LM线性模型第24页

softmax简单代码实现(浅谈交叉熵和反向传播)

的多个概率值(该图为2分类,代码是3分类,原理都一样)x:输入数据，w:权重值，a:激活函数的缩写，即softmax激活函数一：定义输入数据，这里使用了python语言和numpy包维度[1,5]这里用最简单的线性模型

幕歌丶·2023-04-21 19:02

一些算法知识整理

1、LR：逻辑回归，用于分类问题，模型可以理解为线性模型+sigmoid函数：y=11+e−(wx+b)y=\frac{1}{1+e^{-(wx+b)}}y=1+e−(wx+b)1其优化目标是最大化对数似然函数

superY25·2023-04-21 11:38

REF特征选择方法的原理+用法+误区

原理给定一个外部的估计器，可以对特征赋予一定的权重（比如，线性模型的相关系数），recursivefeatureelimination(RFE)通过考虑越来越小的特征集合来递归的选择特征。

comli_cn·2023-04-21 06:51

DAY 1——未停

老板：“efg”我：“hijk”老板：“lm。插

未娓尾·2023-04-21 03:21

分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据

p=23947最近我们被客户要求撰写关于分布滞后线性和非线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。

·2023-04-21 00:01

R语言nlme、nlmer、lme4用（非）线性混合模型non-linear mixed model分析藻类数据实例|附代码数据

混合线性模型，又名多层线性模型(Hierarchicallinearmodel)。

·2023-04-21 00:31

最大似然法求解Softmax回归

根据广义线性模型，未完待续

deBroglie·2023-04-20 20:15

StatQuest学习笔记05——线性模型

其中第16内容是线性回归（LinearRegression，它也叫一般线性模型即GeneralLinearModels）的基本原理；第17内容是在R语言中进行线性回归；第18内容是多重线性回归；第19内容是

backup备份·2023-04-20 17:17

ChatGPT资讯—2023.4.3

如何用小资源大模型让个人普通者与中小微企业也能用上高科技一直是开源社区孜孜追求的目标Vicuna开源代码地址：https://github.com/lm-sys/FastChathttps://vicuna.lmsys.org2

runtime666·2023-04-20 16:40

机器学习之逻辑回归

因此必须选取一个函数，其接受连续的输入，输出离散值或类似离散值，并且该函数应该是连续可微的，符合这些特征的函数为sigmoid函数，其表达式为：其函数图像为untitled.jpg则我们可以将开始线性回归时假设的线性模型带入上式中

MrWisdom·2023-04-20 12:44

支持向量机(SVM)基本原理

主要内容来自于：支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）分类标准的起源：Logistic回归线性回归给定数据集,其中,,线性回归试图学习到一个线性模型,尽可能地输出正确标记.如果我们要用线性回归算法来解决一个分类问题

瞎了吗·2023-04-20 09:26

MUTAN:Multimodal Tucker Fusion For Visual Question Answering

MUTAN:MultimodalTuckerFusionForVisualQuestionAnswering0.写在前面在介绍本篇论文前，我们首先介绍什么是矩阵分解，tucker张量分解，双线性模型？？

snow5618·2023-04-20 09:03

【youcans的深度学习 D01】PyTorch例程：从极简线性模型开始

欢迎关注『youcans的深度学习』系列【youcans的深度学习D01】PyTorch例程：从极简线性模型开始1.PyTorch建模的基本步骤2.线性模型的结构3.建立PyTorch线性模型3.1准备数据集

youcans_·2023-04-20 07:19

DESeq双因素交互项

是通过广义线性模型建立的那么,Y表示不同因素影响下的基因表达谱，Xn即为设计矩阵的不同因素，一般2-3个因素较多线性模型里的交互项那么，我们先介绍下线性模型的交互项我选了个知乎的例子：https://www.zhihu.com

小潤澤·2023-04-20 03:18

使用Python和plotly制作列线图

为什么要制作python版本的列线图之前关注过一阵列线图，认为它是预测模型跟临床应用之间的一个桥梁，但是随着深入了解列线图，认识到列线图本身有很多的缺点，比较突出的一个就是它的预测不够精确，而且只能使用线性模型的进行构建

预测模型的开发与应用研究·2023-04-20 03:44

【无标题】

0x80070035简单说：开始-运行-Secpol.msc本地策略>安全选项>网络安全性：LANManager身份验证级别>网络安全性：LANManager身份验证级别，选择“发送LM

afudos·2023-04-19 16:27

机器学习算法系列（三）

机器学习算法之–对数几率回归（逻辑斯蒂回归）算法上个算法（算法系列二）介绍了如何使用线性模型进行回归学习，但若要做的是分类任务，则需要找一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来

三秋树&二月花·2023-04-19 08:47

Wide&Deep论文翻译

1.摘要在大多数情况下，稀疏输入的大规模回归和分类问题都是通过线性模型和非线性特征来解决。

独影月下酌酒·2023-04-19 01:17

机器学习——回归与聚类算法

线性回归广义的线性模型不仅是自变量是一次方的是线性模型，参数是一次方的也是线性模型，比如：总结：线性关系的一定是线性模型，线性模型的不一定是线性关系。损失函数优化损失求解模型中的w，使得损失最小。

北边一颗小星星·2023-04-18 18:43

【一起啃书】《机器学习》第三章线性模型

第三章线性模型3.1基本形式给定由ddd个属性描述的示例x=(x1;x2;...;xd){\bf{x}}=({x_1};{x_2};...;{x_d})x=(x1;x2;...

小天才才·2023-04-18 17:15

【一起啃书】西瓜书（一）

机器学习西瓜书白话解读来认真读西瓜书，以下是对视频中的重点记录，以及课后自己看书得到的感悟和记录视频学习笔记学习资源：b站李沐老师的论文精读《西瓜书》《南瓜书》《机器学习实战》《深度学习入门》公式推导：感性认识+参数+详细理论推导线性模型基本形式

反科研pua所所长·2023-04-18 17:14

计算广告（十二）

因子分解机（FM）简介FM是一种广义的线性模型，可以对特征向量的所有二阶组合进行建

爱学习的菜鸟罢了·2023-04-18 10:01

关于爱

（LM用）毕业三年，同学说我胖了，我说老公太宠了！微醺到半醉，进步的是靠近，再靠近。（花生说019）《十年》之前，我不认识你你不属于我。《十年》之后，我给你倒酒，我们是朋友。

今晚扁老虎·2023-04-18 09:35

机器学习——线性模型之Softmax回归

线性模型——Softmax回归Softmax回归模型是一种用于分类问题的模型。它的主要思想是将每个类别的得分（或者说是概率）通过一个函数进行归一化，使得所有类别的概率之和等于1。这个函数就是Soft

肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-04-18 08:38

机器学习入门实践--线性模型-多分类问题(python)

线性模型-多分类问题的理论分析只有二分类是完全不够用的，因此需要其他的算法来解决多分类问题。

永远鲜红の幼月·2023-04-17 23:11

线性回归从零开始实现

文章目录准备数据数据生成数据处理模型初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法：小批量随机梯度下降优化器训练过程完整代码总结准备数据根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集，线性模型参数=[2,−3.4

富有一文·2023-04-17 22:14

古典传播学的两个学派

作为传播模型来说，这种模型属于线性模型。大多数关注自然世界的哲学家也喜欢这类学派，包括中世纪的僧侣们也对这个学派的理

无事小二·2023-04-17 20:45

51红外循迹智能车——红外循迹模块设计

目录赛道环境红外传感器的特征TCRT5000传感器LM339单限电压比较器LM339简介编辑单限电压比较器仿真红外循迹模块的设计红外循迹模块原理图红外循迹模块原理图讲解赛道环境上图为赛道示意图，两端为黑色

小白变形计·2023-04-17 15:08

LM5164学习记录

文章目录前言一、LM5164是什么？

SKYWALKERS_2397·2023-04-17 14:41

一文囊括序列预测方法(源码)

2预测方法时间序列的预测方法可以归纳为三类：1、时间序列基本规则法-周期因子法；2、传统序列预测方法，如均值回归、ARIMA等线性模型；3、机器学习方法，将序列预测转为

算法进阶·2023-04-17 06:12

广义线性模型（二）

一、符号说明上篇：广义线性模型（一）-新增符号说明：其中，当时，；当时，误差容忍度：控制二、正交匹配追踪法（OMP）OMP算法近似拟合了一个带限制的线性模型，该限制影响模型的范数，它可以找到近似非0元素的最优向量解

Powehi_·2023-04-17 03:39

机器学习第七课：逻辑回归

除了应用广泛外，LR的建模过程还体现了数据建模中很重要的思想：对问题划分层次，并利用非线性变换和线性模型的组合，将未知的复杂问题分解为已知

素心似锦·2023-04-16 23:55

统计学习方法第二章习题

第2章感知机习题2.1 Minsky与Papert指出：感知机因为是线性模型，所以不能表示复杂的函数，如异或(XOR)。验证感知机为什么不能表示异或。

Paul-Huang·2023-04-16 20:21

优化算法学习（LM算法）

Junoxiang·2023-04-16 12:28

【LM401】模组接入LoRaWAN网关

本文主要介绍如何将LM401模组接入标准LoRaWAN网关包括：信道适配，网关信道设置，节点的上下行发射与接收频率设置【LM401】模组接入LoRaWAN网关0.硬件描述1.网关和节点信道频率匹配1.1

Ethernet_Comm·2023-04-16 12:55

java面试题-网络架构

转载于:https://www.cnblogs.com/lm-book/p/11308979.html

weixin_30845171·2023-04-16 09:24

R语言实战—2

图形初阶pdf("mygraph.pdf")attach(mtcars)#绑定了数据框mtcarsplot(wt,mpg)#绘制散点图abline(lm(mpg~wt))#向图形添加了一条最优拟合曲线title

七白七白七七白·2023-04-16 05:34

线性回归python实现

线性回归是一类回归算法，通过数据学得一个线性模型以尽可能准确地预测值。损失函数：均方误差：均方误差对应了常用的欧几里得距离。模型求解方法：①正规方程法(normal

simple的课·2023-04-15 22:50

标准化与归一化 with Scikit-learn

同时，在机器学习算法的目标函数（例如SVM的RBF内核或线性模型的L1和L2正则化），许多目标函数的基础都是假设所有的特征都是零均值并且具有同一阶数上的方差。

uglybachelor·2023-04-15 19:24

（第98天）语言的温度

妮子问我：你当时向LM老师学习最大的收获是什么？我想了想说：我最大的收获是学到了眉毛的画法，还有他的语言表达、与人沟通这个方面。

胡琼_744a·2023-04-15 13:55

机器学习：logistic回归算法及其python实现

机器学习：logistic回归算法及其python实现文章目录机器学习：logistic回归算法及其python实现1.线性模型与回归2.通过最小二乘实现参数求解线性回归目标：回归预测值与真实值的误差最小对参数

蓝翔落榜生·2023-04-15 06:14

语言模型介绍

做一名知识的搬运工介绍语言模型（LM）是很多自然语言处理（NLP）任务的基础。语言模型是指对于语言序列，计算该序列的概率，即，这里的语言序列是有序的语言序列，后续计算也会体现这一点。

612twilight·2023-04-15 03:28

Pytorch深度学习笔记（三）线性模型

向岸看·2023-04-14 19:01

【机器学习五】感知机

感知机是一个简单的二分类线性模型，在机器学习中是一个十分基础的知识，它是很多算法，逻辑回归，支持向量机，神经网络等的起源。

桉豆子·2023-04-14 12:43

大白话5分钟带你走进人工智能-第五节解析解方式求解模型参数

在此之前，我们总结下通过最大似然估计建立目标函数思路：1.建立线性模型（将误差视为未统计到的多个维度影响的结果）2.对于误差假设其服从均值为0的高斯分布3.得到每个数据点被采样到的概率分布函数（自变量为

L先生AI课堂·2023-04-14 10:23

机器学习——监督学习

机器学习——监督学习1.监督学习1.1分类与回归1.2泛化、过拟合和欠拟合1.3监督学习算法1.3.1k近邻(k-NearestNeighbors，简称k-NN)1.3.2线性模型(LinearModels

Homur4_·2023-04-14 06:43

Prophet学习（三）饱和的预测与饱和最低

目录饱和的预测（ForecastingGrowth）饱和最低（SaturatingMinimum）饱和的预测（ForecastingGrowth）默认情况下，Prophet使用线性模型进行预测。

M_Q_T·2023-04-14 02:53

C语言利用http请求网络天气接口json解析开发板显示

/-lfont-lm-omain#include#include#include#include/*supersetofprevious*/#include/*SeeNOTES*/#include#include

阿熊不凶·2023-04-13 17:25

异常检测-线性模型-学习笔记-3

异常检测的学习笔记并非原创，而是搜索各位大佬的帖子整理而得。如有冒犯，请联系我。真实数据集中不同维度的数据通常具有⾼度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的⽅式产⽣的。在古典统计学中，这被称为——回归建模，⼀种参数化的相关性分析。需要明确的是，这⾥有两个重要的假设：1.近似线性相关假设。线性相关假设是使⽤两种模型进⾏异常检测的重要理论基础。2.⼦空间假设。⼦空间假设认为数据

Rank_Fan007·2023-04-13 15:14

pytorch实践线性模型3d详解

y=wx+b通过meshgrid得到两个二维矩阵关键理解：plot_surface需要的xyz是二维np数组这里提前准备meshgrid来生产x和y需要的参数下图的W和I即plot_surface需要xyZ即我们需要的权重损失计算方式要和W,I.I的每行中内容是一样的就是y=wx+b的b是一样的fig=plt.figure()ax=fig.add_axes(Axes3D(fig))ax.plot_

·2023-04-13 12:22

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