regression 第6页

KNN算法回归问题介绍和实现

一、sklearn包使用KNN算法1.准备数据使用sklearn包提供的make_regression模块制作回归类型数据。fromsklearn.datasetsimportmake_regres

敲代码的小小酥·2023-09-12 14:01

anaconda环境下实现SiamCAR

openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Guo_SiamCAR_Siamese_Fully_Convolutional_Classification_and_Regression_for_Visual_Tracking_CVPR

花卷呀花卷·2023-09-11 02:04

机器学习——Logistic Regression

0、前言：Logistic回归是解决分类问题的一种重要的机器学习算法模型1、基本原理：LogisticRegression首先是针对二分类任务提出的一种分类方法如果将概率看成一个数值属性，则二元分类问题的概率预测就可以转化为一个回归问题。这种思路最简单的实现就是直接采用特征组的回归模型来预测概率，但是回归模型的预测结果无法控制在[0,1]之间。这时Sigmoid函数就派上用场了。LogisticR

疋瓞·2023-09-09 23:57

逻辑回归(Logistic Regression)

1.分类问题在分类问题中，你要预测的变量y是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子，区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。我们从二元的分类

氢气氧气氮气·2023-09-09 14:49

逻辑回归Logistic Regression （LR）

LR的模型函数记作：，其在二维坐标系中图像如下：sigmoid函数因为形如S曲线，所以，逻辑函数sigmoid函数又称为S函数。Sigmod这样一个奇怪而别扭的形式到底是谁、因为什么想出来的呢？又怎么想到用它来做分类的呢？1.sigmoid函数的由来最初为了研究人口增长与时间的关系，人们发明了逻辑函数。马尔萨斯的人口论中“在没有任何外界阻碍的情况下，人口将以几何级数增长”的说法，正是依据指数模型。

HilaryQiao·2023-09-08 08:45

【吴恩达机器学习】第三周—逻辑回归、过拟合、正则化

31.jpg1.分类问题（Regression）在分类问题中，你要预测的变量是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。

Sunflow007·2023-09-06 17:55

[github-100天机器学习]day4+5+6 Logistic regression

https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code/blob/master/README.md逻辑回归逻辑回归用来处理不同的分类问题，这里的目的是预测当前被观察的对象属于哪个组。会给你提供一个离散的二进制输出结果，一个简单例子：判断一个人是否会在选举中投票。howtowork逻辑回归使用基础逻辑函数通过估算概率来测量因变量和自变量间的关系。做出预测这

照旧的你好·2023-09-05 15:36

机器学习(吴恩达第一课)

课程链接文章目录第一周1、机器学习定义2、监督学习(Supervisedlearning)1、回归(Regression)2、分类(Classification)3、无监督学习(Unsupervisedlearning

Think-killer·2023-09-05 15:04

Python爬虫武汉市二手房价格数据采集分析：Linear Regression、XGBoost和LightGBM|代码分享

目前对于二手房交易价格的预测主要考虑的是房屋价格受宏观因素的影响，如国家政策、经济发展水平、人口数量等，并据此推测地区房价及其走势，很少有从微观的角度来准确预测每间房屋的价格。解决方案任务/目标从区位特征、房屋属性和交易指标3个角度，选取包括所属区域、建筑面积、楼层高度、周边银行数量、学校数量、电影院数量等在内的多维度特征，帮助客户来预测二手房的挂牌价格，实现基于数据的科学决策，做到一房一价的精准

编程唐小宝·2023-09-05 03:10

logistics regression

LogisticregressionalgorithmAlgorithmicdetailHypotheticalstatementdecisionboundaryThedecisionboundaryisapropertyofthehopythesisandoftheparameters.Thetraningsetismaybeusedtofittheparametersθ.costfunctio

༄༊心灵骇客༣·2023-09-04 17:55

AAAI2023 Semi-Supervised Deep Regression with Uncertainty Consistency and Variational Model ...

Semi-SupervisedDeepRegressionwithUncertaintyConsistencyandVariationalModelEnsemblingviaBayesianNeuralNetworks通过贝叶斯神经网络进行具有不确定性一致性和变分模型集成的半监督深度回归Paper：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/2

学习不易·2023-09-04 02:21

2019CVPR Semantic Graph Convolutional Networks for 3D Human Pose Regression

基于语义图卷积网络的三维人体姿态回归源码https://github.com/garyzhao/SemGCN摘要在本文中，我们研究了学习图卷积网络（GCN）回归的问题。GCN的当前体系结构受限于卷积滤波器和共享的变换矩阵为的小感受野。为了解决这些限制，我们提出了语义图卷积网络（SemGCN），这是一种新型的神经网络架构，可以使用图结构数据进行回归任务。SemGCN学习捕获语义信息，例如局部和全局节

玲娜贝儿--努力学习买大鸡腿版·2023-09-02 20:06

【R语言入门与数据分析-5】数据分析实战

hhh线性回归regression，通常指

森尼啊·2023-09-02 05:18

Linear Regression (Least Square Regression)

当输出Y的值是连续性的时候，这个问题叫做regression。

parachute_1·2023-09-01 02:06

[AMRNet] Adaptive Mixture Regression Network 复现过程记录

目录一、开发环境二、论文代码三、导入项目四、数据准备五、训练模型六、tensorboard可视化训练结果七、测试模型tips一、开发环境windows10+Anaconda3+Python3.6+CUDA10.0+Pytorch1.0+Pycharm二、论文代码AMRNet代码链接三、导入项目1、通过git下载或者zip网页下载，二选一2、导入项目至pycharm四、数据准备1、数据集从官网上下载

wpw5499·2023-08-31 16:25

什么是机器学习

监督学习supervisedlearning分为classification和regression。非监督学

小秩·2023-08-31 03:07

下面是实践百度飞桨上面的pm2.5分类项目_logistic regression相关

part1:数据的引入，和前一个linearregression基本是一样part2:数据解析——也就是数据的“规格化”首先，打算用dataMat[]和labelMat[]数据存储feature和label，并且文件变量fr然后，是这个forlineinfr.readlines()循环，就是逐行的读取字符串到line中，比如上面的那个data.txt中的数据，一行有3个数据用"\t"制表符进行分隔

诚威_lol_中大努力中·2023-08-30 08:25

[资源整理]几个经典的用于不平衡回归Imbalanced regression的采样方法以及代码资源

几个经典的用于不平衡回归的采样方法前言SMOGNSMOTEDA-WR(DataAugmentation-WeightedResampling)REBAGG:REsampledBAGGingforImbalancedRegression学位论文:ImbalancedLearningRegression总结总结前言众所周知,不平衡回归相比于不平衡分类是一个很少被关注的话题.因需要,笔者整理一些用于处理

MasterQKK 被注册·2023-08-30 08:21

机器学习记录

就是一个类神经网络如果输出是一个数值就就叫回归如果输出是几种类别就是分类自监督学习为机器学习的一种跑代码平台googleColabkaggleDifferenttypesofFunction(机器学习的任务)Regression

qq_38577700·2023-08-29 13:33

Python爬虫武汉市二手房价格数据采集分析：Linear Regression、XGBoost和LightGBM|代码分享...

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31958分析师：YanLiu我国有大量的资金都流入了房地产行业，同时与其他行业有着千丝万缕的联系，可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用（点击文末“阅读原文”获取爬虫代码）。目前对于二手房交易价格的预测主要考虑的是房屋价格受宏观因素的影响，如国家政策、经济发展水平、人口数量等，并据此推测地区房价及其走势，很

拓端研究室TRL·2023-08-29 10:43

[分类] 逻辑回归-Logistic Regression

终于到了大名鼎鼎的逻辑回归，在学逻辑回归的时候，从偏传统的统计那边学过一次，然后又从机器学习这边学过一次，感觉还是挺不一样的。从传统那边，老师说之所以要进行logit变换的原因是在生物统计方面觉得这个transformation比较合理，但从机器学习上看，这个transformation跟LDA（LinearDiscriminantAnalysis）有关，在了解了LDA之后，有Logistic这个

数据麻瓜·2023-08-29 09:40

详解Single-Shot Alignment Network (S2A-Net) ，详解AlignConv，基于遥感图像的特征对齐旋转目标检测

引言目标检测：把图像中的物体使用方框标记起来，不同类别物体应使用不同颜色目标检测其实是寻找物体边界框(boundingbox)回归问题(regression)和对物体分类问题(classification

一条自私的鱼·2023-08-29 06:23

PyTorch DataLoader 报错 “DataLoader worker exited unexpectedly“ 的解决方案

代码运行日志C:\Users\Administrator\anaconda3\envs\limu\python.exeG:/PyCharmProjects/limu-d2l/ch03/softmax_regression.pyTraceback

枯木何日可逢春·2023-08-29 02:39

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业05Transformer(Machine Translation)

MediumBaseline：18.44】【StrongBaseline：23.57】【BossBaseline：30.08】【资源链接】【写在最后】【参考文献】【系列文章】【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业01Regression

22世纪冲刺·2023-08-27 09:47

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业02Classification(Framewise Phoneme Prediction)

MediumBaseline：0.66440】【StongBaseline：0.74944】【BossBaseline：0.83017】【资源链接】【写在最后】【系列文章】【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业01Regression

22世纪冲刺·2023-08-27 09:17

【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业01Regression(COVID-19 Cases Prediction)

文章目录【系列文章】【简要说明】【视频分享】【作业详情】【调参记录】【SimpleBaseline：1.96993】【MediumBaseline：1.15678】【StrongBaseline：0.92619】【BossBaseline：0.81456】【总结讨论】【资源链接】【未完待续】【参考文献】【写在最后】【系列文章】【深度解析→博文总结】李宏毅机器学习2023作业02Classifica

22世纪冲刺·2023-08-27 09:16

讲解：GGR376、R、Modelling、RWeb|C/C++

GGR376Assignment2:Regression44MarksRegression:Modellingtherelationshipbetweenaresponse(ordependentvariable

jieyuzang·2023-08-26 16:11

李宏毅DeepLearning_hw1_covid-19_Regression_Prediction

Homework1:COVID-19CasesPrediction(Regression)Author:Heng-JuiChangauthor:原文链接Video:https://www.bilibili.com

云澈丿·2023-08-26 10:04

用 TensorFlow.js 在浏览器中训练神经网络

本文结构：什么是TensorFlow.js为什么要在浏览器中运行机器学习算法应用举例：regression和tflearn的代码比较1.什么是TensorFlow.jsTensorFlow.js是一个开源库

不会停的蜗牛·2023-08-25 20:37

第四课

classification中的一种，主要的细节在于，classifier第二步求的是maxlikelihoodfunction，但是logisticregression通过一个变换使得本身求maxL变为求min，这样就和regression

3ac695f3167c·2023-08-25 19:00

FATE学习：配置文件解析及V1/V2版本对比

在DSL中，各种模块（例如数据读写data_io，特征工程feature-engineering，回归regression，分类classification）可以通向一个有向无环图（DAG）组织起来。

喵十八·2023-08-24 20:51

逻辑回归(logistic regression)part4随机梯度下降的进一步推广与使用(附代码)

现在我们要让计算机去跑系数，而不是自己设定，于是我们想到了梯度下降关于梯度下降，参考：https://blog.csdn.net/CSDNXXCQ/article/details/113871648关于随机梯度下降，简单来说就是b=b+learning-rate*(y-yp)yp(1-yp)*x，参考:https://blog.csdn.net/CSDNXXCQ/article/details/1

丰。。·2023-08-23 08:47

浅谈简单线性回归(Simple linear regression)part8.从本源理解线性回归算法

浅谈简单线性回归(Simplelinearregression)part8.从本源理解线性回归算法回归分析法是非常常见的算法本质：通过模型抓住信息拟合数据从而达到预测的目的抓一个信息→简单线性回归(一元)→y=kx+b抓住多个信息→多元线性回归→y=b0+k1x1+k2x2+…+knxn但是由此就产生了一个问题，在日常生活中，我们观测到的数据不存在可以使用的通用的能完美拟合所有数据的算法，故我们只

丰。。·2023-08-23 08:16

逻辑回归(logistic regression)part1统计学相关，最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）与逻辑回归的计算原理

相比于线性回归，逻辑回归从概率层面建模，那么因为概率的多少可以用于判断他属不属于某种情况，比如害虫报告的发现次数判断它有没有被消灭的概率，故一般用于二分类(已消灭或尚未消灭)那么问题来了，如何看逻辑回归是更好地对数据进行拟合呢？由此引入一个概念，最大似然法（Maximumlikelihoodmethod）极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）也称为最大概似估

丰。。·2023-08-23 08:16

目标检测中边界框回归算法(bounding box regression)

目标检测中边界框回归算法(boundingboxregression)本笔记将学习如何训练自定义深度学习模型，以通过Keras和TensorFlow的边界框回归来预测目标检测。但这引发了以下问题：-如果我们想训练一个端到端的物体检测器怎么办？-是否有可能构建可以输出边界框坐标的CNN架构，从而使我们实际上可以训练模型以做出更好的对象检测器预测？-如果是这样，我们如何去训练这样的模型？关键是边界框回

gaoshine·2023-08-21 21:06

线性回归学习总结

但是，回归（regression）一

Cosmos Tan·2023-08-21 14:11

About Multiple regression

ps:thisarticleisnotverystrict,justsomemlandmathematicbasicknowledge.Myenglishispoortoo.SoIfthispassagemakeyouconfuseanduncomfortable.Pleasegivemeafeedbackinthecomment:-DPriortothis(在此之前),welearnedthec

ViceMusic5·2023-08-19 11:05

动手学深度学习-pytorch版本（二）：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1.1线性回归回归(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。

Robot_Yue·2023-08-18 12:30

deep learning linear regression demo1

importnumpyasnpimporttorchimportrandomdefdata_iter(features:torch.tensor,labels,batch_size):indies=len(labels)iflen(features)==indies:indies_=list(range(indies))#print('indies_1',indies_)random.shuffl

嘿嘿哈嘻·2023-08-14 08:07

Linear regression pytorch

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.initasinitdefdata_init():true_w=[2,-3.4]true_b=3num_features=2num_data=1000num_output=1features=torch.no

嘿嘿哈嘻·2023-08-14 08:36

Linear Regression（2018-05-03）

线性回归用于预测，以及建立变量之间是否有关系找损失方程解有两种方法第一种，标准方程normalequationimage.pngimage.png第二种，梯度下降GradientDescent针对凸方程和非凸方程的梯度下降若是凸方程，则全局最小值能确认被找到若是非凸方程，（实际情况中，多是非凸问题），常常找到的是本地最小值。且不同的起始点，会有不同的本地最小值。梯度下降优缺点优点，即使特征值数量很

叨逼叨小马甲·2023-08-13 06:18

xgboost.core.XGBoostError:label must be in [0,1] for logistic regression

错误：xgboost.core.XGBoostError:****regression_obj.cu:102:labelmustbein[0,1]forlogisticregression通过查看目标列

xhaoDream·2023-08-12 12:56

opencv cuda版本windows编译

3.遇到的问题及解决方案3.1boostdesc_bgm.i,vgg_generated_48.i等文件的缺失3.2fatalerror:features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp

wyw0000·2023-08-11 05:47

场景文字检测中边界的艺术(上)

前言对于曲形文本，使用regression-based的方法很难完美的做到边界的定位，因此最近对于曲形文本的检测逐渐转向了文本区域分割+边界校准的方式解决，典型代表，TextMoutain,TextField

Ez_Life·2023-08-11 03:38

Logistic Regression And Regularization

Priortoit,welearnaclassicregressionalgorithm.NowIwillshowyouacaseofanotherimportantsuperviserlearning:Logisticregression.Pleaseheeding!'Logisticregression'isnotaregressionthoughitsnamecontains'regress

ViceMusic5·2023-08-10 12:41

Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression

这篇文章解决的是从2D图片直接恢复3D人脸的一个问题。这篇文章没有用3DMM，用的是体素。所谓体素就是三维的像素。文章中提出的模型VRN由HourglassModule（漏斗形的CNN结构，漏斗两端都有对应的残差连接）堆叠而成。如下图所示，尝试了三个模型：1.直接通过2D图片恢复3D人脸2.先恢landmark，再将landmark与2D图像合并后预测3D人脸3.多任务联合优化，也即一边预测lan

深蓝蓝蓝蓝蓝·2023-08-08 21:01

论文阅读 RRNet: A Hybrid Detector for Object Detection in Drone-captured Images

AHybridDetectorforObjectDetectioninDrone-capturedImagesAbstract1.Introduction2.Relatedwork3.AdaResampling4.Re-RegressionNet4.1.Coarsedetector4.2.Re-Regression5

Re-赟·2023-08-08 05:30

【李宏毅ML学习笔记】 Lec-2 Regression

regressionproblem举例股票预测系统Input:近十年来股市数据output：某只股票的未来增长趋势自动驾驶系统Input:无人车监测到的各种sensordataoutput：方向盘角度推荐系统Input:使用者A商品Boutput：使用者A购买商品B可能性image.png案例分析-预测某只神奇宝贝进化后的cp值image.pnginput:各项属性xcpxhp等output:进化

上弦同学·2023-08-06 22:59

论文笔记：SUPERVISED CONTRASTIVE REGRESSION

2022arxiv的论文，没有中，但一作是P大图班本MIT博，可信度应该还是可以的0摘要深度回归模型通常以端到端的方式进行学习，不明确尝试学习具有回归意识的表示。它们的表示往往是分散的，未能捕捉回归任务的连续性质。在本文中，我们提出了“监督对比回归”（SupervisedContrastiveRegression，SupCR）的框架该框架通过将样本与目标距离进行对比来学习具有回归意识的表示。Sup

UQI-LIUWJ·2023-08-06 19:06

如何判断线性回归模型(Linear Regression)的好坏

本文旨在对刚学了一点LinearRegression理论知识,还不知道代码如何实现,以及代码复现后查看哪些参数可以确定线性回归模型训练的好坏的同学,有些许启发.本文参考公众号’酷酷的算法’按照官方文档修订了R方的公式一.模型训练一般我们需要通过模型求weight和bias,但这次为了方便验证,我们假设已知方程f(x)=3x+4f(x)=3x+4f(x)=3x+4来模拟实验环境,weight和bia

HHVic·2023-08-06 02:34

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