ricequant线性回归第16页

meta分析

4、漏斗图和Egger线性回归检验来评估发表偏倚。。。。。我已形同废人

happyxhz·2023-11-22 06:48

第二周作业：多层感知机

目录第二周学习内容总结Part1线性回归与softmax回归Part2小试牛刀——softmax回归实战:fashionmnist分类Step1准备工作Step2构建模型、损失函数、优化算法Kaggle

爱世界的小七·2023-11-22 03:41

线性回归、逻辑回归以及感知机的Python实现和比较分析

文章目录线性回归逻辑回归感知机比较分析引用线性回归线性回归是回归问题中最基础的一个部分，它通过对一系列特征进行线性关系的操作来拟合一个能够刻画数据集的超平面。

songsonglei4·2023-11-22 03:41

【学习笔记】机器学习基础--逻辑回归

系列文章目录【第一章原理】【学习笔记】机器学习基础--线性回归_一无是处le的博客-CSDN博客【第一章代码解释】【线性回归】原生numpy实现波士顿房价预测_一无是处le的博客-CSDN博客【第三章】

一无是处le·2023-11-22 01:23

Logistic回归模型

Logistic回归的诞生一般的线性回归模型也是可以分类的，虽然y值是连续的，但结合分段函数来实现，比如：y>=0为A类，y<0为B类。在y值离散的情况下，拟合出的线性回归模型的表现是非常差的。

不会念经的木鱼仔·2023-11-21 17:40

吃瓜学习笔记2：第三章线性回归&对数几率回归&线性判别分析

线性回归理解：线性回归就是希望通过数据属性能够预测未来的函数。比如说拥有了购房数量、地段来预测未来的房价。

曼曼668·2023-11-21 12:53

多元线性回归学习（数据已归一化）

importtensorflow.compat.v1astfimportpandasaspdimportnumpyasnpimporttimeimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.utilsimportshuffletf.disable_v2_behavior()###程序执行开始时间begintime=time.time()###读取数据文件datafi

xiaozhanfeng·2023-11-21 10:18

《动手学深度学习》4.5. 权重衰减（李沐）

4.5.1.高维线性回归代码学习笔记（含详细注释）通过一个简单的例子来演示权重衰减4.5.1.高维线性回归%matplotlibinlineimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l

认真学习！！！·2023-11-21 04:10

李沐动手学深度学习第四章-4.5权重衰减（正则化）

1.高维线性回归一个简单的例子来演示权重衰减。

nousefully·2023-11-21 04:09

李沐动手学深度学习课后习题

持续更新动手学深度学习课后习题2.预备知识2.5自动微分3.线性神经网络3.1线性回归3.3线性回归简洁实现5.深度学习计算5.2参数管理5.3延后初始化2.预备知识2.5自动微分1.为什么计算二阶导数比一阶导数的开销要大

无眠·2023-11-21 04:08

机器学习实践八：基于线性回归预测波士顿房价

目录一、线性回归定义二、房价预测流程1.数据集的加载2.神经网络模型的搭建3.网络模型训练和测试三、模型总结一、线性回归定义线性回归（Linearregression）是利用回归方程（函数）对一个或多个自变量

Tangefly·2023-11-21 03:03

基于sklearn的分类模型评估方法

与线性回归问题不同，分类问题，或者说逻辑回归问题输出的是离散值，即判断某件事物属于哪个类别。事实上，逻辑回归模型输出的是一个概率值，通过将这个概率预测值与设定

lymboy·2023-11-21 00:29

机器学习初探：（三）线性回归之多元线性回归

（三）多元线性回归文章目录（三）多元线性回归多元线性回归（MultivariateLinearRegression）模型形式和基本假设损失函数（CostFunction）梯度下降（GradientDescent

黑洞拿铁·2023-11-21 00:39

2020-02-15

线性回归笔记requires_grad和backward参见https://www.cnblogs.com/kevin-red-heart/p/11340944.html所有tensor都有的属性.意为自动求导注意点

柠檬酸的很·2023-11-20 22:10

【Machine Learning】机器学习笔记-(上半部分)

初识机器学习文章目录初识机器学习一，机器学习-1.机器学习定义-2.机器学习算法分类-1.2.1监督学习定义-1.2.2回归问题-1.2.3分类问题-1.3无监督学习-1.3.1无监督学习定义-1.3.2聚类算法二，单变量线性回归

君问归期魏有期·2023-11-20 18:23

怎么利用API接口做大数据分析

模型训练：利用提取的特征进行模型训练，如线性回归、决策树、神经网络等，以实现对商品价格的预测和分类等任务。结果评估：对模型训练

佩奇搞IT·2023-11-20 17:09

机器学习算法（4）—— 决策树算法

特征工程—特征提取5.1字典特征提取5.2文本特征提取6.决策树的使用6.1决策树api介绍6.2案例：泰坦尼克号乘客生存预测7.回归决策树7.1原理概述7.2算法描述7.3简单实例7.4回归决策树和线性回归对比

夏木夕·2023-11-20 16:00

预测数值型数据：回归

用线性回归找到最佳拟合直线y=ax1+bx2+c类似这种形式的就是回归方程求回归系数的过程就是回归（如上就是求a、b、c）可以用最小二乘法（OLS）：追求均方差最小局部加权线性回归（LWLR）使用核函数来对附近的点赋予更高的权限选取合适的平滑值

洛克黄瓜·2023-11-20 12:33

机器学习之逻辑回归（ Logistic Regression，LR）

原理介绍提到逻辑回归，很容易想到另外一种方法：线性回归（LinearRegression），所以接下来我们

在迷失中寻找自己·2023-11-19 16:57

Seaborn 回归(Regression)及矩阵(Matrix)绘图

绘制线性回归拟合。+residplot：axes级函数。绘制线性回归的误差图。（不能用l

张志翔的博客·2023-11-19 16:16

手把手教你做线性回归分析，实用且通俗易懂!

线性回归分析是数据挖掘里一个非常重要的方法，相信大家以前在高中或者大学时都学过一点点线性回归的概念。

喜欢下厨的数据分析师·2023-11-19 03:20

机器学习中的最优化方法-以梯度下降为例

以线性回归为例：模型所做的工作就是确定一条直线的参数，也就是斜率和截距，使这条直线尽可能多的穿

正丶好·2023-11-19 00:04

机器学习第4天：模型优化方法—梯度下降

文章目录前言梯度下降原理简述介绍可能的问题批量梯度下降随机梯度下降基本算法存在的问题退火算法代码演示小批量梯度下降前言若没有机器学习基础，建议先阅读同一系列以下文章机器学习第1天：概念与体系漫游-CSDN博客机器学习第2天：训练数据的获取与处理-CSDN博客机器学习第3天：线性回归

Nowl·2023-11-19 00:20

【机器学习基础】对数几率回归（logistic回归）

为梦而生~·2023-11-18 18:02

机器学习回归与聚类算法

机器学习回归与聚类算法思维导图线性回归欠拟合与过拟合岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习K-means算法4.1线性回归回归问题：目标值-连续型的数据4.1.1线性回归的原理2什么是线性回归函数关系特征值和目标值线型模型线性关系

可爱的杨一凡·2023-11-18 18:58

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

线性回归线性模型线性关系：y=w1x1+w2x2+...

csj50·2023-11-18 17:42

【机器学习Python实战】线性回归

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习python实战欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~⭐内容说明：本专栏主要针对机器学习专栏的基础内容进行python的实现，部分基础知识不再讲解，有需要的可以点击专栏自取~往期推荐（机器学习基础专栏）：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评估（评估方法

为梦而生~·2023-11-18 17:08

机器学习：十大算法快速回顾

二.线性回归2.1算法描述有没有想过数据奇才如何预测未来？输入线性回归，这是一种强大的统计工具，可以解开隐藏在连续变量中的秘密。这一切都是为了在数据迷宫中找到完美的路线，为对未来的清晰预测铺平道路。

无水先生·2023-11-17 11:17

【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）

为梦而生~·2023-11-17 03:45

【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）

个人主页：为梦而生~关注我一起学习吧！专栏：机器学习欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1）【机器学习基础】机器学习入门（2）【机器学习基础】机器学习的基本术语【机器学习基础】机器学习的模型评估（评估方法及性能度量原理及主要公式）本期内容：本篇文章开始机器学习的模型，我们从最简单的开始，所以从线性的开始，而线性模型中一元的最简单，最基础，所以先讲解一下一元线

为梦而生~·2023-11-17 03:44

人工智能基础_机器学习037_多项式回归升维实战4_使用随机梯度下降模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能工作笔记0077

上一节我们使用线性回归模型最终拟合了双十一天猫销量数据,升维后的数据.我们使用SGDRegressor的时候,随机梯度下降的时候,发现有问题,对吧,怎么都不能拟合我们看看怎么回事现在可以看到上面是之前的代码上面是对数据的准备这里我们还是修改

脑瓜凉·2023-11-17 02:40

机器学习-sklearn第十三天——笔记

目录线性回归（下）5非线性问题：多项式回归5.1重塑我们心中的“线性”概念5.1.1变量之间的线性关系5.1.2数据的线性与非线性5.2使用分箱处理非线性问题5.3多项式回归PolynomialFeatures5.3.1

鹿衔草啊·2023-11-16 23:58

机器学习笔记（六）——机器学习概念：多项式回归与pipeline、偏差和方差、L1正则与L2正则

一、多项式回归与sklearn中的Pipeline之前已经学习了简单线性回归，其输入特征值有一维，即y=θ0+θ1x1;y=\theta_0+\theta_1x_1;y=θ0+θ1x1;当推广到多维特征

爱学习的老青年·2023-11-16 23:26

机器学习系列笔记七:多项式回归[上]

scikit-learn中的多项式回归和Pipeline关于PolynomialFeaturesPipeline过拟合与欠拟合概念引入traintestsplit的意义学习曲线绘制学习曲线Intro相比较线性回归所拟合的直线

ChanZany·2023-11-16 23:51

人工智能基础_机器学习032_多项式回归升维_原理理解---人工智能工作笔记0072

现在开始我们来看多项式回归,首先理解多维原来我们学习的使用线性回归,其实就是一条直线对吧,那个是一维的,我们之前学的全部都是一维的对吧,是一维的,然后是多远的,因为有多个x1,x2,x3,x4...但是比如我们有一个数据集

脑瓜凉·2023-11-16 23:11

week2&3(2021.9.25-2021.10.8）

【小土堆】_哔哩哔哩_bilibili的第P16讲到了nn.Module的使用，很好地描述了上周的API线性回归的原理，这次终于听懂了定义函数以及继承父类代码从14行开始运行。

浅蓝的爽肤水·2023-11-16 21:12

【机器学习】多项式回归的思想以及在sklearn中使用多项式回归（含示例+代码）

一、多项式回归回归在我们的日常生活中有着广泛的应用，线性回归法有一个很大的局限性，就是假设数据背后是存在线性关系的，但是实际上，具有线性关系的数据集是相对来说比较少的，更多时候，数据之间是具有的非线性的关系

旅途中的宽~·2023-11-16 15:17

05机器学习--多项式回归与模型泛化及python实现

偏差方差权衡⑦解决过拟合问题--模型正则化1--岭回归⑧解决过拟合问题--模型正则化2--LASSO回归①什么是多项式回归我们把看做是这个式子的一个特征，x为另外一个特征，从这个角度来看，这个式子其实还是一个线性回归

小徐爱吃_山楂锅盔·2023-11-16 10:15

python机器学习算法实训 - （二）手写岭回归和lasso回归

线性模型之间还是很相似的，有了线性回归，其他的也好展开了。理论部分两张图来自林轩田老师的机器学习基石，向同学们推荐一手。

印第安老斑鸠啾·2023-11-16 10:33

python手写函数与调用库分别实现逻辑回归与线性回归

逻辑回归使用uci数据集中的data_banknote_authentication数据进行逻辑回归。数据集：代价cost:最终目标是要求出使得J(theta)最小时theta的值。采取的方法均为类似梯度下降法的方法。不调库代码实现：importpandasaspd#加载数据集data=pd.read_csv('D:/Desktop/data_banknote_authentication.txt

你今天学习了嘛·2023-11-16 10:00

机器学习和深度学习领域的算法和模型

机器学习和深度学习领域有许多算法和模型，以下是一些常见的算法和模型：线性回归（LinearRegression）逻辑回归（LogisticRegression）决策树（DecisionTree）随机森林

超级大超越·2023-11-16 02:35

机器学习--逐步回归算法，线性回归的特征选择算法

逐步回归算法监督式学习算法的任务是拟合多个特征与标签的关系，在实际应用中，所收集的数据中，所有的特征可能并不是都与标签有关联。模型中如果包含与标签无关联的特征，不仅会增加数据规模和计算量，还会影响模型对标签的预测效果。因此特征选择是监督式学习算法的一个重要组成部分。逐步回归是一个贪心算法。它的运行效率较高，但也因为其是贪心算法，有时会做出次优的最优选择。向前逐步回归算法向前逐步回归算法是最简单的一

米奇妙妙小黑屋·2023-11-15 23:16

波士顿房价预测分析----以线性回归LinearRegression为例

波士顿房价预测分析----以线性回归LinearRegression为例一、数据预处理波士顿房价数据集介绍1.1加载数据集1.2处理缺失值、异常值1.3标准化处理波士顿房价数据集回归问题数据标准化代码二

清木!·2023-11-15 23:42

机器学习的线性回归与非线性回归

一元线性回归回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联一元线性回归包括一个自变量和一个因变量如果包含两个以上的自变量，则称为多元线性回归代价函数（损失函数）损失函数的最终目的是为了使得误差平方和最小用梯度下降法求解线性回归训练模型过程中不断重复这个语句学习率的值不能太小

托比-马奎尔·2023-11-15 23:40

吴恩达机器学习4-多变量线性回归

吴恩达机器学习4-多变量线性回归1.定义实际问题中，对于问题的解决单一变量往往是不够的，往往要对多个变量进行分析：支持多变量的假设ℎ表示为：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θnxn\h_{\theta

小y同学在学习·2023-11-15 21:29

初识线性回归

excel线性回归练习一、excel中数据分析功能做线性回归练习二、jupyter编程（不借助第三方库），最小二乘法，重做第1题（一）打开jupyternotebook程序（二）进入页面（三）新建文件（

一只特立独行的猪 ️·2023-11-15 19:40

机器学习经典方法思想

留一法是只留一个验证)交叉验证法(k折交叉验证)(10折交叉验证)自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率P-R曲线和平衡点F1ROC曲线和AUC面积、Lrank排序损失代价敏感曲线(代价曲线)问题和总结3线性模型线性回归对数几率回归

ZJH'blog·2023-11-15 17:47

Lasso回归和岭回归详解

当数据特征存在多重共线性，特征矩阵不满秩，或者用普通线性回归过拟合的状况时，我们需要用lasso回归或岭回归来构建模型。左边是lasso回归，右边是岭回归。

数字生命Allen·2023-11-15 15:27

如何使用线性模型的【分箱】操作处理非线性问题

让线性回归在非线性数据上表现提升的核心方法之一是对数据进行分箱，也就是离散化。与线性回归相比，我们常用的一种回归是决策树的回归。为了对比不同分类器和分箱前后拟合效果的差异，我们设置对照实验。