贝叶斯线性回归第6页

python数据分析之数据离散化——等宽&等频&聚类离散

离散化的原因1.模型限制比如决策树、朴素贝叶斯等算法，都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法，必须将离散型的数据进行。

Mr番茄蛋·2024-02-03 20:39

100 个 NLP 面试问题

无水先生·2024-02-03 19:47

条件概率、全概率和贝叶斯公式

1、条件概率公式设A,B是两个事件，且P(B)>0,则在事件B发生的条件下，事件A发生的条件概率（conditionalprobability)为：P(A|B)=P(AB)/P(B)分析：一般说到条件概率这一概念的时候，事件A和事件B都是同一实验下的不同的结果集合，事件A和事件B一般是有交集的，若没有交集（互斥），则条件概率为0，例如：①扔骰子，扔出的点数介于[1,3]称为事件A，扔出的点数介于[

mjiansun·2024-02-03 19:47

概率论中的全概率公式、贝叶斯公式解析

贝叶斯公式定义贝叶斯公式是条件概率的一个应用，它描述了两个事件的关系，其中一个事件发生后，对另一个事件概率的影

实名吃香菜·2024-02-03 19:15

概率论基础-条件概率、全概率公式、贝叶斯公式

目录一、条件概率 1.1条件概率定义 1.2条件概率例题 1.3乘法定理 1.4乘法定理例题 1.5全概率公式 1.6贝叶斯公式二、参考文献一、条件概率 1.1条件概率定义条件概率是指事件

Salute=·2024-02-03 19:15

[Python] 什么是逻辑回归模型？使用scikit-learn中的LogisticRegression来解决乳腺癌数据集上的二分类问题

什么是线性回归和逻辑回归？线性回归是一种用于解决回归问题的统计模型。它通过建立自变量（或特征）与因变量之间的线性关系来预测连续数值的输出。

老狼IT工作室·2024-02-03 18:12

机器学习系列——（七）简单分类算法

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

回归问题总结（梯度下降、线性回归、逻辑回归、源码、正则化）

原文地址：http://blog.csdn.net/gumpeng/article/details/51191376最近，应妹子要求，对回归问题进行了总结。网上相关资料很多，主要是针对AndrewNg的在线课程写的笔记，但大部分都讲得不清晰。这篇博客不能算是原创，主要是将我认为比较好的博客做了汇总，按照我觉得比较容易看懂的方式进行排版。希望能对大家有帮助。有兴趣的同学也可以根据文章最后的参考文献，

菜鸟的翅膀·2024-02-03 17:32

第6章多元线性回归

其理由如下：由前知一元线性回归模型中的误差项表示除了之外所有决定的因素。若其中某个因素与相关，则意味着误差项与相关。

流焱之舞·2024-02-03 14:10

朴素贝叶斯分类算法

本文介绍了朴素贝叶斯分类算法，标记后的话一般是自己简要总结的，是比较通俗易懂的，也就是必看的。参考：西瓜书，ysu老师课件【摘要】1.分类算法：分类算法的内容是根据给定特征，求出它所属类别。

三三木木七·2024-02-03 13:03

一站式完成医学研究影响因素分析（线性回归法），比SPSS和R更好用...

今天我们先更新线上模块，展示的是线性回归的模块！

weixin_44693403·2024-02-03 07:24

机器学习-线性回归【手撕】

线性回归1.概述回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。

alstonlou·2024-02-03 07:23

机器学习原理

神经网络负梯度方向反向传播局部最小就是全局最小svm支持向量机/核函数降维/对偶利于核函数/软间隔正则化去掉噪声，提升鲁棒性决策树信息增益，熵/剪枝/随机森林随机选取n个数据得到m棵cart树进行bagging贝叶斯通过训练集得到先验以及条件分布

ixtgtg·2024-02-03 07:51

模式识别 | PRML概览

PRML全书概览PRML全称PatternRecognitionandMachineLearning，个人认为这是机器学习领域中最好的书籍之一，全书的风格非常Bayesian，作者试图在贝叶斯框架下解释每一种机器学习模型

ZIYUE WU·2024-02-03 07:48

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化

人生简洁之道·2024-02-03 07:46

5、混合模型（Hybrid Models）

文章目录1、简介2、组件和残差3、混合预测与残差3.1设计混合模型4、示例-美国零售销售1、简介线性回归擅长推断趋势，但不能学习交互。XGBoost擅长学习交互，但不能推断趋势。

AI算法蒋同学·2024-02-03 07:58

深度学习入门笔记（六）线性回归模型

本节，我们用线性回归为例子，回顾一些基本概念6.1相关性相关性的取值范围是-1到1，越接近1或者-1代表越相关，越接近0则越不相关。相关系数大于0称为正相关，小于0称为负相关。

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:02

2020-10-20确定线性回归标准差与水平值的关系

01直接假定函数关系直接说线性回归中的水平值之间都有不同的的实验室内之间的标准差与实验室间的标准差,为确定不同水平值m与s之间的关系，通常假定s与m有一定的函数关系。一般存在有三种函数关系，如图所示。

孤独的坚果儿·2024-02-02 23:06

R语言统计系列第11篇-Logistic回归

Logistic回归属于广义线性回归，因此我们从广义线性回归讲起。

拾光_2020·2024-02-02 23:37

java移位运算 cpu gpu_ND4J求多元线性回归以及GPU和CPU计算性能对比

上一篇博客《梯度下降法求多元线性回归及Java实现》简单了介绍了梯度下降法，并用Java实现了一个梯度下降法求回归的例子。

zhuyuejituan·2024-02-02 19:13

【机器学习】贝叶斯垃圾邮件识别

实验三：贝叶斯垃圾邮件识别本次作业以垃圾邮件分类任务为基础，要求提取文本特征并使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件识别（调用已有工具包或自行实现）。

住在天上的云·2024-02-02 15:34

【机器学习】【贝叶斯算法】Python实战演练贝叶斯算法中的关联规则

关联规则概念一个样本称为一个事务每个事务由多个属性来确定，这里的属性称为“项”多个项组成的集合为“项集”X==>Y：X和Y是项集；X称为规则前项；Y称为规则后项支持度支持度(support)：一个项集或者规则在所有事务中出现的频率，σ(X):表示项集X的支持度计数·项集X的支持度：s(X)=σ(X)N·规侧X==>Y表示物品集X对物品集Y的支持度，也就是物品集X和物品集Y同时出现的概率·某天共有1

hi_ly_51·2024-02-02 13:55

【机器学习】【贝叶斯算法】Python实现数据预处理实战演练（以购物数据为例）

importpandasaspdfrommlxtend.frequent_patternsimportapriorifrommlxtend.frequent_patternsimportassociation_rulesretail_shopping_basket={'ID':[1,2,3,4,5,6],'Basket':[['Beer','Diaper','Pretzels','Chips','

hi_ly_51·2024-02-02 13:55

2018-12-06多元线性回归

具有多个变量的线性回归也称为“多元线性回归”。多变量示例多个特征的假设函数的多变量形式如下：多变量的假设函数上述的式子如果以房价为例，可以看成房子的基本价格；是每平方米的价格；为每层楼的价格...

奈何qiao·2024-02-02 13:41

XAI Explainable AI 模型可解释性（1）

总的来说：常规的模型解释的核心思路：想办法使用一系列可解释的模型对复杂模型做解释，可解释的模型比如线性回归、逻辑回归、决策树等三个层面：算法透明度——模型细节、全局可

Li_yi_chao·2024-02-02 12:24

新书速览|Python数据科学应用从入门到精通

系统教授数据科学与Python实战，涵盖线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网本书内容随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速发展，数据科学在各行各业得到广泛的应用。

全栈开发圈·2024-02-02 12:47

Topic 8. 临床预测模型-Lasso回归

我们从最简单的线性回归（LinearRegression）开始了解如何使用glmnet拟合LASSO回归模型，所以此时的连接函数（linkfunction）就是恒等，或者说没有连接函数，而误差的函数分布是正态分布

90066456ace6·2024-02-02 11:47

数据挖掘——考试复习

考试复习考点填空欧几里得距离余弦相似度简单匹配系数Jaccard系数数据集的ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类

hzx99·2024-02-02 11:02

回归问题波士顿房价预测

线性回归APIsklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)正规方程优化参数：fit_intercept，是否计算偏置属性：LinearRegression.coef

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-02 09:58

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集 2.2. 读取数据集3. 初始化模型参数4. 定义模型5. 定义损失函数6. 定义优化算法7. 训练

线性回归从零开始实现目录线性回归从零开始实现1.实现步骤1.生成数据集2.读取数据集3.初始化模型参数3.1可视化w和b4.定义模型5.定义损失函数6.定义优化算法7.训练2.完整代码3.小结1.实现步骤我的上一篇文章深度学习与神经网络

砍树＋c＋v·2024-02-02 09:16

Flink实现高斯朴素贝叶斯

Flink实现高斯朴素贝叶斯在之前的文章中提到了多项式的朴素贝叶斯，在spark的ML里也实现了多项式的朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯，在实际情况当中我们处理的变量除了离散型，还有连续型。

k_wzzc·2024-02-02 08:49

深度学习如何入门?

以下是一些建议的步骤来快速入门并逐步深入理解深度学习：1.基础知识准备数学基础：理解和掌握线性代数（矩阵运算、向量空间）、微积分（梯度、导数）、概率论与统计学（概率分布、最大似然估计、贝叶斯推断）是至关重要的

dami_king·2024-02-02 07:45

【机器学习 & 深度学习】卷积神经网络简述

为梦而生~·2024-02-02 05:02

如何设计适合自己的成长系统，提高深度思考能力

是一台贝叶斯机器。我们每天生活里的一切行为，都是在训练它。你喂给它什么，它就会成为什么。

清谷山人·2024-02-02 04:53

《R语言实战》自学笔记47-简单线性回归

数据准备df|t|)##(Intercept)0.938540.0749712.5191.75e-11***##v30.073250.016904.3330.000268***##---##Signif.codes:0'***'0.001'**'0.01'*'0.05'.'0.1''1####Residualstandarderror:0.07646on22degreesoffreedom##Mu

zjh9280·2024-02-02 02:36

统计学习复习（知识点+习题）

复习资料：https://github.com/RuijieZhu94/StatisticalLearning_USTC第一章线性回归1.Fromonetotwo最小二乘课后题有偏/无偏估计加权最小二乘

玛卡巴卡_qin·2024-02-02 01:37

贝叶斯滤波：卡尔曼滤波、直方图滤波、粒子滤波

卡尔曼滤波、粒子滤波、直方图滤波是贝叶斯滤波的三种实现形式，在《概率机器人》这本书中，按照“线性→非线性”的顺序讲解，先介绍卡尔曼滤波，再介绍直方图滤波和粒子滤波。

于小咸·2024-02-01 20:09

机器学习基础2

提示：MachneLearning机器学习吴恩达目录一、JupyterNotebooks（数据分析神器）二、回归模型（线性回归）三、分类模型（离散）四、术语一、JupyterNotebooks（数据分析神器

qingxi_ran·2024-02-01 13:42

Django如何调用机器学习模型进行预测

这里我们使用Scikit-Learn训练一个简单的线性回归模型作为示例。importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLinearReg

qa浪涛·2024-02-01 13:10

L9

贝叶斯定律+理性决策模型真的让我收益很大，我想我做的每一件事情都要开始好好规划了！

田螺and小老虎·2024-02-01 11:21

机器学习4-多元线性回归

多元线性回归(MultipleLinearRegression)是线性回归的一种扩展形式，用于建立因变量与多个自变量之间的关系。

dracularking·2024-02-01 10:12

【通信系统】MIMO阵列信号来向DOA估计实现~含FOCUSS、OMP、贝叶斯学习(SBL)等稀疏重构法和常规、子空间法、空间平滑滤波法

MIMO阵列目标信号来向估计原理与实现~基于常规法、子空间变换法和稀疏恢复法写在最前前言空间谱估计的历史发展仿真原理离散时间阵列信号模型波束形成矩阵(完备字典)回波生成空间平滑滤波传统方法CBF~常规波束成型Capon~最小方差无失真响应法ML~最大似然估计法子空间方法MUSIC~多重信号分类法ESPRIT~旋转不变子空间法最小二乘准则总体最小二乘准则稀疏恢复方法FOCUSS~欠定系统聚焦法OMP

sys_rst_n·2024-02-01 08:33

吴恩达机器学习- 正则化

过拟合和欠拟合定义和形态解决方法减少特征值数量正则化正则化惩罚θ系数线性回归正则化逻辑回归正则化

YANWeichuan·2024-02-01 03:40

人工智能与机器学习——开启智能时代的里程碑

写在前面前言人工智能与机器学习的概述监督学习、无监督学习和强化学习的基本原理监督学习：无监督学习：强化学习：机器学习的算法和方法常见的机器学习算法和方法线性回归：决策树：支持向量机：神经网络：人工智能与机器学习的应用领域人工智能与机器学习的未来发展结论

洁洁！·2024-02-01 01:32

数据建模分析与数仓维度建模规范

在不同的领域，数据建模的关注点不同：在数据库设计领域，定义数据模型，用于有效地存储和管理数据，确保数据的一致性、完整性和可维护性等；在算法领域，抽象事物特征构建数据模型，用于跑算法模型，实现线性回归预测

i7杨·2024-01-31 20:57

机器学习模型预测贷款审批

喜欢本专栏的小伙伴，请多多支持专栏案例：机器学习案例机器学习(一)：线性回归之最小二乘法机器学习(二)：线性回归之梯度下降法机器学习(三)：基于线性回归对

i阿极·2024-01-31 13:33

【机器学习】常见算法详解第2篇：KNN之kd树介绍（已分享，附代码）

包括K-近邻算法，线性回归，逻辑回归，决策树算法，集成学习，聚类算法。K-近邻算法的距离公式，应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预

程序员一诺·2024-01-31 12:45

深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集

3.2线性回归从零开始实现目录3.2线性回归从零开始实现一，简介1.原理2.步骤3.优缺点4.应用场景二，代码展现1.生成数据集(完整代码)2.各个函数解析2.1torch.normal()函数2.2torch.matmul

砍树＋c＋v·2024-01-31 10:17

《机器人SLAM导航核心技术与实战》第1季：第7章_SLAM中的数学基础

视频讲解【第1季】7.2.第7章_SLAM中的数学基础_SLAM中的概率理论-视频讲解【第1季】7.3.第7章_SLAM中的数学基础_估计理论-视频讲解【第1季】7.4.第7章_SLAM中的数学基础_基于贝叶斯网络的状态估计

小虎哥哥爱学习·2024-01-31 09:02

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