非线性回归

深度学习 一：Deep Learning基本概念及线性、非线性回归对比分析（sigmoid v.s. ReLU）

DeepLearning1.IntroductionofMachine/DeepLearning2.Howtofindafunction?2.1.FunctionwithUnknownParameters2.2.DefineLossfromTrainingData3.Optimization4.MachineLearningissosimple5.Non-linearmodels5.1.Sigmo
Amyniez·2023-10-01 06:58

机器学习——一元线性回归构造直线，并给出损失函数

Question在二维平面有n个点，如何画一条直线，使得所有点到该直线距离之和最短如果能找到，请给出其损失函数问题分析1.概念补充关于损失函数：也即代价函数，是一个量化误差的表达式参考链接：线性回归与非线性回归
JSU_曾是此间年少·2023-09-29 14:11

逻辑回归模型的简介及python代码实现

逻辑回归与多重线性回归2逻辑回归模型算法原理2.1逻辑回归模型的数学原理2.2逻辑回归模型的代码实现2.3逻辑回归模型的深入理解2.4多分类逻辑回归模型演示总结1逻辑回归简介逻辑回归是分类当中极为常用的手段，它属于概率型非线性回归
日常脱发的小迈·2023-09-28 00:22

多项式回归（非线性回归）的python代码实现

1.概述在解决回归问题中，很多数据集中输入空间与输出空间并非完全呈线性关系，使用线性回归无法解决此类问题。为了解决存在非线性关系的数据集的回归问题，需要进行多项式回归，但sklearn并未提供多项式回归模型的类。多项式回归使用的还是线性回归的思路，它的关键在于我们为原来的数据样本添加新的特征，这些新的特征来源方式是对原来特征的多项式组合，采用这样的方式，便可以完美解决非线性问题，本文提供了三种方式
南山十一少·2023-09-24 11:11

python进行多元非线性回归_免费Python机器学习课程二：多元线性回归

从头开始学习为Python中任意数量的变量开发多元线性回归。线性回归可能是最简单的机器学习算法。对于初学者来说非常好，因为它使用简单的公式。因此，这对学习机器学习概念很有帮助。在本文中，我将尝试逐步解释多元线性回归。概念和公式线性回归使用我们在学校都学过的简单公式：Y=C+AX提醒一下，Y是输出或因变量，X是输入或自变量，A是斜率，C是截距。对于线性回归，对于相同的公式，我们遵循以下符号：如果我们
weixin_39606799·2023-09-24 11:10

python非线性回归模型_非线性回归模型多项式回归

回归分析可分为线性回归和非线性回归。线性回归分析相信大家都已经非常熟悉了，它主要分析有线性回归趋势的两个变量间的关系。
weixin_39665302·2023-09-24 11:10

python多元非线性回归模型_Python中多维数据样本的非线性回归

试试像这样的编辑：添加了一个使用线性回归结果估计输出的示例函数。importnumpyasnpdata=np.array([[-0.042780748663101636,-0.0040771571786609945,-0.00506567946276074],[0.042780748663101636,-0.0044771571786609945,-0.10506567946276074],[0.
weixin_40008135·2023-09-24 11:10

Matlab与1stOpt多元非线性回归

文章目录1Matlab多元非线性回归21stOpt多元非线性回归使用Matlab和1stOpt对y=b1*x1b2*x2b3*x3b4进行拟合。
A-Chin·2023-09-24 11:36

Python非线性回归预测模型实验完整版

非线性回归预测模型实验目的通过非线性回归预测模型，掌握预测模型的建立和应用方法，了解非线性回归模型的基本原理实验内容非线性回归预测模型实验步骤和过程(1)第一步：学习非线性回归预测模型相关知识。
路上阡陌·2023-09-24 11:05

非线性回归和逻辑回归（pytorch）

文章目录1.非线性回归1.1激活函数1.2人工神经网络2.逻辑回归上节看点：线性回归1.非线性回归在生活中大多数的现象都不是线性的，而且更加复杂的曲线或曲面，我们拟合的函数也就不再是直线或者平面。
张怼怼√·2023-09-21 01:28

机器学习算法总结

回归算法线性回归算法：支持向量机&向前逐步回归&惩罚线性回归（岭回归/套索回归/ElasticNet/最小角度回归LARS/Glmnet）非线性回归算法二元决策树：分割点评价标准是基尼不纯性度量和信息增益自举集成
doverxu·2023-09-17 16:03

机器学习实战-系列教程4：手撕线性回归3之多特征线性回归（项目实战、原理解读、源码解读）

机器学习实战系列总目录本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行本篇文章配套的代码资源已经上传手撕线性回归1之线性回归类的实现手撕线性回归2之单特征线性回归手撕线性回归3之多特征线性回归手撕线性回归4之非线性回归
机器学习杨卓越·2023-09-12 16:21

数学建模：回归分析

文章首发于我的个人博客：欢迎大佬们来逛逛数学建模：回归分析文章目录数学建模：回归分析回归分析多元线性回归案例多项式回归一元多项式回归多元二项式回归非线性回归逐步回归回归分析多元线性回归案例首先进行回归分析
HugeYLH·2023-09-05 03:01

【R画图学习21.4】ggplot2回归函数stat_function

但是很多回归方法，特别对于大多数非线性回归而言，ggplot2及其拓展包中缺少作图方案，难以通过stat_smooth()、geom_smooth()直接作图。
jjjscuedu·2023-09-04 10:20

使用R语言进行广义加性模型拟合的高级方法——mgcv包中的gam函数

使用R语言进行广义加性模型拟合的高级方法——mgcv包中的gam函数引言：在统计建模中，广义加性模型（GeneralizedAdditiveModels，简称GAM）是一种常用的非线性回归方法。
2301_79326930·2023-08-21 01:16

【数学建模+数据处理类】2021数学建模国赛B题 乙醇偶合制备C4烯烃

数据预处理+可视化相关性分析+灰色关联度分析非线性回归显著性分析得到结论step1：对实验数据进行探索性分析数据的预处理（A11的缺失）可视化、数据关系展示包括画出各个因变量（不同催化剂作用下乙醇转化
Lydia.na·2023-08-15 22:13

GraphPad Prism 9.5.1 for Mac 操作简便功能强大且实用的医学绘图分析工具

该软件支持多种图像类型的绘制，包括线性回归、非线性回归、自定义曲线等，还可以制作柱状图、折线图、
*拯·2023-08-10 17:21

高斯牛顿法

一、介绍高斯-牛顿迭代法(Gauss-Newtoniterationmethod)是非线性回归模型中求回归参数进行最小二乘的一种迭代方法，该法使用泰勒级数展开式去近似地代替非线性回归模型，然后通过多次迭代
Goodness2020·2023-08-01 13:00

利用sklearn 实现线性回归、非线性回归

代码：importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlibimportrandomfrommatplotlibimportpyplotaspltfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#创建虚拟数据x=np.
清纯世纪·2023-07-30 00:10

每天五分钟机器学习:线性回归和非线性回归之间的区别？

本文我们将学习一下线性回归模型和非线性回归之间的区别和联系。关于模型的基本区别线性回归：线性回归就是每个变量的指数都是1，它的形态是直线形态或者是超平面形态。
幻风_huanfeng·2023-07-25 01:02

每天五分钟机器学习:多项式非线性回归模型

本文重点在前面的课程中，我们学习了线性回归模型和非线性回归模型的区别和联系。多项式非线性回归模型是一种用于拟合非线性数据的回归模型。
幻风_huanfeng·2023-07-24 23:21

Python建模复习：预测型数据挖掘

第四部分预测性数据挖掘模型回归问题：多元线性回归、多元非线性回归、广义线性回归、神经网络分类问题：决策树、逻辑回归、支持向量机、组合算法4.1朴素贝叶斯似然概率/全概率简单贝式网络NaïveBayes接受类别型字段
啾啾二一·2023-07-24 13:28

python绘制拟合回归散点图_机器学习:形如抛物线的散点图在python和R中的非线性回归拟合方法...

对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据，在python中的拟合过程为：##最小二乘法importnumpyasnpimportscipyasspimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportleastsq'''设置样本数据，真实数据需要在这里处理'''##样本数据(Xi,Yi)，需要转换成数组(列表)形式Xi=np.a
weixin_39999116·2023-07-23 13:17

SPSS问卷设计信效度-回归分析

-通常情况下，线性回归分析是回归分析法中最基本的方法，当遇到非线性回归分析时，可以
211统计课堂·2023-07-21 17:41

非线性回归模型--多项式回归

回归分析可分为线性回归和非线性回归。线性回归分析相信大家都已经非常熟悉了，它主要分析有线性回归趋势的两个变量间的关系。
医数思维云课堂·2023-07-14 15:09

手写算法-Python代码实现非线性回归

手写算法-Python代码实现非线性回归生成非线性数据集1、用线性回归拟合2、多项式拟合sklearn实现，校验系数的结果总结生成非线性数据集前面我们介绍了Python代码实现线性回归，今天，我们来聊一聊当数据呈现非线性时
Dream-YH·2023-06-23 12:10

定量预测方法总结及案例实践

文章目录1前序2预测方法及案例2.1回归分析2.1.1含有哑变量的线性回归分析案例2.1.2自变量之间有交互作用的回归分析案例2.1.3非线性回归分析——预测第三产业国内生产总值案例2.2时间序列分析与市场预测
statistics_man·2023-06-19 19:20

(转载)有导师学习神经网络的分类(matlab实现)

1理论基础1.1广义回归神经网络(GRNN)概述1.GRNN的结构GRNN最早是由Specht提出的，是RBF神经网络的一个分支，是一种基于非线性回归理论的前馈式神经网络模型。GRNN的结构
配电网和matlab·2023-06-17 03:52

python数据分析与挖掘建模_《python数据分析与挖掘实战》之挖掘建模

包括线性回归、非线性回归
weixin_39640262·2023-06-14 11:38

三种用python进行线性/非线性拟合的方法

目录1.简单线性回归2.多项式回归3.非线性回归总结1.简单线性回归使用回归分析绘制拟合曲线是一种常见的方法，简单线性回归就是其中的一种。简单线性回归可以通过最小二乘法来计算回归系数。
Freshman小白·2023-06-11 05:21

BI分析

BI商业分析数据分析方法分类，一，商业智能:a可视化，b交互式c数据加工整合建模，d数据透视二预测分析，a简单线性回归，比非线性回归，c多元回归，d逻辑回归的，三数据挖掘，a决策树b关联分析，c去类分析的
一枚产品·2023-06-10 23:36

R：GAM非线性回归曲线拟合与散点密度图绘制

作者：CSDN@_养乐多_本文将介绍使用R语言以及GAM模型，绘制回归曲线和散点密度图。文章目录一、R语言脚本二、色带一、R语言脚本install.packages("ggpointdensity")install.packages("ggplot2")insta
_养乐多_·2023-06-08 22:27

机器学习实战-支持向量机原理、Python实现和可视化（分类）

支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。SVM算法的原始形式由VladimirN.Vapnik和AlexeyYa提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题。
statr·2023-04-14 07:45

非线性回归——非线性函数最小二乘拟合

非线性回归——非线性函数的最小二乘拟合非线性回归1.1可转为线性回归1.2非线性回归1.2.1高斯一牛顿法1.2.2转为最优化问题处理非线性回归1.1可转为线性回归上一篇文章曲线拟合——最小二乘拟合中已近详细介绍了线性回归的方法
一只特立独行的蚂蚁·2023-04-12 19:33

机器学习算法概述

目录机器学习概述01监督学习02无监督学习：03半监督学习04强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类
dengdengwb·2023-04-07 14:48

线性回归 非线性回归_线性回归的解释

线性回归非线性回归LinearRegressionisthemosttalked-abouttermforthosewhoareworkingonMLandstatisticalanalysis.LinearRegression
weixin_26720549·2023-04-06 05:24

2020-08-22阅读十分钟收获（坚持第017天）总结中级经济基础第26章

中级经济基础第26章回归分析回归分析与相关分析的区别和联系回归分析分类为，线性回归和非线性回归一元回归和多元回归线性回归模型最常用的方法是最小二乘法最小二乘法，是指观测值ｙ和估计值外的离差平方和最小来估计参数模型的检验和预测检验需要三方面
夏秋爱画·2023-04-01 19:03

机器学习实战-支持向量机原理、Python实现和可视化（分类）

支持向量机（SVM）广泛应用于模式分类和非线性回归领域。SVM算法的原始形式由VladimirN.Vapnik和AlexeyYa提出。自从那以后，SVM已经被巨大地改变以成功地用于许多现实世界问题。
机器学习算法那些事·2023-03-31 10:02

回归分析（线性回归、逻辑回归）详解与 Python 实现

文章目录1.回归分析概述2.线性回归2.1简单线性回归分析2.2多元线性回归分析2.3非线性回归数据分析3.用python实现一元线性回归4.用python实现多元线性回归5.逻辑回归5.1构造预测函数
西门催学不吹雪·2023-03-26 07:42

AI人工智能学习之回归分析

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。
剑池·2023-03-25 07:44

非线性回归

importnumpyasnpimportrandom'''''梯度下降算法参数说明：X，Ytheta:一组向量和x相乘的一组值alpha:梯度下降时的参数，即每一步下降多少m:实例的个数numIteration：迭代计算的次数，可以理解为梯度下降多少步'''defgradientDescent(X,Y,theta,alpha,m,numIteration):x_trains=X.transpos
Hiroyuki·2023-03-23 06:54

线性回归-数学

确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系线性回归：回归分析中，变量与因变量存在线性关系函数表达式：y=ax+by=ax+by=ax+b举例：线性回归：距离S=速度∗t+S0距离S=速度*t+S_0距离S=速度∗t+S0非线性回归
尤其是十月的风·2023-03-16 20:02

统计学 一元线性回归

统计学一元线性回归回归（Regression）：假定因变量与自变量之间有某种关系，并把这种关系用适当的数学模型表达出来，利用该模型根据给定的自变量来预测因变量线性回归：因变量和自变量之间是线性关系非线性回归
Air浩瀚·2023-03-12 07:34

用Excel完成专业化数据统计、分析工作

使用Excel可以完成很多专业软件才能完成的数据统计、分析工作，比如：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、时间序列等。
weixin_30294709·2023-03-10 19:08

Python数模笔记-Sklearn（4）线性回归

按照输入输出变量关系的类型，回归分析可以分为线性回归和非线性回归。线性回归（Linearregression）假设样本数据集中的输出变量（y）与输入变量（X）存
youcans·2023-02-06 21:16

如何利用SPSS进行Logistic回归分析

定义及分类Logistic回归是一种概率型非线性回归，它是研究分类变量和自变量关系的一种分析方法。根据因变量的类型，lo
吃一口小肉丸·2023-02-02 22:36

SparkML（四）

回归回归问题其实就是求解一堆自变量与因变量之间一种几何关系，这种关系可以是线性的就是线性回归，可以是非线性的就是非线性回归。按照自变量的多少有可以分为一元线性回归，多元线性回归。
北极光。·2023-02-02 09:57

2022-11-12深度学习5--学习MIT《深度学习导论》6.S191课程-1

人工智能：任何能够使计算机模拟人的行为机器学习：无需明确编程的学习能力深度学习：使用神经网络从数据中提取特征（patterns）深度学习是一类特殊的非线性回归方法。
八段锦1134·2023-02-02 07:17

美赛快速复习之回归

回归复习0、目标复习并总结好几大回归模型，并找到模型描述1、常见的7种回归逐步回归、一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、高斯回归分析、自回归、岭回归、lasso回归、逻辑回归、生存回归、弹性回归线性回归
Litra LIN·2023-02-01 13:44

第三章.逻辑回归—逻辑回归

第三章.逻辑回归3.1逻辑回归（LogisticRegression）线性回归以及非线性回归是用来处理回归问题的，而逻辑回归是用来处理分类问题的。
七巷少年^ω^·2023-01-31 13:37
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