贝叶斯线性回归第7页

1.24ANN神经网络（BP)(激活函数的类型，选择，构建不同的ANN网络（二分类，多分类，多标签，线性回归），实例）

搭建几个输出层以及输出层的函数怎么选择的问题二分类问题就是sigmoid返回落在0和1之间，就是可以体现概率，依据它的输入多分类问题多标签问题就是说这里和多分类的神经网络框架都是一样的，不一样的就是它的激活函数选择线性回归问题实例隐藏层与输出层的输出函数都选择

CQU_JIAKE·2024-01-30 09:45

朴素贝叶斯原理分析及文本分类实战

朴素贝叶斯原理分析及文本分类实战1.什么是贝叶斯2.什么是朴素贝叶斯3.如何用朴素贝叶斯来进行文本分类问题1数据精度问题问题2log(0)得到负无穷问题4.程序设计1以单词为单位进行计数2以文本为单位进行计数

沪上小乔·2024-01-30 08:49

NLP学习笔记18-朴素贝叶斯(Naive Bayes)

本篇介绍朴素贝叶斯。二朴素贝叶斯2.1问题引出垃圾邮件里经常出现“广告”，“购买”，“产品”这些单词。

bohu83·2024-01-30 08:44

朴素贝叶斯(Naive Bayes)模型简介

朴素贝叶斯模型是一个简单却很重要的模型，在文本分类中，由于它出奇的简单实现和令人惊讶的表现，因此实际应用中，它都值得是第一个尝试的基准模型。本文接下来将从文本分类这个具体应用中介绍朴素贝叶斯模型。

Carl-Xie·2024-01-30 08:44

【NLP冲吖~】一、朴素贝叶斯（Naive Bayes）

0、朴素贝叶斯法朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。

漂泊老猫·2024-01-30 08:41

机器学习.线性回归

1和2是权重项，0是偏置项，在训练过程中为了使得训练结果更加精确而做的微调，不是一个大范围的因素，核心影响因素是权重项为了完成矩阵的运算，在0后面乘x0，使得满足矩阵的转换，所以在处理数据时候会添加如有上图所示的x0一列全是1的数据为了得出这个平面，我们要做的就是找出所有的未知量y为真实值，乘x是预测值，是误差值，每个样本的真实值和误差值都存在误差什么是机器学习呢：就是你给机器一堆数据，机器通过数

丰海洋·2024-01-30 07:28

机器学习：多项式回归（Python）

多元线性回归闭式解：closed_form_sol.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:28

机器学习：正则化（Python）

regularization_linear_regression.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassRegularizationLinearRegression:"""线性回归

捕捉一只Diu·2024-01-30 07:56

机器学习-逻辑回归【手撕】

逻辑回归在模式识别问题中，所输出的结果是分类，比如是否是猫，这时候无法通过简单的线性回归来实现问题。

alstonlou·2024-01-30 06:10

《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》视频讲解：贝叶斯统计

《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》2.7视频讲解视频为《SPSS统计学基础与实证研究应用精解》张甜杨维忠著清华大学出版社一书的随书赠送视频讲解2.7节内容。本书已正式出版上市，当当、京东、淘宝等平台热销中，搜索书名即可。本书旨在手把手教会使用SPSS撰写实证研究类论文或开展数据分析。常用统计学原理、实证研究的套路、调查问卷设计、信度分析、效度分析、T检验、ANOVA分析、相关性分析、回归分析

数据科学作家·2024-01-30 02:27

深度学习：Softmax回归

在前面，我们介绍了线性回归模型的原理及实现。线性回归适合于预测连续值，而对于分类问题的离散值则束手无策。因此引出了本文所要介绍的softmax回归模型，该模型是针对多分类问题所提出的。

AAI机器之心·2024-01-29 15:46

[机器学习]简单线性回归——梯度下降法

一.梯度下降法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据（data.csv）points=np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')points[0,0]#提取points中的两列数据，分别作为x，yx=points[:,0]y=points[:,1]#用plt画出散点图#p

不知迷踪·2024-01-29 12:07

【机器学习·西瓜书学习笔记·线性模型】线性回归——最小二乘法（least square method）

线性模型的基本形式给定由个属性描述的实例,其中是在第个属性上的取值，线性模型（linearmodel）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即一般用向量形式写成：和确定后，模型就得以确定参数查阅表把数据集表示为一个m*（d+1）大小的矩阵，其中每行对应于一个实例，每行前d个元素对应于实例的d个属性值，最后一个元素恒置于1，即（一）均方误差（meansquarederror）基于欧几里得距

慈善区一姐·2024-01-29 12:34

[机器学习]简单线性回归——最小二乘法

一.线性回归及最小二乘法概念2.代码实现#0.引入依赖importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.导入数据points=np.genfromtxt('data.csv

不知迷踪·2024-01-29 12:01

机器学习笔记(1) 逻辑回归

机器学习笔记(1)逻辑回归0.前言介绍逻辑回归，是一种二元分类算法，其主体思想还是继承了线性回归。

TheStudent_LifeLong·2024-01-29 09:01

贝叶斯优化XGBoost回归预测（matlab）

贝叶斯优化XGBoost回归预测（matlab）想要更换数据，替换Excel数据即可运行代码中含有详细中文注释可代码定制！

树洞优码·2024-01-29 06:39

机器学习：梯度下降法

LinearRegression_GD.pyimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLinearRegression_GradDesc:"""线性回归

捕捉一只Diu·2024-01-29 05:17

数据分析面试【机器学习】总结之-----logistic回归常见面试题整理

目录1.一句话概括逻辑回归2.线性回归和逻辑回归的区别3.逻辑回归的损失函数4.逻辑回归的求解方法5.逻辑回归的目的6

TIYI.DOT·2024-01-29 00:16

【机器学习笔记】基本概念

算法和模型“算法”是指从数据中学得“模型”的具体方法，例如后续章节中将会讲述的线性回归、对数几率回归、决策树等。

RIKI_1·2024-01-28 23:13

【机器学习笔记】1 线性回归

回归的概念二分类问题可以用1和0来表示线性回归（LinearRegression）的概念是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化

RIKI_1·2024-01-28 23:13

大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析

文章目录大数据期望最大化（EM）算法：从理论到实战全解析一、引言概率模型与隐变量极大似然估计（MLE）Jensen不等式二、基础数学原理条件概率与联合概率似然函数Kullback-Leibler散度贝叶斯推断三

星川皆无恙·2024-01-28 23:22

task1

线性回归反向传播算法什么叫反向传播，有没有直观理解？如何直观地解释backpropagation算法？

欧飞红·2024-01-28 21:37

算法模型之回归模型(岭回归Ridge)

线性回归：1.假设模型线性模型和线性关系是不同的，线性关系一定是线性模型，而线性模型不一定是线性关系2.优化算法正规方程正规方程可以比作成一个天才，只需要一次就可以求出各种权重和偏置梯度下降梯度下降算法可以比作一个勤奋努力的普通人

rookie-rookie-lu·2024-01-28 17:26

线性回归+回归算法的评价指标

线性回归+回归算法的评价指标回归问题的判定目标值是连续性的值，而分类问题的目标值是离散型的值。

浅笑_7cad·2024-01-28 16:43

【机器学习 & 深度学习】神经网络简述

为梦而生~·2024-01-28 07:39

计算机设计大赛垃圾邮件(短信)分类算法实现机器学习深度学习

文章目录0前言2垃圾短信/邮件分类算法原理2.1常用的分类器-贝叶斯分类器3数据集介绍4数据预处理5特征提取6训练分类器7综合测试结果8其他模型方法9最后0前言优质竞赛项目系列，今天要分享的是垃圾邮件(

iuerfee·2024-01-28 04:39

条件概率、全概率和贝叶斯公式

目录1.条件概率1.1条件概率说明1.2举例说明1.3条件概率公式2.全概率公式2.1条件概率公式2.2一个特例公式2.3全概率公式的意义3.贝叶斯公式3.1贝叶斯公式的推导3.2贝叶斯公式一个特例3.3

紫色蜘蛛爬啊爬·2024-01-28 01:06

Logistics 逻辑回归概念

从图形上看，sigmoid曲线就像是被掰弯捋平后的线性回归直线，将x轴的取值范围(-无穷，+无穷)映射到函数值y的(0,1)之间，更适宜表示预测的概率，即事件发生的“可能性

紫色蜘蛛爬啊爬·2024-01-28 01:35

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能

【MATLAB第93期】基于MATLAB的集成聚合多分类预测方法(Bag、Subspace、AdaBoost、LPBoost、RUSBoost、TotalBoost)含贝叶斯优化超参数和敏感性分析功能往期参考文章

随风飘摇的土木狗·2024-01-27 23:25

计算机毕业设计选题参考算法方向机器学习深度学习预测（博文底部xv获取）

的旅游文本情感分析研究基于bert的经济文本情感分析基于PythonOpenCV的车牌定位追踪识别系统医学图像识别：基于卷积神经网络的病癌细胞识别基于word2vec+textcnn的微博评论情感分析研究基于线性回归

mqdlff_python·2024-01-27 15:10

深度学习分类问题之Logistic Regression

在线性回归里面，我们根据有效信息，预测下一个由已知信息得到的数值，叫做回归问题，但是在机器学习里面，常见的是分类问题。最常见的就是MNIST数据集里面的手写数字问题。

丘小羽·2024-01-27 14:48

大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)

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，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。

清☆茶·2024-01-27 10:41

贝叶斯概率学习笔记

条件概率之前发现自己不是很能记住条件概率的公式，然后上了课明白了可以这样：上面这个例子，要求的是在C条件下A发生的概率。怎么说好呢，其实条件概率基本的定义我是明白的，就是考虑的样本空间发生改变了嘛，但我没想到可以用这点来记忆，唉。也就是说，P(C)作为分母，其实就是(C)的意思。嘛，说到底就还不是以概率为考虑对象，而是以概率的定义作为考虑对象。独立事件就相当于这个公式变形后的进一步变形（因为A,C

feiyu66666·2024-01-27 03:03

朴素贝叶斯算法

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。而朴素朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。

汪汪军师·2024-01-26 21:42

【pytorch】pytorch学习笔记

（实践）p5：线性回归问题中损失函数为什么要使用均方误差？均方误差：即误差的平方和的平均数。

小白冲鸭·2024-01-26 18:34

学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、梯度下降、Softmax回归、损失函数、图片分类）

总结以_结尾的方法，好像是原位替换（即原地修改，就地修改变量）如fill_()感恩的心：（沐神的直播环境）08-线性回归+基础优化算法引言（如何在美国买房）根据现在行情预测房价线性回归（简化模型）、线性模型

kgbkqLjm·2024-01-26 17:59

趣学贝叶斯统计：概率导论

目录前言贝叶斯统计概率假设数据与信念前言贝叶斯统计是统计学知识的基础。接下来的章节中我选用了教材《趣学贝叶斯统计：橡皮鸭、乐高和星球大战中的统计学》。

Ashleyxxihf·2024-01-26 13:06

趣学贝叶斯统计：量化

概率理论不仅仅是一个数学概念，更是一种对随机性和不确定性的理解方式。通过量化我们对事件发生的信念，我们能够更准确地预测和解释各种现象。在本章中，我们将探讨事件概率与信念概率，为我们的理论和分析工具箱增添新的维度。事件概率计算概率最常见的方法是对事件结果计数。对事件来说，有两组结果很重要。第一组是一个事件（event）的所有可能结果（事件概率）。第二组是你感兴趣的结果的计数（信念概率）。计算机通常将

Ashleyxxihf·2024-01-26 13:05

机器学习算法(一)

一、线性回归线性回归（LinearRegression）可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线，并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。

几两春秋梦_·2024-01-26 10:40

MATLAB环境下一种贝叶斯稀疏盲反卷积算法

稀疏盲反卷积贝叶斯估计方法通常使用伯努利-高斯分布(BG)先验的稀疏序列建模，并利用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法进行未知估计。然而，BG模型的离散性会有计算瓶颈。

哥廷根数学学派·2024-01-26 10:03

第二章多变量线性回归

1.多维特征多维特征是指数据集中包含多个特征或变量的数据，每个特征都可以描述数据对象的某一方面。在机器学习中，多维特征通常用于训练模型进行分类、回归或聚类等任务。在处理多维特征时，需要注意一些问题。首先，有些特征之间可能存在相关性，这会导致模型过拟合。因此，需要进行特征选择或降维处理，以去除冗余特征或减少特征间的相关性。其次，不同特征的尺度或量纲可能不同，需要进行归一化或标准化处理，以使所有特征都

清☆茶·2024-01-26 06:09

机器学习：多元线性回归闭式解（Python）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassLRClosedFormSol:def__init__(self,fit_intercept=True,normalize=True):""":paramfit_intercept:是否训练bias:paramnormalize:是否标准化数据"""self.theta=None#训练权重系数self.

捕捉一只Diu·2024-01-26 06:26

机器学习_常见算法比较模型效果(LR、KNN、SVM、NB、DT、RF、XGB、LGB、CAT)

文章目录KNNSVM朴素贝叶斯决策树随机森林KNN“近朱者赤，近墨者黑”可以说是KNN的工作原理。

you_are_my_sunshine*·2024-01-26 06:25

Lasso回归分析如何处理共线性问题？

在进行线性回归分析时，很容易出现自变量共线性问题，通常情况下VIF值大于10说明严重共线，VIF大于5则说明有共线性问题；当出现共线性问题时，可能导致回归系数的符号与实际情况完全相反，本应该显著的自变量不显著

spssau·2024-01-26 04:30

机器学习算法

1、朴素贝叶斯分类器：https://www.cnblogs.com/csguo/p/7804355.html

Rainysong·2024-01-26 02:52

基于中文垃圾短信数据集的经典文本分类算法实现

本文基于中文垃圾短信数据集，分别对比了朴素贝叶斯、逻辑回归、随机森林、SVM、LSTM、BiLSTM、BERT七种文本分类算法的垃圾短信分类效果。

fufufunny·2024-01-25 22:54

《速通机器学习》-逻辑回归

（由于知乎平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）线性回归是指特征x通过模型运算得到预测值y^'。

北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:16

《速通机器学习》- 线性回归

（由于平台稿件格式问题，公式格式不能正确写上；如若读写困难可后台私信我要完整电子版）在企业中，技术人员会将商品的价格、品牌等作为输入来预测商品的销量，甚至通过上市公司的财报、行业信息等来预测公司股票价格的变化。它们的共同点是通过输入来预测输出。在机器学习中，这类业务有一个专门的名字——回归（Regression）。回归是指通过大量已知数据发现输入x和输出y的内在关系，并对新的输入进行预测。发现内在

北大博士后AI卢菁·2024-01-25 19:15

《速通机器学习》- 数据的量化和特征提取

本书从传统的机器学习，如线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、支持向量机、集成学习，到前沿的深度学习和神经网络，如DNN、CNN、BERT、ResNet等，对人工智能技术进行零基础讲解，内容涵盖数学原理、公式推导