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贝叶斯线性回归
多元
线性回归
笔记——逐步回归
目录基本原理:逐步回归法的整体思路:Example&代码示例:基本原理:当我们选取的回归模型之中有多个变量时,一般从中选取若干个变量构建回归模型,那么如何选择合适的变量使得模型是最优?原则:选取对因变量影响最大的自变量进入模型PS:自变量选择过多时会导致调整后的下降,不是我们所希望的结果。选择变量的标准:,AIC统计量(理论上,调整后的越大越好,AIC值越小越好)变量选择的方法有很多种,其中使用最
抱着猫咪晒太阳^ ^
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2023-12-01 06:04
线性回归
算法
回归
笔记
线性回归
实验
目录WPS使用
线性回归
处理xlxs文件数据1、选中数据2、插入散点图3、按需要调整横纵坐标4、选择数据
线性回归
用Python处理(不用SKlearn)20条数据2000条数据20000条数据用Python
终极末影龙
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2023-12-01 06:03
线性回归
python
机器学习算法-
线性回归
线性回归
是利用数理统计中回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
zhaoweiwei369
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2023-12-01 06:01
#
大数据进阶之路
算法
机器学习
线性回归
机器学习之
线性回归
什么是
线性回归
线性回归
利⽤回归⽅程(函数)对⼀个或多个⾃变量(特征值)和因变量(⽬标值)之间关系进⾏建模的⼀种分析⽅式。一般只有一个特征值的称之为单变量回归,多个特征值的称之为多变量回归。
AIGC人工智残
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2023-12-01 06:59
机器学习
线性回归
回归
统计学 多元
线性回归
文章目录统计学多元
线性回归
多元
线性回归
模型拟合优度显著性检验线性关系检验回归系数检验多重共线性及其处理多重共线性的问题多重共线性的识别与处理变量选择利用回归方程进行预测哑变量回归统计学多元
线性回归
多元
线性回归
模型多元
线性回归
模型
Air浩瀚
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2023-12-01 06:57
#
统计学
线性回归
机器学习
回归
线性回归
多变量预测
多变量预测多元
线性回归
对于多个特征量(Features),规定符号表示:nnn特征的总数量x(i)x^{(i)}x(i)第i个训练样本的输入特征向量,iii表示的是一个索引(Index)xjix_j^ixji
小小程序○
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2023-12-01 06:56
线性回归
机器学习
回归
#
线性回归
多项式拟合和正规方程(最小二乘法)
多项式拟合和正规方程特征点的创建和合并对于一个特定的问题,可以产生不同的特征点,通过对问题参数的重新定义和对原有特征点的数学处理合并拆分,能够得到更加优秀的特征点。多项式回归对于更多更加常见的数学模型,其拟合往往是非线性关系的,这时候就需要考虑引用多项式来进行拟合,如:h(x)=θ0+θ1x+θ2x2+θ3x3h(x)=θ_0+θ_1x+θ_2x^2+θ_3x^3h(x)=θ0+θ1x+θ2x2+
小小程序○
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2023-12-01 06:56
线性回归
最小二乘法
算法
线性回归
梯度下降
梯度下降算法在开始之前,为了方便解释,首先规定几个符号所代表的意义:mmm训练集中训练样本的数量XXX输入变量YYY输出变量(x,y)(x,y)(x,y)训练样本(xi,yi)(x^i,y^i)(xi,yi)第i个训练样本(i表示一个索引)监督学习算法的流程提供训练集>学习算法得到$h$(假设函数:用于描绘x与y的关系)>预测y的值代价/损失函数(Costfunction)假设函数(Hypothe
小小程序○
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2023-12-01 06:55
线性回归
机器学习
算法
python
线性回归
调试方法
调试方法特征缩放对于某些不具有比较性的样本特征xix_ixi(比如对其他的x来说xix_ixi相当大或者相当小),梯度下降的过程可能会非常漫长,并且可能来回波动才能最后收敛到全局的最小值。在这样的情况下,可以对xix_ixi进行缩放(如xi≔αxix_i≔αx_ixi:=αxi或者xi=xi/αx_i=x_i/αxi=xi/α),使得xix_ixi与其他的xxx具有可比性,以增加梯度下降的效率。*
小小程序○
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2023-12-01 06:54
线性回归
算法
回归
机器学习
2022-10-05
使用随机效应模型和汇总预测参数进行
贝叶斯
meta分析,以确定术后不同术后日(POD)的CRP和PCT临界值。共纳入25项
朗月斋主
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2023-12-01 06:05
2022-02-20
走一步看一步的
贝叶斯
算法信念就是故事力,他是强大的,也是脆弱的故事的几个组成部分目标障碍,努力结果意外转折结局赌性强的人,赚过快钱的人就不太原因慢条斯理长期的去获得经营性现金流渐变多闭眼冥想,你要讲的东西要么和对方有关
岁岁年年常欢愉
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2023-12-01 05:52
贝叶斯
网络在R语言中的应用
贝叶斯
网络是一种概率图模型,用于建模变量之间的依赖关系。它在许多领域都有广泛的应用,包括机器学习、人工智能和统计分析等。本文将介绍如何在R语言中使用
贝叶斯
网络进行建模和推断,并提供相应的源代码示例。
CodeMaven
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2023-12-01 03:24
r语言
开发语言
R语言
有一种方法能帮你做出更正确的选择
贝叶斯
推算就是我们根据新的信息,证据,数据来更新看法,信念,判断。从推理本质上讲是条件概率的变形:已知如果A则B,那么反过来求解如果B则A的概率。
lm陈林敏
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2023-12-01 01:23
Arxiv网络科学论文摘要19篇(2019-05-21)
不完善私有信号结构的非
贝叶斯
社会学习;具有可重新激励节点的关键网络级联:为什么树状近似通常有效,何时崩溃,以及如何纠正它们;用于边流的基于图的半监督和主动学习;复杂网络中的嵌套性:观察、涌现和启示;无人驾驶巴士
ComplexLY
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2023-11-30 19:00
机器学习系列 - 6. 重要概念补充
多项式回归是
线性回归
模型的一种,其回归函数关于回归系数是线性的。其中自变量x和因变量y之间的关系被建模为n次多项式。如果自变量只有一个时,称为一元多项式回归;如果自变量有多个时,称为多元多项式回归。
小蘑菇1962
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2023-11-30 11:20
Python实现
线性回归
之 一元
线性回归
and平方损失函数
线性回归
是一种较为简单,但十分重要的机器学习方法。掌握线性的原理及求解方法,是深入了解
线性回归
的基本要求。除此之外,
线性回归
也是监督学习的基石,希望你能最终掌握机器学习的一些重要的思想。
蓝桥云课
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2023-11-30 08:52
Python
机器学习
python
机器学习
线性回归
Python简单
线性回归
算法实现及应用示例
简单
线性回归
,是一种使用单个特征预测响应的方法。它是机器学习爱好者了解的最基本的机器学习模型之一。在
线性回归
中,我们假设两个变量,即因变量和自变量是线性相关的。
亚图跨际
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2023-11-30 07:41
Python
算法
数学
算法
python
线性回归
R语言学习DAY04:回归分析
有关
线性回归
分析模型的基本假定需要注意:1)关于随机干扰项的高斯-马尔科夫定理;2)关于自变量的:不存在共线性;3)关于模型的:模型设定正确。模型拟合lm函数:用最小二乘法估计模型参数x<-s
sonder_943f
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2023-11-30 07:54
数据分析04 - 朴素
贝叶斯
标签(空格分隔):数据分析朴素
贝叶斯
分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。其中情感分析和垃圾邮件识别都是通过文本来进行判断。
数据社
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2023-11-30 04:50
因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第8章 双重差分
CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列 第1章因果推断导论 第2章随机实验与统计学回顾 第3章图形化因果模型 第4章
线性回归
的不合理有效性
芒狗狗MangoGO
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2023-11-30 03:46
python
数据分析
因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第7章 元学习器
CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列 第1章因果推断导论 第2章随机实验与统计学回顾 第3章图形化因果模型 第4章
线性回归
的不合理有效性
芒狗狗MangoGO
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2023-11-30 03:45
python
数据分析
机器学习
因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第5章 倾向得分
CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列 第1章因果推断导论 第2章随机实验与统计学回顾 第3章图形化因果模型 第4章
线性回归
的不合理有效性
芒狗狗MangoGO
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2023-11-30 03:44
python
逻辑回归
数据分析
推荐算法
因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第4章
线性回归
的不合理有效性
CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列 第1章因果推断导论 第2章随机实验与统计学回顾 第3章图形化因果模型 第4章
线性回归
的不合理有效性
芒狗狗MangoGO
·
2023-11-30 03:14
python
线性回归
数据分析
推荐算法
因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第1章 因果推断导论
CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列 第1章因果推断导论 第2章随机实验与统计学回顾 第3章图形化因果模型 第4章
线性回归
的不合理有效性
芒狗狗MangoGO
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2023-11-30 03:13
python
推荐算法
数据分析
因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第2章 随机实验与统计学回顾
CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列 第1章因果推断导论 第2章随机实验与统计学回顾 第3章图形化因果模型 第4章
线性回归
的不合理有效性
芒狗狗MangoGO
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2023-11-30 03:13
python
数据分析
因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第6章 效果异质性
CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列 第1章因果推断导论 第2章随机实验与统计学回顾 第3章图形化因果模型 第4章
线性回归
的不合理有效性
芒狗狗MangoGO
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2023-11-30 03:08
python
数据分析
线性回归
吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression
文章目录题目说明单变量
线性回归
梯度下降正则方程调用sklearn库多变量
线性回归
题目说明在本部分的练习中,您将使用一个变量实现
线性回归
,以预测食品卡车的利润。
shy~
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2023-11-30 01:57
机器学习
python
机器学习
2018-12-01机器学习打卡
10课
线性回归
——从模型函数到目标函数模型函数既然我们认为x和y满足线性相关关系,那么线性函数:y=a+bx,就是我们的模型函数。其中y也可以用f(x)来表示。
Rackar
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2023-11-29 22:33
朴素
贝叶斯
分类:简单而强大的分类算法
文章目录前言
贝叶斯
定理基础朴素
贝叶斯
分类基本概念步骤优势与不足优势:不足:朴素
贝叶斯
分类的应用案例朴素
贝叶斯
分类的简单实现结语前言在机器学习领域中,朴素
贝叶斯
分类算法是一种简单而有效的分类方法。
_用户昵称_
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2023-11-29 14:55
机器学习
机器学习
一文详解人工智能:
线性回归
、逻辑回归和支持向量机(SVM)
简介:在人工智能领域,
线性回归
、逻辑回归和支持向量机是常见的机器学习算法。本文将详细介绍这三种算法的原理和应用,并提供相应的代码示例。
RRRRRoyal
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2023-11-29 12:47
人工智能
线性回归
逻辑回归
几种查看Matlab函数源代码的方法
原文链接查看源码是学习写代码的一种好方法,这里介绍几种查看Matlab软件自带函数的方法:1、type函数在命令窗口输入“type+函数名”,则命令窗口会显示函数的源代码,例如typeregress(其中regress是用来做
线性回归
的一个函数
幻灭成空
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2023-11-29 12:08
matlab
NLP-语言模型
N-gram①Unigram②Bigram4.计算语言模型的概率5.评估语言模型6.平滑①拉普拉斯平滑②Interpolation一、NoisyChannelModel该模型就是自然语言处理中常用的模型,它是根据
贝叶斯
定理得来的
Swayzzu
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2023-11-29 09:44
NLP
自然语言处理
语言模型
人工智能
北京住房价格
线性回归
项目总结
1.绘制图形frommatplotlibimportpyplotasplt%matplotlibinlineplt.scatter(x,y)plt.xlabel("Area")plt.ylabel("Price")x_temp=np.linspace(50,120,100)#绘制直线生成的临时点plt.scatter(x,y)plt.plot(x_temp,x_temp*w1+w0,'r')2.训
github_czy
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2023-11-28 23:14
线性回归
算法
回归
深度学习笔记
Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用gpu训练模型验证自动求导线性神经网络
线性回归
基础优化算法
线性回归
的从零开始实现
线性回归
的简洁实现
czyxw
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2023-11-28 23:21
python
深度学习
L1 L2正则化
对于
线性回归
模型,使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归,使用L2正则化的模型叫做Ridge回归(岭回归)。image.png2.
鲸鱼酱375
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2023-11-28 22:03
第十七章 大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)
以
线性回归
模型为例,每一次梯度下降迭代,我们都需要计算训练集的误差的平方和,如果我们的学习算法需要有20次迭代,这便已经是非常大的计算代价。
Colleen_oh
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2023-11-28 20:14
机器学习——多元
线性回归
升维
在
线性回归
中,升维通常是通过引入额外的特征来实现的,目的是为了更好地捕捉数据的复杂性,特别是当数据之间的关系是非线性的时候。目的:解决欠拟合问题,提高模型的准确率。
SF-FCZ
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2023-11-28 17:26
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
数据挖掘 朴素
贝叶斯
直入正题,直接看代码:这是一段判断是不是藏话的代码importnumpyasnp#数据采集(定义函数加载数据集)defload_dataset():sent_list=[['my','name','is','Devin'],['you','are','stupid'],['my','boyfriend','is','SB'],['you','looks','very','smart','I','l
亖嘁
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2023-11-28 17:10
数据挖掘
人工智能
机器学习:
线性回归
与逻辑回归
一、单变量
线性回归
(LinearRegressionwithOneVariable)以预测住房价格为例子,单变量
线性回归
是指只有一个特征(输入变量),这里以房子的大小来预测房价。
passerby58
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2023-11-28 17:35
机器学习
你相信性格决定命运吗?
概率论者中有一派叫做
贝叶斯
主义者,他们把概率定义为“在给定所有相关信息的情况下,一个人相信某个事件会发生的程度”。其实就考虑到了运气可能涉及到主观的部分,观察者的概率与当事人的概率不是一回事。
无羽901
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2023-11-28 16:04
人工智能与神经元的内容梳理(持续更新)
《DeepLearning》四、社区与资源五、工具与框架六、学习路径1.逻辑回归,
线性回归
2.损失函数七、相关论文[^1]一.计算机视觉相关(ComputerVisionRelatedSurveys)A
妇男主任
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2023-11-28 15:23
AIGC
Coursera-吴恩达机器学习课程个人笔记-Week2
Week2
线性回归
和梯度下降法参数说明1.多特征的
线性回归
方程2.梯度下降法(GradientDescent)2.1如何选择参数向量θ呢?
lavendelion
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2023-11-28 15:22
机器学习笔记
吴恩达
机器学习
笔记
机器学习的复习笔记4-岭回归与多项式回归
一、岭回归在简单的
线性回归
中,一味追求平方误差最小化,R2值尽可能大,可能会受到噪声的严重干扰。噪声,即偶发的错误的值。
大滑稽儿
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2023-11-28 15:48
机器学习
笔记
回归
机器学习的复习笔记1
常见的监督学习算法有
线性回归
、逻辑回归、支持向量机等。无监督学习:与监督学习不同,无监督
大滑稽儿
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2023-11-28 15:18
机器学习
笔记
人工智能
机器学习的复习笔记3-回归的细谈
回归问题的类型和特点如下:
线性回归
(LinearRegression):
线性回归
是回归问题中最简单的一种方法。它假设自变量与因变量之间存在线性关系,并通过最小化预测值与真实值之间的差距来拟合最优直线。
大滑稽儿
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2023-11-28 15:18
机器学习
笔记
回归
机器学习的复习笔记2-回归
回归分析可以分为
线性回归
和非
线性回归
:
线性回归
:
线性回归
是一种统计学方法,用于建立响应变量(通常称为y或目标)和一个或多个
大滑稽儿
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2023-11-28 15:46
机器学习
笔记
回归
Lisp-Stat 翻译 —— 第二章 Lisp-Stat教程
在介绍完基本的数值和绘图操作之后,介绍如何构建随机的和系统的数据集合,如何修改数据集,如何使用一些内建的动态绘图工具,如何构建
线性回归
模型。
weixin_34198881
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2023-11-28 09:28
c/c++
python
操作系统
连续随机变量与
贝叶斯
推断
特别,当是一个区间的时候3.1.1期望3.2分布函数CDF:分布函数3.3连续随机变量的
贝叶斯
准则 令为连续的随机变量若为连续随机变量,我们有例题(信号检测)设是一个只取两个值的信号。记和。
uiemUI
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2023-11-28 00:58
【深度学习】概率图模型(二)有向图模型详解(条件独立性、局部马尔可夫性及其证明)
文章目录一、有向图模型1.
贝叶斯
网络的定义2.条件独立性及其证明a.间接因果关系X3→X2→X1X_3\rightarrowX_2\rightarrowX_1X3→X2→X1b.间接果因关系X1→X2→
QomolangmaH
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2023-11-27 23:53
深度学习
人工智能
贝叶斯网络
局部马尔可夫性
条件独立性
概率图
腾讯云服务器中搭建Docker+Anaconda环境来实现本地远程访问Jupyter Notebook+数据分析
索性换了电脑后就直接在一直吃灰中的腾讯云服务器中搭建了Docker+Anaconda环境,实现本地可远程访问JupyterNotebook并进行各种操作(比如数据分析),如下图:(上图试验了一下pandas的使用)(下图随手在sklearn官网找了个“
线性回归
小白掌柜
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2023-11-27 15:44
工具安装
数据分析
Docker
腾讯云服务器
Docker
Anaconda
JupyterNotebook
数据分析
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