贝叶斯线性回归第28页

机器学习(七)模型选择

大模型Maynor·2023-11-08 07:57

【机器学习】梯度下降预测波士顿房价

一、数据集介绍波士顿房价数据集：波士顿房价数据集，用于线性回归预测二、预测房价代码1.引入库fromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionasLRfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsk

木木牙·2023-11-08 06:38

结构方程模型（SEM）高阶应用系列

我们前期推出的《基于R语言结构方程模型》通过结构方程原理介绍、结构方程全局和局域估计、模型构建和调整、潜变量分析、复合变量分析及结构方程贝叶斯方法实现等一系列专题的介绍及大量案例讲解，由浅入深地系统介绍了结构方程模型的建立

思考的小猴子·2023-11-08 02:05

基于R语言结构方程模型

（R语言平台；模型构建、拟合、筛选及结果发表全流程；潜变量分析；组成变量分析；非线性关系处理、非正态数据、分组数据、嵌套数据分析与处理；混合效应模型；贝叶斯方法；经典案例练习及解读）现代统计学理论和方法的不断完善

xiao5kou4chang6kai4·2023-11-08 02:35

R语言结构方程模型分析与应用

（R语言平台；模型构建、拟合、筛选及结果发表全流程；潜变量分析；组成变量分析；非线性关系处理、非正态数据、分组数据、嵌套数据分析与处理；混合效应模型；贝叶斯方法；经典案例练习及解读）现代统计学理论和方法的不断完善

天青色等烟雨..·2023-11-08 02:04

回归模型原理总结及代码实现

前言本文将介绍回归模型算法，并总结了一些常用的除线性回归模型之外的模型，其中包括一些单模型及集成学习器。

金戈鐡馬·2023-11-08 01:46

学习笔记|残差|检验多重共线性|线性回归分析|德宾沃森检验|方差分析（ANOVA）|回归系数|残差和预测值|规范表达|《小白爱上SPSS》课程：SPSS第二十一讲：多元线性回归分析（超级详细）

目录学习目的软件版本原始文档多元线性回归分析何为残差？何为多重共线？

打酱油的工程师·2023-11-07 22:21

学习笔记|构建一元线性回归模型|方差分析|方差齐性|检验残差正态性|规范表达|《小白爱上SPSS》课程：SPSS第二十讲：一元线性回归分析怎么做?

目录学习目的软件版本原始文档一元线性回归分析一、实战案例二、统计策略三、SPSS操作四、结果解读第一个表格为模型摘要第二表格为方差分析表第三个表格为模型系数第四张散点图（主要检验方差齐性）第五张直方图和

打酱油的工程师·2023-11-07 22:51

[人工智能-深度学习-60]：生成对抗网络GAN - 结构化学习Structured Learning

blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/121919215目录第1章关于常见的深度学习问题分类1.1回归问题1.2分类问题1.3结构化学习第2章不同深度学习问题的数学模型2.1线性回归问题的数学模型

文火冰糖的硅基工坊·2023-11-07 20:34

模型可解释性-贝叶斯方法

在医学领域，模型的可解释性尤为重要，需要有明确的结论证据支持，然后牵涉到神经网络模型，绕不开的就是黑盒观点。业界做了很多尝试，发现一片不错的模型可解释介绍。这里依旧做要点记录，以免原链接失效。原链接：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-10-30-91.什么是模型的可解释性模型解释的三个最重要的方面解释：2.可解释性的标准3.可解释性的作用在医学领域，

fjssharpsword·2023-11-07 19:05

FlyAI小课堂：python机器学习笔记：深入学习决策树算法原理

分类技术（或分类法）是一种根据输入数据建立分类模型的系统方法，分类法的例子包括决策分类法，基于规则的分类法，神经网络，支持向量机和朴素贝叶斯分类法。

iFlyAI·2023-11-07 16:50

第八章《搞懂算法:逻辑回归是怎么回事》笔记

逻辑回归的与线性回归一样，也是以线性函数为基础的；而与线性回归不同的是，逻辑回归在线性函数的基础上添加了一个非线性函数，如sigmoid函数，使其可以进行分类。

Mamong·2023-11-07 13:49

第七章《搞懂算法:线性回归是怎么回事》笔记

线性回归算法是机器学习算法中最简单的一类，线性回归算法主要用于连续值的预测问题。7.1什么是线性回归这种刻画了不同变量之间关系的模型叫作回归模型，如果这个模型是线性的，则为线性回归模型。

Mamong·2023-11-07 13:19

机器学习——回归

目录一、线性回归1、回归的概念（Regression、Prediction）2、符号约定3、算法流程4、最小二乘法（LSM）二、梯度下降梯度下降的三种形式1、批量梯度下降（BatchGradientDescent

七七喝椰奶·2023-11-07 09:08

PRML 第三章

最简单就是线性回归。但如果将输入变量进行非线性函数变化后进行线性组合，可以得到基函数。3.过程就是有个观测量和对应目标变量的训练数据集。目标有新的x预测新的t。就构建函数y(x)来预测输出。

萌新待开发·2023-11-07 05:25

机器学习算法学习二：多元线性回归

多元线性回归能用office07发布简直是太好了，这下子省了很多事。1、多元线性回归模型假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数，称为多元线性回归模型。

Mojoooo·2023-11-07 05:24

多元线性回归

http://www.cnblogs.com/zgw21cn/archive/2008/12/24/1361287.html1、多元线性回归模型假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数

han____shuai·2023-11-07 05:20

ML之多元线性回归

转自：http://www.cnblogs.com/zgw21cn/archive/2009/01/07/1361287.html1、多元线性回归模型假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数

LZW760907·2023-11-07 05:18

机器学习：python中如何使用朴素贝叶斯算法

下面言归正传，不了解贝叶斯算法的可以去查一下相关资料，这里只是简单介绍一下：1.贝叶斯公式：P(A|B)=P(AB)/P(B)2.贝叶斯

勤奋的可乐·2023-11-07 01:18

R与结构方程模型（1）：SEM的核心

2.3、间接效应2.4、多中介模型2.4、例子间接效应的注意事项术语问题题外话1：工具变量（instrumentalvariable）Heckman选择模型[^1]题外:2：非递归模型题外话3：跟踪原则贝叶斯网络无序图总结原文链接

KS_C·2023-11-06 23:53

线性回归与线性拟合的原理、推导与算法实现

关于回归和拟合，从它们的求解过程以及结果来看，两者似乎没有太大差别，事实也的确如此。从本质上说，回归属于数理统计问题，研究解释变量与响应变量之间的关系以及相关性等问题。而拟合是把平面的一系列点，用一条光滑曲线连接起来，并且让更多的点在曲线上或曲线附近。更确切的说，拟合是回归用到的一种数学方法，而拟合与回归的应用场合不同。拟合常用的方法有最小二乘法、梯度下降法、高斯牛顿（即迭代最小二乘）、列-马算法

想做后端的前端·2023-11-06 21:06

吴恩达《机器学习》6-4-＞6-7:代价函数、简化代价函数与梯度下降、高级优化、多元分类:一对多

与线性回归使用均方误差不同，逻辑回归使用的代价函数在数学上更为复杂。

不吃花椒的兔酱·2023-11-06 21:13

逻辑回归

目录一、前言二、什么是逻辑回归1.1线性回归能解决分类问题么？1.2用逻辑回归解决分类问题一、前言逻辑回归（LogisticRegression，LR）。

kwunkau·2023-11-06 16:20

风险风控-逻辑回归理论基础

广义线性模型是线性回归模型的推广，它不强行改变数据的自然度量，允许数据具有非线性和非恒定方差结构。具体来说，GLM建立了响应变量的数学期望值与线性组合的预测变量之间的关系，通过链接函数将这两者联系

田晖扬·2023-11-06 15:14

【深度学习】pytorch——Autograd

dscW7pytorch——AutogradAutograd简介requires_grad计算图没有梯度追踪的张量ensor.data、tensor.detach()非叶子节点的梯度计算图特点总结利用Autograd实现线性回归

今天有没有吃饱饱·2023-11-06 15:38

专题·数学概率与期望【including 条件概率，贝叶斯定理，全概率公式，数学期望，绿豆蛙的归宿

初见安~~~又开启数论的探索啦~~：）一。概率1.基本定义在概率论中，我们把一个随机事件的一个可能结果称为其样本点，其所有样本点构成的集合称之为样本空间。（注意，随机事件并不一定只有一种可能结果）在样本空间中，我们称事件所包含的子集为随机事件。概率的定义就很简单了，我们也都知道样本空间中的任意随机事件的概率不会超过1不会小于0.就比如我们抛硬币连续扔三次（不考虑侧面稳落地），有8中可能：AAA，A

樱狸❀·2023-11-06 14:17

算法理论笔记

算法理论笔记最优化方法正则化EM算法偏差方差马尔科夫链蒙特卡罗法矩阵子空间主成分分析决策树boost支持向量机朴素贝叶斯神经网络卷积神经网络循环神经网络推荐系统最优化方法微分方法根据极值必要条件，求f′

__Akira__·2023-11-06 13:22

《动手学深度学习 Pytorch版》 3.3 线性回归的简洁实现

importnumpyasnpimporttorchfromtorch.utilsimportdatafromd2limporttorchasd2lfromtorchimportnn#nn是神经网络（NeuralNetworks）的缩写3.3.1生成数据集true_w=torch.tensor([2,-3.4])#与上一节类似生成数据集true_b=4.2features,labels=d2l.s

AncilunKiang·2023-11-06 12:50

Keras人工智能神经网络 Regressor 回归神经网络搭建

构建神经网络本期我们来使用Keras来搭建一个简单的神经网络Keras神经网络可以用来模拟回归问题(regression)，例如给下面一组数据，用一条线来对数据进行拟合，并可以预测新输入x的输出值，也就是线性回归问题

人工智能研究所·2023-11-06 09:27

【动手学深度学习v2】--课后笔记（个人记录）

文章目录前言零：知识先导一、二、三：安装和简介四：数据相关五：线性代数六：矩阵计算七：自动求导八：线性回归初始线性回归以及其简洁实现：九：Softmax回归+损失函数+图片分类数据集总结==深度学习就是函数逼近器

臭弟弟xz·2023-11-06 08:39

卡尔曼家族从零解剖-(03)贝叶斯滤波→公式推导与示例

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/133846882文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人

江南才尽，年少无知！·2023-11-06 06:40

卡尔曼家族从零解剖-(04)贝叶斯滤波→细节讨论,逻辑梳理,批量优化

讲解关于slam一系列文章汇总链接:史上最全slam从零开始，针对于本栏目讲解的卡尔曼家族从零解剖链接:卡尔曼家族从零解剖-(00)目录最新无死角讲解：https://blog.csdn.net/weixin_43013761/article/details/133846882文末正下方中心提供了本人联系方式，点击本人照片即可显示WX→官方认证{\color{blue}{文末正下方中心}提供了本人

江南才尽，年少无知！·2023-11-06 06:57

概率论与数理统计基本概念

概率论与数理统计前言概率论的基本概念随机事件频率与概率概率的重要性质古典概型几何概型条件概率乘法公式全概率公式、贝叶斯公式全概率公式贝叶斯公式独立性独立性的判定前言研究对象确定性现象:必然发生或不发生随机现象

芒着可爱·2023-11-06 05:05

第一章概率论的基本概念

几个定律交换律结合律分配律德摩定律3频率与概率（一）频率（二）频率性质1性质2有限可加性性质3性质4性质5性质6加法公式4等可能概型(古典概型)PS：5条件概率（一）条件概率（二）乘法定理（三）全概率公式和贝叶斯公式划分的定义全

bingteng6859·2023-11-06 05:34

线性规划 —— matlab

确定w和b1.读取或输入数据2.归一化、标准化2.1均值2.2归一化2.3标准化3.求解w和b1.直接解方程2.最小二乘法（leastsquaremethod）求解：4.评估回归模型四、regress线性回归命令

洋洋菜鸟·2023-11-06 02:38

Logistic回归

在之前我已经写了一篇关于线性回归的文章,今天给大家带来另一个重要的回归分类算法----逻辑回归逻辑回归考虑的数值情况不同与线性回归,根据问题中随机变量的不同种类而选择不同的分类算法线性回归主要用于解决连续型数值的问题逻辑回归主要用于解决离散型数值问题那么什么样的数值是连续型

当时年少_青衣·2023-11-06 01:13

2023年亚太杯APMCM数学建模大赛ABC题辅导及组队

2023年亚太杯APMCM数学建模大赛ABC题一元线性回归分析类回归分析（RegressionAnalysis)是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。

数模竞赛Paid answer·2023-11-05 23:09

为什么有些人说R好学，却有些人说Python好学R语言难学？

说R语言复杂的，可能大部分还是因为搞不清泊松分布，线性回归，手头有10

小牛叔·2023-11-05 22:08

Pytorch实现线性回归

模型y=x*w+b,使用Pytorch实现梯度下降算法，构建线性回归模型importtorchimportsys#3行1列的二位tensorx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0

Singcing·2023-11-05 20:39

深度学习：Pre-Training的理解

转自(非常感谢原文作者)http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4575527.htmlLogistic回归、传统多层神经网络1.1线性回归、线性神经网络、Logistic/Softmax

generalAI·2023-11-05 20:04

2019-01-29 随机梯度下降(stochastic gradient descent)

随机梯度下降的思想也可以应用于线性回归、逻辑回归、神经网络或者其他依靠梯度下降来进行训练的算法中。

奈何qiao·2023-11-05 19:07

聊一聊贝叶斯和MCMC......

作者|徐炎琨来源|知乎问答整理|AI科技大本营‍‍这是这个笔记，是关于贝叶斯和MCMC一些数学原理的讲解和代码的实现，希望能够深入浅出，叙述的容易让人理解。

机器学习算法与Python学习·2023-11-05 16:18

西瓜书读书笔记整理（七）—— 第七章贝叶斯分类器

第七章贝叶斯分类器7.1贝叶斯决策论（BayesianDecisionTheory）7.1.1先验概率（PriorProbability）7.1.2后验概率（PosteriorProbability）7.1.3

smile-yan·2023-11-05 16:17

TORCH02-03:Torch的损失函数与逻辑回归实现

本主题内容结构： 1.逻辑回归模型； 2.逻辑回归Torch实现； 3.损失函数介绍；逻辑回归模型逻辑回归与线性回归是有区别的，只要用来解决分类的问题，逻辑回归把从二分类基本模型分析，通过概率的方式来区分两个类

杨强AT南京·2023-11-05 15:10

回归分析

运用十分广泛，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。

冬_84fe·2023-11-05 14:12

python 线性回归异常值_Python Sklearn线性回归值错误

IvebeentryingoutLinearRegressionusingsklearn.SometimeIgetavalueerror,sometimesitworksfine.Imnotsurewhichapproachtouse.ErrorMessageisasfollows:Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inFile"/Library

weixin_39805355·2023-11-05 13:20

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.·2023-11-05 11:45

Python机器学习算法入门教程（第二部分）

七、梯度下降求极值在Python机器学习算法入门教程（第一部分）中的第六部分：线性回归：损失函数和假设函数一节，从数学的角度解释了假设函数和损失函数，我们最终的目的要得到一个最佳的“拟合”直线，因此就需要将损失函数的偏差值减到最小

别致的SmallSix·2023-11-05 11:57

matlab回归分析sst_线性回归决定系数R方的计算方法及具体意义 ——【杏花开生物医药统计】...

决定系数（coefficientofdetermination），有的书上翻译为判定系数，也称为拟合优度。决定系数反应了y的波动有多少百分比能被x的波动所描述，即表征依变数Y的变异中有多少百分比,可由控制的自变数X来解释.表达式：R2=SSR/SST=1-SSE/SST其中：SST=SSR+SSE，SST(totalsumofsquares)为总平方和，SSR(regressionsumofsqu

weixin_39656435·2023-11-05 08:25

AndrewNG Coursera课程编程作业（一）梯度下降求解线性回归

UnderStorm·2023-11-05 03:10

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