贝叶斯线性回归第15页

时序分解 | Matlab实现贝叶斯变化点检测与时间序列分解

时序分解|Matlab实现贝叶斯变化点检测与时间序列分解目录时序分解|Matlab实现贝叶斯变化点检测与时间序列分解效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍Matlab实现贝叶斯变化点检测与时间序列分解

机器学习之心·2023-12-31 08:17

蜡炬教育：每个程序员的十大机器学习算法

1.线性回归：在统计学和机器学习领域，线性回归是被最多人使用也是最容易入门的算法。2.Logistic回归：Logistic回归是从统计学领域借鉴来的一种技术，主要处理二分类问题。3.线

程序_人生·2023-12-31 08:12

机器学习系列 - 3. 数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高

小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

自然语言处理3——玩转文本分类 - Python NLP高级应用

目录写在开头1.文本分类的背后原理和应用场景1.1文本分类的原理1.2文本分类的应用场景2.使用机器学习模型进行文本分类（朴素贝叶斯、支持向量机等）2.1朴素贝叶斯2.1.1基本原理2.1.2数学公式2.1.3

theskylife·2023-12-31 05:56

R与非线性回归模型

这一章我们讨论的是非线性回归模型神经网络通过引入一个非线性函数，将非线性关系转换成线性关系：其中g(u)为非线性函数，也称为隐含层，用于做转换，转换的目的就是将非线性关系转换成线性关系：这张关系图可以很好的说明这个问题当经过隐含层转换时

小潤澤·2023-12-30 23:12

概率图模型（PGM）：贝叶斯网（Bayesian network）初探

1.从贝叶斯方法（思想）说起-我对世界的看法随世界变化而随时变化用一句话概括贝叶斯方法创始人ThomasBayes的观点就是：任何时候，我对世界总有一个主观的先验判断，但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正

虫小宝·2023-12-30 20:36

第五章概率与概率分布

记为P(A|B)=P(AB)/P(B)事件的独立性、全概率公式、贝叶斯公式随机变量，一般用大写字母X,Y,Z表示，可以表示如取到次品的个数，顾客数，顾客性别.具体情况见下表：（主要理解定义）试验随机变量可能的取值抽查

热爱生活的五柒·2023-12-30 20:31

毕业设计：热门旅游景点大数据分析系统+可视化 +贝叶斯预测模型旅游大数据（附源码）✅

1、项目介绍技术栈：Flask框架、requests爬虫、Echarts可视化、MySQL数据库、贝叶斯预测模型利用网络爬虫技术从马蜂窝网站

vx_biyesheji0001·2023-12-30 18:23

大脑睡眠是否因智力的不同而不同？

采用方差分析和线性回归模型(根据年龄和性别进行校正)比较组间频谱功率及其与WISC评分的关系。

茗创科技·2023-12-30 16:52

【Python百宝箱】优化 Python 中的科学计算与建模：从 SymPy 到 Optuna

从SymPy提供的符号计算，到scikit-optimize的贝叶斯优化，再到NumPy和SciPy的数值计算和统计建模，以及利用Statsmodels进行回归分析和时间序列分析，再到PyMC3的贝叶斯统计建模

friklogff·2023-12-30 14:51

最大后验概率法

在贝叶斯统计中，最大后验概率（maximumaposteriori,MAP）估计是对后验分布的模的估计。MAP可根据经验数据获得未观测量的点估计。

一碗姜汤·2023-12-30 13:04

变分贝叶斯近似

变分近似（variationalapproximations）或变分推断（variationalinference）可用于拟合贝叶斯模型（Jordanetal.1999）。

一碗姜汤·2023-12-30 13:04

机器学习 --- 线性回归

第1关：简单线性回归与多元线性回归第2关：线性回归的正规方程解#encoding=utf8importnumpyasnpdefmse_score(y_predict,y_test):'''input:y_predict

*Crystal·2023-12-30 10:46

资源推荐 | TensorFlow电子书《FIRST CONTACT WITH TENSORFLOW》

作者在书中讲解了如何用tensorflow如何实现线性回归、

三更灯火五更鸡·2023-12-30 05:07

Pytorch实现共享单车数量预测

之前分享过Pytorch实现简单线性回归算法的内容：Pytorch实现简单的线性回归算法，这次分享一下用pytorch预测贡献单车数量的项目，具体的理论可能讲的不太明白，大家参考一下代码就可以。

carmanzzz·2023-12-30 05:57

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归一、零碎知识点1.torch.nn2.nn.Module3.nn.linear4.nn.MSELoss5.torch.optim.SGD

失舵之舟-·2023-12-30 05:32

线性回归学习笔记

线性回归LinearRegression一.最小二乘法及其集合意义1.1问题展示1.2数据集的矩阵表示1.3最小二乘估计即由于四项均为一维数值，且中间两项的矩阵形式互逆，因此中间两项数值相等，可以约去为因此可得

月夜枫YYF·2023-12-30 02:43

【AI】人工智能爆发推进器之变分自动编码器

变分自动编码器是一种基于变分贝叶斯方法的深度学习模型，用于学习数据分布的潜在表示。它通过最大化数据的对数似然下界（ELBO）来学习数据生成过程。VAE由两部分

giszz·2023-12-29 21:13

Python | 使用VIF检测多重共线性

对于每个回归，因子计算如下：其中，R平方是线性回归中的决定系数。它的值介于0和1之间。正如我们从公式中看到的，R平方的值越大

python收藏家·2023-12-29 21:02

python音频降噪_一种基于深度神经网络的音频降噪方法技术

传统的音频降噪方法主要有基于统计模型的贝叶斯估计法、子

weixin_39830387·2023-12-29 21:00

数据科学家应当了解的五个统计基本概念

摘要：本文讲述了数据科学家应当了解的五个统计基本概念：统计特征、概率分布、降维、过采样/欠采样、贝叶斯统计从高的角度来看，统计学是一种利用数学理论来进行数据分析的技术。

城市中迷途小书童·2023-12-29 21:51

Markdown编辑论文中常见公式符号(持续更新)

极限8.分支公式(大括号)9.中括号矩阵10.分数11.取整符号12.公式中加粗13.偏导数符号14.任意15.字母或单词正下方插入下标16.sigma求和符号及上下标17.向量18.竖线19.上尖（线性回归符号

十小大·2023-12-29 10:52

机器学习笔记（11）：贝叶斯学习（1）

这是第11篇，介绍了监督学习中的贝叶斯学习模型（1）。朴素贝叶斯朴素贝叶斯是一个分类模型，如下图所示，有正反两类样本数据点，该模型寻找出一个决策边界正确地将两类数据分隔开来。模型的背后是贝叶斯规则。

链原力·2023-12-29 09:33

数据挖掘分类模型选择

选择的模型有：决策树、朴素贝叶斯、K近邻、感知机调用的头文件有：importnumpyasnpimportpandasaspdfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportPerceptronfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.neighborsimport

亖嘁·2023-12-29 09:31

机器学习笔记

数据模型预测1.3算法分类数据集：特征值+目标值1.3.1监督学习目标值分类类别分类问题连续型的数据回归问题（1）分类K-近邻算法、贝叶斯

王小白学习·2023-12-29 08:18

应用回归分析(6):多重共线性

6.1违背的原则注意：完全多重共线性；复共线性6.2出现的情形完全不想关的变量很少见，当他们之间的相关性较弱时就可以看作是复合多元线性回归矩阵的设计要求。

Oasis of the World·2023-12-29 08:47

贝叶斯算法的故事丨机器学习一文解读

今天分享的内容是贝叶斯算法的核心原理与应用，接下来，通过一个小故事让你快速理解贝叶斯。

生信分析笔记·2023-12-29 08:45

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

最优化方法Python计算：无约束优化应用——回归模型的测试

实践中，除了用训练数据训练回归模型，使用线性回归模型做预测前，通常需要对训练结果进行测试。

戌崂石·2023-12-29 05:56

最优化方法Python计算：无约束优化应用——线性回归模型

回归算法是典型的监督学习模型之一。回归是一种统计学方法，用于根据样本数据(xi,yi)(\boldsymbol{x}_i,y_i)(xi,yi)，i=1,2,⋯ ,mi=1,2,\cdots,mi=1,2,⋯,m，探究变量x\boldsymbol{x}x与yyy之间的关系。具体而言，回归模型的任务是找出拟合函数F(x)F(\boldsymbol{x})F(x)，使得yi≈F(xi),i=1,2,⋯

戌崂石·2023-12-29 05:53

100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

统计学家·2023-12-29 02:09

进击的机器学习 Fifth Day——逻辑回归（Logistic Regression)

我想可能是因为模型中包含了一个线性回归表达式y=w*x+b,这样的话y的取值就有可能非常大，也有可

焜俞·2023-12-29 01:34

机器学习A-Z～多元线性回归

之前的文章已经讲述了简单线性回归的概念和代码实现，现在来继续看看多元线性回归。所谓多元线性回归其实就是自变量的个数变多了，之前的简单线性回归方程可以表示为：,那么在多元中则是。

Carey_Wu·2023-12-29 00:35

模型调参

模型调参模型调参的具体操作1.学习目标2.模型对比与性能2.1逻辑回归2.2决策树模型2.3集成模型集成方法（ensemblemethod）2.4模型评估方法3.模型调参的三种方法3.1贪心算法3.2网格调参3.3贝叶斯调参

alstonlou·2023-12-28 23:43

数据分析入门自学计划制定--20180520

2、深入浅出统计学：要了解常用数理统计模型(描述统计指标、聚类、决策树、贝叶斯分类、回归等)，重点放在学习模型的工作原理、输入内容和输出内容，至

先生买多花吧·2023-12-28 19:30

其实只是贝叶斯问题罢了

最近，中学课文《生于忧患，死于安乐》中的一句话再度冲上了热搜。网友们为其中的一句"天将降大任于是人也"争论不休，大量网友表示，当年背诵的分明是“斯人”，为何现在变成了“是人”。而人民教育出版社则公开表示，历史上的教材版本一直采用的是“是人”，并且从未出现过“斯人”的版本。不仅如此，出版社还给出了历届教材的照片，看起来确实均为“是人”。大量网友表示不服，根据他们的记忆，绝对是“斯人”没错，他们也在各

战神猴哥·2023-12-28 14:30

一文讲透如何用spss做多元回归分析

按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。一、案例介绍本节用于分析

数据科学作家·2023-12-28 12:33

常用线性回归算法类库简介

常用线性回归算法类库简介：LinearRegressionLinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归；Ridge由于LinearRegression没有考虑过拟合的问题，有可能导致泛化能力较差

小T数据站·2023-12-28 11:28

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

Python3机器学习之04基于概率论的分类方法朴素贝叶斯

贝叶斯核心选择具有最高概率的决策是贝叶斯决策理论的核心。贝叶斯使用通过已知3个概率来计算位置的概率特征数量与样本关系通常如果有t个特征，每个特征需要N个样本，那么就需要个总样本数。

iCloudEnd·2023-12-28 07:12

变分自编码器（VAE）的数学原理以及实现

变分自编码器（VAE）的数学原理变分自编码器（VAE）是一种基于神经网络的生成模型，它结合了深度学习和贝叶斯推断的概念。VAE的主要目标是学习输入数据的潜在表示，并能够生成新的数据实例。

h52013141·2023-12-28 06:18

贝叶斯推断

贝叶斯推断贝叶斯推断的基本概念与传统推断的区别贝叶斯推断作为统计推断的一种，从样本中学习或拟合真实的模型，推断概率分布函数的某个参数，和传统的统计推断的区别在于将推断的对象视作常数还是随机变量（v.t.

Asica·2023-12-28 03:05

个人关于机器学习的周记之十一

在以前的周记我们谈到关于梯度下降算法，梯度下降是很常用的算法，它不仅被用在线性回归上和线性回归模型、平方误差代价函数。在这周，我们要将梯度下降和代价函数结合。

周围_5d19·2023-12-28 03:06

机器学习-逻辑回归

与线性回归不同，逻辑回归并不直接预测数值，而是估计样本属于某一类别的概率

!chen·2023-12-28 03:22

机器学习——朴素贝叶斯

1、简介朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯理论的有监督学习算法。朴素是指样本特征之间是相互独立的，朴素贝叶斯算法有着坚实的数学基础和稳定的分类效率。

风月雅颂·2023-12-27 18:34

机器学习——线性模型（二）

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。

风月雅颂·2023-12-27 18:04

BO-CNN-BiLSTM-Mutilhead-Attention贝叶斯优化卷积神经网络双向长短期记忆网络融合多头注意力机制预测matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍在当今信息爆炸的时代，数据回归预测成为了许多领域的重要课题。为了提高预测的准确性和效率，研究人员不断探

前程算法matlab屋·2023-12-27 16:56

[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-Ch00 - 数学知识基础

DR_CANDr.CAN学习笔记-Ch00-数学知识基础1.Ch0-1矩阵的导数运算1.1标量向量方程对向量求导，分母布局，分子布局1.1.1标量方程对向量的导数1.1.2向量方程对向量的导数1.2案例分析，线性回归

LiongLoure·2023-12-27 14:12

Scikit-Learn线性回归(一)

Scikit-Learn线性回归一1、线性回归概述1.1、回归1.2、线性1.3、线性回归1.4、线性回归的优缺点1.5、线性回归与逻辑回归2、线性回归的原理2.1、线性回归的定义与原理2.2、线性回归的损失函数

对许·2023-12-27 14:38

Scikit-Learn线性回归(二)

Scikit-Learn线性回归二：多项式回归1、多项式回归2、多项式回归的原理3、Scikit-Learn多项式回归3.1、Scikit-Learn多项式回归API3.2、Scikit-Learn多项式回归初体验

对许·2023-12-27 14:07

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