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逻辑回归;线性回归
机器学习——多元
线性回归
升维
在
线性回归
中,升维通常是通过引入额外的特征来实现的,目的是为了更好地捕捉数据的复杂性,特别是当数据之间的关系是非线性的时候。目的:解决欠拟合问题,提高模型的准确率。
SF-FCZ
·
2023-11-28 17:26
机器学习
机器学习
线性回归
人工智能
机器学习:
线性回归
与
逻辑回归
一、单变量
线性回归
(LinearRegressionwithOneVariable)以预测住房价格为例子,单变量
线性回归
是指只有一个特征(输入变量),这里以房子的大小来预测房价。
passerby58
·
2023-11-28 17:35
机器学习
人工智能与神经元的内容梳理(持续更新)
《DeepLearning》四、社区与资源五、工具与框架六、学习路径1.
逻辑回归
,
线性回归
2.损失函数七、相关论文[^1]一.计算机视觉相关(ComputerVisionRelatedSurveys)A
妇男主任
·
2023-11-28 15:23
AIGC
Coursera-吴恩达机器学习课程个人笔记-Week2
Week2
线性回归
和梯度下降法参数说明1.多特征的
线性回归
方程2.梯度下降法(GradientDescent)2.1如何选择参数向量θ呢?
lavendelion
·
2023-11-28 15:22
机器学习笔记
吴恩达
机器学习
笔记
机器学习的复习笔记4-岭回归与多项式回归
一、岭回归在简单的
线性回归
中,一味追求平方误差最小化,R2值尽可能大,可能会受到噪声的严重干扰。噪声,即偶发的错误的值。
大滑稽儿
·
2023-11-28 15:48
机器学习
笔记
回归
机器学习的复习笔记1
常见的监督学习算法有
线性回归
、
逻辑回归
、支持向量机等。无监督学习:与监督学习不同,无监督
大滑稽儿
·
2023-11-28 15:18
机器学习
笔记
人工智能
机器学习的复习笔记3-回归的细谈
回归问题的类型和特点如下:
线性回归
(LinearRegression):
线性回归
是回归问题中最简单的一种方法。它假设自变量与因变量之间存在线性关系,并通过最小化预测值与真实值之间的差距来拟合最优直线。
大滑稽儿
·
2023-11-28 15:18
机器学习
笔记
回归
机器学习的复习笔记2-回归
回归分析可以分为
线性回归
和非
线性回归
:
线性回归
:
线性回归
是一种统计学方法,用于建立响应变量(通常称为y或目标)和一个或多个
大滑稽儿
·
2023-11-28 15:46
机器学习
笔记
回归
Lisp-Stat 翻译 —— 第二章 Lisp-Stat教程
在介绍完基本的数值和绘图操作之后,介绍如何构建随机的和系统的数据集合,如何修改数据集,如何使用一些内建的动态绘图工具,如何构建
线性回归
模型。
weixin_34198881
·
2023-11-28 09:28
c/c++
python
操作系统
机器学习入门之
逻辑回归
:泰坦尼克号生存预测
前言小白的机器学习的入门必备项目科赛网上有着这个项目详细的讲解对小白十分友好1.了解项目概况RMS泰坦尼克号沉没是历史上最臭名昭着的沉船之一。1912年4月15日,在她的处女航中,泰坦尼克号在与冰山相撞后沉没,在2224名乘客和机组人员中造成1502人死亡。这场耸人听闻的悲剧震惊了国际社会,并为船舶制定了更好的安全规定。造成海难失事的原因之一是乘客和机组人员没有足够的救生艇。尽管幸存下沉有一些运气
阿斯顿820
·
2023-11-28 01:32
知识补给站20230419-20230421
10.贷款五级分类11.B端业务和C端业务(参考人人都是产品经理的文章)12.欺诈检测-多分类13.过拟合14.广义线性模型15.经验风险+结构风险16.极大似然估计-求最优参数17.
逻辑回归
18.混淆矩阵
Charming&M
·
2023-11-27 16:45
人工智能
大数据
python
学习方法
腾讯云服务器中搭建Docker+Anaconda环境来实现本地远程访问Jupyter Notebook+数据分析
索性换了电脑后就直接在一直吃灰中的腾讯云服务器中搭建了Docker+Anaconda环境,实现本地可远程访问JupyterNotebook并进行各种操作(比如数据分析),如下图:(上图试验了一下pandas的使用)(下图随手在sklearn官网找了个“
线性回归
小白掌柜
·
2023-11-27 15:44
工具安装
数据分析
Docker
腾讯云服务器
Docker
Anaconda
JupyterNotebook
数据分析
周工作计划2019-01-15
后台开发准备
线性回归
的组内交流吃牛蛙(其实也可以吃别的)坚持一哈吧,就快放假了。
MikeShine
·
2023-11-27 15:12
人工智能_机器学习051_支持向量机SVM概念介绍_理解support vector machine---人工智能工作笔记0091
我们自然界中的问题,无非就是可以转换为回归问题和分类问题.然后从现在开始我们来看支持向量机,首先看一下这几个字support是支持vector是向量的意思,然后machine指的是机器那么我们之前用到的模型,比如
线性回归
模型
脑瓜凉
·
2023-11-27 09:40
人工智能
支持向量机
SVM概念
理解支持向量机
自己动手写随机森林(Random Forest)
比如,统计学最爱的
逻辑回归
直线,它只有这2个变量,就是这条直线的斜率,
A君来了
·
2023-11-27 07:02
无标题文章
>Byjoey周琦本文将首先简单介绍指数族分布,然后介绍一下广义线性模型(generalizedlinearmodel,GLM),最后解释了为什么
逻辑回归
(logisticregression,LR)是广义线性模型的一种
joeyqzhou
·
2023-11-27 04:35
每日一题
1、如果
线性回归
模型中的随机误差存在异方差性,那么参数的OLS估计量是(无偏的,非有效的)OLS即普通最小二乘法,由高斯-马尔可夫定理,在给定经典
线性回归
的假定下,最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量
透明的红萝卜123
·
2023-11-27 01:28
机器学习第四章
线性回归
算法进阶4.3
线性回归
的正则化(《大话Python机器学习》学习笔记)
第四章
线性回归
算法进阶4.3
线性回归
的正则化4.3.1为什么要使用正则化欠拟合(Underfitting): 采用一定的算法去拟合时,如果没有考虑相当的信息量(特征变量),从而对训练数据集的拟合算法无法精确
BianchiHB
·
2023-11-26 22:49
机器学习
机器学习
python
算法
机器学习 day13(正则化,
线性回归
的正则化,
逻辑回归
的正则化)
1.正则化的思想如果特征的参数值更小,那么对模型有影响的特征就越少,模型就越简单,因此就不太容易过拟合如上图所示,成本函数中有W₃和W₄,且他们的系数很大,要想让该成本函数达到最小值,就得使W₃和W₄接近0,从而消除它们对成本函数的影响,最后我们就得出一个接近二次函数(左边图片)的成本函数2.正则化的一般形式通常,一个模型有很多特征,我们不知道哪个特征的参数重要,哪个特征的参数我们需要缩小或惩罚。
丿罗小黑
·
2023-11-26 22:17
机器学习
机器学习
学习
【机器学习】基于
线性回归
的模型优化和正则化
文章目录前言一、简单
线性回归
方程实现二、梯度下降三种方式实现以及对比1.批量梯度下降2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.三种梯度下降方式的比较三、多项式
线性回归
方程的实现四、标准化及特征值维度变化五、
泪懿
·
2023-11-26 22:45
机器学习
机器学习
线性回归
python
正则化、
线性回归
、
逻辑回归
0、引出最左边的模型最高次项为一次,此时模型是一条直线;直观的观察样本点(红色×)的趋势,我们发现该模型并不能很好的拟合两者的关系(事实上,随着房子面积增大,住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓,而不是无限递增)。此类情况称为欠拟合。最右边的模型最高次项为四次,此时模型从表面看上去很好的拟合了样本点,但实际上这是一条非常难看的曲线,不断的波动。可以想象得到,当一个新的样本需要预测时,该模型的结
MinJinFan
·
2023-11-26 22:44
Machine
Learning
机器学习
正则化
线性回归
与正则化
逻辑回归
1.TheProblemofOverfitting1还是来看预测房价的这个例子,我们先对该数据做
线性回归
,也就是左边第一张图。
matuoxifan
·
2023-11-26 22:13
学习笔记
正则化
线性回归
逻辑回归
ML笔记(3)
线性回归
的正则化
先举一个多项式回归的例子,当我们使用多项式回归的时候,如果没有对多项式的系数进行限制,拟合的模型过拟合的概率极高,所以我们需要通过一些方法限制多项式系数的变化。以下的正则化改进从损失函数,减少过拟合概率。1正则化概念简单来说,正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。我们在构造机器学习模型时,最终目的是让模型在面对新数据的时候,可以有很好的表现(即增加模型的泛化能力)。当你用比较
孚瓜
·
2023-11-26 22:08
线性模型加上正则化
弹性网络回归是一种结合了L1和L2正则化惩罚的
线性回归
模型,能够处理高维数据和具有多重共线性的特征。
羞儿
·
2023-11-26 22:08
机器学习
L1
L2
线性模型
动手学深度学习(二)---
线性回归
文章目录1.理论知识2.
线性回归
从0实现3.
线性回归
简洁实现【相关方法】torch.normal()1.理论知识线性假设是指目标可以表示为特征的加权和:ex1;在机器学习领域,一般用线性代数处理会更方便向量
释怀°Believe
·
2023-11-26 20:13
#
动手学深度学习
深度学习
线性回归
人工智能
【python+机器学习(4)】多维数据的特征选取(Ridge&&Lasso)
欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】在之前我们介绍了直接使用
线性回归
进行波士顿房价的预测,但是预测准确率仅有60%左右。
哈希大数据
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2023-11-26 16:05
机器学习——回归算法之
线性回归
机器学习——回归算法之
线性回归
前言
线性回归
算法推导过程梯度下降1、批量梯度下降(GD)2、随机梯度下降(SGD)3、小批量梯度下降法(MBGD)代码实现前言机器学习算法按照“用途”可分为回归、分类、聚类
macan_dct
·
2023-11-26 14:22
机器学习算法
机器学习
回归算法
R语言实现Lasso回归
一、Lasso回归Lasso回归(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperatorRegression)是一种用于
线性回归
和特征选择的统计方法。
皮肤科大白
·
2023-11-26 13:32
r语言
回归
开发语言
NLP基础:
逻辑回归
(LR)详解与实战
NLP基础:
逻辑回归
(LR)详解与实战1.
逻辑回归
(LogisticRegression)简介2.
逻辑回归
优化算法推导2.1梯度下降法(GradientDescent)2.2随机梯度下降法2.3mini-batch
CQU-XJTU-Mr. Wu
·
2023-11-26 13:01
NLP基础
python
逻辑回归
机器学习
PyTorch:详解
线性回归
实战
线性回归
对于
线性回归
,相信大家都很熟悉了,各种机器学习的书第一个要讲的内容必定有
线性回归
,这里简单的回顾一下什么是简单的一元
线性回归
。即给出一系列的点,找一条直线,使得这条直线与这些点的距离之和最小。
Allen Chou
·
2023-11-26 13:22
Pytorch中文教程
pytorch
线性回归
数学建模预测模型——回归分析预测
数学建模预测模型——回归分析预测作为预测模型的大块头,回归分析预测绝对是比较常用的预测模型的一种,下面是对该模型的学习,欢迎大家指正1.回归分析预测的分类回归分析预测的分类如下简单
线性回归
预测:当只有一个自变量和一个因变量时
宁77吖
·
2023-11-26 13:12
数学建模
数学建模
回归
python
学习
pytorch-深度学习实践
pytorch-深度学习实践02-
线性回归
线性回归
是回归问题,损失函数如下图所示。
jjnn97
·
2023-11-26 12:16
深度学习
pytorch
人工智能
机器学习基础知识,numpy学习,分类和回归初识
numpy的使用array对象array对象的属性创建array的方法代码演示array本身支持的操作random分类k邻近算法-KNN概述:k的选取特征归一化的必要性优点:缺点:工作原理:一般流程伪代码回归
线性回归
一般流程机器学习基本知识数据和特征决定了机器学习的上限
crocodilian2
·
2023-11-26 12:09
笔记
机器学习
回归
分类
python
numpy
解密人工智能:
线性回归
|
逻辑回归
| SVM
文章目录1、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类2、
线性回归
算法2.1
线性回归
的假设是什么?2.2如何确定
线性回归
模型的拟合优度?2.3如何处理
线性回归
中的异常值?
春人.
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2023-11-26 10:18
春人闲谈
人工智能
线性回归
逻辑回归
SVM
机器学习算法
R语言如何实现多元
线性回归
输入数据先把数据用excel保存为csv格式放在”我的文档”文件夹打开R软件,不用新建,直接写回归计算求三个平方和置信区间(95%)
惠惠软件
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2023-11-26 06:01
资源分享
工具软件技巧
运营和管理
r语言
线性回归
开发语言
斯坦福机器学习 Lecture3
这里首先讲解了局部加权回归/局部加权
线性回归
讲得很好,我都听懂了今天的主角是,为啥
线性回归
问题的costfunction是误差平方和?而不是绝对误差和,或者四次方和?
shimly123456
·
2023-11-26 05:51
斯坦福机器学习
机器学习
人工智能
初出茅庐的小李第72篇博客之用c语言最小二乘法求
线性回归
方程y=kx+b
最小二乘法其实我对这个计算方法的理解还处于数学公式的阶段这里的b^其实就是Y=Kx+b的K这里的a^其实就是Y=Kx+b的b数学习惯我就换了一下字母这里有原理介绍https://blog.csdn.net/MarsJohn/article/details/54911788程序实现https://blog.csdn.net/weixin_34259559/article/details/920630
初出茅庐的小李
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2023-11-26 03:27
笔记
算法
C语言
最小二乘法
线性回归
TensorFlow03-实现
线性回归
deftest01_liner():#用numpy生成100个点x_data=np.random.rand(100)y_data=x_data*0.1+0.2#构造一个线程模型#k:斜率;b:偏置值b=tf.Variable(0.)k=tf.Variable(0.)y=k*x_data+b#定义二次方差损失函数,用于优化计算结果,机器学习理论部分#求得预测值和实际值的平方差,用于判断计算结果的损失
__流云
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2023-11-25 18:09
通过
线性回归
进行房价预测
线性回归
是一种常用的回归算法,可以建立输入变量和连续输出变量之间的关系。在本文中,我们将探讨如何使用
线性回归
算法来进行房价预测,并介绍该方法的步骤和实践技巧。
非著名程序员阿强
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2023-11-25 18:44
人工智能
机器学习
python机器学习手写算法系列——RANSAC(随机抽样一致)回归
它原来是计算机视觉的算法,后来被用来做
线性回归
。RANSAC回归用最少的数据点训练模
织网者Eric
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2023-11-25 17:19
机器学习
机器学习
python
算法
吴恩达机器学习作业2(python)
git参考(课程+代码+作业)代码不包括画图部分
逻辑回归
op.minimize高级算法计算代价最小值importnumpyasnpimportscipy.optimizeasop#
逻辑回归
,分类问题#梯度下降
之江小林
·
2023-11-25 16:57
机器学习
python
吴恩达机器学习作业3(python)
git参考(课程+代码+作业)代码不包括画图部分
逻辑回归
importnumpyasnpimportmatplotlib.pylabaspltimportscipy.ioassioimportmathimportscipy.optimizeasop
之江小林
·
2023-11-25 16:57
机器学习
python
python 一组数据 正态分布散点图_python数据关系型图表散点图系列残差分析图
参差分析图(
线性回归
、二次回归)残差分析(residualanalysis)回归方程拟合的数值和实际数值的差值就是残差;残差分析是通过残差所提供的信息,分析出数据的可靠性、周期性或其他干扰;用于分析模型的假定正确与否的方法
weixin_39876650
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2023-11-25 15:21
python
一组数据
正态分布散点图
Python
散点图线性拟合
有一组数据python
怎么生成图
图解梯度下降背后的数学原理
摘要:本文讲解了梯度下降的基本概念,并以
线性回归
为例详细讲解梯度下降算法,主要以图的形式讲解,清晰简单明了。
城市中迷途小书童
·
2023-11-25 15:55
可视化比较数据集中残差和特定样本邻居的残差的分布
这里我们以一个回归模型为例,假设我们已经使用
线性回归
模型对数据进行了训练。#导入必要的库library(ggplot2)library(dpl
风吹麦很
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2023-11-25 06:50
R语言
机器学习
逻辑回归
算法原理与python代码实现入门
一、原理
逻辑回归
模型本质就是将
线性回归
模型通过Sigmoid函数进行了一个非线性转换,得到一个介于0~1之间的概率值。
青枫浦上看桃花
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2023-11-25 03:47
机器学习
回归
python
2023 年 亚太赛 APMCM (C题)国际大学生数学建模挑战赛 |数学建模完整代码+建模过程全解全析
多元
线性回归
模型:多元
线性回归
模型用于描述多个自变量对一个因变量的联合
CS数模
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2023-11-25 02:45
数学建模
数据挖掘
机器学习 之分类
spark.mllib支持两种线性分类方法:线性支持向量机(SVM)和
逻辑回归
。线性SVM仅支持二进制分类,而
逻辑回归
支持二进制和多类分类问题。
辣椒种子
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2023-11-24 22:01
机器学习
机器学习
分类
人工智能
机器学习训练营机器学习算法(一): 基于
逻辑回归
的分类预测学习笔记
机器学习训练营机器学习算法(一):基于
逻辑回归
的分类预测学习笔记一、学习知识点概要二、学习内容三、学习问题与解答四、学习思考与总结本学习笔记为阿里云天池龙珠计划机器学习训练营的学习内容,学习链接为:添加链接描述一
yan冰
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2023-11-24 19:03
机器学习
笔记1:机器学习算法(一): 基于
逻辑回归
的分类预测
笔记1:机器学习算法(一):基于
逻辑回归
的分类预测1.概念辨析1.1分类预测1.2
逻辑回归
2.代码解析2.1教程中的代码流程2.2教程代码知识准备2.2.1使用到的第三方库2.2.2使用到的函数2.2.3
n_ll
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2023-11-24 19:02
机器学习训练营
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