regression 第10页

对mglearn库的理解之新手上路（如何导入mglearn库开始使用）

一发不可收拾刚搞定了散点图的scatter又遇到了mglearn，有一种痛苦就是机器学习的代码完全看不懂所以，我又开始研究mglearn首先，我遇到了书本一行代码mglearn.plots.plot_knn_regression

GH_learn_IT·2023-02-04 23:42

吴恩达机器学习 Logistic Regression with a Neural Network mindset

LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindsetWelcometoyourfirst(required)programmingassignment!Youwillbuildalogisticregressionclassifiertorecognizecats.ThisassignmentwillstepyouthroughhowtodothiswithaNe

ZEVIN LI·2023-02-04 10:18

回归分析中的“回归”是什么意思？

这一概念的英文是“regression”，是由高尔顿（Galton）在1886年的论文RegressiontowardsMediocrityinHereditaryStature中提出的。

6102·2023-02-04 09:31

Linear Regression

LinearRegression简单线性回归简单线性回归形式：Y=β0+β1X1Y=\beta_0+\beta_1X_1Y=β0+β1X1估计系数残差：ei=yi−y^ie_{i}=y_{i}-\hat{y}_{i}ei=yi−y^i残差平方和（residualsumofsquaresRSS）RSS=∑i=1nei2RSS=\sum_{i=1}^{n}e_i^2RSS=∑i=1nei2用最小二乘法

weixin_47891244·2023-02-03 17:09

简单线性回归及最小二乘法

简单线性回归：简单线性回归及最小二乘法的数据推导1、简单线性回归是属于回归(regression)，即label为连续数值型(continuousnumericalvariable)，所谓简单，是指只有一个样本特征

青月数据·2023-02-03 07:59

【超分辨率】（DRN）Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution

论文名称：Closed-loopMatters:DualRegressionNetworksforSingleImageSuper-Resolution论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2003.07018.pdf论文代码地址：https://github.com/guoyongcs/DRN但是代码有问题论文标题：1.论文概述深度神经网络通过学习从低分辨率（LR）图像到高分

亿点困难·2023-02-03 07:54

Locally Weighted Regression

简单回顾一下线性回归。我们使用了如下变量：\(x\)—输入变量/特征；\(y\)—目标变量；\((x,y)\)—单个训练样本；\(m\)—训练集中的样本数目；\(n\)—特征维度；\((x^{(i)},y^{(i)})\)—第\(i\)个训练样本。在接下来的内容中，仍沿用这些标识。我们给定的模型假设为：\begin{equation}h_{\theta}(x)=\theta_0+\theta_1x

weixin_30685047·2023-02-02 12:29

L01_机器学习基本概念（李宏毅机器学习_学习笔记）

文章目录什么是机器学习不同类别的函数(Function)1.回归(Regression)2.分类3.结构化学习如何找到想要的函数(Function)1.建立一个含有位置参数的函数2.定义损失函数3.最优化

cporin·2023-02-02 08:24

李宏毅课程笔记（机器学习基础

机器学习的分类从输出角度分类Regression（回归）：输出是一个值Classification（分类）：做选择题（需要准备好答案）用n维单位向量来表示一类SoftMax：yi′=ln(yi)∑ln(

LittleDragorse·2023-02-01 11:52

【01李宏毅深度学习笔记2021春季】课程笔记Introduction&Regression(简介和回归)

01-1Introduction课程网址：https://speech.ee.ntu.edu.tw/~hylee/ml/2021-spring.html1.PrerequisiteMathCalculus(微积分)Linearalgebra(线性代数)Probability(概率)ProgrammingPythonPyTorchHardware:不需要硬件设备，在GoogleColab上运行2.A

is_colorful·2023-01-31 18:56

神经网络入门（最通俗的理解神经网络）

先从回归(Regression)问题说起。我在本吧已经看到不少人提到如果想实现强AI，就必须让机器学会观察并总结规律的言论。

GarfieldEr007·2023-01-31 14:32

监督学习week 2: Linear Regression using Scikit-Learn

目录1.Scale/normalizethetrainingdata.2.Createandfittheregressionmodel3.PlotResults4.具体的使用方法：①Loadthedataset②Createandfitthemodel③ViewParameters④MakePredictions5.anotherexamplefromsklearn.linear_modelimp

_Brooke_·2023-01-30 17:19

python滑动窗口求回归——OLS和WLS

核心代码其实就一行modle=regression.linear_model.OLS(temp_y,index_x).fit()预备：指定窗口大小，半衰期和数据长度，求一个权重序列：Example:权重计算函数

时间里的河·2023-01-30 14:23

Pytorch实现Kaggle比赛：房价预测问题(House Prices - Advanced Regression Techniques)

d2lzh_pytorch是动手学深度学习书中Pytorch的包，离线安装比较方便下载链接:百度网盘提取码：6666放置在所在虚拟环境中的Lib/site-packages目录下即可实现代码：importtorchimporttorch.nnasnnimportpandasaspdimportd2lzh_pytorchasd2ltorch.set_default_tensor_type(torch

一只水熊虫·2023-01-30 13:57

实战Kaggle比赛(二)——房价预测

比赛网址https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques下载数据集读取数据集importd2lzhasd2lfrommxnetimportautograd

hxxjxw·2023-01-30 13:26

机器学习实战(基于scikit-learn和TensorFlow)学习心得(20)--Lasso Regression,梯度下降法

与ridgeregression一样,不过加的正则项不一样下图是lassoregression对不同的回归在不同的a值情况下对比与ridgeregression相比,lasso可能会使某一个θ变成0,具体原因下一个学习笔记会写道.而lasso成本函数在θi=0时是不可微的(对于i=1，2，…，n),所以我们要使用次梯度矢量g代替任何θ=0,让梯度下降仍然可以正常工作2.梯度下降法梯度下降法是一种很

带刀的骑士·2023-01-30 12:22

刘二PyTorch深度学习（五）——Logistic Regression

1.分类问题的输出其实是一个概率2.二分类：只有两个分类的问题（0和1）3.饱和函数：导函数图像类似于正态分布，x越接近0，图像斜率越大，离0越远，斜率越小，当超过某一阈值时，导数值越来越小，最后趋近于04.Logistic函数：西格玛（x）（Logistic函数用的很多，因为其能保证函数的输出值在0~1之间，这是一个很重要的性质；当需要输出值在-1~1之间即均值为0时，就要用到其他的sigmoi

zhaoweiaier·2023-01-30 08:33

标准高斯过程回归（Gaussian Processes Regression, GPR）从零开始，公式推导

一、什么是高斯过程回归，他是用来干什么的高斯过程回归是一种监督学习方法，我们可以将回归理解为拟合，比如：线性拟合，就是将一些数据拟合成一条直线。那么高斯过程回归就是将数据拟合成高斯过程，进而实现预测。举个例子：我们在同一地点从上午八点开始，每隔一个小时采集一次气温，直至下午五点结束。那么我们可以用采集到的气温信息，拟合成高斯过程去预测一个小时之后的气温。再举个例子：我们在同一时间内，在不同的地方采

今天也是睡觉的一天·2023-01-29 09:59

深度学习总结

文章目录前言一、机器学习的概念二、机器学习的三个步骤三、Regression四、Classification五、DeepLearning六、CNN七、RNN八、LSTM九、Transformer十、GAN

MoxiMoses·2023-01-29 08:11

深度学习 Deep Learning UFLDL 最新Tutorial 学习笔记 5：Softmax Regression

SoftmaxRegressionTutorial地址：http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/SoftmaxRegression/从本节开始，难度开始加大了，我将更详细地解释一下这个Tutorial。1SoftmaxRegression介绍前面我们已经知道了LogisticRegression，简单的说就判断一个样本属于1或者0，在应用中比如手

songrotek·2023-01-28 14:24

深度学习 Deep LearningUFLDL 最新Tutorial 学习笔记 2：Logistic Regression

1LogisticRegression简述LinearRegression研究连续量的变化情况，而LogisticRegression则研究离散量的情况，简单地说就是对于判断一个训练样本是属于1还是0。那么很容易地我们会想到概率，对，就是我们计算样本属于1的概率及属于0的概率，这样就可以根据概率来估计样本的情况，通过概率也将离散问题变成了连续问题。Specifically,wewilltrytol

songrotek·2023-01-28 14:54

深度学习 Deep Learning UFLDL 最新 Tutorial 学习笔记 1：Linear Regression

1前言AndrewNg的UFLDL在2014年9月底更新了。对于開始研究DeepLearning的童鞋们来说这真的是极大的好消息!新的Tutorial相比旧的Tutorial添加了ConvolutionalNeuralNetwork的内容。了解的童鞋都知道CNN在ComputerVision的重大影响。而且从新编排了内容及exercises。新的UFLDL网址为：http://ufldl.stan

aofan9566·2023-01-28 14:14

Linear regression

今天分享一个很经典的ML算法---LInerregression(线性回归)线性回归（Linearregression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析---维基百科我们可以理解为对一些连续性数据来说,通过观察我们可以通过画出一条线来总结出这些数据的走向趋势,就入下图数据,很显然我们可以找到一条直线来模拟出数据的规律,从而达到给出一个新数

当时年少_青衣·2023-01-27 12:00

Python机器学习：线型回归法008实现多元线性回归

使用封装的：LinearRegressionimportnumpyasnpfromSimple_linear_Regression.metricsimportr2_scoreclassLinearRegression

白色蜻蜓蜓·2023-01-27 09:04

Logistic Regression 逻辑回归数学原理、python代码实现、实际应用

说在前面第一次写博客，主要目的是再梳理一下学到东西的逻辑，如果可以帮助到其他在学习的人就更好啦。本篇主要参考的：《机器学习》西瓜书、博主文章：文章链接、以及知乎、百度等大神们的解惑文章第一次写文章，会继续优化，有错误的地方请读者评论直接指出~~线性回归模型的参数求解线性模型（linearmodel），对应的是线性回归问题线性模型公式：【问题简化】先假设只有一个特征x线性模型为：y=θx+b我们的目

茶树菇变身ing·2023-01-27 09:02

回归分析常量_【模型篇】逻辑回归（Logistic Regression）

概述逻辑回归是一个假设样本服从伯努利分布，利用极大似然估计和梯度下降求解的二分类模型，在分类、CTR预估领域有着广泛的应用。公式推导逻辑回归是用来解决分类问题用的，与线性回归不同的是，逻辑回归输出的不是具体的值，而是一个概率。除去了sigmoid函数的逻辑归回和线性回归几乎是一样的。有人说逻辑回归不是回归，因为输出的不是回归值。也可理解为逻辑回归是先求回归函数，再将结果通过逻辑函数转化一下得到最终

weixin_39834780·2023-01-27 09:00

逻辑回归(Logistic Regression)知识点

文章目录1Logistic分布几率（odds）2逻辑回归模型2.1先验假设2.2似然函数与损失函数的推导3交叉熵损失(Cross-Entropyloss)3.1损失函数优化方法Sigmoid层反向传播Softmax层的反向传播4相关问题1Logistic分布 Logistic分布函数可以表示为：F(x)=P(X0\sigma>0σ>0.其概率密度函数为：f(x)=F′(x)=1σe−(x−μ)σ

夢の船·2023-01-27 09:29

逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)基础

逻辑回归(LogisticRegression,LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础，至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等，请关注后续文章。1逻辑回归模型回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f(x)，表明自变量x与因变量y的关系。最常见问题有

文墨Matrix·2023-01-27 09:28

Logistic Regression -- 单自变量

Why传统的回归过程如线性回归解决的是Y为连续实数的情况。Logistic回归是解决离散的分类问题，换句话说，要求Y是0或者1。名字来自于指数分布家族中的Logistic分布。What我们处理的是0-1分类问题.输入n个样本,第i个样本为Xi,Yi.Xi是有限的离散空间,Yi是0或1.当X=xi,Yi=1发生的概率为P(Yi=1|Xi=xi;β).让pi=P(Yi=1|Xi=xi;β),则1−pi

翾昱·2023-01-27 09:27

Logistic Regression--逻辑回归算法汇总**

原文地址为：LogisticRegression--逻辑回归算法汇总**转自别处有很多与此类似的文章也不知道谁是原创因原文由少于错误所以下文对此有修改并且做了适当的重点标记(横线见的内容没大明白并且有些复杂，后面的运行流程依据前面的得出的算子进行分类)初步接触谓LR分类器(LogisticRegressionClassifier)，并没有什么神秘的。在分类的情形下，经过学习之后的LR分类器其实就是

CHCH998·2023-01-27 09:56

Note: Introduction to Machine Learning - 01 - Baby steps towards linear regression

OmicsAcademy·2023-01-27 07:07

T2-回归

回归Regression就是找到一个函数，通过输入特征x，输出预测结果，结果是一个数值。建立模型根据特征建立一个模型。模型评估使用损失函数来评估模型的好坏，通常采用均方误差。

Kairk996·2023-01-27 02:11

第一课

其中regression的output是scale（值）；classification的output是class；s

3ac695f3167c·2023-01-26 18:50

基于Octave/Matlab的二元逻辑回归（logistic regression）算法

基于Octave/Matlab的二元逻辑回归（logisticregression）算法本博文基于吴恩达老师的机器学习网课，是对作业代码进行简化和补充完整后的实现。逻辑回归算法的基本思想sigmoid函数在分类问题中，我们需要根据变量x来确定变量y的种类（离散的值），这种分类问题的算法称之为逻辑回归算法。在最简单的二元逻辑分类问题中，我们将y分为两类，并分别赋值0和1来区分。0表示负向类，1表示正

Jeffrey_yh·2023-01-26 16:11

深度学习基础07---非线性回归分析逻辑回归Logistic Regression

首先来看一些基本概念1.概率：1.1定义：概率（P）probability：对一件事情发生的可能性的衡量1.2范围：0<=P<=11.3计算方法：1.3.1根据个人置信1.3.2根据历史数据1.3.3根据模拟数据1.4条件概率：2.LogisticRegression（逻辑回归）2.1例子如上图所示，假设现在有一些肿瘤数据，单一变量x表示肿瘤大小，另一组变量表示肿瘤是恶性还是良性的，恶性为1，良性

多欢喜 ·2023-01-26 14:19

深度学习-回归

回归1.回归定义Regression就是找到一个函数function，通过输入特征xx，输出一个数值Scalar。

weixin_46435816·2023-01-26 13:01

python seaborn_Python数据分析之Seaborn（回归分析绘图）

matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set(color_codes=True)np.random.seed(sum(map(ord,"regression

weixin_39731586·2023-01-25 13:50

【目标检测】【边界框回归】Bounding-Box regression

最近开始看目标检测的论文，第一篇为R-CNN论文，是两阶段目标检测的开山奠基之作。论文中的损失函数包含了边界框回归，且在R-CNN论文里面有详细的介绍。一、为什么要做边界框回归？对于上图，绿色的框表示GroundTruth，红色的框为SelectiveSearch提取的RegionProposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准（IoUP(Px,Py,Pw,Ph)P(

旅途中的宽~·2023-01-25 12:35

边框回归(Bounding Box Regression)详解

博文传送门作者详细的解释了边界框回归的相关问题1.为什么要边框回归？2.什么是边框回归？3.边框回归怎么做的？4.边框回归为什么宽高，坐标会设计这种形式？5.为什么边框回归只能微调，在离GroundTruth近的时候才能生效？代码：（取自MDNet）classBBRegressor():def__init__(self,img_size,alpha=1000,overlap=[0.6,1],sca

飞天小女侠~·2023-01-25 12:05

Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection

精确物体检测的不确定边界框回归——KL损失（解读）(源论文)损失模型KL损失的网络架构用于评估本地化信心。与两级检测网络的标准FastR-CNN头不同，我们的网络计算标准偏差和边界框位置，这在我们的回归损失kl损失中被考虑到。模型个人理解：模型的三个分支，分别是：Class：是图像的类别Box：是预测的框Boxstd：是预测框的四个坐标（左上角和右下角两个点的四个坐标）与真实框之间的标准差，即坐标

肥羊汤·2023-01-25 12:33

边界框回归（Bounding-Box regression）的实质——平移与缩放

对于窗口一般使用四维向量(x,y,w,h)来表示，分别表示窗口的中心点坐标和宽高。对于图2,红色的框P代表原始的Proposal,绿色的框G代表目标的GroundTruth，我们的目标是寻找一种关系使得输入原始的窗口P经过映射得到一个跟真实窗口G更接近的回归窗口G^。边界框回归的实质就是平移+缩放。每一张图对应着一个最优变换：我们希望d无限逼近t！！求出最优的四个参数：训练的过程就是学习权重w，得

你心·2023-01-25 12:33

目标检测中的边框回归（Bounding Box Regression）

目标检测中的边框回归（BoundingBoxRegression）文章目录目标检测中的边框回归（BoundingBoxRegression）前言一、边框回归是什么？前言如下图所示，绿色的框表示真实值GroundTruth,红色的框为SelectiveSearch提取的候选区域/框RegionProposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<0.5)，这张图也相

AI视觉Daily·2023-01-25 12:32

【目标检测】|Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection

CVPR2019检测框不确定性github：https://github.com/yihui-he/KL-Loss论文原址：https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdfBoundingBoxRegressionwithUncertaintyforAccurateObjectDetectionzhangxiangyu提出问题真值框本身的模糊性和不确定性1.gt框本身有歧义

rrr2·2023-01-25 12:02

Distance-IoU Loss_ Faster and Better Learning for Bounding Box Regression

IoUloss和GIoUlossIoU丢失只在边界盒有重叠时起作用，对于不重叠的情况不提供任何移动梯度。于是提出了GIoU。其中C是覆盖B和Bgt的最小bbox。由于引入惩罚项，在不重叠的情况下，预测框会向目标框移动。但在这种情况下GIoUloss会退化成IoUloss。由于严重依赖IoU项，GIoU经验上需要更多的迭代来收敛，特别是水平和垂直边界框。目前最先进的检测算法通常不能很好地收敛GIoU

名字不如叫摸鱼·2023-01-25 12:02

Bounding Box Regression with Uncertainty for Accurate Object Detection 论文

这篇论文发表在2019CVPR上，旨在解决人工标注有遮挡，不明确信息（如上图所示）带来的目标检测算法性能降低的问题。论文的主要新颖点：1.使用KL散度替换smoothL1loss2.对soft-NMS的后续处理中采用varvoting的方式，来预测候选框的位置为什么这样做，论文中指出使用KL散度(1)可以成功地捕获数据集中的歧义。包围盒回归器在包围盒不明确时损失较小。(2)学习的方差在后处理过程中

夏夏今天学习了吗·2023-01-25 12:01

py-faster-rcnn源码解读（二）边框回归原理　Bounding Box Regression

刚开始的时候不知道anchor到底有什么用，知道对比了RCNN中边框回归才发现。先从RCNN说起一、RCNNrcnn在第一步采用SS得出了大约２０００多个候选区域（regionproposal)，用来进行训练和边框回归。这里不在详述边框回归的原理了。具体可以看边框回归这个链接。rcnn中采用候选区域（第一个生成的）加上ＧroundTruth进行回归。就好比现行回归中我们输入的是一对坐标，经过得到预

ypp1·2023-01-25 12:01

Bounding box regression 边框回归

边框回归用的是相对坐标差Regression，即回归，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程，并对今后因变量的变化进行预测。

hxxjxw·2023-01-25 12:29

Focal and Efficient IOU Loss for Accurate Bounding Box Regression

性能优于EIOU、FocalLoss、CIOU等，直接替换大多数检测网络中的原损失函数，均涨点明显！如PAA、ATSS和RetinaNet等。注：文末附【目标检测】交流群FocalandEfficientIOULossforAccurateBoundingBoxRegression作者单位：华南理工大学,地平线,中科院(谭铁牛等)论文：https://arxiv.org/abs/2101.0815

Amusi（CVer）·2023-01-25 12:58

边界框回归(Bounding Box Regression)详解

链接:https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438.https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438

划水的鱼儿·2023-01-25 12:57

边界框回归 Bounding-Box Regression

文章目录边界框回归（Bounding-BoxRegression）一、边界框回归简介二、边界框回归细节三、相关问题思考1.为什么使用相对坐标差?2.为什么宽高比要取对数?3.为什么IoU较大时边界框回归可视为线性变换？边界框回归（Bounding-BoxRegression）本篇博客实际上参考了CSDN另一篇博客写的这是链接。但那篇博客的排版和语言表达实在是太烂了，公式错误也很多，以至于我花了很多

WHS-_-2022·2023-01-25 12:26

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