾的小屋·2024-01-10 10:08

深度学习与Pytorch实战（二）预测房价--线性回归

PyTorch实例：线性回归我们将实现一个线性回归模型，并用梯度下降算法求解该模型，从而给出预测曲线。

volcanical·2024-01-10 10:33

贝叶斯算法（新闻分类任务）

文章目录前言介绍一、新闻数据集处理二、文本分词（jibe分词器)三、去停用词停用词表是什么？使用停用词表过滤文件四、构建文本特征4.1）统计词频4.2）词云展示4.3）TF-IDF：提取关键词4.4）数据集标签制作五、建立模型5.1）数据集切分5.2）使用词袋模型的特征来建模5.2.1）制作词袋模型特征5.2.2）建模&观察结果5.3）使用TF-IDF特征建模前言介绍内容介绍：建立新闻文章分类模型

Avasla·2024-01-10 10:22

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