E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
逻辑回归;线性回归
pytorch实现
线性回归
、softmax分类、多层感知器分类学习笔记
手动实现的pytorch知识点:一、定义变量(Tensor对象)1、torch.ones、torch.zeros、torch.randn等函数2、通过torch.tensor将numpy变量转换为torch的tensor变量二、Tensor对象的重要属性和方法1、requires_grad属性,为True时充当tensorflow中的Variable,为False时充当tensorflow中的pl
平常心_85d9
·
2024-01-02 00:47
Python 全栈体系【四阶】(九)
第四章机器学习十二、
逻辑回归
1.概述1.1什么是
逻辑回归
逻辑回归
(LogisticRegression)虽然被称为回归,但其实际上是分类模型,常用于二分类。
柠檬小帽
·
2024-01-01 23:37
Python全栈体系
python
开发语言
多元
线性回归
判别函数:y=w0+w1x1+w2x2+w3x3+w4x4找到最优解,即损失最小目标函数(损失函数)J()=MSE=(-)求损失函数的方式1>解析解(有求逆的运算,不是所有的矩阵都有逆运算,并且维度太高,逆运算太慢如果用这种方式,没必要用归一化)2>梯度下降,(需要用归一话,可以加速求解,减少迭代次数)对于回归的损失函数所有的回归都是采用MSE作为损失函数,唯一不一样的是的公式
王金松
·
2024-01-01 21:15
线性回归
梳理
机器学习的一些概念有监督:训练数据的结果已被告知无监督:不告诉结果,让算法自行判断泛化能力:导入更多数据时是否还能近似得到正确结果,也是训练模型模型适应新样本的能力,评判一个学习算法的好坏。过拟合:高方差,低偏差解决办法:使用正则化项欠拟合:高偏差,低方差。这时增加样本数量是没用的。解决办法:增加特征可以通过学习曲线判断学习算法是处于欠拟合还是过拟合。交叉验证:机器学习中确定超参数的通用的方法,用
大鹅向东游
·
2024-01-01 13:47
机器学习&深度学习面试笔记
机器学习&深度学习面试笔记机器学习Q.在
线性回归
中,如果自变量之间存在多重共线性,会导致什么问题?如何检测和处理多重共线性?
卡卡南安
·
2024-01-01 13:01
机器学习
机器学习
深度学习
笔记
学习笔记:机器学习
文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域(一)数据分析与数据挖掘(二)人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法(一)
线性回归
(二)
逻辑回归
(三)决策树(四)随机森林(五)k-近邻(KNN)(六
howard2005
·
2024-01-01 11:19
数据挖掘基础
学习
笔记
机器学习
机器学习基础知识和常用名词解释
机器学习入门的基础知识,包括常见名词的解释(
线性回归
、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降)欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦,在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享
湖大李桂桂
·
2024-01-01 05:59
商品销售数据爬取分析可视化系统 爬虫+机器学习 淘宝销售数据 预测算法模型 大屏 大数据毕业设计(附源码)✅
1、项目介绍技术栈:python语言、Django框架、Vue前端框架、机器学习预测算法(
线性回归
模型预测商品的销量)MySQL数据库、se
vx_biyesheji0001
·
2024-01-01 04:48
biyesheji0002
毕业设计
biyesheji0001
爬虫
机器学习
算法
毕业设计
大数据
python
商品销售
【吴恩达deeplearning】第一门课 - 第二周 - 神经网络的编程基础(笔记+习题+编程作业)
第一门课-神经网络和深度学习(第二周-神经网络的编程基础)2.1二分类(BinaryClassification)二分类中的
逻辑回归
2.2
逻辑回归
(LogisticRegression)2.3
逻辑回归
的代价函数损失函数
卷卷0v0
·
2024-01-01 02:45
吴恩达深度学习课程
神经网络
笔记
人工智能
机器学习
深度学习
线性回归
模型评估:R-square(确定系数)、均方根、均方差
线性回归
模型评估通过几个参数验证回归模型SSE(和方差,误差平方和):ThesumofsquaresduetoerrorMSE(均方差,方差):MeansquarederrorRMSE(均方根,标准差)
追风箭0211
·
2024-01-01 02:30
机器学习算法总结
【转载】深度学习—常见问题总结(调优方法)
对于非线性分类问题,如果用多元
线性回归
进行分类,需要构造许多高次项,导致特征特多,学习参数过多,从而复杂度太高。在神经网络中引入激活函数一个重要的原因就是为了引入非线性。
dopami
·
2023-12-31 19:52
多元
线性回归
、logistics回归分析和Cox回归分析区别
多元
线性回归
一、原理:多元
线性回归
分析就是研究一个因变量和多个自变量之间的关系。公式如下:ŷ=a+b1x1+b2x2。x1和x2为两个自变量,y为因变量。
亚航
·
2023-12-31 16:06
安徽某高校《R语言与统计建模》期末上机题复习
考点1一元
线性回归
模板#假设我们有以下数据x<-c(1,2,3,4,5)#自变量y<-c(2,4,6,8,10)#因变量#使用lm()函数进行
线性回归
model<-lm(y~x)#查看回归分析的结果summary
我不是saint
·
2023-12-31 15:17
专业课复习
安徽某高校系列
r语言
开发语言
最优化方法Python计算:无约束优化应用——神经网络回归模型
我们在博文《最优化方法Python计算:无约束优化应用——
逻辑回归
模型》中讨论的
逻辑回归
模型(如下图(b)所示)与神经元十分相似,由输入端接收数据x=(x1x2⋮xn)\boldsymbol{x}=\begin
戌崂石
·
2023-12-31 13:58
最优化方法
python
神经网络
回归
最优化方法
机器学习
线性回归
——————机械学习
#!/usr/bin/python#encoding:utf-8importmatplotlib.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
朱雀333
·
2023-12-31 10:23
Python
AI
python
人工智能
机器学习
pytorch01:概念、张量操作、
线性回归
与
逻辑回归
目录一、pytorch介绍1.1pytorch简介1.2发展历史1.3pytorch优点二、张量简介与创建2.1什么是张量?2.2Tensor与Variable2.3张量的创建2.3.1直接创建torch.tensor()2.3.2从numpy创建tensor2.4根据数值创建2.4.1torch.zeros()2.4.2torch.zeros_like()2.4.3torch.ones()和to
慕溪同学
·
2023-12-31 09:22
Pytorch
线性回归
逻辑回归
算法
pytorch
深度学习
人工智能
<第九章、第十章>
线性回归
及数据分析
作业链接:https://mp.weixin.qq.com/s/MDkLU1yoF6dCXlFWsZ2Tyw这周的学习内容是【回归分析】,涉及到的二级知识点有两个,分别是:1、一元
线性回归
:相关关系、最小二乘法
HenlyX
·
2023-12-31 08:25
蜡炬教育:每个程序员的十大机器学习算法
1.
线性回归
:在统计学和机器学习领域,
线性回归
是被最多人使用也是最容易入门的算法。2.Logistic回归:Logistic回归是从统计学领域借鉴来的一种技术,主要处理二分类问题。3.线
程序_人生
·
2023-12-31 08:12
R与非
线性回归
模型
这一章我们讨论的是非
线性回归
模型神经网络通过引入一个非线性函数,将非线性关系转换成线性关系:其中g(u)为非线性函数,也称为隐含层,用于做转换,转换的目的就是将非线性关系转换成线性关系:这张关系图可以很好的说明这个问题当经过隐含层转换时
小潤澤
·
2023-12-30 23:12
大脑睡眠是否因智力的不同而不同?
采用方差分析和
线性回归
模型(根据年龄和性别进行校正)比较组间频谱功率及其与WISC评分的关系。
茗创科技
·
2023-12-30 16:52
最优化方法Python计算:无约束优化应用——逻辑分类模型
逻辑回归
模型更多地用于如下例所示判断或分类场景。
戌崂石
·
2023-12-30 16:08
最优化方法
python
分类
机器学习
最优化方法
机器学习 ---
线性回归
第1关:简单
线性回归
与多元
线性回归
第2关:
线性回归
的正规方程解#encoding=utf8importnumpyasnpdefmse_score(y_predict,y_test):'''input:y_predict
*Crystal
·
2023-12-30 10:46
机器学习
线性回归
人工智能
机器学习 ---
逻辑回归
第1关:
逻辑回归
核心思想#encoding=utf8importnumpyasnpdefsigmoid(t):'''完成sigmoid函数计算:paramt:负无穷到正无穷的实数:return:转换后的概率值
*Crystal
·
2023-12-30 10:46
机器学习
逻辑回归
人工智能
资源推荐 | TensorFlow电子书《FIRST CONTACT WITH TENSORFLOW》
作者在书中讲解了如何用tensorflow如何实现
线性回归
、
三更灯火五更鸡
·
2023-12-30 05:07
深度学习
TensorFlow
Pytorch实现共享单车数量预测
之前分享过Pytorch实现简单
线性回归
算法的内容:Pytorch实现简单的
线性回归
算法,这次分享一下用pytorch预测贡献单车数量的项目,具体的理论可能讲的不太明白,大家参考一下代码就可以。
carmanzzz
·
2023-12-30 05:57
刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现
线性回归
刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现
线性回归
一、零碎知识点1.torch.nn2.nn.Module3.nn.linear4.nn.MSELoss5.torch.optim.SGD
失舵之舟-
·
2023-12-30 05:32
#
深度学习
pytorch
线性回归
线性回归
学习笔记
线性回归
LinearRegression一.最小二乘法及其集合意义1.1问题展示1.2数据集的矩阵表示1.3最小二乘估计即由于四项均为一维数值,且中间两项的矩阵形式互逆,因此中间两项数值相等,可以约去为因此可得
月夜枫YYF
·
2023-12-30 02:43
Python | 使用VIF检测多重共线性
对于每个回归,因子计算如下:其中,R平方是
线性回归
中的决定系数。它的值介于0和1之间。正如我们从公式中看到的,R平方的值越大
python收藏家
·
2023-12-29 21:02
python
python
最优化方法Python计算:无约束优化应用——
逻辑回归
模型
S型函数sigmoid(x)=11+e−x\text{sigmoid}(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}sigmoid(x)=1+e−x1将全体实数R\text{R}R映射到(0,1)(0,1)(0,1),称为逻辑函数。其图像为该函数连续、有界、单调、可微,性质量好。拟合函数为F(w;x)=sigmoid((x⊤,1)w)=11+e−(x⊤,1)wF(\boldsymbol{w};\bo
戌崂石
·
2023-12-29 12:43
最优化方法
python
逻辑回归
机器学习
最优化方法
Markdown编辑论文中常见公式符号(持续更新)
极限8.分支公式(大括号)9.中括号矩阵10.分数11.取整符号12.公式中加粗13.偏导数符号14.任意15.字母或单词正下方插入下标16.sigma求和符号及上下标17.向量18.竖线19.上尖(
线性回归
符号
十小大
·
2023-12-29 10:52
小技巧汇总专栏
latex
markdown
经验分享
应用回归分析(6):多重共线性
6.1违背的原则注意:完全多重共线性;复共线性6.2出现的情形完全不想关的变量很少见,当他们之间的相关性较弱时就可以看作是复合多元
线性回归
矩阵的设计要求。
Oasis of the World
·
2023-12-29 08:47
应用回归分析及spss部分使用
回归
数据挖掘
人工智能
23高通量测序-线性模型之
线性回归
线性模型之
线性回归
线性回归
(LinearRegression)主要思想使用最小二乘法(least-squares)对数据拟合一条直线计算R平方计算R平方的P值简单例子使用最小二乘法计算小鼠体重与大小的线性关系
不到7不改名
·
2023-12-29 06:58
最优化方法Python计算:无约束优化应用——回归模型的测试
实践中,除了用训练数据训练回归模型,使用
线性回归
模型做预测前,通常需要对训练结果进行测试。
戌崂石
·
2023-12-29 05:56
最优化方法
python
线性回归
最优化方法
机器学习
最优化方法Python计算:无约束优化应用——
线性回归
模型
回归算法是典型的监督学习模型之一。回归是一种统计学方法,用于根据样本数据(xi,yi)(\boldsymbol{x}_i,y_i)(xi,yi),i=1,2,⋯ ,mi=1,2,\cdots,mi=1,2,⋯,m,探究变量x\boldsymbol{x}x与yyy之间的关系。具体而言,回归模型的任务是找出拟合函数F(x)F(\boldsymbol{x})F(x),使得yi≈F(xi),i=1,2,⋯
戌崂石
·
2023-12-29 05:53
最优化方法
python
线性回归
最优化方法
机器学习
100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM
前情回顾机器学习100天|Day1数据预处理100天搞定机器学习|Day2简单
线性回归
分析100天搞定机器学习|Day3多元
线性回归
100天搞定机器学习|Day4-6
逻辑回归
100天搞定机器学习|Day7K-NN100
统计学家
·
2023-12-29 02:09
进击的机器学习 Fifth Day——
逻辑回归
(Logistic Regression)
提到
逻辑回归
呢?我一下子就想起了我批判性思维的老师晋逻辑。
焜俞
·
2023-12-29 01:34
机器学习A-Z~多元
线性回归
之前的文章已经讲述了简单
线性回归
的概念和代码实现,现在来继续看看多元
线性回归
。所谓多元
线性回归
其实就是自变量的个数变多了,之前的简单
线性回归
方程可以表示为:,那么在多元中则是。
Carey_Wu
·
2023-12-29 00:35
模型调参
模型调参模型调参的具体操作1.学习目标2.模型对比与性能2.1
逻辑回归
2.2决策树模型2.3集成模型集成方法(ensemblemethod)2.4模型评估方法3.模型调参的三种方法3.1贪心算法3.2网格调参
alstonlou
·
2023-12-28 23:43
数据挖掘
一文讲透如何用spss做多元回归分析
按照涉及的变量的多少,分为一元回归和多元回归分析;按照因变量的多少,可分为简单回归分析和多重回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为
线性回归
分析和非
线性回归
分析。一、案例介绍本节用于分析
数据科学作家
·
2023-12-28 12:33
SPSS
SPSS入门
SPSS学习
回归分析
统计分析
数据分析
数据挖掘
常用
线性回归
算法类库简介
常用
线性回归
算法类库简介:LinearRegressionLinearRegression类就是我们平时所说的普通
线性回归
;Ridge由于LinearRegression没有考虑过拟合的问题,有可能导致泛化能力较差
小T数据站
·
2023-12-28 11:28
最大似然估计和最大后验概率估计的区别
今天在看
逻辑回归
算法的时候,对其原理有点困惑,便去晚上找了找前辈的博客。
逻辑回归
算法是基于最大似然估计的。最大似然估计是概率论里的知识。然后就找到了这一篇帖子,前前后后看了两遍,终于明白了。
糖醋排骨盐酥鸡
·
2023-12-28 10:27
87-预测分析-R语言实现-集成模型
对非线性模型装袋才有意义,因为装袋过程就是对产生的模型进行一次取平均值(线性运算)的处理,从而在
线性回归
里就不会看到任何改善,因为没有增加模型的表达
wonphen
·
2023-12-28 10:46
个人关于机器学习的周记之十一
在以前的周记我们谈到关于梯度下降算法,梯度下降是很常用的算法,它不仅被用在
线性回归
上和
线性回归
模型、平方误差代价函数。在这周,我们要将梯度下降和代价函数结合。
周围_5d19
·
2023-12-28 03:06
机器学习-
逻辑回归
一、引言
逻辑回归
(LogisticRegression)是一种广泛应用于分类问题的监督学习算法。尽管名字中含有“回归”二字,但这并不意味着它用于解决回归问题。
!chen
·
2023-12-28 03:22
机器学习
逻辑回归
人工智能
机器学习——支持向量机
与
逻辑回归
和神经网络相比,支持向量机在学习复杂的非线性方程时提供了一种更清晰、更强大的方式
风月雅颂
·
2023-12-27 18:34
机器学习-基于sklearn
机器学习
支持向量机
人工智能
python
机器学习——线性模型(二)
1、优化方法
线性回归
最小二乘法的两种求解方法(即优化方法)分别是正规方程和梯度下降。
风月雅颂
·
2023-12-27 18:04
机器学习-基于sklearn
机器学习
人工智能
python
scikit-learn
[足式机器人]Part2 Dr. CAN学习笔记-Ch00 - 数学知识基础
DR_CANDr.CAN学习笔记-Ch00-数学知识基础1.Ch0-1矩阵的导数运算1.1标量向量方程对向量求导,分母布局,分子布局1.1.1标量方程对向量的导数1.1.2向量方程对向量的导数1.2案例分析,
线性回归
LiongLoure
·
2023-12-27 14:12
数学基础
学习笔记
数学基础
Scikit-Learn
线性回归
(一)
Scikit-Learn
线性回归
一1、
线性回归
概述1.1、回归1.2、线性1.3、
线性回归
1.4、
线性回归
的优缺点1.5、
线性回归
与
逻辑回归
2、
线性回归
的原理2.1、
线性回归
的定义与原理2.2、
线性回归
的损失函数
对许
·
2023-12-27 14:38
#
人工智能与机器学习
#
Python
scikit-learn
线性回归
python
Scikit-Learn
线性回归
(二)
Scikit-Learn
线性回归
二:多项式回归1、多项式回归2、多项式回归的原理3、Scikit-Learn多项式回归3.1、Scikit-Learn多项式回归API3.2、Scikit-Learn多项式回归初体验
对许
·
2023-12-27 14:07
#
人工智能与机器学习
#
Python
scikit-learn
线性回归
python
机器学习——线性模型
1、
线性回归
简介在机器学习领域,常见的线性模型有
线性回归
、
逻辑回归
、岭回归等。其中,
线性回归
是利用数理统计中的回归分析来确定两种或两种以上变量相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
风月雅颂
·
2023-12-27 03:18
机器学习-基于sklearn
机器学习
人工智能
python
scikit-learn
上一页
9
10
11
12
13
14
15
16
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他