Regression 第7页

【机器学习】Linear Regression

ModelRepresentation1、问题描述2、表示说明3、数据绘图4、模型函数5、预测总结附录1、问题描述一套1000平方英尺(sqft)的房屋售价为300,000美元，一套2000平方英尺的房屋售价为500,000美元。这两点将构成我们的数据或训练集。面积单位为1000平方英尺，价格单位为1000美元。Size(1000sqft)Price(1000sofdollars)1.03002.

CS_木成河·2023-07-30 12:50

【机器学习】Multiple Variable Linear Regression

MultipleVariableLinearRegression1、问题描述1.1包含样例的X矩阵1.2参数向量w,b2、多变量的模型预测2.1逐元素进行预测2.2向量点积进行预测3、多变量线性回归模型计算损失4、多变量线性回归模型梯度下降4.1计算梯度4.2梯度下降首先，导入所需的库importcopy,mathimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspl

CS_木成河·2023-07-30 12:50

Gradient Boosting —— 梯度迭代增强

回归问题(Regression)考虑一个回归问题，已知n个样本需要拟合一个函数，使得误差最小。

X猪·2023-07-27 12:56

Day 1：logistics regression

1.logisticsregressionmodely'=σ(WTx+b)激活函数：sigmoid函数损失函数：L(y',y)=-[y·log(y')+(1-y)·log(1-y')]（二分类）代价函数：损失均值，J(W,b)=1/m·Σmi=1/m·ΣL(y'(i),y(i))，是W和b的函数训练模型的步骤：初始化W和b，指定learningrate和迭代次数每次迭代，根据当前W和b计算对应的梯

andyjkt·2023-07-26 12:13

Logistic Regression 信用卡交易异常检测

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinedata=pd.read_scv("creditcard.csv")data.head()datahelp(pd.value_counts)#计算非空值计数的直方图value_counts(values,sort=True,ascending=Fa

求好运啊·2023-07-26 10:10

Pytorch学习笔记 | 利用线性回归实现最简单的梯度下降 | 含代码和数据

代码importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddefmake_linear_regression_data

惊鸿若梦一书生·2023-07-26 03:20

Machine Learning - Week3 Logistic Regression ex2

sigmoid函数:functiong=sigmoid(z)g=zeros(size(z));g=1./(1+exp(-z));endcost和gradient函数：直接用向量化公式function[J,grad]=costFunction(theta,X,y)m=length(y);J=0;grad=zeros(size(theta));%hsize:m*1h=sigmoid(X*theta);

有何不可_b7e1·2023-07-22 16:55

讲解：GGR376、R、Modelling、RWeb|C/C++

GGR376Assignment2:Regression44MarksRegression:Modellingtherelationshipbetweenaresponse(ordependentvariable

rutiaozan·2023-07-20 22:01

Learning Probabilistic Ordinal Embeddings for Uncertainty-Aware Regression（第二篇优质论文分享）

LearningProbabilisticOrdinalEmbeddingsforUncertainty-AwareRegression（第二篇优质论文分享）介绍1.论文的研究任务2.论文关注的问题3.论文提出的方法，解决拟解决的问题4.设计实验证明介绍1.论文的研究任务2.论文关注的问题3.论文提出的方法，解决拟解决的问题

码manba·2023-07-19 14:49

【使用Logistic回归预测糖尿病得病率_多变量逻辑回归的python实现(Logistic Regression in Python)】

使用Logistic回归预测糖尿病得病文章目录使用Logistic回归预测糖尿病得病前言一、逻辑回归原理二、数据集分析三、主要代码和结果图总结前言人工智能的老师布置了一个逻辑回归的作业，想偷懒结果没找到用逻辑回归预测糖尿病的，csdn上都是用KNN，那以后的学弟学妹们要是也有这个作业的就可以看我的啦一、逻辑回归原理LogisticRegression和LinearRegression的原理是相似的

小唐YiJiaTang·2023-07-19 10:51

R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析（查看文末了解数据获取方式）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。决策树是由节点和分支组成的简单树状结构。根据每个节点的任何输入特征拆分数据，生成两个或多个分支作为输出。这个迭代过程增加了生成的分支的数量并对原始数据进行了分区。这

拓端研究室TRL·2023-07-19 09:18

Machine Learning - Week2 Linear Regression ex1

单变量和多变量从矩阵运算角度讲是一样的，直接看多变量线性回归练习题。1.featureNormalize.m(原值减去平均值再除以标准差)function[X_norm,mu,sigma]=featureNormalize(X)X_norm=X;mu=zeros(1,size(X,2));sigma=zeros(1,size(X,2));mu=mean(X,1);sigma=std(X,1);n=

有何不可_b7e1·2023-07-18 09:27

动手学深度学习v2 p2 线性神经网络线性回归

3.线性神经网络回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。

O丶ne丨柒夜·2023-07-17 08:58

pytorch深度学习逻辑回归 logistic regression

#logisticregression二分类#导入pytorch和torchvisionimportnumpyasnpimporttorchimporttorchvisionfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimimportmatpl

June哈·2023-07-17 07:12

Bayesian Regression（贝叶斯回归）

1.1.10.BayesianRegression一、简介贝叶斯概率理论体系在机器学习中有着举足轻重的地位。其实很多时候，我们机器学习的算法从本质上来看，就是一种统计学习方法。所以，贝叶斯概率学派的很多思想，是理解机器学习的关键所在。贝叶斯回归显然是贝叶斯理论在线性回归的一个应用。sklearn一上来就给出了一条很重要的性质：在贝叶斯概率模型中，我们用参数的概率分布（参数本身具有分布的形式），取代

matrix_studio·2023-07-17 06:31

sklearn(三):线性回归的改进——岭回归

为了方便以后使用，我们这次按照面向对象思想将岭回归模型进行封装(classRidge_Regression)。

海街diary·2023-07-17 00:05

基于梯度下降的线性回归（Gradient Descent For Linear Regression）

概述：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。在本次，我们要将梯度下降和代价函数结合。我们将用到此算法，并将其应用于具体的拟合直线的线性回归算法里。梯度下降算法和线性回归算法比较如图（左边梯度下降，右边是线性回归的目标函数以及代价函数）：计算相关公式：对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数，将右边线性回归的函数带入到左边的梯度下降

氢气氧气氮气·2023-07-16 08:57

CS229 Week2 Linear Regression with Multiple Variable

title:CS229Week2LinearRegressionwithMultipleVariabledate:2017-03-2618:31:01categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning,CS229]第二周4多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)4.1多维特征MultipleF

gb_QA_log·2023-07-16 02:29

Decision Tree (Classification & Regression Algorithms)

DecisionTree决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的分类与回归方法。在分类问题中，决策树的每个叶子节点代表一种分类结果，中间的非叶子节点则代表一个特征属性及其取值，通过不断地询问数据的属性值，就可以一步步地走到叶子节点，得到分类结果。在回归问题中，决策树的每个叶子节点代表一个预测值，中间的非叶子节点则代表一个特征属性及其取值，通过不断地询问数据的属性值，就可以一步步地走到

Cmy_CTO·2023-07-15 05:06

2018-10-30 logistics regression

logisticsregression定义LogisticRegression是线性回归，但最终是用作分类器：它从样本集中学习拟合参数，将目标值拟合到[0,1]之间，然后对目标值进行离散化，实现分类。

昊昊先生·2023-07-15 04:20

Anchor-Free 网络笔记

details/124844726Fcos后处理输出centernessregressionclassification代表reg(HxWX1)box(HxWx4)cls(HxWxcls)centerness+regression

mumuxi_c·2023-07-14 10:41

逻辑回归(Logistic Regression)

一.简介如果我们要用线性回归算法来解决一个分类问题，对于分类，取值为0或者1，但如果你使用的是线性回归，那么假设函数的输出值可能远大于1，或者远小于0，即使所有训练样本的标签都等于0或1。尽管我们知道标签应该取值0或者1，但是如果算法得到的值远大于1或者远小于0的话，就会感觉很奇怪。所以我们在接下来的要研究的算法就叫做逻辑回归算法，这个算法的性质是：它的输出值永远在0到1之间。逻辑回归模型的假设是

东京的雨不会淋湿首尔·2023-07-14 05:49

线性回归模型（Linear regression）

-回归问题的标记如下【假设可以写成h，也可以写成函数f】-工作方式这就是一个监督学习算法的工作方式，我们可以看到这里有我们的训练集（房屋平米数x，房屋价格y），我们把它喂给我们的学习算法，学习算法的工作了，然后输出一个函数，通常表示为小写h或者f表示。代表hypothesis(假设)，表示一个函数，输入是房屋尺寸大小，就像你朋友想出售的房屋，因此，根据输入的x值来得出y-hat值，y-hat值对应

氢气氧气氮气·2023-07-14 00:14

Jenkins pipeline vs Groovy DSL

DeclarativePipelineagentpostInthetop-levelpipelineblockandeachstageblock.post-conditionConditionsalways,changed,fixed,regression

pardon110·2023-07-13 23:08

d2l_第五章学习_Multilayer Perceptrons多层感知机

联想Regression/LInearRegression和Classification/So

樱木之·2023-06-22 22:27

Kaggle房价预测的练习(K折交叉验证)

Kaggle房价预测的数据集来自house-prices-advanced-regression-techniques，如果国内用户不想的可以点击Kaggle里的房价预测的训练数据集和测试数据集下载即可

寅恪光潜·2023-06-22 13:21

logistics regression + LDA + QDA + MARS

#20230620#逻辑斯蒂回归就是以对数发生比为响应变量进行线性拟合，即log(P(Y)/1+P(Y))=B0+B1x。#这里的系数是通过极大似然估计得到的，而不是通过OLS。#Start========================================================================rm(list=ls())#===================

All_Will_Be_Fine噻·2023-06-21 22:04

深入解析逻辑回归（Logistic Regression）原理

目录逻辑回归原理逻辑回归代码实例逻辑回归原理逻辑回归是基于线性回归的算法，但是它的输出是经过sigmoid函数处理后的概率值，用于表示样本属于某一类别的概率。逻辑回归的目标是找到一条最佳拟合曲线，使得输入特征与目标变量之间的拟合误差最小化。逻辑回归的核心思想是使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性方程的输出映射到[0,1]的概率范围内。逻辑函数的数学表达式为：sigmoid(z)=1/(1

旧言.·2023-06-21 06:59

深入解析线性回归（Linear Regression）实现

目录线性回归原理线性回归代码实例线性回归是机器学习中最常见且基础的算法之一。它被广泛应用于预测连续数值型变量的任务，如房价预测、销售预测等。线性回归原理线性回归是一种建立输入特征和连续目标变量之间线性关系的模型。假设目标变量与输入特征之间存在线性关系；假设输入特征之间相互独立。在线性回归中，我们尝试通过拟合一个线性方程来预测目标变量的数值。对于简单线性回归，假设只有一个输入特征和一个目标变量，线性

旧言.·2023-06-21 06:28

逻辑回归（Logistic Regression）二

目录一、代价函数二、梯度下降三、高级优化（AdvancedOptimization）四、多类别分类（MulticlassClassification）在分类问题中，如果我们有一组训练集，那么如何根据这个训练集来选择合适的参数θ呢？在回归问题中我们使用到了代价函数来衡量假设函数与数据集的拟合程度，使用梯度下降算法来找到代价函数的局部最小值从而得到合适的参数θ，而在分类问题中，我们同样使用代价函数和梯

Patarw_Li·2023-06-20 18:41

支持向量机-svm

SVM具有分类功能(SVC，C是Classification(分类)的首字母);也具有回归功能(SVR，R是Regression(回归)的首字母)。

旺仔菜菜·2023-06-20 10:24

详细讲解分类模型评价指标（混淆矩阵）python示例

前言1、回归模型（regression）：对于回归模型的评估方法，通常会采用平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等方法。

JHC?AT·2023-06-18 14:51

逻辑回归（Logistic Regression）

文章目录1.逻辑回归简介1.1分类和回归1.2逻辑回归2.逻辑回归原理2.1构造预测函数2.2构造损失函数J2.3梯度下降法求J(θ)的最小值3.逻辑回归特点4.逻辑回归的应用场景5.逻辑回归的Python应用5.1自定义函数实现逻辑回归5.2sklearn库LogisticRegression函数的应用6.源码仓库地址1.逻辑回归简介逻辑回归（LogisticRegression）虽然被称为回归

crossoverpptx·2023-06-18 13:49

d2l_第四章学习_Classification/Softmax Regression

x.1Classification分类问题理论x.1.1Classification和Regression的区别注意，广义上来讲，Classification/SoftmaxRegression和LinearRegression

樱木之·2023-06-17 07:27

lightbgm参数_XGBoost和LightGBM的参数以及调参

Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价。我们所说的调参，很这是大程度上都是在调整booster参数。

山遙·2023-06-15 14:28

癌症诊断机器学习之回归树（Regression Trees)

前言树方法精髓就是划分特征，从第一次分裂开始就要考虑如何最大程度改善RSS，然后持续进行“树权”分裂，直到树结束。后面的划分并不作用于全数据集，而仅作用于上次划分时落到这个分支之下的那部分数据。这个自顶向下的过程被称为“递归划分”。这个过程是贪婪的，贪婪的含义是指算法在每次分裂中都追求最大程度减少RSS，而不管以后的划分中表现如何。这样做可能会生成一个带有无效分支的树，尽管偏差很小，但是方差很大。

桓峰基因·2023-06-15 13:35

随机森林Proximity实现及应用

2.1离群点(outlier)检测2.1.1原理和实现2.1.2实验结果附录项目主页：randomforestC++implementationofrandomforestsclassification,regression

简单生活FF·2023-06-15 08:24

Kaggle（一）：房价预测

kaggle项目链接：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques数据描述：train.csv-训练集test.csv

weixin_33854644·2023-06-14 19:54

吴恩达老师《机器学习》课后习题2之逻辑回归(logistic_regression)

逻辑回归-线性可分用于解决输出标签y为0或1的二元分类问题。判断邮件是否属于垃圾邮件？银行卡交易是否属于诈骗？肿瘤是否为良性？等等。案例:根据学生的两门学生成绩，建立一个逻辑回归模型，预测该学生是否会被大学录取数据集:ex2data1.txtpython实现逻辑回归，目标：建立分类器(求解出三个参数θ0，θ1，θ2)即得出分界线。备注：θ1对应于exam1，θ2对应于exam2。设定阈值，根据阈值

cx-young·2023-06-14 04:39

20 Gaussian Process Regression——高斯过程回归

文章目录20GaussianProcessRegression——高斯过程回归20.1背景介绍20.2高斯过程回归解决非线性问题20.3从weight-space到function-space20.4function-spaceview解决问题20GaussianProcessRegression——高斯过程回归20.1背景介绍高斯过程中，高斯是指GaussianDistribution，过程就是

hanhan不是很憨憨·2023-06-12 22:24

knn算法，利用numpy简单实现

classfication和regression的区别：回归的是求topk的value求平均值；分类是求topk中出现最多的类别。

Aggressive-Cute·2023-06-10 20:19

01-线性回归sklearn实现

已知两点，绘制一条直线（3）已知两点，求直线斜率二、利用sklearn线性回归求直线斜率sklearn.linear_model.LinearRegressionsklearn.datasets.make_regression

Suki百香果·2023-06-10 03:39

Linear Regression -- 线性回归

机器学习"Fieleofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithouutbeingexplicityprogrammed."--ArthurSamuel(1959)机器学习分为两大类，一类是监督学习（supervisedlearning），一类是非监督学习（unsurpervisedlearning）。监督学习中又有常见的两大类，一类是回归（regr

Starshine&~·2023-06-09 23:50

利用支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）进行回归的原理与python代码

文章目录一、支持向量回归（SupportVectorRegression,SVR）原理？二、实现回归的python程序总结一、支持向量回归（SupportVectorRegression,SVR）原理？支持向量回归（SupportVectorRegression,SVR）是一种基于支持向量机（SVM）的回归方法，其原理与线性回归相似，但是具有更高的准确度和泛化能力。SVR通过在二维空间中找到一个最

小桥流水---人工智能·2023-06-09 11:35

【论文阅读】Twin Neural Network Regression

论文下载GitHubbib:@ARTICLE{SebastianKevin2022Twin,title={Twinneuralnetworkregression},author={SebastianJohannWetzelandKevinRyczkoandRogerGordonMelkoandIsaacTamblyn},journal={AppliedAILetters},year={2022},

来日可期1314·2023-06-09 02:13

【自问自答】Semi-Supervised Deep Regression with Uncertainty Consistency and Variational Model Ensembling

写在前面：由于之前已经写过这篇论文的阅读笔记，在这里是我精度之后产生的问题以及对应的我的理解（不一定正确，可能存在强行解释）。基础模型使用的ResNet，其中具体的结构是怎样的？参考。其中，在原文中有五个参数量不同的网络结构，分别是ResNet18，ResNet34，ResNet50，ResNet101，ResNet152，其中数字表示网络用的总层数，越多表示网络越深也就是越复杂。本文使用的是Re

来日可期1314·2023-06-09 02:12

【论文阅读】Semi-Supervised Deep Regression with Uncertainty Consistency and Variational Model Ensembling

论文下载GitHubbib:@INPROCEEDINGS{DaiLi2023Semi,title={Semi-SupervisedDeepRegressionwithUncertaintyConsistencyandVariationalModelEnsemblingviaBayesianNeuralNetworks},author={WeihangDaiandXiaomengLiandKwang

来日可期1314·2023-06-09 02:42

【论文阅读】Twin neural network regression is a semi- supervised regression algorithm

论文下载GitHubbib:@ARTICLE{,title={Twinneuralnetworkregressionisasemi-supervisedregressionalgorithm},author={SebastianJWetzelandRogerGMelkoandIsaacTamblyn},journal={MachineLearning:ScienceandTechnology},y

来日可期1314·2023-06-09 01:06

SVM连续值预测

具体使用方法请见svm官方文档下图中Classification函数即是分类函数，Regression即是回归函数。分类问题使用svm实现,Iris鸢尾花

lliuhao--·2023-06-08 17:06

一文看懂——检测模型中的边框回归(Bounding Box Regression)

训练的目的就是使得回归函数看到某一个特征以后就知道图像哪里偏了应该做什么变换边框回归的目的如何做边框回归输入输出学习的目的以及损失函数疑问1解答疑问当边框相差过大的时候就不是线性模型能够解决的了，所以边框回归只能用于进行“微调”为什么边框回归只能用于进行微调

VanJordan·2023-06-08 05:20

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