ricequant线性回归

从线性回归到神经网络架构

1.线性回归什么是回归？回归是一种用统计方法来分析，一组因变量和一组自变量关系的方法。
狮子座硅农（Leo ICer）·2023-12-14 17:09

神经网络多元非线性回归,非线性自回归神经网络

1、bp神经网络为什么可以拟合任意非线性函数样本变量不需要那么多，因为神经网络的信息存储能力有限，过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃。如果样本数量过多，应增加隐层节点数或隐层数目，才能增强学习能力。一、隐层数一般认为，增加隐层数可以降低网络误差（也有文献认为不一定能有效降低），提高精度，但也使网络复杂化，从而增加了网络的训练时间和出现“过拟合”的倾向。一般来讲应设计神经网络应优先考虑3层网络（即
小六oO·2023-12-14 17:38

线性回归问题

目录一、线性回归关键思想1、线性模型2、基础优化算法二、线性回归的从零开始实现1、生成数据集2、读取数据集3、初始化模型参数4、定义模型5、定义损失函数6、定义优化算法7、训练三、线性回归的简洁实现1、
奉系坤阀·2023-12-14 16:48

线性回归实战

3.1使用正规方程进行求解3.1.1简单线性回归公式：y=wx+by=wx+by=wx+b一元一次方程，在机器学习中一元表示一个特征，b表示截距，y表示目标值。
阿龙的代码在报错·2023-12-14 12:18

【数学建模】二手房房价影响因素分析（描述性统计+推断统计综合应用、线性回归预测分析）

二手房房价影响因素分析（描述性统计+推断统计综合应用、线性回归预测分析）1背景与目标方针2python代码实现2.1单变量回归2.2多变量回归2.3变量筛选方法3二手房房价影响因素分析3.1因变量分析：
lys_828·2023-12-06 22:35

机器学习中那些不显然的常识

2.线性回归中的偏置项b，如果是多维则是向量，有何意义？为什么说常数1添加到变量x中，维度同时加1，可以将b也包含在回归参数a中？
joytrue·2023-12-06 20:19

机器学习---线性回归算法

线性回归是利用数理统计中回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。
30岁老阿姨·2023-12-06 17:49

数据分析师的学习之路-pandas篇（7）

继续接上篇，这次学习下透视表、线性回归还有根据条件上颜色。3.9透视表在excel里也经常用到透视表来构建想要的列的组合来形成一个新的表，在pandas里也能做。
gootyking·2023-12-06 16:00

机器学习算法学习-普通线性回归、岭回归与lasso回归

1.算法1.1从最简单的普通线性回归谈起Q：已知一维特征空间中的一系列样本点{(xi,yi),i=1,2,3...n}，注意这里是一维特征空间，虽然可以在二维平面上画出来，在学习机器学习的时候，一定要跳脱出笛卡尔空间坐标系的束缚
Kiroro·2023-12-06 16:15

Graphpad Prism 9.5.1(含Win/Mac版) 科研医学生物数据处理绘图软件安装教程

GraphPadPrismGraphPadPrism是一款非常专业强大的科研医学生物数据处理绘图软件，它可以将科学图形、综合曲线拟合(非线性回归)、可理解的统计数据、数据组织结合在一起，除了最基本的数据统计分析外
*拯·2023-12-06 14:08

Graphpad Prism9.5.1 安装教程 (含Win/Mac版)

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迂 幵·2023-12-06 14:08

GraphPad Prism 9 for mac/win，新增超强大功能！重大更新！

新功能将你的分析和绘图带向新的维度新的分析：主成分分析（PCA）新的分析：主成分回归（PCR）新的图形：从多元变量数据绘制气泡图新的图形：从t检验生成评估图扩展的分析：多元t检验选项（配对，非参数，等等）扩展的分析：从多元线性回归和多元逻辑回归中做插值提升数据表列数上限对多变量数据表的大量改进自动向图形中增加多重比较结果
科研小行星·2023-12-06 14:07

Graphpad Prism10.1.0 安装教程 (含Win/Mac版)

GraphPadPrismGraphPadPrism是一款非常专业强大的科研医学生物数据处理绘图软件，它可以将科学图形、综合曲线拟合（非线性回归）、可理解的统计数据、数据组织结合在一起，除了最基本的数据统计分析外
迂 幵·2023-12-06 14:36

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
科研私家菜·2023-12-06 11:42

机器学习实验一：线性回归

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理
Magic171·2023-12-06 11:14

机器学习实验四：贝叶斯分类器

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三
Magic171·2023-12-06 07:51

机器学习实验二：决策树模型

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Magic171·2023-12-06 07:50

机器学习实验三：支持向量机模型

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Magic171·2023-12-06 07:20

线性回归模型标准公式

用一组特征x(i){x^{(i)}}x(i)来预测或估计一个响应变量y(i)y^{(i)}y(i)，公式如下：y(i)=θTx(i)+ϵ(i)y^{(i)}=\theta^Tx^{(i)}+\epsilon^{(i)}y(i)=θTx(i)+ϵ(i)各名词解释：y(i)y^{(i)}y(i)：这是第iii个观察点的响应变量，也就是我们想要预测的目标值。x(i){x^{(i)}}x(i)：这是一个特
ShawnWeasley·2023-12-06 05:48

【深度学习笔记】09 权重衰减

09权重衰减范数和权重衰减利用高维线性回归实现权重衰减初始化模型参数定义L2L_2L2范数惩罚定义训练代码实现忽略正则化直接训练使用权重衰减权重衰减的简洁实现范数和权重衰减在训练参数化机器学习模型时，权重衰减
LiuXiaoli0720·2023-12-06 00:18

【PyTorch】线性回归

文章目录1.模型与代码实现1.1.模型1.2.代码实现2.Q&A1.模型与代码实现1.1.模型y^=w1x1+...+wdxd+b=w⊤x+b.\hat{y}=w_1x_1+...+w_dx_d+b=\mathbf{w}^\top\mathbf{x}+b.y^=w1x1+...+wdxd+b=w⊤x+b.1.2.代码实现importtorchfromtorchimportnnfromtorch.u
盛世隐者·2023-12-05 14:43

动手学深度学习(一) 线性回归

线性回归主要内容包括：线性回归的基本要素线性回归模型从零开始的实现线性回归模型使用pytorch的简洁实现线性回归的基本要素模型为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）
致Great·2023-12-05 13:00

粒子群算法调参支持向量回归进行预测（PSO-SVR）Python实现

数据以及数据预处理2.利用粒子群算法调优参数gamma和C3.模型训练与预测4.对模型进行性能评估5.结果展示三、代码总结SVR.pyPSO_SVR.py一、算法简介SVR（支持向量回归）是一种有效的非线性回归方法
镜子kk·2023-12-05 06:26

人工智能算法

典型算法：监督学习：线性回归、决策树、支持向量机（SVM）、神经网络无监督学习：K均值聚类、层次聚类、主成分分析（PCA）强化学习：Q-learning、深度强化学习（如深度Q网络）代码示例（Python
不爱吃香菇的干饭少年·2023-12-05 06:16

GraphPad Prism 9：最强大的数据分析软件，助您轻松解析复杂数据！

Prism9不仅具备直观的界面和用户友好的操作方式，还拥有一系列强大的分析工具，包括线性回归、非线性回归、t检验、方差分析、生存分析等。无论您是从事基础科学研究、临床实验还是市场调研，Pr
财源广进129·2023-12-05 06:01

利用机器学习模型完成时间序列预测

本文采用机器学习算法，如线性回归、随机森林等，完成时间序列预测，预测效果也比较好。
Great_smile·2023-12-05 05:24

机器学习之线性回归模型

1、一元线性回归模型（1）模型基本形式所谓一元线性回归模型，是指用一个单一变量对的线性方程来拟合数据，从而预测出未知label的样本的预测值的方程，在二维平面中表现为一条直线。
whemy·2023-12-05 04:32

线性回归

importtensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'defadd_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None):Weights=tf.Variable(tf.rando
zjh3029·2023-12-05 02:02

【预测工具】不须编码的预测和数据可视化工具

有一天，我的同事问我，他应该如何做一个快速预测模型而不是Excel，并产生比线性回归或Excel图中的那些简单方程更好的结果。这是我的答案。
架构师酒馆·2023-12-04 18:02

scikit-learn线性回归法进行利润预测

本文将介绍线性回归的基础知识，完整的代码可以从下面的链接获取。【使用Python
python慕遥·2023-12-04 15:45

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit
米米吉吉·2023-12-04 06:56

2023-12-03 C语言最小二乘法备忘

点击快速C语言入门C语言最小二乘法备忘前言一、数学公式二、代码总结前言要解决问题:最小二乘法实现线性回归的C语言实现,这个数学公式转为C语言.一、数学公式设有nnn组数据(x1,y1),(x2,y2),
不停感叹的老林_·2023-12-04 06:50

Andrew Ng ML(4)——过拟合&正则化

overfitting(过拟合)特征过多会导致过拟合（或者说训练样本太少）线性回归中的过拟合逻辑回归中的过拟合Q：如何解决过拟合？
tmax·2023-12-04 02:50

数据分析的套路

一、从数据分析定义看关键：分解中心思想：“拆”二、基于统计分析1、拆指标1）分布分析（1）均值、方差、相关系数、线性回归都相同安斯库姆四重奏（Anscombe’squartet）（2）数据探索EDA（3
DeepMine·2023-12-04 00:36

简单的线性回归

0、前提介绍为什么需要统计量？01、集中趋势衡量0.1.1均值（平均数，平均值）（mean）{6,2,9,1,2}(6+2+9+1+2)/5=20/5=40.1.2中位数（median）:将数据中的各个数值按照大小顺序排列，居于中间位置的变量0.1.2.1.给数据排序：1，2，2，6，90.1.2.2.找出位置处于中间的变量：2当n为基数的时候：直接取位置处于中间的变量当n为偶数的时候，取中间两个
遇见百分百·2023-12-03 19:00

机器学习中的线性回归模型在python中的掉包使用（代码分析）

pythonCopycodeimportnumpyasnprandom_array=np.random.rand(5)#生成包含5个元素的随机数组print(random_array)Python中的Scikit-learn（sklearn）包中的linear模块时，可以进行许多线性回归和分类任务
王凯铭893·2023-12-03 17:56

机器学习中的多元线性回归模型的具体应用（代码分析）

在具体情况下，很可能不会是一维的特征，就如同房价预测，并非只是与其所占有的面积相关，与房子的各种属性也是息息相关的（房子的大小、房间数量、地段、是否有游泳池等）。所以对其进行预测也与之前不相同的代码，下面是代码示例以及相关的代码分析。首先观察数据集的形式，是以csv文件的形式以下示例格式储存：longitudelatitude...median_house_valueocean_proximity
王凯铭893·2023-12-03 17:25

机器学习中的逻辑回归模型（代码分析）

逻辑回归函数中，若继续使用线性回归模型中的代价函数，由于逻辑回归函数非凸的特性，其求不出局部最小值，故需要引入新的代价函数，损失函数（lossfuction），下图右侧为逻辑回归模型的代价函数，想让不能用梯度下降法
王凯铭893·2023-12-03 17:50

学习计划

学习标准-理解公式，会推导公式3、pandas、numpy，scipy学习4、a-算法理论:简单线性回归，多元线性回归，回归里面的梯度下降方法b-分类算法:逻辑回归，决策树，支持向量机c-聚类算法:kmeans
黏小莲·2023-12-03 15:21

softmax回归的从零开始实现

就像我们从零开始实现线性回归一样，我们认为softmax回归也是重要的基础，因此应该知道实现softmax回归的细节。
CODING_LEO·2023-12-03 12:02

模型性能评估（第三周）

如下图所示，第一行是线性回归通常的代价函数形式，我们需要将其最小化来获取参数、b。训练好模型，获得参数后，接下来使用第二第三行公式来分别计算测试集误差、训练集误差。如果很小，很大，说明模型泛化能力弱。
叫小侯的小白程序员·2023-12-03 11:06

【100天精通Python】Day73：python机器学习入门算法详解与代码示例

目录1.监督学习算法：1.1线性回归（LinearRegression）：1.2逻辑回归（LogisticRegression）：1.3决策树（DecisionTree）：1.4支持向量机（SupportVectorMachine
LeapMay·2023-12-03 08:19

深度学习常见回归分支算法逐步分析，各种回归之间的优缺点，适用场景，举例演示

文章目录1、线性回归（LinearRegression）1.1优点1.2缺点1.3适用场景1.4图例说明2、多项式回归（PolynomialRegression）2.1优点2.2缺点2.3适用场景2.4
JJxiao24·2023-12-03 02:47

R数据分析：变量间的非线性关系，多项式，样条回归和可加模型

之前的文章中都是给大家写的变量间线性关系的做法，包括回归和广义线性回归，变量间的非线性关系其实是很常见的，今天给大家写写如何拟合论文中常见的非线性关系。
Codewar·2023-12-03 01:34

【PyTorch】线性回归

文章目录1.代码实现1.1一元线性回归模型的训练2.代码解读2.1.tensorboardX2.1.1.tensorboardX的安装2.1.2.tensorboardX的使用1.代码实现波士顿房价数据集下载
盛世隐者·2023-12-03 00:59

神经网络 表述(Neural Networks: Representation)

神经网络表述(NeuralNetworks:Representation)1非线性假设我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即：当特征太多时，计算的负荷会非常大。
小小程序○·2023-12-02 22:04

逻辑回归与正则化 逻辑回归、激活函数及其代价函数

逻辑回归、激活函数及其代价函数线性回归的可行性对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。
小小程序○·2023-12-02 22:33

一文带你了解机器学习算法

常见的机器学习算法有哪些KNN算法、线性回归法、决策树算法、随机森林算法、PCA算法、SVM算法等等什么是机器学习简单的说，机器学习就是让机器从数据中学习，进而得到一个更加符合现实规律的模型，通过对模型的使用使得机器比以往表现的更好
ldxxxxll·2023-12-02 21:46

特征重要性分析有那些方法?

以下是一些常见的特征重要性分析方法：特征权重/系数：线性回归系数：在线性回归中，特征的系数表示特征对目标变量的影响程度。逻辑回归系数：逻辑回归中，特征的系数表示特征对分类的贡献。
XF鸭·2023-12-02 21:50

机器学习笔记 - week6 -（十、应用机器学习的建议）

10.1决定下一步做什么假设我们需要用一个线性回归模型来预测房价，当我们运用训练好了的模型来预测未知数据的时候发现有较大的误差，我们下一步可以做什么？
火箭蛋头·2023-12-02 16:14
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