贝叶斯线性回归第14页

运维工程师的出路到底在哪里？

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Mindtechnist·2024-01-03 15:19

逻辑回归

1.背景介绍考虑二分类任务，其输出标记，而线性回归模型产生的预测值是实值，于是，我们需将实值转换为0/1值，最理想的是“单位跃迁函数”(unit-stepfunction)即预测值z大于0就判断为正例，

rosyxiao·2024-01-03 14:25

贝叶斯学习

条件概率条件概率是带有某些（前提条件）背景约束的概率问题。通常条件概率的记号是p(A|B)表示在给定的条件B下，A事件发生的概率。联合概率联合概率是指两个事件同时发生的概率。p(A和B)是A和B事件的发生都为真的概率。公式：p(AandB)=p(A)p(B|A)如果事件A的结果不影响事件B发生的概率，则p(B|A)=P(B)，公式可以表示为p(AandB)=p(A)p(B)投2枚硬币，A表示第一个

woniuxia·2024-01-03 12:19

机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测

文章目录机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法SGD对波士顿房价数据进行线性回归和预测一、任务二、流程三、完整代码四、代码解析五、效果截图机器学习与深度学习——使用paddle实现随机梯度下降算法

星川皆无恙·2024-01-03 12:12

常见推断方法一览：极大似然估计、最大后验估计、期望最大化、贝叶斯推断、马尔科夫链蒙特卡洛方法、变分推断

常见推断方法一览推断方法区别频率派极大似然估计MLE最大后验估计MAP期望最大化EM贝叶斯推断Bayesian马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC变分推断VI推断方法区别极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimation

Debroon·2024-01-03 10:57

深度学习从入门到不想放弃-5

居然第四集是11月5号写的，这25天可见发生了多少事情...今天我们讲讲特征，算是基础篇的一个番外篇延伸，我省着在后面的文章里写了，怕扰乱了思路严格来说这个属于基础机器学习领域里的了，我又不讲决策树，贝叶斯

周博洋K·2024-01-03 05:25

数据挖掘案例

利用Pycharm连接MySQL，利用Python代码通过提取数据库的内容，将其封装到本地，为训练模型提供了源数据支持，利用机器学习算法岭回归对数据进行线性回归，进而得到最终的预测结果。

孤城暮雨@·2024-01-03 04:18

我的AI笔记_1（线性回归原理、误差、似然函数、最小二乘法由来）

一、线性回归原理线性回归可以认为是单层的，多层线性回归就是神经网络。在有监督学习中，

xcpppig·2024-01-03 01:24

我的AI笔记_2（线性回归梯度下降法、参数更新方法）

线性回归问题中，上一节可以看出能求出一个“公式推导结果”，但是由于矩阵的性质，我们只能把它当成一个“巧合”，因为大多数结果是没有这种“巧合”的，无法求解。

xcpppig·2024-01-03 01:52

朴素贝叶斯算法来识别垃圾文本

在电商平台中有大量的垃圾或者欺诈消息msg，如何识别召回这些垃圾消息是风控经常遇到的问题，今天我们来尝试用传统的朴素贝叶斯分类算法来挖掘分类模型来识别垃圾消息下面的样本中，标签1是垃圾消息，标签0是正常消息训练样本

阿君聊风控·2024-01-02 23:40

[概率论]四小时不挂猴博士

贝叶斯公式是什么贝叶斯公式是概率论中的一个重要定理，用于计算在已知一些先验信息的情况下，更新对事件发生概率的估计。

东北霸主劳德利·2024-01-02 23:32

利用EXCEL函数LINEST进行统计学中的回归分析

介绍统计学中的一元和多元线性回归，并通过EXCEL自带的统计函数LINEST、INDEX进行手工计算，再通过EXCEL数据分析工具包进行自动计算。

statr·2024-01-02 20:47

线性回归笔记——统计学任务4打卡

参数估计：已知高考成绩服从正态分布，我想来计算2015年某省高考平均分，于是选取了一个样本，利用参数估计的原理来推断该省平均分；假设检验：已知高考成绩每年都是正态分布，去年的平均分是583(μo)方差是45或者已知我们认为的均值是583(μo)，今年选取了一个样本，调查结果发现样本平均分594，求证高考平均分到底上升了没，进一步说并考生的水平是否有显著提高（假设试卷难度不变）。*这里有个问题：是不

小小尧·2024-01-02 17:23

2020-02-19

经过5天的学习，非常开心对整个知识有了较大的收获，从最初的线性回归，softmax与分类模型，多层感知机，到学习初步的卷积神经网络，leNet网络，为解决神经网络训练中的过拟合、欠拟合和梯度消失爆炸，都进行了详细的代码实现

ninghc·2024-01-02 16:50

均方差损失推导

（有的地方称之为代价函数，但是个人感觉损失函数这个名称更贴近实际用途）理解：（以均方差损失函数为例）对于一个线性回归模型f(x)=wx+b,其损失函数为.其中，表示预测值与真实值之间的差（即线上的点与真实点之间的距离

Visual code AlCv·2024-01-02 15:20

深度学习｜2.2 逻辑回归

线性回归的局限性线性回归算出来的值并不是一个介于0到1的值，并不适合去作为一个概率来使用。优化——sigmoid函数将值回归到介于0和1之间的范围。形式上的优化将向量内积+常

晓源Galois·2024-01-02 06:44

pytorch(2)——张量操作与线性回归

一、张量的操作1）拼接功能：将张量按维度dim进行拼接tensors:张量序列代码如下：功能：在新创建的维度dim进行拼接代码如下：2）切分功能：将张量按维度dim进行平均切分返回值：张量列表注意事项：若不能整除，最后一份张量小于其他张量input：要切分的张量chunks：要切分的份数dim：要切分的维度代码如下功能：将张量按维度dim进行切分返回值：张量列表split_siaze_or_sec

zmj52·2024-01-02 04:02

PyTorch 第一章第三节：张量操作与线性回归

文章目录张量操作：拼接、切分、索引和变换张量的数学运算线性回归张量操作：拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim

冰雪棋书·2024-01-02 04:02

深度学习 PyTorch_Week1【任务2】张量操作与线性回归

一、张量的操作：拼接、切分、索引和变换张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度代码实现：t=torch.ones((2,3))t_0=torch.cat([t,t],dim=0)t_1=torch.cat([t,t,t],dim=1)print("t_0:{}shape:{}\nt_1:{}shape:{}".forma

国家特级不保护动物·2024-01-02 04:31

pytorch——张量操作与线性回归

1、张量的操作：拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1torch.cat()（cat()不会拓展张量的维度）功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列din：要拼接的维度torch.cat(tensors,dim=0,out=None)代码实际操作如下：importnumpyasnpimporttorchflag=Trueifflag:t=torch.ones((2,3))t

然后就去远行吧·2024-01-02 04:31

LibTorch之张量操作与线性回归

LibTorch之张量操作与线性回归LibTorch之张量操作与线性回归LibTorch之张量操作与线性回归pytorch到libtorch，一般就是[]到{}的变化一张量初始化二深浅拷贝三C++常用数据类型转换

*Major*·2024-01-02 04:31

（一）PyTorch 中的基本概念_张量操作与线性回归

参考本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py1.3张量操作与线性回归张量的操作拼接

sunshinecxm_BJTU·2024-01-02 04:30

02.张量操作与线性回归；计算图与动态图机制

文章目录张量的操作拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1torch.cat()不扩张张量的维度1.2torch.stack()扩张张量的维度1.3torch.chunk()1.4torch.split()二、张量索引2.1torch.index_select()2.2torch.masked_select()三、张量变换3.1torch.reshape()3.2torch.transpos

oldmao_2000·2024-01-02 04:00

PyTorch入门(三)——张量操作与线性回归

张量操作和线性回归张量操作张量的拼接torch.cat()torch.stack()张量的切分torch.chunk()torch.split()张量的索引torch.index_select()torch.masked_select

技术宅zch·2024-01-02 04:00

学习笔记|Pytorch使用教程02(张量操作与线性回归)

张量的数学运算线性回归作业一.张量的操作:拼接、切分、索引和变换。

NotFound1911·2024-01-02 04:00

pytorch学习2 - 张量操作与线性回归

张量的操作：拼接、切分、索引和变换1张量的拼接与切分1.1torch.cat(tensors,dim=0,out=None)功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度1.2torch.stack(tensors,dim=0,out=None)功能：在新创建的维度dim上进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度区别：cat不会扩展张量的维度，而stack

Rachel_nana·2024-01-02 04:59

Pytorch框架学习（2）——张量操作与线性回归

张量操作与线性回归文章目录张量操作与线性回归1.张量的操作：拼接、切分、索引和变换1.1张量的拼接与切分1.2张量索引1.3张量变换2.张量的数学运算3.线性回归3.1求解步骤1.张量的操作：拼接、切分

Aidanmomo·2024-01-02 04:59

[PyTorch 学习笔记] 1.3 张量操作与线性回归

本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py张量的操作拼接torch.cat()torch.cat(tensors,dim=0,out=None)功能：将张量按照dim维度进行拼接tensors:张量序列dim:要拼接的维度代码示例：t=torch.ones(

张贤同学·2024-01-02 04:59

张量操作与线性回归

一、张量的操作：拼接、切分、索引和变换（1）张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接•tensors:张量序列•dim:要拼接的维度torch.cat(tensors,dim=0,out=None)函数用于沿着指定维度dim将多个张量拼接在一起。它接受一个张量列表tensors作为输入，并返回一个拼接后的张量。参数dim指定了拼接的维度，默认为0。flag=Tru

-恰饭第一名-·2024-01-02 04:29

09-《黑客与画家》-第八篇：防止垃圾邮件的一种方法

本章主要写了作者针对垃圾邮件筛选提出的自己的解决之道,重点是贝叶斯算法。

换行敲回车·2024-01-02 00:29

pytorch实现线性回归、softmax分类、多层感知器分类学习笔记

手动实现的pytorch知识点:一、定义变量（Tensor对象）1、torch.ones、torch.zeros、torch.randn等函数2、通过torch.tensor将numpy变量转换为torch的tensor变量二、Tensor对象的重要属性和方法1、requires_grad属性，为True时充当tensorflow中的Variable，为False时充当tensorflow中的pl

平常心_85d9·2024-01-02 00:47

多元线性回归

判别函数：y=w0+w1x1+w2x2+w3x3+w4x4找到最优解，即损失最小目标函数（损失函数）J()=MSE=(-)求损失函数的方式1>解析解（有求逆的运算，不是所有的矩阵都有逆运算，并且维度太高，逆运算太慢如果用这种方式，没必要用归一化）2>梯度下降，（需要用归一话，可以加速求解，减少迭代次数）对于回归的损失函数所有的回归都是采用MSE作为损失函数，唯一不一样的是的公式

王金松·2024-01-01 21:15

53-听课笔记《贝叶斯推断》

贝叶斯推断可以帮你找到出路。一、什么是贝叶斯推断贝叶斯推断是主观的，基于你对一件事发生的信心。坏处是主观，所以可能坐井观天，好处是可以无中生有，至少不怕没选择。它先入为主，不限频次。

墨一凡·2024-01-01 14:43

线性回归梳理

机器学习的一些概念有监督：训练数据的结果已被告知无监督：不告诉结果，让算法自行判断泛化能力：导入更多数据时是否还能近似得到正确结果，也是训练模型模型适应新样本的能力，评判一个学习算法的好坏。过拟合：高方差，低偏差解决办法：使用正则化项欠拟合：高偏差，低方差。这时增加样本数量是没用的。解决办法：增加特征可以通过学习曲线判断学习算法是处于欠拟合还是过拟合。交叉验证：机器学习中确定超参数的通用的方法，用

大鹅向东游·2024-01-01 13:47

机器学习&深度学习面试笔记

机器学习&深度学习面试笔记机器学习Q.在线性回归中，如果自变量之间存在多重共线性，会导致什么问题？如何检测和处理多重共线性？

卡卡南安·2024-01-01 13:01

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六

howard2005·2024-01-01 11:19

自然语言处理(第17课文本分类和聚类)

一、学习目标1.学习文本分类的两种传统机器学习方法：朴素贝叶斯和支持向量机2.学习文本分类的深度学习方法3.学习文本分类的性能评估标准4.学习文本聚类的相似性度量、具体算法、性能评估二、文本分类1.概述将文本分类

komjay·2024-01-01 08:13

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

商品销售数据爬取分析可视化系统爬虫+机器学习淘宝销售数据预测算法模型大屏大数据毕业设计（附源码）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Django框架、Vue前端框架、机器学习预测算法（线性回归模型预测商品的销量）MySQL数据库、se

vx_biyesheji0001·2024-01-01 04:48

机器学习：贝叶斯估计在新闻分类任务中的应用

在这个背景下，机器学习技术应运而生，其中贝叶斯估计作为一种强大的概率推断方法，在新闻分类任务中发挥着重要作用。在本篇文章中，使用搜狗实验室提供的新闻数据集，并且通过贝叶斯估计来

十有久诚·2024-01-01 02:04

线性回归模型评估：R-square（确定系数）、均方根、均方差

线性回归模型评估通过几个参数验证回归模型SSE(和方差，误差平方和)：ThesumofsquaresduetoerrorMSE(均方差，方差)：MeansquarederrorRMSE(均方根，标准差)

追风箭0211·2024-01-01 02:30

【转载】深度学习—常见问题总结（调优方法）

对于非线性分类问题，如果用多元线性回归进行分类，需要构造许多高次项，导致特征特多，学习参数过多，从而复杂度太高。在神经网络中引入激活函数一个重要的原因就是为了引入非线性。

dopami·2023-12-31 19:52

【读书笔记】网空态势感知理论与模型（三）

7.3方向3的研究成果（态势知识融合）7.3.1使用贝叶斯网络实现网空态势融合提出了两种使用BN的网空态势感知的方法：（1）构建跨层的贝叶斯网络，推断出云环境企业“孤岛”之间的隐蔽连接“桥梁”；在云环境中实现网空态势感知

xian_wwq·2023-12-31 18:54

多元线性回归、logistics回归分析和Cox回归分析区别

多元线性回归一、原理：多元线性回归分析就是研究一个因变量和多个自变量之间的关系。公式如下：ŷ=a+b1x1+b2x2。x1和x2为两个自变量，y为因变量。

亚航·2023-12-31 16:06

安徽某高校《R语言与统计建模》期末上机题复习

考点1一元线性回归模板#假设我们有以下数据x<-c(1,2,3,4,5)#自变量y<-c(2,4,6,8,10)#因变量#使用lm()函数进行线性回归model<-lm(y~x)#查看回归分析的结果summary

我不是saint·2023-12-31 15:17

线性回归——————机械学习

#!/usr/bin/python#encoding:utf-8importmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsx=[5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]y=[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]slope,intercept,r,p,std_err=stats.linregress

朱雀333·2023-12-31 10:23

朴素贝叶斯（NBM，Naive Bayesian Model）, NB 算法简介

朴素贝叶斯（NBM，NaiveBayesianModel）,NB算法分类算法在贝叶斯原理的基础上，预先假定了特征与特征之间的相互独立。

草明·2023-12-31 10:34

pytorch01：概念、张量操作、线性回归与逻辑回归

目录一、pytorch介绍1.1pytorch简介1.2发展历史1.3pytorch优点二、张量简介与创建2.1什么是张量？2.2Tensor与Variable2.3张量的创建2.3.1直接创建torch.tensor()2.3.2从numpy创建tensor2.4根据数值创建2.4.1torch.zeros()2.4.2torch.zeros_like()2.4.3torch.ones()和to

慕溪同学·2023-12-31 09:22

<第九章、第十章>线性回归及数据分析

作业链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MDkLU1yoF6dCXlFWsZ2Tyw这周的学习内容是【回归分析】，涉及到的二级知识点有两个，分别是：1、一元线性回归：相关关系、最小二乘法

HenlyX·2023-12-31 08:25

初识人工智能，一文读懂贝叶斯优化和其他算法的知识文集(8)

作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。欢迎点赞✍评论⭐收藏人工智能知识专栏学习人工智能云集访问地址备注人工智能(1)https://blog.csdn.net/m0_50308467/article/details/134830998人工智能专栏人工智能(2)https://blog.csdn.ne

普修罗双战士·2023-12-31 08:02

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