ricequant线性回归第11页

均方差损失推导

（有的地方称之为代价函数，但是个人感觉损失函数这个名称更贴近实际用途）理解：（以均方差损失函数为例）对于一个线性回归模型f(x)=wx+b,其损失函数为.其中，表示预测值与真实值之间的差（即线上的点与真实点之间的距离

Visual code AlCv·2024-01-02 15:20

深度学习｜2.2 逻辑回归

线性回归的局限性线性回归算出来的值并不是一个介于0到1的值，并不适合去作为一个概率来使用。优化——sigmoid函数将值回归到介于0和1之间的范围。形式上的优化将向量内积+常

晓源Galois·2024-01-02 06:44

pytorch(2)——张量操作与线性回归

一、张量的操作1）拼接功能：将张量按维度dim进行拼接tensors:张量序列代码如下：功能：在新创建的维度dim进行拼接代码如下：2）切分功能：将张量按维度dim进行平均切分返回值：张量列表注意事项：若不能整除，最后一份张量小于其他张量input：要切分的张量chunks：要切分的份数dim：要切分的维度代码如下功能：将张量按维度dim进行切分返回值：张量列表split_siaze_or_sec

zmj52·2024-01-02 04:02

PyTorch 第一章第三节：张量操作与线性回归

文章目录张量操作：拼接、切分、索引和变换张量的数学运算线性回归张量操作：拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim

冰雪棋书·2024-01-02 04:02

深度学习 PyTorch_Week1【任务2】张量操作与线性回归

一、张量的操作：拼接、切分、索引和变换张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度代码实现：t=torch.ones((2,3))t_0=torch.cat([t,t],dim=0)t_1=torch.cat([t,t,t],dim=1)print("t_0:{}shape:{}\nt_1:{}shape:{}".forma

国家特级不保护动物·2024-01-02 04:31

pytorch——张量操作与线性回归

1、张量的操作：拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1torch.cat()（cat()不会拓展张量的维度）功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列din：要拼接的维度torch.cat(tensors,dim=0,out=None)代码实际操作如下：importnumpyasnpimporttorchflag=Trueifflag:t=torch.ones((2,3))t

然后就去远行吧·2024-01-02 04:31

LibTorch之张量操作与线性回归

LibTorch之张量操作与线性回归LibTorch之张量操作与线性回归LibTorch之张量操作与线性回归pytorch到libtorch，一般就是[]到{}的变化一张量初始化二深浅拷贝三C++常用数据类型转换

*Major*·2024-01-02 04:31

（一）PyTorch 中的基本概念_张量操作与线性回归

参考本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py1.3张量操作与线性回归张量的操作拼接

sunshinecxm_BJTU·2024-01-02 04:30

02.张量操作与线性回归；计算图与动态图机制

文章目录张量的操作拼接、切分、索引和变换一、张量拼接与切分1.1torch.cat()不扩张张量的维度1.2torch.stack()扩张张量的维度1.3torch.chunk()1.4torch.split()二、张量索引2.1torch.index_select()2.2torch.masked_select()三、张量变换3.1torch.reshape()3.2torch.transpos

oldmao_2000·2024-01-02 04:00

PyTorch入门(三)——张量操作与线性回归

张量操作和线性回归张量操作张量的拼接torch.cat()torch.stack()张量的切分torch.chunk()torch.split()张量的索引torch.index_select()torch.masked_select

技术宅zch·2024-01-02 04:00

学习笔记|Pytorch使用教程02(张量操作与线性回归)

张量的数学运算线性回归作业一.张量的操作:拼接、切分、索引和变换。

NotFound1911·2024-01-02 04:00

pytorch学习2 - 张量操作与线性回归

张量的操作：拼接、切分、索引和变换1张量的拼接与切分1.1torch.cat(tensors,dim=0,out=None)功能：将张量按维度dim进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度1.2torch.stack(tensors,dim=0,out=None)功能：在新创建的维度dim上进行拼接tensors：张量序列dim：要拼接的维度区别：cat不会扩展张量的维度，而stack

Rachel_nana·2024-01-02 04:59

Pytorch框架学习（2）——张量操作与线性回归

张量操作与线性回归文章目录张量操作与线性回归1.张量的操作：拼接、切分、索引和变换1.1张量的拼接与切分1.2张量索引1.3张量变换2.张量的数学运算3.线性回归3.1求解步骤1.张量的操作：拼接、切分

Aidanmomo·2024-01-02 04:59

[PyTorch 学习笔记] 1.3 张量操作与线性回归

本章代码：https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py张量的操作拼接torch.cat()torch.cat(tensors,dim=0,out=None)功能：将张量按照dim维度进行拼接tensors:张量序列dim:要拼接的维度代码示例：t=torch.ones(

张贤同学·2024-01-02 04:59

张量操作与线性回归

一、张量的操作：拼接、切分、索引和变换（1）张量拼接与切分1.1torch.cat()功能：将张量按维度dim进行拼接•tensors:张量序列•dim:要拼接的维度torch.cat(tensors,dim=0,out=None)函数用于沿着指定维度dim将多个张量拼接在一起。它接受一个张量列表tensors作为输入，并返回一个拼接后的张量。参数dim指定了拼接的维度，默认为0。flag=Tru

-恰饭第一名-·2024-01-02 04:29

pytorch实现线性回归、softmax分类、多层感知器分类学习笔记

手动实现的pytorch知识点:一、定义变量（Tensor对象）1、torch.ones、torch.zeros、torch.randn等函数2、通过torch.tensor将numpy变量转换为torch的tensor变量二、Tensor对象的重要属性和方法1、requires_grad属性，为True时充当tensorflow中的Variable，为False时充当tensorflow中的pl

平常心_85d9·2024-01-02 00:47

多元线性回归

判别函数：y=w0+w1x1+w2x2+w3x3+w4x4找到最优解，即损失最小目标函数（损失函数）J()=MSE=(-)求损失函数的方式1>解析解（有求逆的运算，不是所有的矩阵都有逆运算，并且维度太高，逆运算太慢如果用这种方式，没必要用归一化）2>梯度下降，（需要用归一话，可以加速求解，减少迭代次数）对于回归的损失函数所有的回归都是采用MSE作为损失函数，唯一不一样的是的公式

王金松·2024-01-01 21:15

线性回归梳理

机器学习的一些概念有监督：训练数据的结果已被告知无监督：不告诉结果，让算法自行判断泛化能力：导入更多数据时是否还能近似得到正确结果，也是训练模型模型适应新样本的能力，评判一个学习算法的好坏。过拟合：高方差，低偏差解决办法：使用正则化项欠拟合：高偏差，低方差。这时增加样本数量是没用的。解决办法：增加特征可以通过学习曲线判断学习算法是处于欠拟合还是过拟合。交叉验证：机器学习中确定超参数的通用的方法，用

大鹅向东游·2024-01-01 13:47

机器学习&深度学习面试笔记

机器学习&深度学习面试笔记机器学习Q.在线性回归中，如果自变量之间存在多重共线性，会导致什么问题？如何检测和处理多重共线性？

卡卡南安·2024-01-01 13:01

学习笔记：机器学习

文章目录一、机器学习概述二、机器学习活跃领域（一）数据分析与数据挖掘（二）人工智能——图像和语音识别三、经典机器学习算法（一）线性回归（二）逻辑回归（三）决策树（四）随机森林（五）k-近邻（KNN）（六

howard2005·2024-01-01 11:19

机器学习基础知识和常用名词解释

机器学习入门的基础知识，包括常见名词的解释（线性回归、容量、过拟合欠拟合、正则化、超参数和验证集、估计、偏差和方差、最大似然估计、KL散度、随机梯度下降）欢迎关注我的微信公众号“人小路远”哦，在这里我将会记录自己日常学习的点滴收获与大家分享

湖大李桂桂·2024-01-01 05:59

商品销售数据爬取分析可视化系统爬虫+机器学习淘宝销售数据预测算法模型大屏大数据毕业设计（附源码）✅

1、项目介绍技术栈：python语言、Django框架、Vue前端框架、机器学习预测算法（线性回归模型预测商品的销量）MySQL数据库、se

vx_biyesheji0001·2024-01-01 04:48

线性回归模型评估：R-square（确定系数）、均方根、均方差

线性回归模型评估通过几个参数验证回归模型SSE(和方差，误差平方和)：ThesumofsquaresduetoerrorMSE(均方差，方差)：MeansquarederrorRMSE(均方根，标准差)

追风箭0211·2024-01-01 02:30

【转载】深度学习—常见问题总结（调优方法）

对于非线性分类问题，如果用多元线性回归进行分类，需要构造许多高次项，导致特征特多，学习参数过多，从而复杂度太高。在神经网络中引入激活函数一个重要的原因就是为了引入非线性。

dopami·2023-12-31 19:52

多元线性回归、logistics回归分析和Cox回归分析区别

多元线性回归一、原理：多元线性回归分析就是研究一个因变量和多个自变量之间的关系。公式如下：ŷ=a+b1x1+b2x2。x1和x2为两个自变量，y为因变量。

亚航·2023-12-31 16:06

安徽某高校《R语言与统计建模》期末上机题复习

考点1一元线性回归模板#假设我们有以下数据x<-c(1,2,3,4,5)#自变量y<-c(2,4,6,8,10)#因变量#使用lm()函数进行线性回归model<-lm(y~x)#查看回归分析的结果summary

我不是saint·2023-12-31 15:17

线性回归——————机械学习

#!/usr/bin/python#encoding:utf-8importmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsx=[5,7,8,7,2,17,2,9,4,11,12,9,6]y=[99,86,87,88,111,86,103,87,94,78,77,85,86]slope,intercept,r,p,std_err=stats.linregress

朱雀333·2023-12-31 10:23

pytorch01：概念、张量操作、线性回归与逻辑回归

目录一、pytorch介绍1.1pytorch简介1.2发展历史1.3pytorch优点二、张量简介与创建2.1什么是张量？2.2Tensor与Variable2.3张量的创建2.3.1直接创建torch.tensor()2.3.2从numpy创建tensor2.4根据数值创建2.4.1torch.zeros()2.4.2torch.zeros_like()2.4.3torch.ones()和to

慕溪同学·2023-12-31 09:22

<第九章、第十章>线性回归及数据分析

作业链接：https://mp.weixin.qq.com/s/MDkLU1yoF6dCXlFWsZ2Tyw这周的学习内容是【回归分析】，涉及到的二级知识点有两个，分别是：1、一元线性回归：相关关系、最小二乘法

HenlyX·2023-12-31 08:25

蜡炬教育：每个程序员的十大机器学习算法

1.线性回归：在统计学和机器学习领域，线性回归是被最多人使用也是最容易入门的算法。2.Logistic回归：Logistic回归是从统计学领域借鉴来的一种技术，主要处理二分类问题。3.线

程序_人生·2023-12-31 08:12

R与非线性回归模型

这一章我们讨论的是非线性回归模型神经网络通过引入一个非线性函数，将非线性关系转换成线性关系：其中g(u)为非线性函数，也称为隐含层，用于做转换，转换的目的就是将非线性关系转换成线性关系：这张关系图可以很好的说明这个问题当经过隐含层转换时

小潤澤·2023-12-30 23:12

大脑睡眠是否因智力的不同而不同？

采用方差分析和线性回归模型(根据年龄和性别进行校正)比较组间频谱功率及其与WISC评分的关系。

茗创科技·2023-12-30 16:52

机器学习 --- 线性回归

第1关：简单线性回归与多元线性回归第2关：线性回归的正规方程解#encoding=utf8importnumpyasnpdefmse_score(y_predict,y_test):'''input:y_predict

*Crystal·2023-12-30 10:46

资源推荐 | TensorFlow电子书《FIRST CONTACT WITH TENSORFLOW》

作者在书中讲解了如何用tensorflow如何实现线性回归、

三更灯火五更鸡·2023-12-30 05:07

Pytorch实现共享单车数量预测

之前分享过Pytorch实现简单线性回归算法的内容：Pytorch实现简单的线性回归算法，这次分享一下用pytorch预测贡献单车数量的项目，具体的理论可能讲的不太明白，大家参考一下代码就可以。

carmanzzz·2023-12-30 05:57

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归

刘二大人《PyTorch深度学习实践》p5用pytorch实现线性回归一、零碎知识点1.torch.nn2.nn.Module3.nn.linear4.nn.MSELoss5.torch.optim.SGD

失舵之舟-·2023-12-30 05:32

线性回归学习笔记

线性回归LinearRegression一.最小二乘法及其集合意义1.1问题展示1.2数据集的矩阵表示1.3最小二乘估计即由于四项均为一维数值，且中间两项的矩阵形式互逆，因此中间两项数值相等，可以约去为因此可得

月夜枫YYF·2023-12-30 02:43

Python | 使用VIF检测多重共线性

对于每个回归，因子计算如下：其中，R平方是线性回归中的决定系数。它的值介于0和1之间。正如我们从公式中看到的，R平方的值越大

python收藏家·2023-12-29 21:02

Markdown编辑论文中常见公式符号(持续更新)

极限8.分支公式(大括号)9.中括号矩阵10.分数11.取整符号12.公式中加粗13.偏导数符号14.任意15.字母或单词正下方插入下标16.sigma求和符号及上下标17.向量18.竖线19.上尖（线性回归符号

十小大·2023-12-29 10:52

应用回归分析(6):多重共线性

6.1违背的原则注意：完全多重共线性；复共线性6.2出现的情形完全不想关的变量很少见，当他们之间的相关性较弱时就可以看作是复合多元线性回归矩阵的设计要求。

Oasis of the World·2023-12-29 08:47

23高通量测序-线性模型之线性回归

线性模型之线性回归线性回归(LinearRegression)主要思想使用最小二乘法(least-squares)对数据拟合一条直线计算R平方计算R平方的P值简单例子使用最小二乘法计算小鼠体重与大小的线性关系

不到7不改名·2023-12-29 06:58

最优化方法Python计算：无约束优化应用——回归模型的测试

实践中，除了用训练数据训练回归模型，使用线性回归模型做预测前，通常需要对训练结果进行测试。

戌崂石·2023-12-29 05:56

最优化方法Python计算：无约束优化应用——线性回归模型

回归算法是典型的监督学习模型之一。回归是一种统计学方法，用于根据样本数据(xi,yi)(\boldsymbol{x}_i,y_i)(xi,yi)，i=1,2,⋯ ,mi=1,2,\cdots,mi=1,2,⋯,m，探究变量x\boldsymbol{x}x与yyy之间的关系。具体而言，回归模型的任务是找出拟合函数F(x)F(\boldsymbol{x})F(x)，使得yi≈F(xi),i=1,2,⋯

戌崂石·2023-12-29 05:53

100天搞定机器学习|Day16 通过内核技巧实现SVM

统计学家·2023-12-29 02:09

进击的机器学习 Fifth Day——逻辑回归（Logistic Regression)

我想可能是因为模型中包含了一个线性回归表达式y=w*x+b,这样的话y的取值就有可能非常大，也有可

焜俞·2023-12-29 01:34

机器学习A-Z～多元线性回归

之前的文章已经讲述了简单线性回归的概念和代码实现，现在来继续看看多元线性回归。所谓多元线性回归其实就是自变量的个数变多了，之前的简单线性回归方程可以表示为：,那么在多元中则是。

Carey_Wu·2023-12-29 00:35

一文讲透如何用spss做多元回归分析

按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。一、案例介绍本节用于分析

数据科学作家·2023-12-28 12:33

常用线性回归算法类库简介

常用线性回归算法类库简介：LinearRegressionLinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归；Ridge由于LinearRegression没有考虑过拟合的问题，有可能导致泛化能力较差

小T数据站·2023-12-28 11:28

87-预测分析－Ｒ语言实现-集成模型

对非线性模型装袋才有意义，因为装袋过程就是对产生的模型进行一次取平均值（线性运算）的处理，从而在线性回归里就不会看到任何改善，因为没有增加模型的表达

wonphen·2023-12-28 10:46

个人关于机器学习的周记之十一

在以前的周记我们谈到关于梯度下降算法，梯度下降是很常用的算法，它不仅被用在线性回归上和线性回归模型、平方误差代价函数。在这周，我们要将梯度下降和代价函数结合。

周围_5d19·2023-12-28 03:06

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