贝叶斯线性回归第4页

R语言中的Stan概率编程MCMC采样的贝叶斯模型|附代码数据

p=11161最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。

·2024-02-11 18:08

线性回归、岭回归、LASSO回归与弹性网络回归

还是那句话，只会调用函数是没有办法做统计的，研究理论才是最重要的。RunningregressioninPythonandRdoesn’ttakemorethan3-4linesofcode.Allyouneedtodois,passthevariables,runthescriptandgetthepredictedvalues.Andcongratulations!You’verunyourf

陈荣昌·2024-02-11 16:35

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-27)

在线领域的贝叶斯社会影响;比较特征提取方法和收入推断的预测用变量;谁是电影宇宙的中心？

ComplexLY·2024-02-11 14:05

笔记：理论派和实干派

实干派：总是在不断试错方式（贝叶斯推论），不断修正过往的“理论”，而不是把过往的

红茶506·2024-02-11 09:56

回归预测模型：MATLAB多项式回归

1.多项式回归模型的基本原理多项式回归是线性回归的一种扩展，用于分析自变量XXX与因变量YYY之间的非线性关系。

抱抱宝·2024-02-11 07:16

机器学习2---逻辑回归(基础准备）

逻辑回归是基于线性回归是直线分的也可以做多分类##数学基础importnumpyasnpnp.pi#三角函数np.sin()np.cos()np.tan()#指数y=3**x#对数np.log10(10

pyniu·2024-02-11 06:40

机器学习2--逻辑回归(案列)

糖尿病数据线性回归预测importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_diabetesdiabetes

pyniu·2024-02-11 06:10

【计算机视觉】计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记

计算机视觉与深度学习-10-生成网络-北邮鲁鹏老师课程笔记无监督学习聚类K-means降维线性降维主成分分析非线性降维自编码特征学习密度估计贝叶斯决策生成模型生成模型的应用生成模型分类密度估计参考密度估计分类显示的密度估计

暖焱·2024-02-11 02:14

当贝叶斯，奥卡姆和香农一起来定义机器学习

来源：数学中国【导读】当贝叶斯、奥卡姆和香农一起给机器学习下定义，将统计学、信息理论和自然哲学的一些核心概念结合起来，我们便会会发现，可以对监督机器学习的基本限制和目标进行深刻而简洁的描述。

人工智能学家·2024-02-10 22:58

机器学习各种算法汇总模板

机器学习算法模板包含了KNN，线性回归，逻辑回归，朴素贝叶斯，决策树，支持向量机，随机森林，kmeans，集成算法各种算法，特征工程，评估方式任你选择！！！

怎么菜成这样·2024-02-10 22:28

多项式回归

之前我们的线性回归法有个很大的限制，就是假设我们数据是成线性关系的我们实际场景中，有线性关系的情况可能是比较少的更多的数据之间他们具有的是非线性关系模型泛化对于这种模型我们也可以用线性回归来计算但是他有更加强的非线性关系我们用二次曲线来拟合效果更好我们的式子

jhkj_5154·2024-02-10 21:37

正态性检验，多元线性和多项式回归，输出具体的回归函数

二、下面分四部分来用代码解决上述问题1.对数据做正态性判断2.对数据做多元线性回归3.对数

huxuanlai·2024-02-10 21:07

玻色量子“揭秘”之多项式回归问题与QUBO建模

多项式回归是一种统计学和机器学习领域常用的回归分析方法，属于线性回归的一种形式，将自变量x和因变量y之间的关系建模为n次多项式。目前求解多

QBoson·2024-02-10 21:06

机器学习系列——（十三）多项式回归

引言在机器学习领域，线性回归是一种常见且简单的模型。然而，在某些情况下，变量之间的关系并不是线性的，这时候我们就需要使用多项式回归来建模非线性关系。

飞影铠甲·2024-02-10 21:06

python-线性回归NumPy和Matplotlib库

importmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsx=[5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]y=[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]slope,intercept,r,p,std_err=stats.linregress(x,y)defmyfunc(x):returnslope*x+

Jiang_Immortals·2024-02-10 21:53

python基础学习-多元回归（Multiple Regression）

多元回归就像线性回归一样，但是具有多个独立值，这意味着我们试图基于两个或多个变量来预测一个值。请看下面的数据集，其中包含了一些有关汽车的信息。

Jiang_Immortals·2024-02-10 21:23

【数据＋代码】贝叶斯优化KNN算法

其次使用贝叶斯优化算法对KNN超参数进行优化。关注公众号【小Z的科研日常】后台回复关键词[贝叶斯优化]获取【数据+代码】。2、读取并理解数据本次使用某药物数据集进行多分类，首先从数据集中进行读取数据

小Z的科研日常·2024-02-10 19:26

【机器学习笔记】贝叶斯学习

贝叶斯学习文章目录贝叶斯学习1贝叶斯学习背景2贝叶斯定理3最大后验假设MAP(MaxAPosterior)4极大似然假设ML(MaximumLikelihood)5朴素贝叶斯NB6最小描述长度MDL1贝叶斯学习背景试图发现两件事情的关系

住在天上的云·2024-02-10 17:49

【机器学习笔记】回归算法

回归算法文章目录回归算法1线性回归2损失函数3多元线性回归4线性回归的相关系数1线性回归回归分析(Regression)回归分析是描述变量间关系的一种统计分析方法例：在线教育场景因变量Y：在线学习课程满意度自变量

住在天上的云·2024-02-10 17:19

Python 数据分析

下面列出统计分析的几个核心内容：描述统计，统计推断，概率论；抽样，分布，估计，置信区间，假设检验；线性回归，时间序列；数据分析工具SQL语言数据分析师最关键的一项技能就是会使用SQL语言操作数据库。

CFF_伊人·2024-02-10 12:17

sklearn中一些简单机器学习算法的使用

目录前言KNN算法决策树算法朴素贝叶斯算法岭回归算法线性优化算法前言本篇文章会介绍一些sklearn库中简单的机器学习算法如何使用，一些注释已经写在代码中，帮助一些小伙伴入门sklearn库的使用。

橘柚jvyou·2024-02-10 09:34

预测模型：MATLAB线性回归

1.线性回归模型的基本原理 线性回归是统计学中用来预测连续变量之间关系的一种方法。它假设变量之间存在线性关系，可以通过一个或多个自变量（预测变量）来预测因变量（响应变量）的值。

抱抱宝·2024-02-10 07:12

从概率到朴素贝叶斯算法，一篇带你看明白！

创建时间：2024-02-04最后编辑时间：2024-02-05作者：Geeker_LStar你好呀~这里是Geeker_LStar的人工智能学习专栏，很高兴遇见你~我是Geeker_LStar，一名初三学生，热爱计算机和数学，我们一起加油~！⭐(●’◡’●)⭐那就让我们开始吧！上两篇文章中，我详细讲了支持向量机（SVM）算法的原理，并用一个实例实现了它。在这一篇和下一篇中，我将分别讲解&实现朴素

Geeker · LStar·2024-02-10 07:54

【初中生讲机器学习】6. 分类算法中常用的模型评价指标有哪些？here!

前面已经讲了两个分类算法（SVM&朴素贝叶斯），其中在【初中生讲机器学习】4.支持向量机算法怎么用？一个实例带你看懂！中

Geeker · LStar·2024-02-10 07:23

如何入行人工智能

对于监督学习，我们需要熟悉线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林和支持向量

科联学妹·2024-02-10 06:54

MATLAB实现多元线性回归数学建模算法

多元线性回归是指在一个多维特征空间中，通过线性模型来拟合输入特征与输出之间的关系。

AI Dog·2024-02-10 06:00

MATLAB实现岭回归数学建模算法

岭回归（RidgeRegression）是一种线性回归的扩展，用于处理多重共线性（multicollinearity）的问题。

AI Dog·2024-02-10 06:00

MATLAB实现偏最小二乘回归（PLSR）数学建模算法

它结合了主成分分析和多元线性回归的特点，旨在降低预测模型中的自变量之间的共线性，并通过捕捉自变量和因变量之间的主要关系来建立模型。

AI Dog·2024-02-10 06:29

Anaconda☀利用机器学习sklearn构建模型与实现丨第一课

1️⃣了解什么是机器学习2️⃣了解机器学习sklearn库的简介、安装3️⃣掌握使用sklearn转换器处理数据的方法4️⃣构建并评价线性回归模型认识机器学习1.1机器学习机器学习是人工智能(AI)和计算机科学的分支

猿生态化小勋·2024-02-10 01:18

python 的statsmodels库如何使用,有哪些功能

下面是一些statsmodels库的使用方法和功能：线性回归：statsmodels库可以用于线性回归建模，可以对数据进行拟合，计算参数的置信区间和p值，还可以进行预测。

openwin_top·2024-02-09 14:32

Python 散点图线性拟合_线性回归(实战)

前面介绍了线性回归的理论知识后，有些朋友建议我写一篇实战篇，这样可以方便理解。今天我们就来使用Python实现多元线性回归模型的落地。

weixin_39929595·2024-02-09 14:02

statsmodels专栏6——专业洞见：Python中的Statsmodels库高级线性模型

目录写在前面1广义线性模型（GLM）1.1GLM的基本理念1.2使用Statsmodels进行GLM建模1.2.1使用线性回归1.2.2使用logistic回归处理二分类问题2高级线性混合效应模型2.1

theskylife·2024-02-09 14:31

用C#实现最小二乘法（用OxyPlot绘图）

最小二乘法的原理✨线性回归模型将因变量（y）与至少一个自变量（x）之间的关系建立为：在OLS方法中，我们必须选择一个b1和b0的值，以便将y的实际值和拟合值之间的差值的平方和最小

mingupup·2024-02-09 07:28

【超详细】用Python实现十大经典排序算法

吹翻书页的风·2024-02-09 03:32

动物育种中的递归模型（Recursive models）：解释、限制和扩展

如最近的文章：使用贝叶斯学习和基因组结构方程模型推断家禽肠道微生物群多样性和饲料效率特征的因果结构,结构方程模型可解开微生物群与复杂性状之间的生物学关系：以奶牛的甲烷生产为例本研究基于其最近的综述来进行讲解

Hello育种·2024-02-09 01:46

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（二）

在第二章中，我们探讨了一个回归任务，使用各种算法（如线性回归、决策树和随机森林）来预测房屋价值（这将在后面的章节中进一步详细解释）。现在我们将把注意力

绝不原创的飞龙·2024-02-08 18:31

108贝叶斯方法数据分析实战--大数定律

大数定律大数定律的概念image.png由于已经定义了Zi只能取c1或c2。接下来，让我们将大数定律套用到泊松变量中，观察其收敛图像。实例：随机变量的收敛假设我们有三组由同一个泊松分布函数产生的随机变量，接下来，让我们先产生这三组随机变量：importnumpyasnpfromIPython.core.pylabtoolsimportfigsizeimportmatplotlib.pyplotas

Jachin111·2024-02-08 16:17

趣学贝叶斯统计：逻辑与二项分布

目录前言关键词：第三章逻辑第四章创建二项分布1.二项分布的结构2.组合学（combinatorics）3.计算期期望结果概率4.代码总结前言高中时概率与统计中，大家学过逻辑符号、二项分布。今天我们重新复习一下基本知识，系统梳理推导过程，并稍微进阶到代码和库的运用中。关键词：ANDORBUT二项分布概率质量函数（probabilitymassfunction，PMF）累计分布函数(Cumulativ

Ashleyxxihf·2024-02-08 16:32

Task 4：建模调参

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参四、建模与调参4.1学习目标了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求

我是曾阿牛·2024-02-08 13:36

Python 线性回归模型

代码段#coding=UTF-8fromnumpyimport*importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([[1,5.56],[2,5.70],[3,5.91][4,6.40],[5,6.80],[6,7.05],[7,8.90],[8,8.70],[9,9.00],[10,9.05]])m,n=np.shape(x)x_data

(((φ(◎ロ◎;)φ)))牵丝戏安·2024-02-08 11:50

机器学习：朴素贝叶斯笔记

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法，广泛应用于机器学习和数据挖掘中。

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:39

【机器学习】单变量线性回归

文章目录线性回归模型（linearregressionmodel）损失/代价函数（costfunction）——均方误差（meansquarederror）梯度下降算法（gradientdescentalgorithm

Mount256·2024-02-08 07:35

Python 线性回归可视化并将回归函数放置到图像上

importmatplotlib.pyplotaspltimportscipyimportseabornassns#加载内置的数据集df=sns.load_dataset('tips')#createregplotp=sns.regplot(x='total_bill',y='tip',data=df)#calculateslopeandinterceptofregressionequations

陌雨’·2024-02-08 07:05

图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解

图解机器学习|朴素贝叶斯算法详解引言在众多机器学习分类算法中，本篇我们提到的朴素贝叶斯模型，和其他绝大多数分类算法都不同，也是很重要的模型之一。

Dashesand·2024-02-08 03:22

Python 机器学习线性回归算法

线性回归是一种预测数值型数据的监督学习算法。线性回归是统计学和机器学习中最基础且广泛应用的预测模型之一。实现在建立自变量（X）和因变量（Y）之间的线性关系。

weixin_42098295·2024-02-08 01:42

Python 机器学习特征预处理

这一步骤对于许多机器学习算法特别重要，尤其是那些基于距离的算法（如K-近邻）和梯度下降法（如线性回归、逻辑回归、神经网络）。1）最小-最大缩放(Min-MaxScaling)最小-最大缩放将所有特

weixin_42098295·2024-02-08 01:41

大规模机器学习简介

1.非线性回归问题1.1问题描述我们有一组实验数据，每个实验都给出了输入和输出对(Xn,Yn)。每个输入是空间中的一个点，每个输出是空间中的一个点。这些数据点被假设为独立同分布（i.i.d）。

思诺学长·2024-02-07 21:47

机器学习5-线性回归之损失函数

在线性回归中，我们通常使用最小二乘法（OrdinaryLeastSquares,OLS）来求解损失函数。线性回归的目标是找到一条直线，使得预测值与实际值的平方差最小化。

dracularking·2024-02-07 21:17

十分钟学习极大自然似估计

本文主要介绍了极大似然估计，简单说明了其和矩估计、贝叶斯估计的异同，其他估计（如MAP）并不涉及。为什么要用极大似然估计对于一系列观察数据，我们常常可以找到一个具体分布来描述，但不清楚分布的参数。

培根炒蛋·2024-02-07 18:33

李沐《动手学深度学习》注意力机制

系列文章李沐《动手学深度学习》预备知识张量操作及数据处理李沐《动手学深度学习》预备知识线性代数及微积分李沐《动手学深度学习》线性神经网络线性回归李沐《动手学深度学习》线性神经网络softmax回归李沐《

丁希希哇·2024-02-07 16:27

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