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正则表达式
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贝叶斯线性回归
r语言 面板数据回归_R语言 之回归分析
本章为R语言回归分析之上部分,主要向读者们展示如何运用R语言完成ols(普通最小二乘)回归:简单
线性回归
、多项式回归、多元
线性回归
的语言编程示例,以及检验回归分析中统计假设的方法。
你的麦克疯
·
2025-02-21 01:19
r语言
面板数据回归
线性回归
理论
###
线性回归
与Softmax回归####
线性回归
线性回归
是一种用于估计连续值的回归方法。
狂踹瘸子那条好脚
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2025-02-20 11:21
python
腿足机器人之五- 粒子滤波
腿足机器人之五粒子滤波直方图滤波粒子滤波上一篇博客使用的是高斯分布结合
贝叶斯
准则来估计机器人状态,本篇是基于直方图和粒子滤波器这两种无参滤波器估计机器人状态。
shichaog
·
2025-02-20 04:26
腿足机器人
机器人
AI 百炼成神:
线性回归
,预测房价
我们开始第一个项目——
线性回归
:预测房价。这是一个经典的机器学习入门项目,可以帮助你理解如何使用
线性回归
模型来预测连续的数值。第一个项目:
线性回归
预测房价项目目标学习
线性回归
的基本概念。
github_czy
·
2025-02-19 07:31
AI
百炼成神:100
个项目玩转人工智能
python
开发语言
解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归:不是回归的“回归”
引言前面一篇文章我们介绍了机器学习算法中我们最先会接触到的算法——
线性回归
:机器学习的基石。今天我们继续学习机器学习中的另一个算法模型——逻辑回归(LogisticRegression)。
紫雾凌寒
·
2025-02-19 02:21
AI
炼金厂
机器学习
算法
逻辑回归
深度学习
python
scikit-learn
matplotlib
解锁机器学习核心算法 | 支持向量机:机器学习中的分类利刃
这十大算法包括
线性回归
、逻辑回归、决策树、随机森林、K-近邻算法、K-平均算法、支持向量机、朴素
贝叶斯
算法、降维算法、梯度增强算法。
紫雾凌寒
·
2025-02-18 15:15
AI
炼金厂
机器学习
算法
支持向量机
python
深度学习
分类
人工智能
深度学习与图像识别:机器学习基础之回归
1.
线性回归
1.1一元
线性回归
1.2多元
线性回归
2.逻辑回归与
线性回归
的不同在于其将最终预测值y固定在一个范围之中2.1Sigmoid函数sigmoid函数表达式:p为预测出来的概率,范围在0-1之间,
Shenrn_
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2025-02-18 14:34
机器学习
回归
深度学习
机器学习和
线性回归
、softmax回归
监督学习监督学习(supervisedlearning)擅⻓在“给定输⼊特征”的情况下预测标签。每个“特征-标签”对都称为一个样本(example)。我们的目标是生成一个模型,能够将任何输⼊特征映射到标签(即预测)。回归——平方误差损失函数回归(regression)是最简单的监督学习任务之一。分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值;分类是训练一个分
小名叫咸菜
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2025-02-18 13:53
人工智能
线性回归
吴恩达-机器学习-多元
线性回归
模型代码
吴恩达《机器学习》2022版第一节第二周多元
线性回归
房价预测简单实现以下以下共两个实验,都是通过调用sklearn函数,分别实现了一元
线性回归
和多元
线性回归
的房价预测。
StrawBerryTreea
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2025-02-18 11:35
机器学习
机器学习
线性回归
python
吴恩达
机器学习--实现多元
线性回归
机器学习—实现多元
线性回归
本节顺延机器学习--
线性回归
中的内容,进一步讨论多元函数的回归问题y′=h(x)+w⊤∙x+by^{\prime}=h(x)+w^\top\bulletx+by′=h(x)+w
y江江江江
·
2025-02-18 11:32
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
机器学习:朴素
贝叶斯
概率1.1定义概率表示随机事件发生可能性大小的一个数值,随机事件指在相同条件下,可能出现也可能不出现的事件。例如:抛硬币:当我们抛硬币时,可以正面朝上也可以反面朝上,正面或反面朝上的可能性被称为概率。理想状态下正反概率都是0.5。掷骰子:掷一个六面的骰子,每个点出现的概率是1/6,因为每个面出现的机会是均等的。抽取商品:一批商品包含良品和次品,随机抽取一件,抽取良品或次品是一个随机事件,经过大量实
小源学AI
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2025-02-17 16:46
人工智能
机器学习
人工智能
朴素贝叶斯
朴素
贝叶斯
模型在文本分类中的应用
朴素
贝叶斯
(NaiveBayes)是一种基于
贝叶斯
定理的概率分类算法,广泛应用于文本分类任务中。它的核心思想是根据训练数据中不同类别的条件概率,预测新文本属于哪个类别。
Ash Butterfield
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2025-02-17 15:36
nlp
分类
数据挖掘
人工智能
【机器学习】多元
线性回归
多元
线性回归
是
线性回归
的扩展,它能够处理多个输入特征并建立它们与目标变量的线性关系。本教程将系统性推演多元
线性回归
,包括向量化处理、特征放缩、梯度下降的收敛性和学习率选择等,并使用numpy实现。
T0uken
·
2025-02-17 14:26
Python全栈开发
1024程序员节
机器学习
算法
线性回归
机器学习里的逻辑回归Logistic Regression基本原理与应用
LogisticRegression即逻辑回归,是一种广泛应用于机器学习和数据挖掘领域的有监督学习算法,以下从原理、应用、算法优缺点等方面进行介绍:基本原理
线性回归
基础:逻辑回归基于
线性回归
模型,其基本形式为
硅基创想家
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2025-02-15 19:54
AI-人工智能与大模型
机器学习
逻辑回归
人工智能
动手学深度学习笔记|3.2
线性回归
的从零开始实现(附课后习题答案)
动手学深度学习笔记|3.2
线性回归
的从零开始实现(附课后习题答案)
线性回归
的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练练习1.如果我们将权重初始化为零,会发生什么
lusterku
·
2025-02-15 04:57
动手学深度学习
深度学习
笔记
线性回归
【一起看花书1.3】——第5章 机器学习基础
线性回归
是比较简单的,从高代、概率论就可以理解,甚
应有光
·
2025-02-14 17:03
基础知识
机器学习
人工智能
深度学习
机器学习·逻辑回归
基于
线性回归
的模型,通过使用逻辑函数(如Sigmoid函数)将线性组合的结果映射到0到1之间的概率值,用于表示属于某个类别的可能性。
AAA顶置摸鱼
·
2025-02-14 03:00
python
深度学习
机器学习
逻辑回归
人工智能
零基础入门机器学习 -- 第三章第一个机器学习模型——
线性回归
3.1
线性回归
的概念在现实生活中,许多事情都遵循某种线性关系,比如:房价vs面积:房子的面积越大,价格通常越高。工资vs工作经验:工作经验越多,薪资往往更高。
山海青风
·
2025-02-14 01:45
#
机器学习
人工智能
机器学习
回归
线性回归
python
机器学习面试笔试知识点-
线性回归
、逻辑回归(Logistics Regression)和支持向量机(SVM)
机器学习面试笔试知识点-
线性回归
、逻辑回归LogisticsRegression和支持向量机SVM微信公众号:数学建模与人工智能一、
线性回归
1.
线性回归
的假设函数2.
线性回归
的损失函数(LossFunction
qq742234984
·
2025-02-13 07:39
机器学习
线性回归
逻辑回归
线性回归
、逻辑回归及SVM
1,回归(LinearRegression)回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。可以简单的理解为:在给定训练样本点和已知的公式后,对于一个或多个未知参数,机器会自动枚举参数的所有可能取值(对于多个参数要枚举它们的不同组合),直到找到那个最符合样本点分布的参数(或参数组合)。当然,实际运算有一些优化算法,肯定不会去枚举的。注意,回归的前提是公式已知,否则回归无法进行。回归中的公式基本都是数据分
@迷途小书童
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2025-02-13 07:38
机器学习
AI基础 -- AI学习路径图
再到深度学习与大模型的变迁本书内容概览与学习路径指引2.线性代数与矩阵运算向量与矩阵的基本概念矩阵分解(特征值分解、奇异值分解)张量运算简介(为后续深度学习做准备)在机器学习和深度学习中的应用示例3.概率论与统计基础随机变量、分布与期望方差
贝叶斯
理论与最大
sz66cm
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2025-02-12 16:40
人工智能
学习
【机器学习】嘿马机器学习(算法篇)第6篇:
线性回归
,学习目标【附代码文档】...
1.4k值的选择1K值选择说明1.6案例:鸢尾花种类预测–数据集介绍1案例:鸢尾花种类预测1.8案例:鸢尾花种类预测—流程实现1再识K-近邻算法API1.11案例2:预测facebook签到位置1项目描述
线性回归
广江鹏
·
2025-02-11 21:59
算法
机器学习
线性回归
学习
人工智能
机器学习(入门3)
机器学习(入门3有监督学习算法之回归算法)4回归算法4.1
线性回归
:利用函数对一个或多个特征值和目标值之间关系进行建模分析的方式回归问题:目标值------连续性函数公式:h(W)=w1x1+w2x1+
caspesjpe
·
2025-02-11 21:55
机器学习
python
逻辑回归
算法
SPSS多元回归得到的VIF值要怎么看每个变量都有一个VIF值怎么判断多重共线性
SPSS多元回归中的VIF值解读与多重共线性的判断当你在使用SPSS进行多元
线性回归
分析时,面对复杂的统计结果,可能会遇到一个问题:如何通过查看每一个解释变量的方差膨胀因子(VarianceInflationFactor
xiamu_CDA
·
2025-02-11 12:29
python
AGI方向研究
**数学与理论基础**-**数学基础**:线性代数(矩阵运算、特征值)、概率统计(
贝叶斯
理论、分布模型)、微积分(梯度优化)、信息论(熵、KL散度)。-**计
微醺欧耶
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2025-02-11 07:44
agi
R语言机器学习与临床预测模型77--机器学习预测常用R语言包
stats包中的ppr函数实现投影寻踪分析,同时包括
线性回归
的方
武昌库里写JAVA
·
2025-02-10 03:25
面试题汇总与解析
spring
log4j
java
开发语言
算法
AI学习专题(一)LLM技术路线
阶段1:AI及大模型基础(1-2个月)数学基础线性代数(矩阵、特征值分解、SVD)概率论与统计(
贝叶斯
定理、极大似然估计)最优化方法(梯度下降、拉格朗日乘子法)编程&框架Python(NumPy、Pandas
王钧石的技术博客
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2025-02-10 01:39
大模型
人工智能
学习
ai
深度学习笔记——pytorch构造数据集 Dataset and Dataloader
系列文章目录机器学习笔记——梯度下降、反向传播机器学习笔记——用pytorch实现
线性回归
机器学习笔记——pytorch实现逻辑斯蒂回归Logisticregression机器学习笔记——多层线性(回归
旺仔喔喔糖
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2025-02-09 22:19
机器学习
笔记
pytorch
人工智能
深度学习
【人工智能-初级】第20章 使用 Matplotlib 和 Seaborn 进行数据可视化
【人工智能-初级】系列专栏【人工智能-初级】第1章人工智能概述【人工智能-初级】第2章机器学习入门:从
线性回归
开始【人工智能-初级】第3章k-最近邻算法(KNN):分类和Python实现【人工智能-初级
若北辰
·
2025-02-09 03:57
人工智能
信息可视化
人工智能
matplotlib
从零开始人工智能Matlab案例-
线性回归
与梯度下降算法
使用
线性回归
模型拟合历史数据,并通过梯度下降算法优化模型参数,动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。
算法工程师y
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2025-02-08 23:28
人工智能
算法
matlab
使用
线性回归
模型逼近目标模型 | PyTorch 深度学习实战
ComputeGraph和自动求导Autograd|PyTorch深度学习实战本系列文章GitHubRepo:https://github.com/hailiang-wang/pytorch-get-started使用
线性回归
模型逼近目标模型什么是回归什么是
线性回归
使用
Chatopera 研发团队
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2025-02-07 21:56
机器学习
深度学习
线性回归
pytorch
组队学习首次开放许愿啦!下个月想学什么,听你的
举个栗子,不推荐大家直接许愿:「机器学习」,而是许愿:「机器学习入门概念讲解」,或者具体到某个算法:「
线性回归
的公式推导+代码实战」,这样便于我们在1个月内完成制作。▶不限制课程难度,只要是刚需就
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2025-02-07 09:18
datawhale
4.2 过拟合与欠拟合
线性回归
训练学习的时候编程模型会变得复杂,这里就对应
望云山190
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2025-02-07 05:11
算法
人工智能
机器学习算法 —— 朴素
贝叶斯
博客的简介(文章目录)目录朴素
贝叶斯
朴素
贝叶斯
的介绍朴素
贝叶斯
的优点朴素
贝叶斯
的缺点朴素
贝叶斯
的应用实战(
贝叶斯
分类)莺尾花数据库函数导入数据导入和分析模型训练模型预测原理简析模拟离散数据集朴素
贝叶斯
朴素
贝叶斯
的介绍朴素
贝叶斯
法
ZShiJ
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2025-02-06 23:01
机器学习算法
机器学习
算法
分类
贝叶斯
【机器学习理论】朴素
贝叶斯
网络
基础知识:先验概率:对某个事件发生的概率的估计。可以是基于历史数据的估计,可以由专家知识得出等等。一般是单独事件概率。后验概率:指某件事已经发生,计算事情发生是由某个因素引起的概率。一般是一个条件概率。条件概率:条件事件发生后,另一个事件发生的概率。一般的形式为P(B∣A)P(B|A)P(B∣A),表示AAA发生的条件下BBB发生的概率。P(B∣A)=P(AB)P(A)P(B|A)=\frac{P
SUNX-T
·
2025-02-06 23:58
机器学习
机器学习
概率论
人工智能
【单层神经网络】基于MXNet的
线性回归
实现(底层实现)
写在前面刚开始先从普通的寻优算法开始,熟悉一下学习训练过程下面将使用梯度下降法寻优,但这大概只能是局部最优,它并不是一个十分优秀的寻优算法整体流程生成训练数据集(实际工程中,需要从实际对象身上采集数据)确定模型及其参数(输入输出个数、阶次,偏置等)确定学习方式(损失函数、优化算法,学习率,训练次数,终止条件等)读取数据集(不同的读取方式会影响最终的训练效果)训练模型完整程序及注释fromIPyth
辰尘_星启
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2025-02-06 11:43
线性回归
mxnet
机器学习
人工智能
深度学习
神经网络
python
多元
线性回归
模型:理论、应用与数学建模实例
引言多元
线性回归
模型是数学建模中的一种重要工具,它用于分析两个或两个以上自变量与一个因变量之间的关系。
小柒笔记
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2025-02-06 03:12
数学建模
线性回归
算法
机器学习算法-逻辑回归
机器学习算法-逻辑回归1.K-近邻算法(略)2.
线性回归
(略)3.逻辑回归3.1逻辑回归介绍逻辑回归(LogisticRegression)是机器学习中的一种分类模型,逻辑回归是一种分类算法,虽然名字中带有回归
Larkin88
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2025-02-06 03:12
机器学习
算法
逻辑回归
线性回归
模型全攻略:原理、步骤与应用实例
基本概念理论:在
线性回归
中,我们通常有一个或多个自变量(X)和一个因变量(Y)。模型的目标是找到一条最佳拟合直线,使得这条直线能够最好地描述(X)和(Y)之间的关系。
..蓝桉...
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2025-02-06 03:09
线性回归
算法
回归
人工智能
机器学习
python
java调用ONNX模型
一、导出一个onnx模型这里训练了一个简单的
线性回归
模型通过SerializeToString完成导出。
jason.zeng@1502207
·
2025-02-06 01:30
java
开发语言
深度学习实战一:
线性回归
(基于Pytorch,含数据和详细注释)
线性回归
1、回归的概念2、回归的分类3、
线性回归
4、代码实现补充说明1、回归的概念回归的本来意思是,无论父母的身高多高或多矮,小孩的身高总是趋向于回到均值附近,也就是回归趋向均值!
若北辰
·
2025-02-05 17:34
Python深度学习
深度学习
线性回归
pytorch
人工智能基础知识速成 - 机器学习、深度学习算法原理及其实际应用案例
在机器学习中,常用的模型包括
线性回归
、逻辑回
苹果酱0567
·
2025-02-05 16:23
面试题汇总与解析
课程设计
spring
boot
vue.js
java
mysql
机器学习day8
自定义数据集,使用朴素
贝叶斯
对其进行分类代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass1_points=np.array([[2.1,2.2],[2.4,2.5
ኈ ቼ ዽ
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2025-02-05 07:49
机器学习
numpy
python
自定义数据集 ,使用朴素
贝叶斯
对其进行分类
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclass1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[1.7,3.3
sirius12345123
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2025-02-05 07:45
分类
numpy
python
【初中生讲机器学习】14. 手撕公式,一篇带你理解逻辑回归!
嘿嘿,好几篇前,好像是在
线性回归
那篇吧,我就说要讲逻辑回归,but当时被数学卡了一下(好吧不只一下)and正好遇上开学,
Geeker · LStar
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2025-02-05 04:54
人工智能
机器学习
算法
机器学习
逻辑回归
人工智能
算法
分类算法
监督学习
自定义数据集 ,使用朴素
贝叶斯
对其进行分类
模型训练:-初始化MultinomialNB模型,这是适用于离散数据(如词频)的朴素
贝叶斯
分类器。-使用fit方法在提取的特征和标签上训练模型。预测:-
知识鱼丸
·
2025-02-04 14:40
machine
learning
机器学习
漫话最小二乘法-1.矩阵表示
先从最基本的
线性回归
说起最小二乘的用法。如图所示,蓝色圆圈描绘了一组点,可以大致看出这样一组
sHermit
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2025-02-04 12:23
最小二乘
向量表示
自定义数据集 ,使用朴素
贝叶斯
对其进行分类
代码:#导入必要的库importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#定义类1的数据点,每个数据点是二维的坐标class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])#定义类2的数据点,每个数据点是二维的坐标class2_poi
〖是♂我〗
·
2025-02-04 07:46
python
numpy
开发语言
自定义数据集 ,使用朴素
贝叶斯
对其进行分类
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.散点输入class1_points=np.array([[1.9,1.2],[1.5,2.1],[1.9,0.5],[1.5,0.9],[0.9,1.2],[1.1,1.7],[1.4,1.1]])class2_points=np.array([[3.2,3.2],[3.7,2.9],[3.2,2.6],[
Z211613347
·
2025-02-04 04:21
python
机器学习--学习计划
核心概念(20%关键内容):数据预处理缺失值处理(均值填充、删除)特征缩放(标准化、归一化)分类变量编码(独热编码、标签编码)监督学习基础
线性回归
(原理、损失函
kyle~
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2025-02-04 03:42
机器学习
机器学习
学习
人工智能
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