0+

一个用于推算神经网络理论收敛迭代次数的方法

神经网络的收敛过程就是输出值从0或者1逐渐逼近0.5的过程，也就是1-δ→0.5或者0+δ→0.5，所以用δ表示收敛标准，假设神经网络收敛迭代次数n与δ的关系为n=r*δ^(-1*π/2)r是系数，如果让网络收敛到
黑榆·2023-01-19 05:28

ML demo2

预处理需要关注的点）缺失值标注，偏离值处理（异常值处理）最小二乘y=θ0+θ1xi1+θ2xi2+…+θdxidy=\theta_0+\theta_1x_{i1}+\theta_2x_{i2}+\ldots
CodeF4mmer·2023-01-17 07:12

【Machine Learning】【Andrew Ng】- notes(Week 3: Solving the problem of overfitting)

TheProblemofOverfittingConsidertheproblemofpredictingyfromx∈R.Theleftmostfigurebelowshowstheresultoffittingay=θ0+
塔希提·2023-01-14 11:42

正则化的简单理解

由高等数学知识得知，任何一个函数f(X)都可以通过多项式的模拟得到，即f(X)=θ0+θ1X1+···+θnXn正则化方法会自动削弱不重要的特征变量，自动从许多的特征变量中”提取“重要的特征变量，减小特征变量的数量级
巫木灵·2023-01-13 15:33

Logistic逻辑回归模型与参数估计

逻辑回归将分类因变量的0、1等值转换为取其值的概率，将二分类模型转换为线性函数模型，转换后模型课表示为lnp(y=1)1−p(y=1)=β0+β1x1+...
贪心西瓜·2023-01-13 08:40

一阶广义差分模型_4.2 序列相关性_清华大学：计量经济学（李子奈博导）_ppt_大学课件预览_高等教育资讯网...

0+?1X1i+?2X2i+…+?kXki+?ii=1,2,…,n随机项互不
weixin_39598796·2023-01-12 20:20

逻辑斯蒂回归公式

函数范围（0-1）例1：hθ(x)=g(θ0+θ1x1+θ2x2)h_\theta(x)=
藕片薯片·2023-01-11 11:17

一元线性回归方程第二部分——一元线性回归模型

一元线性回归模型：表示x、y之间关系的线性方程（写出模型）Y=β0+β1X+εY依赖于x和ε回归方程的基本假定：y与x之间具有线性关系在重复抽样中，自变量x的取值是固定的，即假定x是非随机的ε服从（0，
美滋滋滋滋滋滋滋·2023-01-08 16:39

回归模型（一元线性回归、多项式回归、多重回归、最小二乘法、梯度下降法、随机梯度下降法、小批量梯度下降法）

回归模型意义：用于预测趋势或对指标进行评价1.一元线性回归fθ(x)=θ0+θ1x\begin{aligned}\f_{\theta}(x)=\theta_{0}+\theta_{1}x\end{aligned
奋进的小hang·2023-01-07 08:12

C# 用正则表达式判断字符串是否全是数字、小数点、正负号组成等

blog.csdn.net/vvvuuu/article/details/43360983"^\d+$"//非负整数（正整数+0）"^[0-9]*[1-9][0-9]*$"//正整数"^((-\d+)|(0+
浊酒入清梦·2023-01-05 15:29

人工智能CV方向1 -- 逻辑回归

是否佩戴老花镜与年龄的关系==理论====实例==损失函数逻辑回归背景二元分类问题：是否佩戴老花镜与年龄的关系1.分析（1）是否佩戴老花镜y（0或1）与年龄x的关系：（2）设想：y与x的关系用y=θ\thetaθ0+
Acegem·2023-01-05 11:26

局部加权线性回归(Locally weighted linear regression)

最左边的图用y=θ0+θ1xy=\theta_0+\theta_1xy=θ0+θ1x去拟合数据。但我们看到大部分训练样本并不在这条直线上，拟合的效果不好。
y小川·2023-01-04 18:01

简单回归模型：普通最小二乘法OLS（一）

我们用一个简单的方程来表示它们之间的关系：Y=β0+β1x+uY=\beta_0+\beta_1x+uY=β0+β1x+u当X发生变化时，△Y=β1△X+△u\triangleY=\beta_1\triangleX
weixin_54653147·2022-12-31 08:04

线性回归诊断--R

线性回归模型y=Θ0+Θ1x1+Θ2x2+.......+Θmxm+ε（自变量与因变量之间是线性关系）基
_,_·2022-12-28 15:34

统计学习（五）：线性模型选择与正则化

lasso岭回归和lasso的其他形式对比lasso与岭回归岭回归和lasso的贝叶斯解释选择调节参数降维方法主成分回归主成分分析（PCA）主成分回归方法（PCR）偏最小二乘线性模型选择与正则化线性模型Y=β0+
梅九九·2022-12-27 19:12

概统六天复习 ---- day four

这种,就是典型的,用括号里面的,乘概率密度,然后积分:E(ex)=∫0+∞3e−3xexdxE(e^x)=\int_0^{+\infty}3e^{-3x}e^xdxE(ex)=∫0+∞3e−3xexdx
Y_yyyzc·2022-12-25 19:11

渐近线学习习题

解：\qquad无定义点x=0x=0x=0lim⁡x→0−f(x)=lim⁡x→0−(xe2x+1)=1,lim⁡x→0+f(x)=lim⁡x→0+(xex2+1)=+∞\qquad\lim\limits
tanjunming2020·2022-12-24 18:49

JAVA-正则表达式

\：转义符^：以...开头$：以...结尾*：有0个或多个count>=0+：有1个或多个count>=1？
wuzxu·2022-12-23 05:14

全网最全的卷积运算过程

eg：默认滑动步长为1用右边的9个格放到原图上，9个9个的不重复的走先从左向右滑：输出的第一个值为2×1+8×0+9×2+1×1+2×0+8×1+7×3+7×0+
Lucinda6·2022-12-22 13:03

机器学习--线性回归

引入其中数据项为：工资与年龄目标：预测银行允许贷款的额度设h为额度，x1为工资，x2为年龄，使用线性拟合的方式,即找出一个平面使得额度的值都接近这个平面上的值，如图，可得出关系式为h(x)=θ0+θ1x1
冷月瞬逝·2022-12-19 17:40

【Python计量】多重共线性的检验和解决

构建多元线性回归模型如下：log(wage)=β0+β
Python for Finance·2022-12-19 12:20

多元线性回归推导

如果因变量YYY与自变量X1,X2,⋯ ,XpX_1,X_2,\cdots,X_pX1,X2,⋯,Xp之间满足如下关系：Y=β0+β1X1+⋯+βpXp+ϵY=\beta_0+\beta_1X_1+\cdots
Kevin Davis·2022-12-17 12:03

python多元回归预测例子_Python机器学习，多元线性回归分析问题

y=β0＋β１x1+β2x2+…+βpxp+ε#公式今天讲一个例子这里有个ex
weixin_39894914·2022-12-16 04:17

吴恩达机器学习课程-第一周

监督学习数据集中的每个样本都有相应的“正确答案”，再根据这些样本作出预测2.无监督学习数据集中没有任何的标签/有相同的标签，将数据分为不同的簇3.单变量线性回归3.1模型表示只含有一个特征/输入变量：hθ(x)=θ0+
J___code·2022-12-16 04:37

吴恩达机器学习笔记（1）

2.代价函数以回归算法为例，设假设函数为hθ(x)=θ0+θ1∗xh_\theta(x)=\theta_0+\theta_1*xhθ(x)=θ0+θ1∗x,代价函数（costfunction）为J(θ0
_晴·2022-12-10 19:58

机器学习：在SVM中使用核函数来构造复杂的非线性决策边界

文章目录用核函数衡量相似度利用相似度构建回归关于参数用核函数衡量相似度起初，在逻辑回归中如果我们遇到像下图这样看起来较复杂的非线性边界：显然，只用线性的θ0+θ1x1+θ2x2\theta_0+\theta
ShadyPi·2022-12-10 15:53

多元线性回归（Multivariate Linear Regression）及多元线性回归的梯度下降

在之前的线性回归中，假设只有一个变量x，预测函数hθ(x)=θ0+θ1x。
Metaphor丶·2022-12-10 13:41

[机器学习]多元线性回归(Multivariate Linear Regression)

线性回归模型hθ(x)=θTx=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θnxnh_\theta(x)=\theta^Tx=\theta_0+\theta
(´•༝•`)·2022-12-10 13:41

[统计]_线性回归中因变量一定要正态分布吗？

先说结论，不需要线性回归的方程是：y=β0+β1x1+β2x2+……+μ对于这个方程的假设是：1.y与x呈线性关系2.μ与x不相关3.μ期望值为0（E(μ)=0）4.μ独立同分布（任何两个误差项协方差为
吃过了没·2022-12-06 00:25

工具变量估计与两阶段最小二乘法

1.简单模型的工具变量法假设一个简单回归模型为y＝β0＋β1x＋u，其中x与u相关：Cov（x，u）≠0。
魔笛·卡尔·2022-12-05 11:16

工具变量&两阶段最小二乘

1.为什么要用工具变量解决内生性问题，自变量x1x_1x1与残差μ\muμ相关，即COV(x1,μ)≠0COV(x_1,\mu)\neq0COV(x1,μ)=0y=β0+β1x1+μy=\beta_0
qq_26430933·2022-12-05 10:41

【Python计量】内生性问题、工具变量法与二阶段最小二乘法2SLS

构建模型如下：log(wage)=β0+β1educ+β2exper+β3exper2+ulog(wage)=\beta
Python for Finance·2022-12-05 10:08

CSDN公式左对齐，以及遇到的问题及解决方法

CSDN插入公式左对齐方法：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2\begin{aligned}h_{\theta}\left(x\right)=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x
yuride·2022-12-04 15:07

Logistic回归——银行违约情况分析

线性回归函数线性回归函数的数学表达式:y=θ0+θ
我没得冰阔落.·2022-12-04 09:42

线性回归LinearRegression的Numpy实现

Hypothesis定义为hθ(X)=Xθh_\theta(X)=X\thetahθ(X)=Xθ一元线性回归的例子：hθ(X)=Xθ=θ0+θ1x1h_\theta(X)=X\theta=\theta_
And9·2022-12-03 03:51

深入解读Logistic回归结果（一）：回归系数，OR

假设有一个因变量y和一组自变量x1,x2,x3,...,xn，其中y为连续变量，我们可以拟合一个线性方程：y=β0+β1*x1+β2*x2+β3*x3+...+βn*xn并通过最小二乘法估
Stig_Q·2022-12-01 07:17

基于Matlab的回归分析

一、回归方法以说明回归主要有两种类型：多元回归：y=β0+β1x1+...+βpxpy={\beta_0}+{\beta_1}{x_1}+...+{\beta_p}{x_p}y=β0+β1x1+...
我的眼中只有学习·2022-11-30 02:04

【数学建模】多元线性回归分析

多元线性回归模型一般形式y=β0+β1X1+β2
Zk_isLoner·2022-11-30 01:16

张宇1000题高等数学 第一章 函数极限与连续

BBB组3.当x→0+x\to0^+x→0+时，下列无穷小量中，与xxx同阶的无穷小是（  ）(A)1+
古月忻·2022-11-29 23:04

回归分析——从一元线性回归到Lasso回归

回归方程：hθ(x)=θ0+θ1xh_\theta(x)=\theta_0+\t
@Upupup·2022-11-29 09:33

浅谈多元线性回归

定义：1.1特点：多个自变量（x）模型：y=β0＋β１x1+β2x2+…+βpxp+ε其中：β0，β１，β2…βp是参数ε是误差值多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同，但由于自变量个数多
最爱喝橙汁的橙子·2022-11-29 08:05

线性回归:自相关检测及其处理方法

1自相关的定义1.1定义  对于线性回归模型Yi=β0+β1X1i+β2X2i+⋯+βnXni+uiY_{i}=\beta_{0}+\beta_{1}X_{1i}+\beta_{2}X_{2i}+\dots
Sun_Sherry·2022-11-28 19:15

R语言-回归系数的极大似然估计

计算步骤如下：步骤一：写出似然函数log(β)，其中的β为(β0,β1,β2)t(β_0,β_1,β_2)^t(β0,β1,β2)t步骤二：解出log’(β)=0的根由回归分析的知识，yiy_iyi~N(β0+
书槑·2022-11-28 19:15

【统计学笔记】第12章 多元线性回归

其一般形式可表示为：y=β0+β1x1+
好好学习的星熊·2022-11-28 19:03

线性回归(linear regression)

线性回归一、假设函数hθ(x)=θTX=∑i=0nθixi=θ0+θ1x1+⋯+θnxnh_\theta(x)=\theta^TX=\sum_{i=0}^{n}\theta_ix_i=\theta_0+
東方海竹·2022-11-26 07:16

【数模/预测】岭回归和Lasso回归

回归什么情况使用Lasso回归最小二乘法多元线性回归，假设x1,x2,...,xpx_{1},x_{2},...,x_{p}x1,x2,...,xp是自变量，yyy是因变量，且满足如下线性关系：yi=β0+
智子、·2022-11-25 23:43

深度学习小白笔记（白话机器学习的数学01）

学习回归先从最基本的线性回归问题开始学习fθ(x)=θ0+θ1x参数表达：在统计学领域，常常使用θ来表示未知数和推测值，更易于理解。
edwin9·2022-11-25 10:51

自回归滑动平均模型ARMA

{xt=φ0+∑i
‘行者’·2022-11-25 07:44

深度学习：补充内容：自然语言处理（Tokenizer和pad_sequences）

Embedding层的输入，除了可以自己训练Embedding层外，还可以导入外部训练好的词向量，进行一个查找就行了，emdding=np.zeros((len(tk.word_index)+1,100))#0+
龙寻天下·2022-11-23 20:57

线性回归学习笔记

‘拟合平面：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2h_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2hθ(x)=∑θixi=θTxh
アｲラ·2022-11-21 23:07
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他