贝叶斯线性回归第33页

GWAS分析基本流程及分析思路

DNAgenotyping、Qualitycontrol、Imputation）QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成2.表型数据统计分析逻辑回归（表型数据为二元）线性回归

ChrisJO·2023-10-27 08:40

各类统计模型的详细使用教程-一元线性回归模型、线性回归模型、模型的构造理论、统计推断

统计模型的详细使用教程-一元线性回归模型、多元线性回归模型、模型的构造理论、前言一元线性回归一元线性回归的构造思想一元线性回归的参数估计多元线性回归的相关补充s2s^{2}s

嘛里嘛里哄·2023-10-27 07:22

各类统计模型R语言的详细使用教程-R语言的线性回归使用教程

各类统计模型R语言的详细使用教程-R语言的线性回归使用教程前言R语言的线性回归代码示例回归诊断误差项正态qq图内学生化残差外学生化残差线性关系异常值的发现、处理帽子矩阵的方法DFFITS准则Cook统计量

嘛里嘛里哄·2023-10-27 07:39

KNN算法实例——鸢尾花种类预测

线性回归的scikit-learn实现scikit-learn中提供了一个KNeighborClassifier类来实现k近邻法分类模型方法：fit(X,y)：训练模型predict：使用模型来预测，返回待预测样本的标记

学徒SJA·2023-10-27 04:17

朴素贝叶斯

理论基础条件概率：朴素贝叶斯最核心的部分是贝叶斯法则，而贝叶斯法则的基石是条件概率。贝叶斯法则如下：词集模型：对于给定文档，只统计某个侮辱性词汇（准确说是词条）是否在本文档出现。

李静数据分析·2023-10-27 04:53

Python-自动化绘制股票价格通道线

对所有枢轴点进行线性回归以获得上方和下方趋势线。价格离开通道后建仓。通过这样做，我们得到如下所示的价格通道。我认为我们可以利用给定的数据取得更好的结果。

Omer_·2023-10-27 04:27

统计学习方法 | 朴素贝叶斯法

目录一、朴素贝叶斯法的原理二、极大似然估计下的朴素贝叶斯算法python实现三、贝叶斯估计下的朴素贝叶斯算法python实现一、朴素贝叶斯法的原理二、极大似然估计下的朴素贝叶斯算法python实现importnumpyasnpdefnaiveBayes

天下弈星~·2023-10-26 20:04

大学生学数学，不妨读《数学之美》这本书

统计方法、统计语言模型、中文信息处理、隐含马尔科夫模型、布尔代数、图论、网页排名技术、信息论、动态规划、余弦定理、矩阵运算、信息指纹、密码学、搜索技术、数学模型、最大熵模型、拼音输入法、贝叶斯网络、句法分析

令狐翀冲鸭·2023-10-26 17:30

138.深度学习分布式计算框架-1

官方文档中简易介绍了如何使用框架在线性回归识别数字图像分类词向量个性化推荐情感分析语义角色标注机器翻译等方面的应用138.2Deeplearning4jDeepLearning4J（DL4J）是一套基于

大勇任卷舒·2023-10-26 16:06

MATLAB中polyval函数用法

目录语法说明示例计算几个点处的多项式值对四次多项式求积分具有误差估计值的线性回归使用中心化和缩放改善数值属性polyval函数的功能是多项式计算。

jk_101·2023-10-26 13:55

回归预测 | MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现BO-BiLSTM贝叶斯优化双向长短期神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-10-26 03:50

机器学习中为什么需要梯度下降_机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法...

(小小：机器学习的经典算法与应用)(小小：机器学习理论（一）KNN-k近邻算法)(小小：机器学习理论（二）简单线性回归)(小小：机器学习理论（三）多元线性回归)(小小：机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法

weixin_39607423·2023-10-26 02:24

线性回归原理推导及代码实现

1.线性回归概述实例：数据：工资和年龄（2个特征）目标：预测银行会贷款给我多少钱（标签）考虑：工资和年龄都会影响最终银行贷款的结果那么它们各自有多大的影响呢？

樱花的浪漫·2023-10-26 02:53

机器学习(3) 一元线性回归（最小二乘法实现）

一元线性回归是分析只有一个自变量x和因变量y线性相关关系的方法。一个经济指标的数值往往受许多因素影响，若其中只有一个因素是主要的，起决定性作用，则可用一元线性回归进行预测分析。

luyouqi11·2023-10-26 02:52

【Python机器学习】之 Linear 线性回归法

Linear线性回归算法回归分析是一种预测性建模技术，主要用来研究因变量（yiy_iyi）和自变量（xix_ixi）之间关系，通常被用于预测分析、时间序列等。

大小宝·2023-10-26 02:21

实验二：线性回归

目录实验前准备一元线性回归模型实验要求实验数据预处理方法1——最小二乘法方法2——梯度下降法方法3——矩阵求解法三元线性回归模型实验要求实验数据预处理方法1——矩阵求解法方法2——梯度下降法实验总结实验前准备本实验是在

盐水鸭的守护神·2023-10-26 02:19

机器学习：线性回归

一、线性回归&最小二乘法1、回归回归：了解两个或多个变量间是否相关、及其相关方向与强度，并建立数学模型来预测变量；回归分析可以由给出的自变量估计因变量的条件期望；找到最合适的一个超平面来拟合我们的数据点

Little_mosquito_·2023-10-26 02:48

人工智能基础_机器学习001_线性回归_多元线性回归_最优解_基本概念_有监督机器学习_jupyter notebook---人工智能工作笔记0040

知道几个概念,首先,线性回归是机器学习中有监督机器学习的一种算法因变量和自变量以及目标变量比如:身高这

脑瓜凉·2023-10-26 02:17

【概率论教程01】对贝叶斯定理的追忆

一、说明贝叶斯定理，是一个需要反复体悟的道理，不是说公式解释清除就算Grasp，而是需要反复在实际项目中发挥，才能算掌握了。

无水先生·2023-10-26 01:57

电信——天翼云面试准备

手写朴素贝叶斯，先验后验傻傻分不清楚，面试官还指出了来了...讲讲隐马尔可夫模型，完全记不得了，只能讲讲马

玦☞·2023-10-25 16:03

109贝叶斯方法数据分析实战--损失函数

损失函数传统损失函数接下来，让我们来介绍一下统计学和决策理论中的损失函数。损失函数是一个关于真实值和估计值的参数：image.png损失函数主要用于衡量我们估计的好坏。损失越大，则代表这个估计越差，模型越差。一个简单而普遍的例子是平方差损失函数。这是一种典型的，与误差的平方成正比的损失函数。具体格式如下：image.png因为随着估计值的偏离，损失是按照平方增加的，所以平方差损失函数在处理较大误差

Jachin111·2023-10-25 13:47

R数据分析：一般线性回归的做法和解释

发现大家做分析做的最多的还是线性回归，很多人咨询的都是线性回归的问题，今天专门出一个线性回归的文章。在R语言中我们可以非常方便地用基础包中的lm方法做出线性回归。

Codewar·2023-10-25 10:31

matlab求回归stats第一项为零,MATLAB解一元线性回归问题

1.注意事项一元线性回归模型对异常值比较敏感，应考虑在生成方程前对数据进行预处理。

经略幽燕我童贯·2023-10-25 02:36

MATLAB 线性回归多项式拟合+预测区间、置信区间的绘制

MATLAB线性回归多项式拟合+预测区间、置信区间的绘制一、前言二、多项式拟合polyfit1、语法2、示例三、区间绘制四、整体源码五、思考六、参考博客一、前言现有一组数据：x、yx=[12345678910

ONERYJHHH·2023-10-25 02:34

MATLAB 离散数据点拟合曲线并且进行相关置信区间（默认95%）的绘制

自己在借鉴书籍和优秀博主的技术贴的同时，进行了一番学习和探索，发现有些地方例如非线性回归函数的使用、置信区间绘制等小细节参考资料较少。特此做个小结，便于后续的回顾和使用。

ONERYJHHH·2023-10-25 02:04

回归预测 | MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测

回归预测|MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测目录回归预测|MATLAB实现BO-LSTM贝叶斯优化长短期神经网络多输入单输出回归预测效果一览基本介绍模型搭建程序设计参考资料效果一览基本介绍

机器学习之心·2023-10-25 01:26

中国大学出品的人工智能精品之作视频课程

大数据与机器学习03-人工智能的三个阶段04-高等数学—元素和极限05-复杂网络经济学应用06-机器学习与监督算法07-阿尔法狗与强化学习算法08-高等数学—两个重要的极限定理09-高等数学—导数10-贝叶斯理论

陈南云·2023-10-24 23:01

【算法】蜣螂优化算法DBO优化支持向量机回归算法SVR模型

支持向量机回归算法支持向量机回归算法（SupportVectorRegression,SVR）是一种非线性回归方法，基于支持向量机理论。

傻傻虎虎·2023-10-24 23:00

简单使用matlab做回归分析、拟合分析

简单使用matlab做回归分析、拟合分析前言一元线非线性回归例子多元线性回归例子多元线非线性回归前言这里是简单做一元非线性，及多元线性。一元：就是只有一个X。

广_·2023-10-24 21:57

ML in Action笔记——CH4 朴素贝叶斯

仅个人代码笔记.朴素贝叶斯算法介绍代码分析结果展示算法介绍贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。

猴子姑娘呀·2023-10-24 20:44

《机器学习实战》笔记（四）：Ch4 - 基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯

第四章基于概率论的分类方法:朴素贝叶斯[代码][ch04]基于贝叶斯决策理论算法优缺点优点:在数据较少的情况下仍然有效。可以处理多类别问题。缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感。范围:标称型数据。

Liu_Goodfellow·2023-10-24 20:09

《机器学习实战》学习记录-ch4

4.1线性回归importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdX=2*np.random.rand(100,1)#生成[0,1)之间的数据

Cyan青·2023-10-24 20:03

PyTorch_Note03_张量的基本操作与线性回归

本篇为在深度之眼学习PyTorch笔记之一ThisisoneofthenotesfromtheDeepshare1张量的基本操作(拼接、切分、索引以及变换)1.1张量的拼接使用torch.cat()将张量按维度dim进行拼接torch.cat(tensors,#张量序列dim=0,#要拼接的维度out=None)实验代码一:importtorchtorch.manual_seed(1)#为CPU设

Evan郭一凡·2023-10-24 20:59

吴恩达机器学习笔记---正则化

前言使用正则化技术缓解过拟合现象，使模型更具泛化性1.过拟合问题(Overfit)2.代价函数(CostFunction)3.线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)4

ML0209·2023-10-24 20:38

机器学习-吴恩达-笔记-3-正则化

目录过拟合问题代价函数正则化线性回归正则化逻辑回归【此为本人学习吴恩达的机器学习课程的笔记记录，有错误请指出！】

Leon.ENV·2023-10-24 20:05

R语言结题实验报告：近年来我国城区用地变化的影响因素和驱动机制的研究

数据采集与校正2.2、数据异常值检验与处理2.2.1缺失值检测与处理2.2.2离群点检测与处理3、相关性分析与相关性检验3.1、相关性分析3.2、相关性检验4、拟合回归方程4.1、使用主成分分析拟合一元线性回归方程

笼中小夜莺·2023-10-24 16:40

机器学习分类算法(四)-贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。

安替-AnTi·2023-10-24 15:06

时序预测 | MATLAB实现时间序列回归之置否条件预测

时序预测|MATLAB实现时间序列回归之置否条件预测目录时序预测|MATLAB实现时间序列回归之置否条件预测基本介绍程序设计有条件预测无条件预测学习小结参考资料致谢基本介绍从多个线性回归模型生成有条件和无条件预测的基本设置进行预测

机器学习之心·2023-10-24 11:41

机器学习(新手入门)-线性回归 #房价预测

单位：平方英尺），第二个值为房屋中的房间数，第三个值为房价（单位：千美元），试用梯度下降法，构造损失函数，在函数gradientDescent中实现房价price关于房屋面积area和房间数rooms的线性回归

dwly12345·2023-10-24 07:53

西瓜书——贝叶斯分类器+EM算法

西瓜书贝叶斯分类器详解https://blog.csdn.net/yangjingjing9/article/details/79986371贝叶斯分类器应用—水果分类https://blog.csdn.net

又笨又懒的猪·2023-10-24 05:46

模式识别1——朴素贝叶斯分类器

分类器有很多，这次介绍朴素贝叶斯分类器，网上有很多资料，个人感觉不足的地方就是每个介绍只是侧重其中一方面，因此我对朴素贝叶斯分类进行了原理、算法进行全面介绍，后续还会介绍例子和程序。

weixin_30566149·2023-10-24 05:13

模式识别与机器学习·第二章——统计判别

模式识别与机器学习·第二章——统计判别统计判别的意义贝叶斯判别贝叶斯最小风险判别两类（M=2）情况的贝叶斯最小风险判别多类（M类）情况的贝叶斯最小风险判别正态分布模式的贝叶斯分类器统计判别的意义模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类

谷雨·清明·2023-10-24 05:40

模式识别——贝叶斯决策理论

模式识别——贝叶斯决策理论BDR须知基本原则0-1损失下的BDRMAP（极大后验）logtrick须知所有内容在分类问题下讨论。

季马宝宝·2023-10-24 05:39

模式识别——正态训练样本分类估计

涉足模式识别，对根据已知训练样本生成分类器进行分类估计，主要分为有监督和无监督两部分对了入门，先了解一下有监督的贝叶斯决策和无监督的Pazern窗估计贝叶斯决策贝叶斯决策，即根据先验概率P(wi)和类条件概率

Owen_Q·2023-10-24 05:33

模式识别——1.贝叶斯决策论Bayesian decision theory_P1

知识架构(P1+P2)概要最小误差率贝叶斯决策最小风险贝叶斯决策分类器设计高斯密度下的判别函数1.1概要先验概率：根据经验或以往数据分析得到的概率。后验概率：在得到数据后再重新加以修正的概率。

Druid_C·2023-10-24 05:32

模式识别——高斯分类器

模式识别——高斯分类器需知定义特殊情况（方差一致）Sigmoid需知所有问题定义在分类问题下，基于贝叶斯决策定义条件概率为多元高斯分布，此时观测为向量X=X1,X2,...,XnX={X_1,X_2,.

季马宝宝·2023-10-24 05:01

概率论_概率公式中的分号(；)、逗号(,)、竖线(|) 及其优先级

目录1.概率公式中的分号(;)、逗号(,)、竖线(|)2.各种概率相关的基本概念2.1联合概率2.2条件概率（定义）2.3全概率(乘法公式的加强版)2.4贝叶斯公式贝叶斯定理的公式推导1.概率公式中的分号

惊鸿一博·2023-10-24 05:26

均方误差代数函数小结

在机器学习中，线性回归、逻辑回归问题总是绕不开代价函数。本文将从代价函数的个人理解，均方误差代数函数作用原理以及在线性回归问题中为什么选择均方误差代数函数阐述。

孟哲Hogan·2023-10-24 03:48

均方误差代价函数

均方误差代价函数MSECostFunction代价函数可以用来衡量假设函数(hypothesisfunction)的准确性在线性回归中，如果假设函数为h(x)=θ0+θ1*x,均方误差代价函数公式如下图

悟天克斯^·2023-10-24 03:47

常用损失函数loss（均方误差、交叉熵）

一、均方误差（MeanSquaredError）表示预测数据和原始数据对应点误差的平方和的均值，常用于线性回归问题。公式：m表示样本数量。

卷不动的程序猿·2023-10-24 03:45

推荐频道

贝叶斯线性回归