regression 第4页

【置信度校准】几种经典概率校准方法（Platt scaling、 histogram binning、 isotonic regression、 temperature scaling）

1.PlattscalingPlattscaling本质上是对模型sigmoid输出的分数做概率变化。在此基础上引入了两个参数a，b，假设输入样本为，模型输出分数为，则最终输出概率计算公式变为a,b参数优化通过最大化似然函数（最小化对数损失函数）的方法可以求得2.histogrambinning对于所有输出未校准预测概率，将其划分成个bin，对于每个bin设置一个校准分数，如果预测概率若如区间，这

蘑菇桑巴·2023-11-18 20:21

十分钟理解回归测试（Regression Testing）

回归测试是一个系统的质量控制过程，用于验证最近对软件的更改或更新是否无意中引入了新错误或对以前的功能方面产生了负面影响（比如你在家中安装了新的空调系统，发现虽然新的空调系统可以按预期工作，但是本来亮的等却不亮了）。其主要目标是确保旨在改进的修改不会破坏软件的既定性能和可靠性。回归测试是软件开发过程质量控制措施的一个重要方面。每次进行更改时，都会将其付诸实践，以确保它不会无意中导致任何功能或性能问题

MJH827·2023-11-17 16:07

吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程学习笔记(Supervised Machine Learning Regression and Classification---week1)

一、机器学习定义：机器学习即Machinelearning，涉及很多学科，简单点来说，就是使用计算机通过“学习“大量的数据模拟实现人类的行为，也就是让计算机自己学习到一些所谓的”知识与技能“（例如什么是苹果？什么是香蕉？），而且能够通过一些算法组织其实现不断学习不断完善自身的性能与知识架构，换句话说，让计算机越来越”知识渊博“，也就是-----人工智能。二、机器学习分类：机器学习一般分为监督学习与

智能提桶工程师·2023-11-15 09:18

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第三.

Practicequiz:Classificationwithlogisticregression第1个问题：Whichisanexampleofaclassificationtask?【正确】Basedonthesizeofeachtumor,determineifeachtumorismalignant(cancerous)ornot.Basedonapatient'sbloodpressur

ZhemgLee·2023-11-15 09:46

Supervised Machine Learning: Regression and Classification 1

文章目录1Supervisedvs.UnsupervisedMachineLearning1.1SupervisedMachineLearning1.2UnsupervisedMachineLearning1.3JupyterNotebooks2RegressionModel2.1LinearRegressionModel2.2ModelRepresentationinJupyterNoteboo

helloluozhi·2023-11-15 09:16

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第一.

(Choosetwo)【正确】Regression【解释】Regressionpredictsanumberamongpotentiallyinfinitelypossiblenumbers.

ZhemgLee·2023-11-15 09:45

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第二.

吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：SupervisedMachineLearning:RegressionandClassification第一、二周所有jupyternotebook文件：吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：SupervisedMachineLearning:RegressionandClassific

ZhemgLee·2023-11-15 09:45

Coursera-Supervised Machine Learning:Regression and Classification by 吴恩达（课程笔记）

Welcometomachinelearning1、介绍常见的机器学习的应用场景：1：使用搜索引擎时，例如谷歌，谷歌会根据用户的输入，搜索并排列好用户可能会需要的内容2：使用趋向于展示图像的社交媒体时，可以对图像中的人物进行识别，如：Ins上，可以tag出照片中的某人。3：在流媒体服务器上观看某个影片后，可以通过该影片获取平台的相关类型电影的推荐。4：手机等电子设备，可以进行语音到文本的转换，并对

doubi常常喝可乐·2023-11-15 09:15

理解difference between Regression Analysis and Machine Learning

Overview查看RegressionAnalysis的定义时发现，Regressionanalysisisasetofstatisticalprocessesforestimatingtherelationshipbetweenadependentvariableandoneormoreindependentvariables.那这不就是机器学习嘛？再看一下MachineLearning的定义

PerpetualLearner·2023-11-15 09:44

1 Supervised Machine Learning Regression and Classification

文章目录Week1OverViewSupervisedLearningUnsupervisedLearningLinearRegressionModelCostfunctionGradientDescentWeek2MulipleFeatureVectorizationGradientDescentforMultipleRegressionFeatureScalingGradientDescent

Micoreal·2023-11-15 09:43

k210———图像处理函数

图像处理函数（openmv）以下是在学习过程中遇到的一些比较高级的图像处理文章目录k210———图像处理函数（openmv）1.img.erode()2.img.binary()3.image.get_regression

宁77吖·2023-11-13 07:09

简述聚类、分类、回归、关联分析的不同，需要分析常见算法并用现实应用场景说明

regression(回归)。回归分析反映了数据库中数据

Xing-Yun·2023-11-11 22:54

基于spss的曲线回归（curvilinear regression）

基于spss的曲线回归一、简介1、线性回归2、曲线回归3、非线性回归4、分类二、曲线回归1、曲线直线化2、曲线估计3、基本曲线的类型和特点（1）指数函数（2）对数函数（3）幂函数（4）双曲函数曲线：变形双曲线（5）S型曲线4、步骤三、基于spss的操作1、判断分布趋势2、曲线估计3、对拟合程度优秀模型进行检验4、总结参考文献：一、简介我们常用的回归分析包括线性回归，曲线回归和非线性回归。1、线性

我的眼中只有学习·2023-11-11 07:18

一元线性回归（Simple Linear Regression）

简单线性回归（SimpleLinearRegression）简单线性回归（SimpleLinearRegression）简介理解数据数据处理读取数据数据预览数据探索数据统计信息数据类型查看数据的直方图通过散点图查看数据的相关关系相关系数建立模型创建训练数据和测试数据建立简单线性回归模型查看回归方程阐述绘制拟合图模型评估使用模型进行预测数据集下载：简单线性回归（SimpleLinearRegress

M冰·2023-11-11 02:46

Python自动进行logistic回归并绘制关于OR的森林图

importpandasaspdimportstatsmodels.formula.apiassmfimportstatsmodels.apiassmfromscipy.statsimportnormimportnumpyasnpfromplotnineimport*"""因变量y必须是int：0或1"""deflogistic_regression

_nephrologist_·2023-11-11 01:21

Python自动绘制散点图并进行线性回归

将散点图、线性回归打包成一个函数：fromplotnineimport*importstatsmodels.formula.apiassmfdeflinear_regression(y,x,df):#y

_nephrologist_·2023-11-11 01:51

吴恩达机器学习课后作业1.1——多变量线性回归（Linear regression with multiple variable）

1.问题和数据假设你要卖掉你的房子，你想知道一个好的市场价格是多少。其中一种方法是，首先收集最近出售的房屋的信息。在本部分的练习中，你将使用多元线性回归来预测房屋价格。数据ex1data2.txt内容为一个47行3列(47,3)的数据；其中第一列表示房子的面积(单位:平方英尺)，第二列表示卧室的数量，第三列是房子的价格。具体数据如下：2104,3,3999001600,3,3299002400,3

学吧，学无止境...·2023-11-08 19:01

机器学习——回归

目录一、线性回归1、回归的概念（Regression、Prediction）2、符号约定3、算法流程4、最小二乘法（LSM）二、梯度下降梯度下降的三种形式1、批量梯度下降（BatchGradientDescent

七七喝椰奶·2023-11-07 09:08

Keras人工智能神经网络 Regressor 回归神经网络搭建

前期分享了使用tensorflow来进行神经网络的回归，tensorflow构建神经网络本期我们来使用Keras来搭建一个简单的神经网络Keras神经网络可以用来模拟回归问题(regression)，例如给下面一组数据

人工智能研究所·2023-11-06 09:27

因果推断深度学习工具箱 - CounterFactual Regression with Importance Sampling Weights

文章名称CounterFactualRegressionwithImportanceSamplingWeights核心要点文章主要针对binarytreatment的场景，能够用来估计CATE（当然也可以估计ATE）。作者基于CFR[1]，提出利用上下文感知的重要性采样来取代CFR的固定权重，来平衡selectionbias。相比于BNN和CFR利用频率统计得到的样本权重，文章提出的方法能够实现s

processor4d·2023-11-05 16:58

VCS仿真和多个test用urg工具生成coverage文件verdi查看--转载

我呢，因为运用都是简单的非mixlanguage，所以经常用一步法，因为这样省劲，但是对于跑regression最好还是两步法。

铁憨憨啊·2023-11-04 20:55

高斯过程回归 | 高斯过程回归（Gaussian Process Regression）

高斯过程回归（GaussianProcessRegression）是一种非参数的回归方法，它基于高斯过程模型来建模数据的分布情况。在高斯过程回归中，假设数据点之间的关系服从多元高斯分布。具体来说，考虑有一组输入变量X和对应的输出变量Y，我们希望通过这些已知数据点来建立一个模型，进而预测未知输入变量对应的输出变量。高斯过程回归的目标就是要估计在给定输入变量X的情况下输出变量Y的条件分布。高斯过程回归

算法如诗·2023-11-04 14:17

第2篇机器学习基础 —（3）机器学习库之Scikit-Learn

Scikit-Learn（简称Sklearn）是Python的第三方模块，它是机器学习领域当中知名的Python模块之一，它对常用的机器学习算法进行了封装，包括回归（Regression）、降维（DimensionalityReduction

小哥谈·2023-11-04 11:13

Logistic Regression part 2

ML的第一个步骤：Step1:FunctionSetforPosteriorProbability上一章我们已经设置了函数，就是寻找机率的问题，如果机率大于0.5，我们就说该点在C1，如果机率小于0.5，该点就在C2。如果机率函数是高斯分布的，我们就用sigmoid方程，如下图其中w是Vector，方程中每个xi都有一个wi，然后带入方程，就可以求出sigmoid方程的机率。step1.png基本

小光_499f·2023-11-04 01:32

机器学习初学-使用Keras波士顿房价boston_housing数据集使用sklearn Linear Regression线性回归算法建模

波士顿房价数据集包含一些特征字段和一个标签字段，用于预测波士顿地区房价的中位数。下面是波士顿房价数据集的特征字段和标签字段的描述：特征字段：1.CRIM：城镇人均犯罪率。2.ZN：住宅用地超过25,000平方英尺的比例。3.INDUS：城镇非零售商业用地比例。4.CHAS：查尔斯河虚拟变量（如果边界是河流，则为1；否则为0）。5.NOX：一氧化氮浓度（每千万份）。6.RM：住宅平均房间数。7.AG

O&REO·2023-11-03 09:33

Numerical optimizers for Logistic Regression

全文转载自NumericaloptimizersforLogisticRegression原网页看不了公式顾将全文进行了转载InthispostIcomparseveralimplementationsofLogisticRegression.ThetaskwastoimplementaLogisticRegressionmodelusingstandardoptimizationtoolsfro

脑荼地·2023-11-01 18:00

深度学习21_李宏毅_01_Regression_P1

RegressionMachineLearning第一堂课是要简单跟大家介绍一下machinelearning还有deeplearning的基本概念，等一下会讲一个跟宝可梦完全没有关係的故事。想必大家在报章杂志上其实往往都已经听过机器学习这一个词汇，那你可能也知道说机器学习就是跟今天很热门的AI好像有那么一点关联。那所谓的机器学习到底是什么呢？顾名思义，机器他具备有学习的能力，那些科普文章往往把机

uncle_q_·2023-11-01 13:21

地理加权回归GWR（Geographically Weighted Regression）

地理加权回归本笔记本演示了如何使用Oshan等人中包含的示例代码使用MGWRPython包执行地理加权回归Oshanetal.2019.MGWR:APythonImplementationofMultiscaleGeographicallyWeightedRegressionforInvestigatingProcessSpatialHeterogeneityandScale.ISPRSInt.J

rgb2gray·2023-10-31 19:11

matlab中实现en回归,Linear Regression & Ridge Regression的matlab实现

背景与原理：给定一些离散点，利用线性回归过程获取多项式逼近拟合回归曲线。PolynomialCurveFitting其中a是需要求的位置系数。于是根据mean-squarederror，我们需要最小化即minimize其中RSS意为Residualsumofsquares.我们为方便起见，将参数与变量归整化为矩阵形式需要做的就是求Js(a)的最小值。根据梯度下降法，我们有取deltaJs=0，则有

Ja'Soon·2023-10-31 11:58

【Spark机器学习速成宝典】模型篇08保序回归【Isotonic Regression】（Python版）

目录保序回归原理保序回归代码(SparkPython)保序回归原理待续...返回目录保序回归代码(SparkPython)代码里数据：https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I密码：acq1#-*-coding=utf-8-*-frompysparkimportSparkConf,SparkContextsc=SparkContext('local')importmathfr

weixin_30894389·2023-10-31 02:52

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归一、逻辑回归理论概述二、sklearn逻辑回归的使用1.正则化参数2.特征工程（可解释的特征降维）：embedded3.梯度下降：重要参数max_iter4.二元回归和多元回归重要参数：solver和multi-class5.样本不平衡与参数class_weight三、案例：用逻辑回归制作评分卡1.数据预处理1.1处理缺失值1.2处理异常值1.3样本不均衡问题1.4训练集和测试集的划分2.

`AllureLove·2023-10-31 02:42

线性回归(Linear Regression) Python实现

1.精简版本importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#1.计算costdefcost_function(data,x,y,theta0,theta1):m=data.shape[0]#样本数据的数量cost=np.sum((theta0+theta1*x-y)**2)/(2*m)returncost#2.梯度下降batchgradientdescend

momentum_·2023-10-30 12:11

Python机器学习之multiple_linear_regression（多元线性回归）

Python机器学习之multiple_linear_regression（多元线性回归）实验介绍1.实验内容本实验介绍线性回归算法,并通过小实验简单认识一下线性回归算法实验1：用线性回归找到最佳拟合直线实验

猫头丁·2023-10-30 12:11

day2-简单线性回归（Simple Linear Regression）

Day2.jpg第二天：简单线性回归step1:数据初处理。（同第一天的内容：导入库，导入数据集、处理丢失数据、分隔数据集、特征缩放。）step2:用训练集匹配简单的线性模型（使用sklearn.linear_modle的LinearRegression类，然后在使用LinearRegression类的regressor对象，再用LinearRegression类中的fit()方法来训练regre

卡拉肖克璠·2023-10-30 11:09

Day4：逻辑回归（Logistic Regression）简介

Day4.jpg逻辑回归是什么？逻辑回归用于分类问题。在分类问题中，我们尝试预测目前观测目标属于哪一类，它会产生一个离散的二元结果（0或1）。一个简单的例子是某人在即将到来的选举中是否会投票。它是怎样工作的？逻辑回归测量因变量（我们想要预测的结果Y）与一个或多个自变量（特征X）之间的关系，用它内在的逻辑函数来估计结果的可能性。预测结果为了准确预测，这些可能性被转换成二元结果。这就是逻辑函数的任务，

海之瑶·2023-10-29 06:05

Pytorch专题实战——逻辑回归(Logistic Regression)

文章目录1.计算流程2.Pytorch搭建线性逻辑模型2.1.导入必要模块2.2.数据准备2.3.构建模型2.4.训练+计算准确率1.计算流程1)设计模型：Designmodel(input,output,forwardpasswithdifferentlayers)2)构建损失函数与优化器：Constructlossandoptimizer3)循环：Trainingloop-Forward=co

程旭员·2023-10-28 22:33

【Python机器学习】零基础掌握isotonic_regression等渗回归

遇到了数据不一致的困扰吗？在市场分析、医疗研究或者其他数据密集型领域，经常会遇到一个问题：如何从一组不完全一致或者有噪音的数据中提取出有用的信息？例如，假设一家餐厅想要根据顾客的评分和消费金额来调整菜单。顾客评分消费金额（元）顾客年龄访问次数4.21002533.8853025.01502242.9504014.81202833.0603514.51102134.1953223.6803824.9

Mr数据杨·2023-10-28 17:28

人工智能-线性神经网络

经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络，回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模

白云如幻·2023-10-28 07:48

《Discovering Statistics Using R》笔记12-简单线性回归

笔记说明读《DiscoveringStatisticsUsingR》第七章Regression中的7.2-7.5节做的笔记。

新云旧雨·2023-10-24 01:45

Regression Model 得分与数据的特征

数据特征对于模型选择，模型的运行结果起着决定性作用。现在比较boston数据的运行结果可以看出，线性回归模型y如果d取得高的得分需要：1.大数据量2.高维度polynormial(degree=2)(13:105)3.GridSearchCV4.scaler：对于小数据量尤其重要5.stacking有利于稳定预测结果XGBooost,LGB,GBoosting表现不如简单线性模型的原因还需要进一步

DT数据说·2023-10-23 18:26

conda安装 sklearn_十分钟上手sklearn 安装，获取数据，数据预处理

sklearn是机器学习中一个常用的python第三方模块，对常用的机器学习算法进行了封装其中包括：1.分类(Classification)2.回归(Regression)3.聚类(Clustering

weixin_39616056·2023-10-23 09:24

MobileNetV2-SSDLite代码分析-7 loss

regression_loss,classification_loss=criterion(confidence,l

祁晏晏·2023-10-23 09:42

WEKA把分类(Classification)和回归(Regression)

1简介WEKA把分类(Classification)和回归(Regression)都放在“Classify”选项卡中，我们希望根据一个样本的一组特征，对目标进行预测。

Saudade_lh·2023-10-22 02:52

Task1 Linear_regression

线性回归的原理对于线性回归，其数据集是{(x1,y1),(x2,y2),,,,(xn,yn)},其中，xi=(xi1,,,,xid)，d表示的是数据的维度，n表示样本数。对于线性回归的一般形式为：对于θ的确定，使得f(x)无限接近y。我们采用均方误差的方式进行衡量f(x)和y的近似程度。即：image.png我们的目的就是学习θ，使得上面的损失最小。那为什么用均方误差进行衡量呢？极大似然估计（概率

酱油啊_·2023-10-22 00:10

seaborn快速入门（4）——线性回归画图

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

大锅烩菜·2023-10-21 06:48

scikit-learn随机数据生成实例

1、生成回归模型的数据#生成回归模型的数据X,y,coef=datasets.make_regression(n_samples=100,n_features=1,#n_targets:int,optional

靓仔写sql·2023-10-21 04:53

3.Spark机器学习基础——监督学习

head-3data/mllib/sample_linear_regression_data.txt1from__future__importprint_functionfrompyspark.ml.regressionimportLinearRegressionfrompyspark.sqlimportSparkSession

许志辉Albert·2023-10-20 18:45

CART（classification and regression tree)

基尼指数在分类问题中，假设有K个类，样本点属于第k类的概率为pk，则概率分布的基尼指数定义为Gini指数越小表示集合的纯度越高，反之，集合越不纯CARTCART分类树默认使用基尼指数选择最优特征常见数构建算法：ID3：信息增益标示按某种特性分类后,剩余特性的信息熵的大小的衰减程度,信息熵越小,证明已经分好的类别就更加的纯粹单一C4.5：选择了信息增益比替代信息增益；由于ID3算法会倾向于选取特征值

怎么全是重名·2023-10-19 10:56

机器学习笔记四：线性回归（Linear regression）及房屋数据集的回归

目录1.单变量线性回归：2.多变量线性回归最近在学习吴恩达老师的机器学习课程，所以在这里记录一下，主要是完成他的课后作业。思路： 1.首先，我们自己编写线性回归函数，看看整个计算的流程； 2.使用sklearn进行线性回归计算； 3.对比以上两种方法的优缺点。1.单变量线性回归：importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt

Amyniez·2023-10-19 03:43

从头开始机器学习：线性回归

代码/注释存储库链接拉曼欣德GitHub-ramanthind02/Machine_learning_from_scratch_Linear_Regression二、线性回归简介二维线性回归只是在数据图上绘制一条最佳拟合线

无水先生·2023-10-19 03:12

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