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贝叶斯线性回归
艾滋病检测里的
贝叶斯
公式
假设一个地区的艾滋病发病率是千分之一。某种测试手段出现真阳性(确实患有hiv,且检查结果为阳性)概率为100%;出现假阳性(误诊为阳性)概率为5%如果目前有一个未知病史的人被测出HIV阳性,那么这个人真携带HIV的可能性是多少?一个人的测试结果用A表示,一个是是否携带HIV用B表示,则题目可描述为:已知,,求解:又一个人是否携带HIV是互斥事件,所以:设,则:求得,
gyher
·
2024-02-20 04:36
深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归
深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归解决的问题数学公式logiatic函数损失值代码与
线性回归
代码的区别数据损失值构造回归的函数结果分析解决的问题logistic适用于分类问题,这里案例(y为0和1
温柔了岁月.c
·
2024-02-20 01:58
机器学习
深度学习
回归
人工智能
logistic回归
逻辑斯蒂
pytorch
PyTorch-
线性回归
已经进入大模微调的时代,但是学习pytorch,对后续学习rasa框架有一定帮助吧。x_train=np.array([[3.3],[4.4],[5.5],[6.71],[6.93],[4.168],[9.779],[6.182],[7.59],[2.167],[7.042],[10.791],[5.313],[7.997],[3.1]],dtype=np.float32)y_train=np.a
一个高效工作的家伙
·
2024-02-20 00:46
python
pytorch
线性回归
python
GAN生成对抗性网络
一、GAN原理出发点:机器学习中生成模型的问题无监督学习是机器学习和未来人工智能的突破点,生成模型是无监督学习的关键部分特点:不需要MCMC或者变分
贝叶斯
等复杂的手段,只需要在G和D中对应的多层感知机中运行反向传播或者梯度下降算法模型通常使用神经网络
Dirschs
·
2024-02-19 23:19
深度学习
GAN
生成对抗网络
人工智能
神经网络
【解决(几乎)任何机器学习问题】:超参数优化篇(超详细)
如果我们⽤SGD训练
线性回归
,模型的参数是斜率和偏差,超参数是学习率。你会发现我在本章和本书中交替使⽤
X.AI666
·
2024-02-19 23:48
解决(几乎)任何机器学习问题
机器学习
人工智能
【机器学习笔记】4 朴素
贝叶斯
贝叶斯
方法
贝叶斯
分类
贝叶斯
分类是一类分类算法的总称,这类算法均以
贝叶斯
定理为基础,故统称为
贝叶斯
分类。朴素
贝叶斯
分类是这一类算法中最简单的较为常见的算法。先验概率根据以往经验和分析得到的概率。
RIKI_1
·
2024-02-19 19:07
机器学习
机器学习
笔记
人工智能
【机器学习算法】KNN鸢尾花种类预测案例和特征预处理。全md文档笔记(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
·
2024-02-19 18:51
机器学习python算法
深度学习之pytorch实现
线性回归
度学习之pytorch实现
线性回归
pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch
温柔了岁月.c
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2024-02-19 15:48
机器学习
深度学习
pytorch
线性回归
【吴恩达·机器学习】第二章:单变量
线性回归
模型(代价函数、梯度下降、学习率、batch)
博主简介:努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚博主主页:@Yaoyao2024每日一言:勇敢的人,不是不落泪的人,而是愿意含着泪继续奔跑的人。——《朗读者》0、声明本系列博客文章是博主本人根据吴恩达老师2022年的机器学习课程所学而写,主要包括老师的核心讲义和自己的理解。在上完课后对课程内容进行回顾和整合,从而加深自己对知识的理解,也方便自己以及后续的同学们复习和回顾。课程地址2022吴恩达
Yaoyao2024
·
2024-02-19 14:41
机器学习
线性回归
学习
《为什么》第二章:因果推断的起源
从高尔顿的弹珠台,到卡尔.皮尔逊的相关性、到休厄尔.赖特的路径图和
贝叶斯
定律。高尔顿的弹珠台:高尔顿用这种类似弹珠台的仪器解释遗传特性,比如身高在人类中的分布基本上符合(a)这样的钟形(正态分布)。
苏耀勇
·
2024-02-19 14:20
AI算法初识之分类汇总
以下是一些主要的分类方式及相应的代表性算法:1.按照学习类型-**监督学习**:-
线性回归
(LinearRegression)-逻辑回归(LogisticRegression)-决策树(DecisionTree
初心不忘产学研
·
2024-02-19 14:32
人工智能
算法
大数据
机器学习
深度学习
Task4 - 建模与调参
1.内容介绍
线性回归
模型:
线性回归
对于特征的要求;处理长尾分布;理解
线性回归
模型;模型性能验证:评价函数与目标函数;交叉验证方法;留一验证方法;针对时间序列问题的验证;绘制学习率曲线;绘制验证曲线;嵌入式特征选择
100MHz
·
2024-02-19 13:13
线性回归
:大体介绍
线性回归
是一种常见的统计学和机器学习方法,用于建立一个线性关系模型来预测一个连续型目标变量。它假设自变量和因变量之间存在线性关系,并且通过最小化预测值与实际观测值之间的差异来确定最佳拟合直线。
Galaxy银河
·
2024-02-19 11:56
计算机
/
人工智能
语言/方式/工具/模型/软件
大赏
人工智能
机器学习
朴素
贝叶斯
算法
朴素
贝叶斯
算法一、基本概念二、算法及代码应用朴素
贝叶斯
NB算法分类算法区别其他机器学习算法:机器学习实战工具安装和使用一、基本概念朴素
贝叶斯
(NB)是一种基于
贝叶斯
定理与特征条件独立假设的分类算法。
YuanDaima2048
·
2024-02-19 10:46
机器学习
算法学习
算法
机器学习
人工智能
深度学习
python
sklearn
【机器学习】机器学习常见算法详解第4篇:KNN算法计算过程(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
·
2024-02-19 10:29
机器学习python算法
21丨朴素
贝叶斯
分类(下):如何对文档进行分类?
朴素
贝叶斯
分类最适合的场景就是文本分类、情感分析和垃圾邮件识别。
张九日zx
·
2024-02-15 10:27
品牌推广:
贝叶斯
公式与大数定律下的概率之旅
在品牌推广的浩瀚海洋中,每一次尝试都伴随着对成功的渴望与对未知的探索。如何在这波澜壮阔的旅程中把握方向,确保每一步都稳健而有力?迅腾文化作为品牌推广通过巧妙运用这两大原理,助力品牌破浪前行。一、品牌推广与概率的碰撞品牌推广,本质上是一场概率的游戏。在这个游戏中,品牌方需要预测其推广动作是围绕品牌定位被目标受众接受的可能性,而这一可能性,正是概率的核心所在。然而,品牌推广的复杂性在于,这个概率并非一
迅腾文化
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2024-02-15 00:25
大数据
媒体
人工智能
产品运营
信息可视化
【BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention回归预测】基于
贝叶斯
优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制实现数据多维输入单输出预测附matlab代码
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法,它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中,我们
matlab科研助手
·
2024-02-14 23:47
神经网络预测
cnn
gru
回归
BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
贝叶斯
优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测MATLAB实现 SCI一区
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法,它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中,我们
天天Matlab代码科研顾问
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2024-02-14 23:46
预测模型
神经网络
基于
贝叶斯
优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention实现数据多维输入单输出预测附matlab实现
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法,它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中,我们
Matlab科研辅导帮
·
2024-02-14 23:46
预测模型
gru
回归
cnn
SCI一区 | MATLAB实现BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
贝叶斯
优化卷积神经网络-门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测
✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。个人主页:Matlab科研工作室个人信条:格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器电力系统信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机内容介绍GRU回归预测是一种常见的时间序列预测方法,它可以有效地处理具有长期依赖关系的数据。在这篇博客中,我们
前程算法matlab屋
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2024-02-14 23:45
预测模型
matlab
cnn
gru
2019-12-01
利用python实现多元
线性回归
#-------机器学习--------1、简单一元
线性回归
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.array([
xias147
·
2024-02-14 22:25
[Stay Sharp]
线性回归
代码实现
纯Python实现
线性回归
#-*-coding:utf-8-*-importpandasaspdimportstatsmodels.formula.apiassmffrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D
三千雨点
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2024-02-14 21:41
线性回归
算法原理及python实现
文章目录引言回归与分类的区别
线性回归
简单
线性回归
原理及推导python实现算法多元
线性回归
原理及推导python实现算法手工实现多元
线性回归
算法sklearn实现多元
线性回归
算法引言回归与分类的区别区分回归与分类其实很简单
德乌大青蛙
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2024-02-14 16:23
机器学习算法
python
数据挖掘
非
线性回归
的原理与实现
1.激活函数:激活函数是为了让神经网络可以拟合复杂的非线性函数,比如torch.nn.functional.relu()2.人工神经网络是多层人工神经元组成的网络结构,输入层,隐含层,输出层3,隐含层大于2的神经网络,都可以叫深度神经网络。importtorchimportmatplotlib.pyplotaspltfromtimeimportperf_counter#增加一个维度100000行1
o0Orange
·
2024-02-14 16:23
回归
数据挖掘
人工智能
python回归分析原理_回归分析---
线性回归
原理和Python实现
本文主要运用Python进行简单的
线性回归
,首先是介绍了
线性回归
的基本理论,然后是运用一些网络爬虫数据进行回归分析。
weixin_39958631
·
2024-02-14 16:52
python回归分析原理
线性回归
原理与python实现
线性回归
原理:在一堆散点中xiyi,拟合出一个函数使其离所有点最近目标函数:y=w1x+w0误差函数:MSE(均方误差)L(w1,w0)=Σ(yi-y)^2优化方法:梯度下降,autograd,反向传播
o0Orange
·
2024-02-14 16:22
python
线性回归
算法
(Ridge, Lasso) Regression
岭回归岭回归的损失函数MSE+L2岭回归还是多元
线性回归
y=wTx只不过损失函数MSE添加了损失项w越小越好?
王金松
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2024-02-14 15:56
机器学习:多项式模型朴素
贝叶斯
分类器(原理+python实现)
简介多项式朴素
贝叶斯
也是多用于文本处理,其原理和计算的流程和伯努利朴素
贝叶斯
基本一致,唯一的区别在于单词的计数方式,由《伯努利朴素
贝叶斯
》一文可知,在文本处理的环节中,我们将单词是否出现在词组作为特征,
DocPark
·
2024-02-14 13:03
机器学习
python
8、python多项式
贝叶斯
文本分类(完整)
1、
贝叶斯
定理(BayesTheorem)朴素
贝叶斯
分类(NaiveBayesClassifier)
贝叶斯
分类算法,是统计学的一种分类方法,它是利用
贝叶斯
定理的概率统计知识,对离散型的数据进行分类的算法
UP Lee
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2024-02-14 13:32
数据挖掘实战
多项式贝叶斯
文章分类
局部加权回归
局部加权回归(LocalWeightedRegression)是一种非参数回归方法,用于解决
线性回归
模型无法很好拟合非线性数据的问题。
亦旧sea
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2024-02-14 11:54
回归
数据挖掘
人工智能
学习:StatQuest-逻辑回归
前言逻辑回归的底层是由
线性回归
所支撑的,它所用于将线性模型转换为概率模型进行分类:图1图2图3图2是计算逻辑回归事件概率图3计算odds和事件概率逻辑回归逻辑回归强调的是一种分类image.png由这个图上
小潤澤
·
2024-02-14 11:49
Arxiv网络科学论文摘要16篇(2020-05-07)
利用夜间灯光和空气质量数据的COVID-19对中国人类活动和环境影响的时空分布模式;社交距离的支持和新兴技术:全面综述;店内流行病行为:规模发展和验证;COVID-19流行病的
贝叶斯
模型:日本案例;演化网络中的出生
ComplexLY
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2024-02-14 08:10
sklearn:机器学习 分类特征编码category_encoders
category_encoders简介OrdinalEncoder序列编码OneHotEncoder独热编码TargetEncoder目标编码BinaryEncoder二进制编码BaseNEncoder
贝叶斯
编码
Cachel wood
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2024-02-14 05:36
python机器学习和数据挖掘
分类
数据挖掘
人工智能
python
pandas
sklearn
机器学习
【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
·
2024-02-14 00:15
python
深度学习
机器学习
传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者
贝叶斯
分类器等分类器直接分割,有的使用分类器进行分割,两者有什么区别?请具体举例?支持向量机分类器需要标签吗?
问题描述:传统图像处理方法对水果在图像中的位置进行分割,有的方法不使用支持向量机或者
贝叶斯
分类器等分类器直接分割,有的使用分类器进行分割,两者有什么区别?请具体举例?支持向量机分类器需要标签吗?
神笔馬良
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2024-02-13 21:03
图像处理
支持向量机
人工智能
2019-10-04 学习极大似然估计与优化理论
主要推导了一个公式推导MLE与LSE.jpeg即用极大似然估计(MLE)的角度去解多元
线性回归
其结果与最小二乘(LSE)解的结果是一样的,这一点我觉得很神奇。
小郑的学习笔记
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2024-02-13 19:11
机器学习入门--朴素
贝叶斯
原理与实践
朴素
贝叶斯
算法朴素
贝叶斯
是一种常用的分类算法,其基本思想是根据已有数据的特征和标签,学习出一个概率模型,并利用该模型对新样本进行分类。
Dr.Cup
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2024-02-13 13:07
机器学习入门
机器学习
概率论
人工智能
机器学习入门--逻辑回归与简单二分类数据实战
与
线性回归
不同,逻辑回归用于预测离散的类别标签,可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。
Dr.Cup
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2024-02-13 13:36
机器学习入门
机器学习
逻辑回归
分类
R语言群组变量选择、组惩罚group lasso套索模型预测分析新生儿出生体重风险因素数据和交叉验证、可视化
p=25158原文出处:拓端数据部落公众号本文拟合具有分组惩罚的
线性回归
、GLM和Cox回归模型的正则化路径。
·
2024-02-13 13:46
数据挖掘深度学习人工智能算法
用Excel进行数据分析:数据分析工具在哪里?
Excel里面自带的数据分析功能也可以完成SAS、SPSS这些专业统计软件有的数据分析工作,这其中包括:描述性统计、相关系数、概率分布、均值推断、线性、非
线性回归
、多元回归分析、时间序列等内容。
东方草堂的数据
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2024-02-13 09:26
【工具】Excel
04 多元
线性回归
1.多元
线性回归
模型一般的多元
线性回归
模型可以写为:多元
线性回归
模型因为在绝大数情况下,回归方程都是有常数,我们可以令xi1=1,则上式可以简化为:多元
线性回归
模型上式又可以用向量来表示:多元
线性回归
模型全部写出来有如下
凡有言说
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2024-02-12 20:17
机器学习原理到Python代码实现之PolynomialRegression
这个算法是建立在
线性回归
基础之上的,所以需要对
线性回归
有一定的了解。如果大家不是很了解前置知识请移步机器学习原理到Python代码实现之LinearRegression补番。
神仙盼盼
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2024-02-12 18:44
机器学习
python
人工智能
UVA11181条件概率 Probability|Given
条件概率Probability|Given-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)样例解释:需要学习条件概率和
贝叶斯
定理//12-0.1*0.2*(1-0.3)==0.014//1-30.1
DBWG
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2024-02-12 16:02
洛谷
算法
概率论
Week10
以
线性回归
模型为例,每一次梯度下降迭代,我们都需要计算训练集的误差的平方和,如果我们的学
kidling_G
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2024-02-12 14:29
机器学习入门之基础概念及
线性回归
任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理,学习正态分布,学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数,泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm,L1-Norm,L0-Norm推导正则化公式说明为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制,不对b做限制Question1:Wh
StarCoder_Yue
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2024-02-12 11:01
算法
机器学习
学习笔记
机器学习
线性回归
正则化
人工智能
算法数学
机器学习 —— 多项式回归和正规方程
线性回归
并不适用于所有数据,有时我们需要曲线来适应我们的数据,比如一个二次方模型或者三次方模型。通常我们需要先观察数据然后再决定准备尝试怎样的模型。
BioLearner
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2024-02-12 10:36
《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务1.3.3.4训练过程
《零基础实践深度学习》基于
线性回归
实现波士顿房价预测任务1.3.3-CSDN博客1.3.3.4训练过程上述计算过程描述了如何构建神经网络,通过神经网络完成预测值和损失函数的计算。
软工菜鸡
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2024-02-12 10:14
《零基础实践深度学习》
深度学习
人工智能
机器学习
paddle
百度
飞桨
《零基础实践深度学习》基于
线性回归
实现波士顿房价预测任务1.3.3
1.3.3基于
线性回归
实现波士顿房价预测任务深度学习不仅实现了模型的端到端学习,还推动了人工智能进入工业大生产阶段,产生了标准化、自动化和模块化的通用框架。
软工菜鸡
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2024-02-12 09:13
《零基础实践深度学习》
python
深度学习
百度
机器学习
人工智能
paddle
Python概率建模算法和图示
要点Python朴素
贝叶斯
分类器解释概率学习示例Python概率论,衡量一个或多个变量相互依赖性,从数据中学习概率模型参数,
贝叶斯
决策论,信息论,线性代数和优化Python线性判别分析分类模型,逻辑回归
亚图跨际
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2024-02-12 09:26
数学
机器学习
Python
python
算法
概率建模
统计
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