regression 第8页

浅谈生成式模型与辨别式模型，以naive Bayes和logistic regression为例

文章目录classificationnaiveBayeslogisticregressionlogisticregression和linearregression的异同生成式vs辨别式多分类classification我们以分类作为大背景，来看看生成式模型与辨别式模型的区别假设你是大木博士，你有一个任务，是训练一个模型来对水属性宝可梦和一般属性宝可梦进行二分类我们的类别集合为C={C1,C2}C=

NP_hard·2023-04-21 19:05

简单线性回归 (Simple Linear Regression)

1.介绍回归(regression)Y变量为连续数值型(continuousnumericalvariable)，如：房价，人数，降雨量分类(Classification):Y变量为类别型(categoricalvariable

foochane·2023-04-18 05:18

hist seg, find peaks, pava单调拟合，isotonic-regression，REGULARIZED DISCRETE OPTIMAL TRANSPORT

tony365·2023-04-17 21:25

Isotonic regression

pythoncodeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.collectionsimportLineCollectionfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.isotonicimportIsotonicRegressionfromsklearn

tony365·2023-04-17 21:25

第二章多变量线性回归（Multivariate Linear Regression）

由于上对于数学公式的支持不太好，因此将博客的内容转移到印象笔记上了，附上第二章的链接https://www.evernote.com/shard/s743/sh/45e7dc47-c3a9-4d0c-a106-fee4da2c58b9/38e7271d46751e4916ff82f6f3a4cd9c先试着用一下，如果没有问题这一系列的文章就都发布到印象笔记这个平台上了

ACviolet·2023-04-17 04:56

【视线估计】Appearance-Based Gaze Estimation via Evaluation-Guided Asymmetric Regression

0.前言这是一篇2018年北航博士YihuaCheng发表的关于视线估计的论文，被ECCV收录。该论文通过多分支卷积神经网络提取双眼图像特征并结合头部姿态实现视线估计，通过设计非对称损失函数来估计双眼图像对于视线估计不同的重要性，最终实现比较好地视线预测。原文链接我用Pytorch写了个ARE-Net网络结构的代码，有需要的小伙伴可以在这里下载。1.Introduction本文的目的是要进一步提高

几维wk·2023-04-17 02:53

目标检测入门：发展历史

方框在图片中的位置（x,y,w,h）评估方法：交并比IOU定位的解决思路：思路一：看做回归问题看做回归问题，我们需要预测出（x,y,w,h）四个参数的值，从而得出方框的位置成为classification+regression

坠金·2023-04-16 14:21

python 回归_岭回归与LASSO回归 Ridge 和 Lasso Regression（python）

炫云：线性回归算法的评估指标炫云：Regression炫云：逻辑回归炫云：logisticRegression炫云：逻辑斯蒂回归模型炫云：Ridge和LassoRegression（python）介绍当我们讨论回归时

weixin_39622225·2023-04-16 07:17

Logistic回归（Logistic Regression）

导语：影响关系研究是所有研究中最为常见的。我们都知道当Y是定量数据时，线性回归可以用来分析影响关系。如果现在想对某件事情发生的概率进行预估，比如一件衣服的是否有人想购买？这里的Y是“是否愿意购买”，属于分类数据，所以不能使用回归分析。如果Y为定类数据，研究影响关系，正确做法是选择Logistic回归分析。一、概念Logistic回归分析也用于研究影响关系，即X对于Y的影响情况。Y为定量数据，X可以

spssau·2023-04-14 18:52

讲解：GGR376、R、Modelling、RWeb|C/C++

GGR376Assignment2:Regression44MarksRegression:Modellingtherelationshipbetweenaresponse(ordependentvariable

niejihong·2023-04-14 01:30

【Python机器学习】——线性回归

Python机器学习——线性回归文章目录Python机器学习——线性回归一、Python机器学习线性回归一、Python机器学习线性回归回归当您尝试找到变量之间的关系时，会用到术语“回归”（regression

玄链教育·2023-04-13 08:53

Matrix review and linear regression

1“identity”matrixFornumber,3inverseis1/3but0doesn’thaveaninverse.Formatrix,图片发自App2.Calculateinverse,SoftwareOctave.3.Matrixtranspose图片发自AppLinearregressionwithmultiplefeatures1,图片发自App图片发自App图片发自App图

Wenyu_0e69·2023-04-12 23:26

因果推断深度学习工具箱 - LEARNING DISENTANGLED REPRESENTATIONS FOR COUNTERFACTUAL REGRESSION

文章名称LEARNINGDISENTANGLEDREPRESENTATIONSFORCOUNTERFACTUALREGRESSION核心要点同之前CFR-IS是同一批作者，也是在之前基础上的改进。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-IS[1]，结合RSB-Net[2]中提出的分解covariates为3种隐变量的思路，利用

processor4d·2023-04-12 22:40

机器学习A-Z～Logistic Regression

之前的课程谈论的都是线性回归问题，现在开始看看分类问题。首先讲的是逻辑回归，英文叫做LogisticRegression。看一下下面的图像，因变量不再如同线性回归那样相对来说比较连续，这里的数据点是离散的。比如我们现在是一家媒体公司，有一些广告投放，为了让客户购买产品。现在收集了客户的年龄信息和客户是否购买的产品，那么就得到了这些数据点。image那么现在的问题就是如何去拟合这组数据，如果直接使用

Carey_Wu·2023-04-12 13:05

特征选择过滤器 - mutual_info_regression（连续目标变量的互信息）

文章目录函数参数说明函数sklearn.feature_selection.mutual_info_regression(X,y,discrete_features='auto',n_neighbors

壮壮不太胖^QwQ·2023-04-12 08:47

【Datawhale动手学深度学习笔记】线性神经网络

线性神经网络线性回归回归（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。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。

JeffDingAI·2023-04-11 22:09

SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking

本译文为了方便自我阅读，有能力请阅读原版：https://arxiv.org/abs/1911.07241摘要通过将视觉跟踪任务分解为两个子问题，分别是像素类别的分类和该像素处对象边界框的回归，提出了一种新的全卷积孪生网络，以逐像素的方式解决端到端的视觉跟踪问题。该框架由两个简单的子网组成：一个用于特征提取的孪生子网和一个用于边界框预测的分类回归子网。SiamCAR采用在线训练和离线跟踪的策略，在

小左先生·2023-04-09 07:02

断点回归（regression discontinuity design）学习笔记

本篇博文主要是对断点回归的一些学习和总结~学习材料如下：1断点回归设计RDD分类与操作案例2RDD断点回归,Stata程序百科全书式的宝典3断点回归设计的前沿研究现状,RDD4让“跳跃”更有意义:断点回归设计(RDD)5连玉君老师教程：Stata:断点回归(RDD)教程6怎么用通俗的语言解释断点回归？它与DID的区别是什么7WateringDownEnvironmentalRegulationin

Claire_chen_jia·2023-04-08 23:53

李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记8-模型训练不起来问题(分类，Loss对结果也会有影响)

分类与Regression：直接将Class用数字表示会存在问题，因为这样就会默认class1和class2之间更接近，而其与class3之间的关系更远。

好学的同学·2023-04-08 13:15

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 2_Linear regression with one variable 单变量线性回归...

Lecture2Linearregressionwithonevariable单变量线性回归2.1模型表示ModelRepresentation2.1.1线性回归Linearregression2.1.2单变量线性回归Linearregressionwithonevariable2.2代价函数CostFunction2.2.1如何选择模型的参数θ2.2.2建模误差modelingerror2.2.

weixin_38166557·2023-04-08 13:45

机器学习作业 2 —— 逻辑回归Logistic Regression

1.简介该任务主要是将ex2data1.txt与ex2data2.txt中的数据集运用逻辑回归进行分类。ex2data1.txt包含的是学生的两种考试的历史成绩，以及他们是否录取，ex2data2.txt包含的是芯片产品的两种测试结果，以及是否好坏。运用算法来为学生与芯片分类，判断什么样的学生可以录取，以及什么样的芯片是好的。其中需要完成sigmoid函数，cost函数，gradientdesce

柯摩Excalibur·2023-04-07 14:52

House Price Regression Process：Stacked Regressions

房屋销售价格回归预测的项目有很多人公开了其Kernel,其中Serigne的“StackedRegressionstopredictHousePrices”为多数人所阅读。读者可以在Kaggle网站上直接浏览。本文做了一些总结，把主要的流程步骤列表如下，读者可以厘清思路。StackedRegressionstopredictHousePrices.0DataProcessing.5Outliers

DT数据说·2023-04-07 12:55

Cephalometric Landmark Detection by Attentive Feature Pyramid Fusion and Regression-Voting阅读笔记

代码：https://github.com/runnanchen/Anatomic-Landmark-Detection自己改了一点的：https://github.com/Nightmare4214/Anatomic-Landmark-Detection摘要不同的landmark需要不同级别的分辨率和语义，因此作者提出了一种特征金字塔融合注意力模块（attentivefeaturepyramid

Nightmare004·2023-04-07 08:14

Removing the bias of integral pose regression阅读笔记

这里只写了Removingthebiasofintegralposeregression方法和自己实现的代码H(p)\mathbf{H}\left(\mathbf{p}\right)H(p)表示热力图H~(p)=exp⁡(β⋅H(p))∑p′∈Ωexp⁡(β⋅H(p′)),β>0\tilde{\mathbf{H}}(\mathbf{p})=\frac{\exp(\beta\cdot\mathbf{

Nightmare004·2023-04-07 08:13

分位数回归-Quantile regression

[toc]一、分位数回归概念分位数回归是估计一组回归变量X与被解释变量Y的分位数之间线性关系的建模方法。以往的回归模型实际上是研究被解释变量的条件期望。而人们也关心解释变量与被解释变量分布的中位数，分位数呈何种关系。它最早由Koenker和Bassett(1978)提出。OLS回归估计量的计算是基于最小化残差平方。分位数回归估计量的计算也是基于一种非对称形式的绝对值残差最小化。其中，中位数回归运用

longgb246·2023-04-07 01:39

End-to-End Learning of Geometry and Context for Deep Stereo Regression

1文章说明出处：CVPR17方向：立体匹配代码：https://github.com/zyf12389/GC-Net2文章内容（1）end-to-end生成视差图(2)生成3d的costvalue(3)生成最终的视差图3网络架构算法流程：1使用同一网络提取图像对的特征2利用提取到的特征计算costVolume设maxdisparity=D图2CostVolunm的生成3利用3D网络计算匹配成本4利

挺老实·2023-04-06 23:18

机器学习：案例探究课程笔记

知识总览1、Graphlab库安装以及简单介绍2、Regression回归模型及应用3、Classification分类模型及应用4、Cluster聚类模型及应用5、矩阵分解推荐系统及应用6、深度学习-

元之田·2023-04-06 13:35

机器学习 Day 2 | Simple Linear Regression

机器学习第二天简单的线性回归数据表格地址：https://www.xiehaoo.com/media/record/pinke/2018/08/studentscores.csv1.使用单一特征值来预测响应量这是一种基于自变量值(X)来预测因变量值(Y)的方法。假设这两个变量是线性相关的。那么我们要尝试寻找一种根据根据特征或自变量(X)的线性函数来精确预测响应值(Y)。2.怎样找到最佳的拟合线？在

raphah·2023-04-04 20:04

逻辑回归LR(Logistic Regression)原理以及代码实践

简介逻辑回归应该算得上是机器学习领域必须掌握的经典算法之一，并且由于其简单有效、可并行化、可解释性强等优点，至今仍然也是分类问题中最基础和最受欢迎的算法之一。尽管它的名字里面有“回归”两字，但是实际上它是用来做分类的，“逻辑”两字是其英文名字“Logistic”的音译，实际上是来自于该方法中使用的Logit函数。逻辑回归可以用于一些常见的分类问题，比如垃圾邮件过滤、网上虚假交易识别、肿瘤恶性或者良

HaloZhang·2023-04-04 18:40

Loss Function做Regression

Y是我们实际的结果，f(X)是我们预测的，我们需要找到f(x)使我们的lossfunction的期望最低y'应该就是选为y的概率*y积分

gyDBD·2023-04-04 12:36

Spark - Isotonic Regression 理论与实战

一.引言保序回归又称为单调回归，算法中Isotonic意为等渗，其来源于希腊词根，'iso'意为相等、'tonos'意为扩展，表达其在常规线性回归的基础上做了拓展即增加了保序的限制。本文将基于SparkIsotonicRegression的原理和实践进行简单的理论分析和代码实战。二.IsotonicRegression理论1.函数形式保序回归属于回归算法家族，形式上与常规回归类似，给定一组观测值y

BIT_666·2023-04-04 12:36

机器学习自学笔记（1）sklearn数据集的简单使用

sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction

悠然;̀͒̏ۖ·2023-04-02 21:08

Chaya「统计」每日学习 —— （udacity）Intro to Statistics

Lesson3LookingatData可以通过分数占比算出数值Lesson4ScatterPlots通过散点图画出Regression，可明显看出其他噪点直接通过y除以x得到的数值如果不是整数但几乎在某个值波动

ExcellentChaya·2023-04-02 15:48

scikit-learn机器学习库

sklearn库内容分类分类Classification回归Regression聚类Clustering维度规约Dimensionalityreducti

gx_1983·2023-04-02 12:29

Python实现逻辑回归(Logistic Regression)

项目专栏：【Python实现经典机器学习算法】附代码+原理介绍文章目录前言一、基于原生Python实现逻辑回归算法二、逻辑回归模型的算法原理三、算法实现3.1导包3.2定义随机数种子3.3定义逻辑回归模型3.3.1模型训练3.3.1.1初始化参数3.3.1.2正向传播3.3.1.3损失函数3.3.1.4反向传播3.3.2模型预测3.3.3模型分数3.3.4LogisticRegression模型3

海洋.之心·2023-04-02 07:43

[chapter22][PyTorch][Logistic Regression]

参考：https://www.bilibili.com/video/BV12B4y1k7b5?p=47&vd_source=a624c4a1aea4b867c580cc82f03c1745前言LogisticRegression是机器学习最早接触的一个模型，这个模型有的地方也叫Classfication容易误解。这里参考视频观点做下澄清一LogisticRegression模型：对应的损失函数输入

明朝百晓生·2023-04-01 10:50

大师兄的数据分析学习笔记(二十二）：逻辑回归（Logistic Regression）

大师兄的数据分析学习笔记(二十一）：线性回归大师兄的数据分析学习笔记(二十三）：人工神经网络一、逻辑斯特征增长模型逻辑斯特征增长模型也叫S曲线，最早用来模拟生物种群的诞生、发展、顶峰和衰退的过程，经常可以用来拟合很多生活中常见的现象。逻辑斯特征增长模型实际表现的是一种微分关系：。为种群数量。为时间。拟合的的函数为：其中二、逻辑回归逻辑回归在现实中，更多被当做分类器使用。公式：公式的值域是从0到1。

superkmi·2023-04-01 05:21

监督学习（回归、分类问题）与无监督学习（聚类问题）

文章目录监督学习及分类、回归问题监督学习（Supervisedlearning）回归问题（Regression）分类问题（Classification）无监督学习及聚类问题无监督学习（Unsupervisedlearning

Gaolw1102·2023-03-31 18:46

tensorflow实现简单线性回归( Linear Regression)

tensorflow实现简单线性回归(LinearRegression)线性回归过程线性回归中线性的含义：因变量y对于未知的回归系数是线性的。准备数据集建立线性模型：随机初始化w和by=w·x+b，目标：求出权重w和偏置b确定损失函数（预测值与真实值之间的误差）–均方误差梯度下降优化损失：需要指定学习率（超参数）（0）导入依赖包importtensorflow.compat.v1astftf.di

anjushi_·2023-03-31 03:49

StatQuest学习笔记|在R中进行Ridge Regression，Lasso Regression和Elastic-Net Regression分析

原理RidgeRegression，LassoRegression和Elastic-NetRegression都是通过增加一个惩罚项让模型lesssensitive。RidgeRegression以该图为例，红色的点为trainingdata,绿色的点为testdata。虽然通过两个红色的点能得到一条完全拟合的线，但是这条红线对绿色的点预测较差差。加入惩罚项之后，得到蓝色的线，与红色点拟合度降低的

亚里亚的塔·2023-03-30 16:55

冒烟测试（smoke test）、可用性测试（sanity test）和回归测试（regression test）

冒烟测试（smoketest）、可用性测试（sanitytest）和回归测试（regressiontest）测试领域，[冒烟测试](http://www.baidu.com/s?wd=%E5%86%92%E7%83%9F%E6%B5%8B%E8%AF%95&tn=44039180_cpr&fenlei=mv6quAkxTZn0IZRqIHckPjm4nH00T1YLP1f4nH0YPHu9n1IW

每天一记录·2023-03-30 07:43

【论文阅读】Delving into Deep Imbalanced Regression

论文下载Githubbib:@INPROCEEDINGS{yang2021delving,title={DelvingintoDeepImbalancedRegression},author={YuzheYangandKaiwenZhaandYing-CongChenandHaoWangandDinaKatabi},booktitle={ICML},year={2021},pages={1--23

来日可期1314·2023-03-27 07:20

阿白数模笔记之岭回归（ridge regression）与LASSO回归（Least Absolute Selection and Shrinkage Operator）

目录Preface一、岭回归（Ridgeregression）①岭系数②代价函数（Costfunction）③参数矩阵的解④岭系数的确定Ⅰ、岭迹法Ⅱ、迭代法二、LASSO回归（LeastAbsoluteSelectionandShrinkageOperator）①代价函数②惩罚系数的确定③参数矩阵的解Ⅰ、坐标下降法（Coordinatedescent）Ⅱ、最小角回归法（LeastAngleRegr

阿白啥也不会·2023-03-26 07:03

GraphLab 中文开发文档

机器学习应用anomaly_detection异常检测churn_predictor用户流失预测regression回归问题[没有找到中文文档,只能硬着头皮自己及其粗糙的翻译一下,边翻译边记录供需要的人使用交流群

UniGenius_Mx·2023-03-25 15:12

DW-李宏毅深度学习打卡- Task02

Task01:观看机器学习介绍（1天）keyword一、Regression定义应用二、Model模型假设模型评估模型优化感受：仅仅是完成任务，但并不理想。

人工智能初学者Amber·2023-03-25 11:38

人工智能算法介绍系列：逻辑回归 Logistic Regression

本系列文章将梳理人工智能中广泛用到的若干算法。通过这些介绍，读者可以更清晰地理解诸多人工智能框架，帮助大家更准确地选择人工智能框架，更有效地开发出自己期望的人工智能应用。逻辑回归LogisticRegression介绍顾名思义，LogisticRegression是一种回归算法，但是也可以用作归类算法。其实LogisticRegression(又被称作LogitRegression)通常被用来估计

壹诺思维·2023-03-25 07:17

Keras——用Keras搭建RNN回归循环神经网络

2.1.导入必要模块2.2.超参数设置2.3.构造数据2.4.搭建模型2.5.激活模型2.6.训练+测试1.前言这次我们用循环神经网络(RNN,RecurrentNeuralNetworks)进行回归（Regression

程旭员·2023-03-25 00:51

Python机器学习基础教程学习笔记（5）——线性模型（回归）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportmglearn1线性回归处理wave数据集1.1wave数据集mglearn.plots.plot_linear_regression_wave

neumeng·2023-03-24 21:33

[转载]Python环境下的8种简单线性回归算法

GitHub地址：github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb（备注：

domodo2020·2023-03-24 05:02

连锁不平衡分数回归 LD score regression -LDSC

什么是LDscore?SNPj的LDscore可以被定义为该SNP与一定范围内其他SNP的r2之和。LDscore衡量了该SNP标记的遗传变异性的大小。为什么要做LDscoreregression？在GWAS研究中，多基因性（polygenicity，即若干较小的基因效应）和干扰因素引起的偏差（如隐性关联crypticrelatedness，群体分层populationstratification

可能性之兽·2023-03-24 02:01

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