贝叶斯线性回归第23页

周工作计划2019-01-15

后台开发准备线性回归的组内交流吃牛蛙（其实也可以吃别的）坚持一哈吧，就快放假了。

MikeShine·2023-11-27 15:12

人工智能_机器学习051_支持向量机SVM概念介绍_理解support vector machine---人工智能工作笔记0091

我们自然界中的问题,无非就是可以转换为回归问题和分类问题.然后从现在开始我们来看支持向量机,首先看一下这几个字support是支持vector是向量的意思,然后machine指的是机器那么我们之前用到的模型,比如线性回归模型

脑瓜凉·2023-11-27 09:40

每日一题

1、如果线性回归模型中的随机误差存在异方差性，那么参数的OLS估计量是（无偏的，非有效的）OLS即普通最小二乘法，由高斯-马尔可夫定理，在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量

透明的红萝卜123·2023-11-27 01:28

【深度学习】概率图模型（一）概率图模型理论简介

文章目录一、概率图模型1.联合概率表2.条件独立性假设3.三个基本问题二、模型表示1.有向图模型（贝叶斯网络）2.无向图模型（马尔可夫网络）三、学习四、推断概率图模型（ProbabilisticGraphicalModel

QomolangmaH·2023-11-27 00:02

机器学习第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化4.3.1为什么要使用正则化欠拟合（Underfitting）：采用一定的算法去拟合时，如果没有考虑相当的信息量（特征变量），从而对训练数据集的拟合算法无法精确

BianchiHB·2023-11-26 22:49

机器学习 day13（正则化，线性回归的正则化，逻辑回归的正则化）

1.正则化的思想如果特征的参数值更小，那么对模型有影响的特征就越少，模型就越简单，因此就不太容易过拟合如上图所示，成本函数中有W₃和W₄，且他们的系数很大，要想让该成本函数达到最小值，就得使W₃和W₄接近0，从而消除它们对成本函数的影响，最后我们就得出一个接近二次函数（左边图片）的成本函数2.正则化的一般形式通常，一个模型有很多特征，我们不知道哪个特征的参数重要，哪个特征的参数我们需要缩小或惩罚。

丿罗小黑·2023-11-26 22:17

【机器学习】基于线性回归的模型优化和正则化

文章目录前言一、简单线性回归方程实现二、梯度下降三种方式实现以及对比1.批量梯度下降2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.三种梯度下降方式的比较三、多项式线性回归方程的实现四、标准化及特征值维度变化五、

泪懿·2023-11-26 22:45

正则化、线性回归、逻辑回归

0、引出最左边的模型最高次项为一次，此时模型是一条直线；直观的观察样本点（红色×）的趋势，我们发现该模型并不能很好的拟合两者的关系（事实上，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓，而不是无限递增）。此类情况称为欠拟合。最右边的模型最高次项为四次，此时模型从表面看上去很好的拟合了样本点，但实际上这是一条非常难看的曲线，不断的波动。可以想象得到，当一个新的样本需要预测时，该模型的结

MinJinFan·2023-11-26 22:44

正则化线性回归与正则化逻辑回归

1.TheProblemofOverfitting1还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。

matuoxifan·2023-11-26 22:13

ML笔记（3）线性回归的正则化

先举一个多项式回归的例子，当我们使用多项式回归的时候，如果没有对多项式的系数进行限制，拟合的模型过拟合的概率极高，所以我们需要通过一些方法限制多项式系数的变化。以下的正则化改进从损失函数，减少过拟合概率。1正则化概念简单来说，正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。我们在构造机器学习模型时，最终目的是让模型在面对新数据的时候，可以有很好的表现（即增加模型的泛化能力）。当你用比较

孚瓜·2023-11-26 22:08

线性模型加上正则化

弹性网络回归是一种结合了L1和L2正则化惩罚的线性回归模型，能够处理高维数据和具有多重共线性的特征。

羞儿·2023-11-26 22:08

动手学深度学习(二)---线性回归

文章目录1.理论知识2.线性回归从0实现3.线性回归简洁实现【相关方法】torch.normal()1.理论知识线性假设是指目标可以表示为特征的加权和：ex1;在机器学习领域，一般用线性代数处理会更方便向量

释怀°Believe·2023-11-26 20:13

【python+机器学习（4）】多维数据的特征选取（Ridge&&Lasso）

欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】在之前我们介绍了直接使用线性回归进行波士顿房价的预测，但是预测准确率仅有60%左右。

哈希大数据·2023-11-26 16:05

机器学习——回归算法之线性回归

机器学习——回归算法之线性回归前言线性回归算法推导过程梯度下降1、批量梯度下降（GD）2、随机梯度下降(SGD)3、小批量梯度下降法（MBGD）代码实现前言机器学习算法按照“用途”可分为回归、分类、聚类

macan_dct·2023-11-26 14:22

R语言实现贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析

摘要贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯。

拓端研究室·2023-11-26 14:41

R语言实现Lasso回归

一、Lasso回归Lasso回归（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperatorRegression）是一种用于线性回归和特征选择的统计方法。

皮肤科大白·2023-11-26 13:32

PyTorch:详解线性回归实战

线性回归对于线性回归，相信大家都很熟悉了，各种机器学习的书第一个要讲的内容必定有线性回归，这里简单的回顾一下什么是简单的一元线性回归。即给出一系列的点，找一条直线，使得这条直线与这些点的距离之和最小。

Allen Chou·2023-11-26 13:22

数学建模预测模型——回归分析预测

数学建模预测模型——回归分析预测作为预测模型的大块头，回归分析预测绝对是比较常用的预测模型的一种，下面是对该模型的学习，欢迎大家指正1.回归分析预测的分类回归分析预测的分类如下简单线性回归预测：当只有一个自变量和一个因变量时

宁77吖·2023-11-26 13:12

pytorch-深度学习实践

pytorch-深度学习实践02-线性回归线性回归是回归问题，损失函数如下图所示。

jjnn97·2023-11-26 12:16

机器学习基础知识，numpy学习，分类和回归初识

numpy的使用array对象array对象的属性创建array的方法代码演示array本身支持的操作random分类k邻近算法-KNN概述：k的选取特征归一化的必要性优点：缺点：工作原理：一般流程伪代码回归线性回归一般流程机器学习基本知识数据和特征决定了机器学习的上限

crocodilian2·2023-11-26 12:09

干货来袭！！！3天0基础Python实战项目快速学会人工智能必学数学基础全套（含源码）（第1天）线性代数篇：矩阵、向量及python实战

第1天：线性代数篇：矩阵、向量、实战编程第2天：微积分篇：极限与导数、梯度下降、积分、实战编程第3天：概率分析篇：条件概率与全概率、贝叶斯公式、实战项目目录前言一、矩阵在AI中的应用二、矩阵基本知识及矩阵运算

小胡说人工智能·2023-11-26 12:36

机器学习---贝叶斯网络与朴素贝叶斯

1.贝叶斯法则如何判定一个人是好人还是坏人？当你无法准确的熟悉一个事物的本质时，你可以依靠与事物特定本质相关的事件出现的次数来判断其本质属性的概率。

三月七꧁ ꧂·2023-11-26 10:35

解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM

文章目录1、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类2、线性回归算法2.1线性回归的假设是什么？2.2如何确定线性回归模型的拟合优度？2.3如何处理线性回归中的异常值？

春人.·2023-11-26 10:18

【深度学习笔记】04 概率论基础

04概率论基础概率论公理联合概率条件概率贝叶斯定理边际化独立性期望和方差模拟投掷骰子的概率随投掷次数增加的变化概率论公理概率（probability）可以被认为是将集合映射到真实值的函数。

LiuXiaoli0720·2023-11-26 09:27

R语言如何实现多元线性回归

输入数据先把数据用excel保存为csv格式放在”我的文档”文件夹打开R软件，不用新建，直接写回归计算求三个平方和置信区间（95%）

惠惠软件·2023-11-26 06:01

斯坦福机器学习 Lecture3

这里首先讲解了局部加权回归/局部加权线性回归讲得很好，我都听懂了今天的主角是，为啥线性回归问题的costfunction是误差平方和？而不是绝对误差和，或者四次方和？

shimly123456·2023-11-26 05:51

初出茅庐的小李第72篇博客之用c语言最小二乘法求线性回归方程y=kx+b

最小二乘法其实我对这个计算方法的理解还处于数学公式的阶段这里的b^其实就是Y=Kx+b的K这里的a^其实就是Y=Kx+b的b数学习惯我就换了一下字母这里有原理介绍https://blog.csdn.net/MarsJohn/article/details/54911788程序实现https://blog.csdn.net/weixin_34259559/article/details/920630

初出茅庐的小李·2023-11-26 03:27

TensorFlow03-实现线性回归

deftest01_liner():#用numpy生成100个点x_data=np.random.rand(100)y_data=x_data*0.1+0.2#构造一个线程模型#k:斜率;b:偏置值b=tf.Variable(0.)k=tf.Variable(0.)y=k*x_data+b#定义二次方差损失函数，用于优化计算结果，机器学习理论部分#求得预测值和实际值的平方差，用于判断计算结果的损失

__流云·2023-11-25 18:09

通过线性回归进行房价预测

线性回归是一种常用的回归算法，可以建立输入变量和连续输出变量之间的关系。在本文中，我们将探讨如何使用线性回归算法来进行房价预测，并介绍该方法的步骤和实践技巧。

非著名程序员阿强·2023-11-25 18:44

python机器学习手写算法系列——RANSAC(随机抽样一致)回归

它原来是计算机视觉的算法，后来被用来做线性回归。RANSAC回归用最少的数据点训练模

织网者Eric·2023-11-25 17:19

python 一组数据正态分布散点图_python数据关系型图表散点图系列残差分析图

参差分析图(线性回归、二次回归)残差分析(residualanalysis)回归方程拟合的数值和实际数值的差值就是残差；残差分析是通过残差所提供的信息，分析出数据的可靠性、周期性或其他干扰；用于分析模型的假定正确与否的方法

weixin_39876650·2023-11-25 15:21

图解梯度下降背后的数学原理

摘要：本文讲解了梯度下降的基本概念，并以线性回归为例详细讲解梯度下降算法，主要以图的形式讲解，清晰简单明了。

城市中迷途小书童·2023-11-25 15:55

机器学习学习路线及知识汇总

艾醒(AiXing-w)·2023-11-25 14:34

人工智能：一种现代的方法第十四章概率推理

文章目录人工智能：一种现代的方法第十四章概率推理本章前言14.1不确定性问题域中的知识表示14.1.1联合概率分布14.1.2贝叶斯网络14.2贝叶斯网络的语义14.2.1表示联合概率分布14.2.2紧致性

一只大小菜·2023-11-25 14:50

（5）L1、L2正则化

和L2正则化的过程如图所示L1，L2正则化示意图从贝叶斯估计的角度看，正则化项目对应于模型的先验概率，可以假设复杂的模型有比较小的先验概率，简单的模型有较大的先验概率。

顽皮的石头7788121·2023-11-25 08:56

可视化比较数据集中残差和特定样本邻居的残差的分布

这里我们以一个回归模型为例，假设我们已经使用线性回归模型对数据进行了训练。#导入必要的库library(ggplot2)library(dpl

风吹麦很·2023-11-25 06:50

机器学习逻辑回归算法原理与python代码实现入门

一、原理逻辑回归模型本质就是将线性回归模型通过Sigmoid函数进行了一个非线性转换，得到一个介于0～1之间的概率值。

青枫浦上看桃花·2023-11-25 03:47

2023 年亚太赛 APMCM （C题）国际大学生数学建模挑战赛 |数学建模完整代码+建模过程全解全析

多元线性回归模型：多元线性回归模型用于描述多个自变量对一个因变量的联合

CS数模·2023-11-25 02:45

【时间序列数据挖掘】ARIMA模型

ARIMA模型可以通过非常成熟的统计方法，比如说极大似然估计，矩估计，贝叶斯估计或者其他一些估计方法得到估计，所以是一个非常好用的工具

水w·2023-11-24 18:33

参数估计-最大似然估计和贝叶斯参数估计

为什么要进行参数估计参数估计是统计学中的经典问题，常用的方法是最大似然估计和贝叶斯估计。为什么机器学习中，也会用到参数估计呢？我们利用训练样本来估计先验概率和条件概率密度，并以此设计分类器。

于建民·2023-11-24 18:03

贝叶斯优化-硬币问题得最大似然估计(1/3)

1.最大似然估计是机器学习领域最为常见的用来构建目标函数的方法，他的核心思想是根据观测到的结果来预测其中的未知参数。即已知样本为D最大似然估计通过最大化P(D|θ)来求解未知参数θ。最大似然估计-硬币问题的最大似然估计假设有不均匀的硬币，抛了6次，得到的结果如下D={正，反，反，正，正，正}，现在根据结果来估计θ（硬币抛出正面的概率）。首先需要最大化P(D|θ):P(D|θ)=P(正，反，反，正，

王路飞GoGoGo·2023-11-24 18:32

机器学习: 简单讲极大似然估计和贝叶斯估计、最大后验估计

一、前言我在概率论：参数估计里面提到了极大似然估计，不熟悉的可以看一下，本文重点介绍后两者估计方法。在这里两种估计方法估计的是什么？我们使用一个较为泛化的问题表示：考虑这样一个问题：总体X的概率密度函数为p(x∣θ)p(x|\theta)p(x∣θ)，但该密度函数未知，我们只观测到一组样本(x1,x2,…,xn)\left(x_{1},x_{2},\ldots,x_{n}\right)(x1,x2

JacksonKim·2023-11-24 18:59

机器学习基础-最大似然估计-贝叶斯模型

例如，我们可以使用一个随机森林模型来分类客户是否会取消订阅服务（称为流失建模），或者我们可以用线性模型根据公司的广告支出来预测公司的收入（这是一个线性回归的例子）。

糖糖糖-豆·2023-11-24 18:27

贝叶斯（2）-最大似然估计和贝叶斯参数估计

直接统计类条件密度太复杂了且样本不足，所以我们希望用一个密度函数去拟合它，比如拟合成下面的正态分布，其中的参数可以用最大似然方法或者贝叶斯估计去进行参数估计。

cloudless_sky·2023-11-24 18:56

朴素贝叶斯中的极大似然估计

为什么要极大似然估计，朴素贝叶斯不能搞定一切吗？朴素贝叶斯需要先求得先验概率和条件概率。从直觉出发，可以用样本中出现的频率直接代替先验概率和条件概率。

梵悟·2023-11-24 18:56

最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计（BE）

最大似然估计（MLE）和贝叶斯估计（BE）在深度学习那么火之前，许多算法，都会在inference阶段用到最大似然估计或者最大后验概率估计，这些都机器学习中最最最基本的东西，就像地基一样，虽然现在深度学习仍然用到这些知识

baidu_huihui·2023-11-24 18:25

机器学习->统计学基础->贝叶斯估计,最大似然估计(MLE),最大后验估计(MAP)

村头陶员外·2023-11-24 18:55

机器学习---最大似然估计和贝叶斯参数估计

1.估计贝叶斯框架下的数据收集，在以下条件下我们可以设计一个可选择的分类器:P(wi)(先验)；P(x|wi)(类条件密度)但是。我们很少能够完整的得到这些信息!

三月七꧁ ꧂·2023-11-24 18:23

机器学习系列 - 7.逻辑回归

1.什么是逻辑回归：1.1线性回归的3个假设：a.因变量和自变量之间呈线性相关。b.自变量与干扰项相互独立。c.没被线性模型捕捉到的随机因素服从正态分布。

小蘑菇1962·2023-11-24 16:01

paddlepaddle运行MNIST测试集及单层线性回归

项目地址：project_path测试函数：模型在测试集上的准确率为：23.96%(向下取整)模型在测试集上的准确率为：18.24%(向上取整)之所以这样设置，是因为网络是单层神经网络（784——>1)，模型仅输出1个值importpaddleimportpaddle.nn.functionalasF#加载测试集batch_size设为1test_loader=paddle.io.DataLoad

NTFY 超得屁(°∀°)ﾉ·2023-11-24 12:57

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