regression 第3页

线性回归、lasso回归和岭回归（ridge regression）

线性回归很简单，用线性函数拟合数据，用均方差meansquareerror(mse)计算损失（cost），然后用梯度下降法找到一组使mse最小的权重。lasso回归和岭回归（ridgeregression）其实就是在标准线性回归的基础上分别加入L1和L2正则化（regularization）。线性回归——最小二乘Lasso回归和岭回归Lasso回归和岭回归的同和异相同：都可以用来解决标准线性回归的

呆小呆_·2023-12-20 05:43

Ridge & Lasso Regression解决线性回归的过拟合（Overfitting）（基于波士顿房价预测）

目录介绍：1、过拟合2、Lassoregression3、Ridgeregression4、Lassoregression和Ridgeregression一定优于LinearRegression吗一、LinearRegression二、RidgeRegression三、LassoRegression四、RidgeRegression和LassoRegression五、对比三种回归的结果介绍：1、过

取名真难.·2023-12-20 05:42

K-means聚类

训练数据包括输入数据和相应的标签或目标输出使用模型预测与实际标签之间的误差来学习模型参数目标是建立一个从输入到输出的映射，使得模型能够根据输入数据准确地预测或分类输出结果常见的监督学习任务包括分类（Classification）和回归（Regression

搁浅丶.·2023-12-19 18:47

机器学习之线性回归（Linear Regression）

概念线性回归（LinearRegression）是机器学习中的一种基本的监督学习算法，用于建立输入变量（特征）与输出变量（目标）之间的线性关系。它假设输入变量与输出变量之间存在线性关系，并试图找到最佳拟合线来描述这种关系。在简单线性回归中，只涉及两个变量：一个是自变量（输入变量），另一个是因变量（输出变量）。模型的方程可以表示为：[y=mx+b][y=mx+b][

贾斯汀玛尔斯·2023-12-19 08:18

Linear Regression

tensorflowcodefrom__future__importprint_functionimporttensorflowastfimportnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltrng=numpy.random#Parameterslearning_rate=0.01training_epochs=1000display_step=50#TrainingData

醉乡梦浮生·2023-12-18 19:39

《Global illumination with radiance regression functions》

总结一下最近看的这篇结合神经网络的全局光照论文这是一篇2013年TOG的论文。介绍论文的主要思想是利用了神经网络的非线性特性去拟合全局光照中的间接光照部分，采用了基础的2层MLP去训练，最终能实现一些点光源、glossy材质的光照渲染。为了更好的理解、其输入输出表示如下。首先是原文的介绍：4个三维向量：着色点位置xpx_pxp，间接光照对应视角方向vvv，点光源位置lll,点表面法线nnn，再加上

我的需求呢·2023-12-18 17:48

【机器学习】梯度下降法：从底层手写实现线性回归

【机器学习】Building-Linear-Regression-from-Scratch线性回归LinearRegression0.数据的导入与相关预处理0.工具函数1.批量梯度下降法BatchGradientDescent2

zhushatong·2023-12-18 08:22

Logistic Regression——逻辑回归

1.为什么需要逻辑回归在前面学习的线性回归中，我们的预测值都是任意的连续值，例如预测房价。除此之外，还有一个常见的问题就是分类问题，而逻辑回归是一个解决分类问题的模型，其预测值是离散的。分类问题又包括二分类问题与多分类问题，对于二分类问题来说，预测值只可能是\否即1\0,对于多分类问题来说，预测值可能是多个分类中的一个，例如我输入的是一些动物的图片，我想让模型辨认这些是什么动物，我可以设定预测值1

搁浅丶.·2023-12-18 07:15

Features and Polynomial Regression——特征与多项式回归

1.特征工程特征工程（FeatureEngineering）是将原始特征转化成更好的表达问题本质的特征的过程。例如房价预测，我们可以用这样一个线性回归模型其中(临界宽度)，(纵向深度)于是我们可以利用已有的特征创造出一个新的特征，(房子的面积size)，使用房子的面积作为特征来预测房价可能会得到更好的效果2.多项式回归2.1为什么需要多项式回归对于一元和多元线性回归来说，特征的最高次项都为1，显然

搁浅丶.·2023-12-18 07:45

Regression

importtensorflowastfimportnumpyasnp#去掉警告信息importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#createdatax_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3#createtensorflowstructurestartweig

cb_guo·2023-12-18 00:26

机器学习笔记

机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，逻辑回归2.1.2回归regression

偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

Python-Regression

本文归纳整理了线性回归（LinearRegression）、岭回归（Ridge）、Lasso回归（Lasso）、弹性网（ElasticNet）、K近邻、SVM等10多种机器学习模块sklearn中回归算法调用及实现过程，有需要的可以参考一下:1.加载所需模块importscipyimportmglearnimportnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornass

数据科学知识库·2023-12-15 18:18

机器学习 | 机器学习基础知识

、分类任务Classification已知样本特征判断样本类别二分类、多分类、多标签分类二分类：垃圾邮件分类、图像识别等多分类问题：鸢尾花分类问题多标签分类问题：标签间不互斥，概率和不为12、回归任务Regression

西皮呦·2023-12-15 00:39

机器学习-回归问题(Regression)

前言与KNN分类任务预测的输出为离散型不同.在机器学习中，回归任务是用于预测连续数值型变量的任务。回归任务在很多领域都有着广泛的应用.回归问题求解在一个回归问题中，很显然模型选择和好坏会直接关系到将来预测结果的接近程度，举个例子：如果将一组按二次函数关系分布的数据用线性关系拟合的结果偏差一定会相对较大。简单的线性回归寻找到一条直线,最大的“拟合”样本特征和样本标记输出的关系.如图所示,黑点是样本特

懒猫gg·2023-12-14 23:11

单变量线性回归的机器学习代码

fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/f2757f85b99a2b800f4c2e3e9ea967d9e17dfbd8/code/ex1-linear%20regression

ShawnWeasley·2023-12-14 22:59

[PyTorch][chapter 6][李宏毅深度学习][Logistic Regression]

前言：logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。逻辑回归根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率，由于结果是一个概率，因此因变量的范围在0和1之间。[3]例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。训练样本特别小的时候用GenerativeModel会有较好的效果，大的样本使用Discrim

明朝百晓生·2023-12-14 17:01

GEE机器学习——利用分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）土地分类分析

分类和回归树（ClassificationandRegressionTrees，CART）方法分类和回归树（ClassificationandRegressionTrees，CART）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。CART算法通过构建一棵决策树来对数据进行分类或回归预测。CART方法的具体步骤如下：1.数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确保数据集包含标记好的样本点。2.特征

此星光明·2023-12-14 13:42

使用Keras构建前馈神经网络进行回归模型构建和学习

使用Keras构建前馈神经网络进行回归模型构建和学习前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）是一种常用的人工神经网络模型，被广泛应用于回归（regression）问题。

静谧星光·2023-12-07 00:00

R语言机器学习与临床预测模型53--贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression)

本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01贝叶斯线性回归(BayesianLinearRegression)贝叶斯线性回归的引⼊主要是在最⼤似然估计中很难决定模型的复杂程度，ridge回归加⼊的惩罚参数其实也是解决这个问题的，同时可以采⽤的⽅法还有对数据进⾏正规化处理，另⼀个可以解决此问题的⽅法就是采⽤贝叶斯⽅法。线性回

科研私家菜·2023-12-06 11:42

IBM Qiskit量子机器学习教程翻译：第五章监督学习

我们可以把监督学习任务分为两种类型：分类(classification)和回归(regression)。分类任务要求我们将数据分配到特定的类别之下。例如，给定带标签的椅子或桌子的图片，我们需要在学

溴锑锑跃迁·2023-12-05 09:09

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 1: ML Lecture 1: Regression - Demo

引言：最近开始学习“机器学习”，早就听说祖国宝岛的李宏毅老师的大名，一直没有时间看他的系列课程。今天听了一课，感觉非常棒，通俗易懂，而又能够抓住重点，中间还能加上一些很有趣的例子加深学生的印象。视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的

leogoforit·2023-12-02 17:21

决策树（Classification and Regression Tree）

学了数据结构的树后，一直没发现树有哪些应用。学而时习（实践）之，不亦说乎？故特地上网查了查树的应用，在下阐释：1.文件系统：文件和目录的组织通常以树的形式表示，允许高效的文件索引和管理2.数据库索引：数据库管理系统使用树结构（如B树或红黑树）来加速数据的检索和排序3.编译器：语法分析器通常使用语法树来确定程序的结构，以便进行编译和优化4.网络路由：网络路由算法使用树结构来确定最佳路径5.图形学：场

术业有专攻，闻道有先后·2023-12-01 20:53

[PyTorch][chapter 2][李宏毅深度学习-Regression]

前言：Regression模型主要用于股票预测,自动驾驶,推荐系统等领域.这个模型的输出是一个scalar。

明朝百晓生·2023-11-30 11:32

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官，正考虑在不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经在各个城市拥有食品卡车，而且你有来自城市的利润和人口数据。您希望通过使用这些数据来帮助您扩展到下一个城市。单变量线性回归导入库importnumpyasnpimpo

shy~·2023-11-30 01:57

吴恩达机器学习课后作业Python实现 02 Logistic Regression

文章目录逻辑回归正则化逻辑回归逻辑回归题目描述设想你是某大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的评分和最后是被录取的结果。可以准备构建一个基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型来完成这个预测任务。导入库importnumpyasnpimportpandasaspdi

shy~·2023-11-30 01:57

人体姿态估计 - Bottom-Up Human Pose Estimation Via Disentangled Keypoint Regression（DEKR）

B站：https://www.bilibili.com/video/BV1ky4y1s76X?spm_id_from=333.999.0.0人体姿态估计方法分类Top-Downpipeline：图片->检测器->多个行人->forpersonindetectedpersons，单独做关键点检测优点：精度高缺点：计算量大，耗时高Bottom-Uppipeline：图片->关键点回归(heatmap估

tang-0203·2023-11-27 18:39

脊回归(Ridge Regression) 岭回归

岭回归(英文名：ridgeregression,Tikhonovregularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。岭回归，又称脊回归、吉洪诺夫正则化（Tikhonovregularization），是对不

AI视觉网奇·2023-11-27 00:21

机器学习之CART4决策树（classification and regression tree） 2018-05-04

注意：后面补充ID3树步骤：生成决策树-剪枝-选择最优树regressiontree（continues）classificationdeviation=2E（entropy）GINIindex

开子的私家地·2023-11-26 01:06

讲解：GGR376、R、Modelling、RWeb|C/C++

GGR376Assignment2:Regression44MarksRegression:Modellingtherelationshipbetweenaresponse(ordependentvariable

gaomanhao·2023-11-23 20:16

pytorch:RNN_regression

-*-coding:UTF-8-*-'''=================================================@Project->File：pytorch学习->RNN_regression

y hat·2023-11-23 11:35

Pytorch 实现Linear Regression(正确代码完整注释）

pytorch实现简单线性回归importpandasaspdimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnn#引入变量fromtorch.autogradimportVariable#linearregression'''生成数据x，y'''x=[3,4,5,6,7,8,9]y=[6,8,10,12,14,16,18]'''x_用于绘图，因为下面将x转化为

诗人藏夜里·2023-11-23 11:04

Pytorch_Linear Regression

cdE:\Jupyter\pytorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#这里设函数为y=4x+3x_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[7.0,11.0,15.0]defforward(x):returnx*w+bdefloss(x,y):y_pred=f

JamyJ·2023-11-23 11:34

pytorch实现linear regression

目录前言一、梯度下降是什么？二、使用步骤1.如何用梯度下降求解线性方程组（预测线性函数）2.实战总结前言本文学习内容来自b站学习视频Pytorch学这个就够了一、梯度下降是什么？在机器学习算法中，在最小化损失函数时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数，和模型参数值。梯度下降算法的一个简单的一维函数的理解就是对于以x为函数的损失函数loss(x)，在x=x0处求导，对于求得的

lit rebecca·2023-11-23 11:34

【PyTorch】Linear Regression 用PyTorch实现线性回归

实现步骤为以下四步：PreparedatasetDesignmodelusingClass：inheritfromnn.ModuleConstructlossandoptimizer：usingPyTorchAPITrainingcycle：forward,backward,update代码实现:importtorchx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])

乐此不疲的小忙·2023-11-23 11:32

pytorch实现Linear Regression

pytorch实现线性回归前言线性回归是监督学习里面一个非常简单的模型，同时梯度下降也是深度学习中应用最广的优化算法梯度下降法实在是一些公式以文本格式打不出来，所以采用截图！！！！一元线性回归首先构造初始数据（小编感觉这时候画图更清晰）importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltif__name__=="__main__":#设置数据x和yx_train=

qq_39682037·2023-11-23 11:02

hw1_pytorch实现linear regression

importsysimportpandasaspdimportnumpyasnp#fromgoogle.colabimportdrive-保存在云端之类的#data=pd.read_csv('./train.csv',encoding='big5')importtorchfromtorch.utilsimportdatafromtorchimportnn#数据预处理-1：训练模型部分#x,y是配套

堂小白·2023-11-23 11:02

pytorch LSTM_regression

batch之间传递stateimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed(900)classRNN(nn.Module):def__init__(self):super(RNN,self).__init__()self.lstm=nn.LSTM(input_size

Claroja·2023-11-23 11:00

04_Linear_Regression(线性回归)

Linear_Regressionwithpytorchimporttorchx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])classLinearModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(LinearModel,self).__ini

原味酸牛奶小杯·2023-11-23 11:30

PyTorch实现Linear Regression

LinearRegression1.Preparedatasetnumpy中的广播机制：https://www.cnblogs.com/jiaxin359/p/9021726.htmlimporttorchx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])#3*1Tensory_data=torch.Tensor([2.0],[4.0],[6.0])#3*1Tenso

WeilingDu·2023-11-23 11:29

pytorch-1-linear_regression

linear_regression实战_梯度下降求解二元一次方程组（线性回归）1、计算损失2、计算梯度3、循环迭代（iteratetooptimize）4、训练5、结果实战_梯度下降求解二元一次方程组（

ClFH·2023-11-23 11:29

Logistic_regression

Pytorch实现Logistic_Regression#Importnecessarypackages.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms

AIHUBEI·2023-11-23 11:58

Pytorch_study_Task_3:PyTorch实现Logistic regression .

Pytorch_study_Task_3:PyTorch实现Logisticregression1.PyTorch基础实现代码2.用PyTorch类实现Logisticregression,torch.nn.module写网络结构1.PyTorch基础实现代码2.用PyTorch类实现Logisticregression,torch.nn.module写网络结构代码实现建立两个二次分布的数据做为假

阿荣呀.·2023-11-23 11:58

使用Pytorch实现linear_regression

使用Pytorch实现线性回归#importnecessarypackagesimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#SetnecessaryHyper-parameters.input_size=1output_size=1num_epochs=60learning_rate=0.001#D

AIHUBEI·2023-11-23 10:56

机器学习常规操作流程（代码解读）

X_scaled=scaler.fit_transform(X)#1.Singlevariablefeatureselection(SelectKBest)select_k_best=SelectKBest(f_regression

赵孝正·2023-11-23 00:39

【2023春李宏毅机器学习】快速了解机器学习基本原理

文章目录机器学习约等于机器自动找一个函数机器学习分类regression：输出为连续值classification：输出为一个类别structuredlearning：又叫生成式学习generativelearning

-断言-·2023-11-22 19:57

180605_Stacked_Regression

regressiontopredictHousePriceThefeatureofdataengineeringincludesasfollowings:ImputingmissingvaluesbyproceedingsequentiallythroughthedatatransformingsomenumericalvariablesthatseemreallycategoricalLabel

郑磊_4135·2023-11-21 23:33

机器学习之逻辑回归（ Logistic Regression，LR）

机器学习之逻辑回归（LogisticRegression，LR）机器学习方法之逻辑回归（LR）原理介绍应用案例之鸢尾花分类逻辑回归优缺点机器学习方法之逻辑回归（LR）本文主要用简单的语言讲述一下逻辑回归方法的原理，然后通过一个具体的案例来分析逻辑回归方法的优缺点，具体采用Python语言实现。原理介绍提到逻辑回归，很容易想到另外一种方法：线性回归（LinearRegression），所以接下来我们

在迷失中寻找自己·2023-11-19 16:57

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

文章目录RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检(吴恩达机器学习课后题链接放在最后)输入：两次测试的结果输出：微晶体质检结果（通过/驳回）Trainingset第一列为第一次测

Algorithm-·2023-11-19 16:55

Seaborn 回归(Regression)及矩阵(Matrix)绘图

Seaborn中的回归包括回归拟合曲线图以及回归误差图。Matrix图主要是热度图。1.回归及矩阵绘图API概述seaborn中“回归”绘图函数共3个：lmplot（回归统计绘图）：figure级regplot函数，绘图同regplot完全相同。(lm指linearmodel)+regplot：axes级函数。绘制线性回归拟合。+residplot：axes级函数。绘制线性回归的误差图。（不能用l

张志翔的博客·2023-11-19 16:16

机器学习-分类与回归的联系与区别

回归（regression）:主要用于预测数值型数据。例如:股票价格波动的预测，房屋价格的

张志翔的博客·2023-11-19 11:37

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