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MMoE
京东
线性回归
2024/4/11 12:42:14
educoder 数据挖掘算法原理与实践：线性回归（房价预测）
第1关：线性回归算法思想
1 BC第2关：动手实现线性回归
#encodingutf8
import numpy as np#mse
def mse_score(y_predict,y_test):#********* Begin *********#m len(y_predict)a y_test - y_predictmse np.dot(a,a)/m#********* End *********#retur…
educoder机器学习 --- 线性回归
第1关：简单线性回归与多元线性回归
１、ＢＣ
２、ＡＢＣ
３、Ａ第2关：线性回归的正规方程解
#encodingutf8
import numpy as np
def mse_score(y_predic…
论文报告-Linear Regression for face recognition
论文的英文题目、中文题目，作者；
英文题目 : Linear Regression for Face Recognition 中文题目 : 人脸识别的线性回归方法 作者 : Imran Naseem, Roberto Togneri, Mohammed Bennamoun
摘要翻译 本文提出了一种新的人脸识别方法，将模式识别…
线性回归解析解推导以及实现
公式1： w1∗∑iyi(xi−1n∑ixi)∑ixi2−1n(∑ixi)2w_1^*\frac{\sum_i y_i(x_i-\frac{1}{n}\sum_i x_i)}{\sum_i x_i^2-\frac{1}{n}(\sum_ix_i)^2} w1∗∑ixi2−n1(∑ixi)2∑iyi(xi−n1∑ixi) 推导上式，给定以下条件࿱…
Python3数据分析与挖掘建模（9）相关系数与线性回归
1. 相关系数
1.1 概述
相关系数是衡量两个变量之间线性相关程度的统计量。它的取值范围在-1到1之间，表示变量之间的相关性强度和方向。
1.2 Pearson相关系数
常用的相关系数有皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）࿰…
思瑞浦与IAR携手共筑嵌入式开发新生态--AMEYA360
2024年1月18日思瑞浦与IAR联合宣布，IAR旗舰产品IAR Embedded Workbench for Arm已全面支持思瑞浦TPS32混合信号微控制器主流系列产品，为开发者提供更完整、高效的开发解决方案。 思瑞浦总部位于中国，提供模拟及嵌入式处理器产品和解决方案&am…
简单线性回归：预测事物间简单关系的利器
文章目录 🍀简介🍀什么是简单线性回归？🍀简单线性回归的应用场景使用步骤：注意事项： 🍀代码演示🍀结论 🍀简介 在数据科学领域，线性回归是一种基本而强大的统…
推荐系统 理论笔记 四（机器学习基础—线性回归）
f(x)w1x1w2x2，是三维空间的一条直线。 MSE均方误差（平方求和再平均）。最小二乘（least square mehtod）。英文是最小平方的方法。就是求误差平方的最小值问题。 注意，因为是线性回归模型，而且损…
Scikit-Learn线性回归(三)
Scikit-Learn线性回归三：综合实践 1、线性回归理论回顾2、数据预处理与问题提出3、简单线性回归实践4、多项式回归实践5、多元线性回归实践 1、线性回归理论回顾 在 Scikit-Learn线性回归(一) 和 Scikit-Learn线性回归(二) 中，我们详细介绍了线性回归的概…
机器学习——多元线性回归升维
机器学习升维 升维使用sklearn库实现特征升维实现天猫年度销量预测实现中国人寿保险预测 升维 定义：将原始的数据表示从低维空间映射到高维空间。在线性回归中，升维通常是通过引入额外的特征来实现的，目的是为了更好地捕捉数据的复杂性&#…
【报表设计】--单元格扩展和父子格设置
单元格扩展 假如有四个销售员【张三，李四，王五，钱六】，如果把销售员字段拖入单元，单元格设置为不扩展。
那么，这四个字段，就会挤在同一个单元格中，默认以逗号分隔
如果选择横向扩展…
【BUG修复】延迟填报提交后，提示登录状态过期，或者弹出接口异常
延迟填报功能提交后，提示登录状态过期，如下： 修改一番后，提示 后端接口异常，弹出接口异常，
这个BUG困扰了我整整三天的时间！
彻底绝望！
DEBUG也没发现问题（其实是可…
机器学习算法(1)——简单线性回归
一、说明 在在这篇文章中，我们将学习我们的第一个机器学习算法，称为简单线性回归。这是一个重要的算法，因为当您可能正在学习第一个神经网络（称为人工神经网络）时，在此算法中学习的技术也适用于深度学习。我…
使用PyTorch加载数据集：简单指南
💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢…
Softmax Classifier 多分类问题
文章目录8、Softmax Classifier 多分类问题8.1 Revision8.2 Softmax8.2.1 Design8.2.2 Softmax Layer8.2.3 NLLLoss vs CrossEntropyLoss8.2.4 Mini-Batch8.3 MNIST dataset8.3.1 Import Package8.3.2 Prepare Dataset8.3.3 Design Model8.3.4 Construct Loss and Optimizer8.3…
《动手深度学习》 线性回归从零开始实现实例
🎈 作者：Linux猿
🎈 简介：CSDN博客专家🏆，华为云享专家🏆，Linux、C/C、云计算、物联网、面试、刷题、算法尽管咨询我，关注我，有问题私聊！
&…
数据结构与算法-(11)---有序表(OrderedList)
🌈个人主页: Aileen_0v0 🔥系列专栏:PYTHON学习系列专栏 💫"没有罗马,那就自己创造罗马~" 目录
知识回顾及总结
有序表的引入
编辑 实现有序表
1.有序表-类的构造方法
2.有序表-search方法的实现
3.有序表-add方法的实现…
数据结构|二叉树的三种遍历方式，你掌握了几种？
目录
1、遍历方式
2、前序遍历
3、中序遍历 1、遍历方式
学习二叉树的结构，最简单的方式就是遍历二叉树。遍历二叉树就是通过某条线路对二叉树的各个结点进行一次访问，访问的方法有三种分为前序遍历、中序遍历、后续遍历，层序遍历它们的遍…
(实战）sklearn----多元线性回归sklearn----多项式回归
import numpy as np
from numpy import genfromtxt
from sklearn import linear_model
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D # 读入数据
data genfromtxt(r"Delivery.csv",delimiter,)
print(data)# 切分数据
x_data dat…
sklearn——一元线性回归
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 载入数据
data np.genfromtxt("data.csv", delimiter",")
x_data data[:,0]
y_data data[:,1]
plt.scatter(x_data,y_data)
plt.show()
print…
如何做零售企业满意度调查
零售业满意度调研是一项至关重要的市场研究工作，它能够帮助企业深入了解消费者对零售店的整体印象、商品质量、服务质量等方面的评价。这种评价可以帮助企业了解自身的优势和不足，提高企业的市场竞争力。民安智库（第三方市场调研公司…
机器学习：正则化（Python）
regularization_linear_regression.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltclass RegularizationLinearRegression:"""线性回归 正则化，梯度下降法 闭式解求解模型系数1、数据的预处理：是否训练偏置项fit_intercept&a…
机器学习_线性回归原理和实战
文章目录 线性回归原理线性回归实战 线性回归原理
在讲线性回归之前，我们先看看中学时学的，一元线性回归的公式：ya∗xb。这公式对于本篇内容关联还是挺大的。
所谓回归分析 (regression analysis)，就是确定两种或两种以上变量间…
1-1 动手学深度学习v2-线性回归-笔记
简化核心模型
假设1: 影响房价的关键因素是卧室个数，卫生间个数和居住面积，记为 x 1 x_{1} x1， x 2 x_{2} x2， x 3 x_{3} x3假设2: 成交价是关键因素的加权和 y w 1 x 1 w 2 x 2 w 3 x 3 b yw_{1}x_{1}w_{2}x_{2}w_{3…
梯度下降法求解线性回归方程
定义线性回归方程 h θ ( x ) h_\theta(x) hθ(x) h θ ( x ) θ 0 x 0 θ 1 x 1 θ 2 x 2 . . . θ n x n ∑ i 0 n θ i x i θ T x \begin{align} h_\theta(x) &\theta_0x_0 \theta _1x_1 \theta_2x_2 ... \theta_nx_n \\ &\sum_{i0}^{n}\theta_ix_i\\…
线性回归api再介绍
1 线性回归api再介绍 2. 案例：波⼠顿房价预测
2.1 案例背景介绍 2.2. 案例分析
回归当中的数据⼤⼩不⼀致，是否会导致结果影响较⼤。所以需要做标准化处理。
数据分割与标准化处理回归预测线性回归的算法效果评估
2.3 回归性能评估 2.4 代码实现
正…
Spatial Data Analysis（一）：线性回归
Spatial Data Analysis（一）：线性回归
来源：https://github.com/Ziqi-Li/GEO4162C/tree/main
在此示例中，我们将介绍如何在 python 中拟合线性回归模型。 我们将使用的数据集是 2020 年县级选举投票数据以及来自 ACS …
数据结构与算法-(7)---栈的应用-(3)表达式转换
🌈write in front🌈 🧸大家好，我是Aileen🧸.希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流. 🆔本文由Aileen_0v0🧸 原创 CSDN首发🐒 如…
Python多元线性回归sklearn
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on 2024.1.22author: rubyw
"""import numpy as np
from numpy import genfromtxt
from sklearn import linear_model
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D# 读入数据…
AMEYA：ROHM新增5款100V耐压双MOSFET，实现业界超低导通电阻
全球知名半导体制造商ROHM(总部位于日本京都市)面向通信基站和工业设备等的风扇电机驱动应 用，开发出将两枚100V耐压MOSFET* 1一体化封装的双MOSFET新产品。新产品分“HP8KEx/HT8KEx (NchNch)系列”和“HP8MEx(NchPch*2)系列”两个系列，共5款新机型。 近…
深度学习_4 数据训练之线性回归
训练数据
线性回归
基本原理
比如我们要买房，机器学习深度学习来预测房价。房价的影响因素有：卧室数量，卫生间数量，居住面积。此外，还需要加上偏差值来计算。我们要找到一个正确率高的计算方法来计算。
首先&#…
PyTorch实例：简单线性回归的训练和反向传播解析
文章目录 🥦引言🥦什么是反向传播？🥦反向传播的实现（代码）🥦反向传播在深度学习中的应用🥦链式求导法则🥦总结 🥦引言 在神经网络中，反向传播算法…
农村农产品信息展示网站的设计与实现(论文+源码)_kaic
摘 要 随着软件技术的迅速发展,农产品信息展示的平台越来越多,传统的农产品显示方法将被计算机图形技术取代。这种网站技术主要把农产品的描述、农产品价格、农产品图片等内容，通过计算机网络的开发技术，在互联网上进行展示，然后通过计算机网…
【机器学习教程】一、线性回归（Linear Regression）：预测与拟合的利器
算法发展
线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的经典机器学习算法。它是机器学习和统计学领域中最简单、最基础的回归算法之一。线性回归的发展可以追溯到19世纪早期，但它在机器学习领域的应用始于20世纪50年代。
重要论文及论文内容
1. Ordinary Least Squa…
学习笔记|构建一元线性回归模型|方差分析|方差齐性|检验残差正态性|规范表达|《小白爱上SPSS》课程：SPSS第二十讲： 一元线性回归分析怎么做?
目录 学习目的软件版本原始文档一元线性回归分析一、实战案例二、统计策略三、SPSS操作四、结果解读第一个表格为模型摘要第二表格为方差分析表第三个表格为模型系数第四张散点图（主要检验方差齐性） 第五张直方图和P-P图（检验残差正态性&…
梯度下降法——一元线性回归（实战）
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 载入数据
data np.genfromtxt("data.csv", delimiter",")
#传入文件，分隔符是逗号
x_data data[:,0]#取所有的行，第0个列
y_data data[:,1]
plt.scatter(x_data,y_data)#画…
机器学习之线性回归（机器学习基石）
目录
引子
几何意义
如何最小化Ein
Ein的矩阵表示
Ein梯度的表示与W的计算
Ein的另一种表现形式
H矩阵的意义
Ein的noise表现形式
学习曲线 引子
在一个二元分类的问题中我们通常得到的结果是1/0，而在分类的过程中我们会先计算一个得分函数然后在减去一个…
机器学习 | 简单线性回归和最小二乘法
最近一段时间在学习机器学习算法，看了一些视频，打算整理下做成笔记，方便以后看。
线性回归：能够用一个直线比较精确地描述数据之间的关系，当出现新的数据的时候，能够预测出一个简单的值。
线性回归算法主…
Scikit-Learn线性回归(六)
Scikit-Learn线性回归六：套索回归 1、Lasso回归（套索回归）2、Lasso回归的解2.1、坐标轴下降法2.2、最小角回归法2.3、Lasso回归解（L1正则化）的几何意义3、Scikit-Learn Lasso回归（套索回归）3.1、Scikit-Learn Lasso回归API3.2、Scikit-Learn Lasso回归初体验1、Lasso回归…
scikit-learn : 线性回归，多元回归，多项式回归
匹萨的直径与价格的数据
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
def runplt():plt.figure()plt.title(udiameter-cost curver)plt.xlabel(udiameter)plt.ylabel(ucost)plt.axis([0, 25, 0, 25])plt.grid(True)return pltplt runplt()
X [[6], [8], [10], [14]…
![[github-100天机器学习]day2 simple linear regression](https://img-blog.csdnimg.cn/740f485a014f4d4781a83af908cd3e66.png)
[github-100天机器学习]day2 simple linear regression
https://github.com/LiuChuang0059/100days-ML-code/blob/master/Day2_SImple_Linear_regression/README.md 简单线性回归
使用单一特征预测响应值。基于自变量X来预测因变量Y的方法，假设两者线性相关，寻找一种根据特征或自变量X的线性函数来预测Y。
目…
线性回归（Linear Regression）算法 简介
线性回归（Linear Regression）算法
根据已有的数据去寻找一条直线，让它尽可能地接近这些数据，再用这条直线预测新数据的可能结果，这个结果是一个具体的数值。
Y AX B根据样本数据求出方程的最优解.
损失函数
损失…
【重新定义matlab强大系列十六】求解混合整数线性问题
🔗 运行环境：Matlab 🚩 撰写作者：左手の明天 🥇 精选专栏：《python》 🔥 推荐专栏：《算法研究》 #### 防伪水印——左手の明天 #### 💗 大家好🤗ᾑ…
几种线性回归方法的简介
在给定一列数据(x1,y1),...,(xn,yn)(x_1, y_1), ...,(x_n, y_n)(x1,y1),...,(xn,yn)时，如果认为它满足线性模型： yabxϵya bx \epsilonyabxϵ 则可以用不同方法估计参数来拟合直线。
1. 最小二乘法（OLS）回归
最小二乘…
机器学习-线性回归实践
目标：使用Sklearn、numpy模块实现展现数据预处理、线性拟合、得到拟合模型，展现预测值与目标值，展现梯度下降；
一、导入模块
import numpy as np
np.set_printoptions(precision2)
from sklearn.linear_model import LinearRegr…
day09——线性回归
线性回归 一、什么是线性回归1，定义与公式2，线性回归的特征与目标的关系 二、线性回归的损失和优化原理1，损失函数2，优化算法 三、API四、实操：波士顿房价预测1，数据来源：scikit-learn2…
多元线性回归梯度下降法——多元线性回归
多特征 当Y值的影响因素不是唯一时，采用多元线性回归模型 例子 梯度下降法——多元线性回归
import numpy as np
from numpy import genfromtxt
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 数据
# 读入数据
data genfro…
机器学习：梯度下降法（Python）
LinearRegression_GD.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltclass LinearRegression_GradDesc:"""线性回归，梯度下降法求解模型系数1、数据的预处理：是否训练偏置项fit_intercept（默认True）&…
【吴恩达·机器学习】第二章：多变量线性回归模型（选择学习率、特征缩放、特征工程、多项式回归）
博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚🌸博主主页： Yaoyao2024每日一言🌼: 勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。 ——《朗读者》 0、声明
本系列博客文章是博主本人根据吴…
机器学习——线性回归/岭回归/Lasso回归
0、前言：
线性回归会用到python第三方库：sklearn.linear_model中的LinearRegression导入第三方库的方法：from sklearn.linear_model import LinearRegression使用LinearRegression(二维数据，一维数据)进行预测，其中数…
pytorch学习-3：线性回归
线性回归
1. 问题描述
一个一元二次函数: yax2byax^2byax2b, 我们给 yyy 数据加上一点噪声来更加真实的展示它。
import torch
import matplotlib.pyplot as pltx torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim1) # x data (tensor), shape(100, 1)
y x.pow(2) 0.2*…
【机器学习】机器学习实验一：线性回归（详细代码展示）
文章目录一、前言二、梯度下降理解算法2.1 单变量线性回归2.2 多变量线性回归2.3 正则化2.3.1 L2正则化（Ridge回归）2.3.2 L1正则化（Lasso回归）三、实验一详细代码案例一、前言
本次实验我将分为两个部分进行讲解，第一…
自制机器学习工具库源码解释（KNN线性回归）
欢迎大家提出宝贵意见源码：简易KNN网格搜索版KNN正则版线性回归梯度下降版线性回归：防止重复库安装方法以及更新命令安装更新测试代码以及截图（部分）KNN&鸢尾花线性回归&波士顿房价预测源码：
由于刚开始写&am…
06线性回归衍生算法
目录：
ridge算法
lasso算法
elastic-Net算法
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.linear_model import SGDRegressor, LinearRegression
from sklearn.linear_model import Lasso
import numpy as np# 1. Ridge 岭回归# 生成随机数据
X np.…
jupyter多元线性回归算法预测房价
目录一、概念二、Excel预测房价三、Python预测房价（不用Sklearn）1.上传数据文件2.导入数据3.数据清洗4.热力图5.多元线性回归建模6.模型末尾提示可能存在多元共线性，需要处理一下四、使用Sklearn包预测房价（一）不处理数…
使用scikit-learn和pandas学习线性回归
对于想深入了解线性回归的童鞋，这里给出一个完整的例子，详细学完这个例子，对用scikit-learn来运行线性回归，评估模型不会有什么问题了。 1. 获取数据，定义问题 没有数据，当然没法研究机器学习啦。这里我们用…
机器学习学习笔记第一篇（线性回归算法的理解）
学习机器学习前，需要掌握下图知识
科普：
数据量决定了模型的高度、算法只是逼近这个高度，大数据是机器学习的根基
人工智能：目标 机器学习：手段 大数据：机器学习的根基 深度学习（神经网络&a…
机器学习之简单线性回归
最广为人知的线性回归模型——将数据拟合成一条直线。直线拟合的模型方程为 y ax b，其中 a 是直线斜率，b 是直线截距。 看看下面的数据，它们是从斜率为 2、截距为 -5 的直线中抽取的散点：
rng np.random.RandomState(1)
x 1…
吴恩达471机器学习入门课程1第2周——线性回归（单变量）
文章目录 Linear Regression1 导包2 - 问题陈述3 - 数据集可视化数据 4 - 线性回归复习5 - 计算代价代价函数模型预测实现 6 - 梯度下降批量梯度下降法学习参数 Linear Regression
您将使用一个变量实现线性回归，以预测餐厅特许经营的利润。
1 导包
首先…
[d2l]线性回归的简单实现
生成数据集
true_w torch.tensor([2, -3.4])
true_b 4.2
features, labels d2l.sythetic.data(true_w, true_b, 1000)读取数据集
def load_array(data_arrays, batch_size):#创建Tensor类型数据集dataset data.TensorDataset(*data_arrys)return data.DataLoader(dataset…
![[机器学习]简单线性回归——最小二乘法](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/00356d6433744736bcf023505acb0eb4.png)
[机器学习]简单线性回归——最小二乘法
一.线性回归及最小二乘法概念 2.代码实现
# 0.引入依赖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 1.导入数据
points np.genfromtxt(data.csv, delimiter,)
# points[0,0]# 提取points中的两列数据，分别作为x，y
x points[:, 0]
y poi…
深度学习小记 - 正则化，优化器，线性回归，逻辑斯蒂回归
深度学习小记 - 正则化/优化器/线性回归/逻辑斯蒂回归 文章目录深度学习小记 - 正则化/优化器/线性回归/逻辑斯蒂回归正则化泛化误差L1与L2正则化线性回归与逻辑斯蒂回归线性回归逻辑斯蒂回归优化器随机梯度下降算法（SGD）基于动量的随机梯度下降算法&…
机器学习（9）---线性回归中的公式推导(手推)、闭式解和数值解
文章目录 一、闭式解（解析解）二、数值解三、一元线性回归中w和b的推导四、多元线性回归中w的推导 一、闭式解（解析解） 1. 在机器学习中，闭式解也被称为解析解（analytical solution），…
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/?p31958 分析师：Yan Liu 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…
线性回归中的平方误差
以下第一个括号内y平方的均值： 以下第二个括号内xy的均值： 以此类推 误差等于： 三维微积分：
误差几何图形是个三维抛物面，m轴，b轴，误差轴。希望求出一组m、b值使误差值最小？ 方…
数据结构与算法-(7)---栈的应用拓展-前缀表达式转换+求值
🌈write in front🌈 🧸大家好，我是Aileen🧸.希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流. 🆔本文由Aileen_0v0🧸 原创 CSDN首发🐒 如…
带正则项的线性回归Regression （linear regression with regulation）
问题描述：
一直7个样本点（x，y）；散点图如下；现采用函数拟合已找到一个函数f(x);使其跟好的估计真实的x和y的函数关系。 从直观分析可以得出，因变量x和果变量y不成线性关系，故采用非线…
机器学习（一）线性回归 Linear Regression
线性回归是有监督学习，即给定样本属性和对应的标签，训练出线性函数的参数。
解决问题类型：
预测两类事物对相关性
e.g. 预测房价跟面积的关系 （单变量）
预测房价跟面积、楼层的关系 （多变量）…
机器学习cs229——（二）线性回归、梯度下降与正规方程组
目录
符号介绍
监督学习的训练过程
线性回归
梯度下降
正规方程组（标准方程组） 符号介绍
在之后的学习中，为了保持一致性，下列符号将经常使用：
m训练样本个数
n特征数量
x输入变量/特征
y输出变量
(x,y)为一…
多元线性回归方程原理及其推导
多元线性方程原理及推导
概念
1.在统计学中，线性回归方程是利用最小二乘函数对一个或多个自变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量的情况叫多…
王道数据结构习题代码2.2.3(线性表)
第一题(c语言)
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include<stdbool.h>#define maxn 100typedef int Elemtype;typedef struct
{Elemtype data[maxn];int len;
} SqList;bool Del_Min(SqList *L,Elemtype *e)
{if(L->len0)return false;*eL->d…
机器学习读书笔记之9 - 逻辑回归
逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础&#x…
硬核机器学习知识点教学--（代码讲解）
用代码和实战讲解机器学习，零基础一样看得懂👏🏻👏🏻👏🏻
复习、学习、备战考试皆可用👏🏻👏🏻👏🏻
本系列持续更新中&a…
【2022吴恩达机器学习课程视频翻译笔记】3.1线性回归模型-part-1
3.1线性回归模型-part-1
In this video, we’ll look at what the overall process of supervised learning is like. Specifically, you see the first model of this course, Linear Regression Model. That just means fitting a straight line to your data. It’s probab…
[机器学习西瓜书]3.线性回归
介于看完之后老是不知道看了些啥，所以开这么一部分blog对看到的内容进行记录整理 当然知识介绍肯定没有书上写的详细，仅限于自己对内容的整理
0. 线性模型概述
试图学习一个通过属性的线性组合来进行预测的函数这里学到的主要内容 线性回归——最小二乘…
【数据结构和算法】寻找数组的中心下标
其他系列文章导航 Java基础合集数据结构与算法合集 设计模式合集 多线程合集 分布式合集 ES合集 文章目录
其他系列文章导航
文章目录
前言
一、题目描述
二、题解
2.1 前缀和的解题模板
2.1.1 最长递增子序列长度
2.1.2 寻找数组中第 k 大的元素
2.1.3 最长公共子序列…
机器学习系列 | 线性回归模型（简单线性回归、局部线性回归、非线性关系）
1.什么是线性回归？
线性回归是试图在一堆数据中训练得到自变量x和因变量y中一组线性关系，如ywxbywxbywxb。例如把人脚底板长度作为自变量，身高作为因变量，那么在这两种数据之间就可以做一个简单线性回归，可以得到脚底…
长宁区科协常务副主席张正行一行到访深兰科技
12月22日，上海市长宁区科协常务副主席张正行、学会部部长洪嫣一行到访深兰科技总部，并与深兰科技集团董事长陈海波、深兰科技集团技术副总裁王雷博士等进行了会谈。 座谈中，陈海波详细介绍了深兰科技当前的企业发展及业务现状，并就…
AMEYA360｜ROHM罗姆首次推出硅电容器BTD1RVFL系列
全球知名半导体制造商ROHM(总部位于日本京都市)新开发出在智能手机和可穿戴设备等领域应用日益广泛的硅电容器。利用ROHM多年来积累的硅半导体加工技术，新产品同时实现了更小的尺寸和更高的性能。 随着智能手机等应用的功能增加和性能提升，业界对于支持更…
SPSS多元线性回归数据解读
前文我们总结了SPSS安装流程和多元线性回归操作案例：
链接如下：
SPSS安装：保姆级SPSS图文安装教程_追忆苔上雪的博客-CSDN博客
SPSS多元线性回归操作案例：SPSS多元线性回归操作入门实例_追忆苔上雪的博客-CSDN博客
接下来针对…
【Python数据结构与算法】线性结构小结
🌈个人主页: Aileen_0v0 🔥系列专栏:PYTHON学习系列专栏 💫"没有罗马,那就自己创造罗马~" 目录
线性数据结构Linear DS
1.栈Stack
栈的两种实现
1.左为栈顶,时间复杂度为O(n)
2.右为栈顶,时间复杂度O(1)
…
机器学习---线性回归算法
1、什么是回归？
从大量的函数结果和自变量反推回函数表达式的过程就是回归。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。
2、一元线性回归 3、多元线性回归
如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量&a…
数据结构与算法基础-(5)---栈的应用-(1)括号匹配
🌈write in front🌈 🧸大家好，我是Aileen🧸.希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流. 🆔本文由Aileen_0v0🧸 原创 CSDN首发🐒 如…
机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林解析
机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林解析
引言
机器学习算法是人工智能领域的核心，它们用于解决各种问题，从预测房价到图像分类。本博客将深入探讨四种常见的机器学习算法：线性回归、逻辑回归、决策树和随机森林…
【数据结构和算法】删掉一个元素以后全为 1 的最长子数组
其他系列文章导航 Java基础合集数据结构与算法合集 设计模式合集 多线程合集 分布式合集 ES合集 文章目录
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前言
一、题目描述
二、题解
2.1 方法一：滑动窗口
2.2 滑动窗口解题模板
三、代码
3.1 方法一：滑动窗口
四…
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。所谓测试指的是用另一组带有标签的数据数据集 ( x i ⊤ , y i ) , i 1 , 2 , ⋯ , m (\boldsymbol{x}^\top_i,y_i),i1,2,\cdots,m (xi⊤,yi),…
机器学习（三）线性回归原理
上述考虑的问题，我们会得到一个式子，即：Yθ1X1θ2X2。但该线性公式没办法拟合所有的数据点，如下图。 这里“θ0”作为偏置项，在二维平面里，即为截距。因此，上述公式“Yθ1X1θ2X2”即可修改为“…
机器学习数据的清洗，转化，汇总及建模完整步骤（基于Titanic数据集）
目录
介绍：
一、数据
二、检查数据缺失 三、数据分析
四、数据清洗 五、数据类别转化
六、数据汇总和整理
七、建模
介绍： 线性回归是一种常用的机器学习方法，用于建立一个输入变量与输出变量之间线性关系的预测模型。线性回归的目标…
sklearn多项式回归和线性回归
什么是线性回归？ 回归分析是一种统计学方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。它是一种建立关系模型的方法，可以帮助我们预测和解释变量之间的相互作用。
回归分析通常用于预测一个或多个因变量的值，这些因变量的值是由一个或多…
多元统计分析(4):判别分析
4.1 判别分析的目标
主要目的：判别一个个体所属类别
4.2 距离判别
都选用用马氏距离
4.2.1 判别准则 化简的证明： 称为判别函数，为判别系数。
4.2.2 误判概率
【1】当两个正态总体的协方差相同 证明： 当两个正态总体重合的时…
P5 用pytorch实现线性回归
PyTorch 实现的线性回归 准备数据集 用类封装设计一个模型 # 目的是为了前向传播forward，即计算y hat(预测值) 使用pytorch的API来定义 loss 和 optimizer 。 其中，计算loss是为了进行反向传播，optimizer是为了更新梯度。 训练过程 &#…
Python简单线性回归算法实现及应用示例
简单线性回归，是一种使用单个特征预测响应的方法。 它是机器学习爱好者了解的最基本的机器学习模型之一。 在线性回归中，我们假设两个变量，即因变量和自变量是线性相关的。 因此，我们尝试找到一个线性函数，作为特征或自…
python+torch线性回归模型机器学习
程序示例精选 pythontorch线性回归模型机器学习 如需安装运行环境或远程调试，见文章底部个人QQ名片，由专业技术人员远程协助！ 前言
这篇博客针对《pythontorch线性回归模型机器学习》编写代码，代码整洁，规则…
机器学习小白理解之一元线性回归
关于机器学习，百度上一搜一大摞，总之各有各的优劣，有的非常专业，有的看的似懂非懂。我作为一名机器学习的门外汉，为了看懂这些公式和名词真的花了不少时间，还因此去着重学了高数。
不过如果不去看公式&…
Python 线性回归可视化 并将回归函数放置到图像上
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
import seaborn as sns# 加载内置的数据集
df sns.load_dataset(tips)#create regplot
p sns.regplot(xtotal_bill, ytip, datadf)#calculate slope and intercept of regression equation
slope, intercept, r, p, sterr sci…
最小二乘法在线性回归中的用法
最小二乘法在线性回归中的用法
最小二乘法是1809年高斯在《天体运动论》中公开发表的一种计算方法。最小二乘法其实是一种“最佳猜测”的方法。想象一下，你有一些数据点，比如你朋友的身高和体重。你想找到一个简单的规则来描述这两者之间的关系。最小二…
【机器学习、python】线性回归
回归分析中，变量与因变量存在线性关系
用sklearn求解线性回归 # 导入文件
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from matplotlib import pyplot as plt
import panda…
梯度下降法公式推导+实战--以一元、多元线性回归为例-猛男技术控
梯度下降法
理论部分
梯度
设函数 zf(x,y)zf(x,y)zf(x,y) 在平面区域 DDD内具有一阶连续偏导数，则对于每一点p(x,y)ϵDp\left ( x,y \right )\epsilon Dp(x,y)ϵD，都可定出一个向量 ∂f∂xi→∂f∂yj→\frac{\partial f}{\partial x}\,\,\overrightar…
解析线性回归：从基础概念到实际应用
目录 前言1 什么是线性回归2 线性回归的一些概念2.1 样本集与样本2.2 实际值与估计值2.3 模型参数与最小二乘法2.4 残差与拟合优度 3 线性回归的应用场景3.1 销售预测3.2 医学数据分析3.3 金融市场分析 结语 前言
线性回归，被誉为统计学与机器学习领域的明星算法&a…
各类统计模型的详细使用教程-一元线性回归模型、线性回归模型、模型的构造理论、统计推断
统计模型的详细使用教程-一元线性回归模型、多元线性回归模型、模型的构造理论、 前言一元线性回归一元线性回归的构造思想一元线性回归的参数估计多元线性回归的相关补充s 2 s^{2} s
2023.8.25线性回归----梯度下降
1.目标函数 J(k1,k2)(1/2m)Σ（hk(x(i))-y(i))
2.寻找山谷的最低点，也就是目标函数终点
3.下山步骤（更新参数） （1）找到当前最合适的方向 （2）走一小步，走快就跌倒了。 &a…
李沐深度学习记录1：零碎知识记录、08线性回归
简要记录，以便查阅~
一、零碎知识
x.numel()：看向量或矩阵里元素个数
A.sum()：向量或矩阵求和，axis参数可对某维度求和，keepdims参数设置是否保持维度不变
A.cumsum：axis参数设置沿某一维度计算矩阵累计和…
线性回归Python（梯度下降法）
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
data np.genfromtxt("data.csv",delimiter ",")
x_data data[:,0]
y_data data[:,1]
plt.scatter(x_data,y_data)
plt.show()#学习率
lr 0.0001
#截距
b 0
#斜率
k 0
#迭代次数
epochs 50#最小…
【机器学习】P7 Scikit Learn 实现线性回归以及逻辑回归
Scikit Learn 实现线性回归以及逻辑回归Scikit Learn 包Scikit Learn 实现线性回归Scikit Learn 实现逻辑回归ReferenceScikit Learn 包
Anaconda Prompt 中执行：
conda install scikit-learn安装 Scikit Learn 包完成；
Scikit Learn 实现线性回归
引…
【数据结构和算法】独一无二的出现次数
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前言
一、题目描述
二、题解
2.1 哈希类算法题注意事项
2.2 方法一：判断长度
2.3 方法二： set 判断
2.4 方法…
PyTorch 基础篇（2）：线性回归（Linear Regression）
# 包import torchimport torch.nn as nnimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt # 超参数设置input_size 1output_size 1num_epochs 60learning_rate 0.001 # Toy dataset # 玩具资料：小数据集x_train np.array([[3.3], [4.4], [5.5], [6.71], [6.…
【深度学习】使用深度学习框架来简洁地实现线性回归模型
目录：使用深度学习框架来简洁地实现线性回归一、导入需要的包二、生成数据集三、读取数据集四、定义模型五、初始化模型参数六、定义损失函数七、定义优化算法八、训练九、源代码一、导入需要的包
我们首先生成数据集：
import numpy as np
import torc…
《动手深度学习》线性回归简洁实现实例
🎈 作者：Linux猿
🎈 简介：CSDN博客专家🏆，华为云享专家🏆，Linux、C/C、云计算、物联网、面试、刷题、算法尽管咨询我，关注我，有问题私聊！
&…
对数几率回归的损失函数,线性回归损失函数公式
怎么从通俗意义上理解逻辑回归的损失函数
两种都见类算,目标函数看,区别于逻辑归采用logistical loss,svm采用hinge loss.两损失函数目都增加类影响较数据点权重,减少与类关系较数据点权重.SVM处理考虑support vectors,类相关少数点,习类器.逻辑归通非线性映射,减离类平面较远…
【数据结构和算法】奇偶链表
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前言
一、题目描述
二、题解
2.1 方法一：分离节点后合并
三、代码
3.1 方法一：分离节点后合并
四、复杂度分…
线性回归之向量化 linear regression -- vectorization
线性回归之向量化 linear regression -- vectorization 在线性回归中，通过梯度下降不停的迭代以减少代价函数的值,来拟合出一个效果较好的模型。代价函数如下所示，其中:数据集为m个样本，n个特征。先看，在matlab / octave中&#x…
机器学习算法的基础（使用Python和R代码）之 线性回归
1.线性回归
它用于基于连续变量估计实际价值(房屋成本、通话次数、总销售额等)。在这里，我们通过拟合一条最优直线来建立自变量和因变量之间的关系。这条最合适的直线被称为回归线，它由一个线性方程Y a *X b表示。
理解线性回归最好的方法是重温童年的…
多元线性回归梯度下降算法
多元线性回归模型是指具有多个自变量和一个因变量的线性回归模型，数学表达式为： y = θ 0 + θ 1 x 1 + θ 2 x 2 + . . . + θ n x
机器学习：简单线性回归（附数据集下载地址）--补充
数据集下载地址：https://pan.baidu.com/s/1HaBVhEmSaBKBfZVRMww56Q 密码：qlge 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。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量&…
第七章《搞懂算法:线性回归是怎么回事》笔记
线性回归算法是机器学习算法中最简单的一类，线性回归算法主要用于连续值的预测问题。
7.1 什么是线性回归
这种刻画了不同变量之间关系的模型叫作回归模型，如果这个模型是线性的，则为线性回归模型。
线性回归主要是应用回归分析来确定两种…
6. 用深度学习框架来简洁地实现 线性回归模型
1. 生成数据集
import numpy as np
import torch
from torch.utils import data
from d2l import torch as d2ltrue_w torch.tensor([2,-3.4])
true_b 4.2# 通过 d2l中的函数 来生成features和labels
features,labels d2l.synthetic_data(true_w,true_b,1000)2. 调用框架中…
Python数据分析案例22——财经新闻可信度分析(线性回归，主成分回归，随机森林回归)
本次案例还是适合人文社科领域，金融或者新闻专业。本科生做线性回归和主成分回归就够了，研究生还可以加随机森林回归，其方法足够人文社科领域的硕士毕业论文了。 案例背景
有八个自变量，[微博平台可信度,专业性,可信赖性,转发量,…
【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch 自动微分与线性回归
【【Pytorch】学习记录分享3——PyTorch 自动微分与线性回归 1. autograd 包，自动微分2. 线性模型回归演示3. GPU进行模型训练 小结：只需要将前向传播设置好，调用反向传播接口，即可实现反向传播的链式求导
1. autograd 包&#x…
手推记录-logistic regression （逻辑斯蒂回归）
先看线性回归hθ(x)θ0x0θ1x1⋯θnxnθTxhθ(x)θ0x0θ1x1⋯θnxnθTx这里的n表示该样本有n维特征。 目标函数 J(θ)12∑i1m(hθ(x(i))−y(i))2J(θ)12∑i1m(hθ(x(i))−y(i))2这里的i表示第i个样本。 为了求目标函数最小，采用梯度下降迭代,为了方便，…
scikit-learn线性模型之线性回归
scikit-learn线性模型之线性回归线性回归参考文献线性回归
有监督学习中主要解决两个问题，一个是分类，另一个是回归。 在回归问题中，我们需要利用我们已知的特征 x1,x2,...,xpx_1,x_2,...,x_px1,x2,...,xp 去预测我们的目标变量 yyy 。…
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、选择特征2.1 查看热力图2.2 查看各个特征与MEDV房价的散点图2.3 定义特征值和目标…
统计工具更新了！一站式完成医学研究影响因素分析（线性回归法），比SPSS和R更好用...
郑老师的“风暴统计”平台更新了！接下来，我们的平台将陆陆续续形成一站式统计分析模块，包括： 影响因素分析混杂偏倚控制临床预测模型 我们也将春节后形成统计软件的PC端版本，将再也不怕宕机了！ 今天我们先更…
统计学习基础--第三章 线性回归
目录 一、简单线性回归
1、表达式
2、估计系数
（1）方法：最小二乘法
（2）实质： （3）结果
（4）评估系数估计的准确性
3、评估模型的准确性 二、多元线性回…
Pytorch线性回归教程
import torch
import numpy as np
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt生成测试数据
# 长期趋势
def trend(time, slope0):return slope * time# 季节趋势
def seasonal_pattern(season_time):return np.where(season_time < 0.4,np.cos(season_time * …
人工智能导论实验——线性回归
1.实验目的 熟悉利用线性回归对样本点数据进行拟合的方法 2.实验任务 基于随机生成的数据，进行线性回归实验，实现对数据的拟合
结果：
损失函数：
线性回归原理： 有n组数据，自变量x(x1,x2,…,xn)&#x…
pytorch入门3--线性回归以及许多python，pytorch函数的用法
先补充一些知识点，这里不一定用得到，后面的学习过程中可能用得到。 1.batch表示批量，就是一批数据集的意思； 2.batch_size表示数据集（样本集、训练集）的大小（数据的个数）；…
人工智能基础_机器学习001_线性回归_多元线性回归_最优解_基本概念_有监督机器学习_jupyter notebook---人工智能工作笔记0040
线性和回归,就是自然规律,比如人类是身高趋于某个值的概率最大,回归就是通过数学方法找到事物的规律. 机器学习作用:
该专业实际应用于机器视觉、指纹识别、人脸识别、视网膜识别、虹膜识别、掌纹识别、专家系统、自动规划、智能搜索、定理证明、博弈、自动程序设计、智能控制…
【若依开源框架---前端选择时间，后端日期格式化报错】
若依开源框架中，使用控件自动生成代码，如果有些字段是日期格式，那么生成的前端vue页面中，el-date-picker需要更改参数。
自动生成的vue页面中，格式是yyyy-MM-dd，需要更改为yyyy-MM-dd HH:mm:ss 注意&…
【开发】特种设备（一）：基本增删改查以及导入导出
需求说明
特种设备从属于设备，是设备的一个特殊分类。
现在公司要求把特种设备从设备中拎出来，单独做个页面，具备常规的增删改查，导入导出以及二维码的功能。
同时要求对特种设备的数据进行数据过滤和权限管控。 若依框架的数据…
【开发】特种设备（二）：自动更新下次检验时间
特种设备新增是在PC端，维护人员不确定下次检验时间是否需要填写，实际上，大量的特种设备都是固定时间检验，比如30天，60天或者180天等。
因此，下次检验时间可以由程序自动生成。
该步骤的触发有四个机制&am…
【FineReport】--参数之模板参数和数据集参数
1.参数简介 2.参数种类
模板参数：（极少使用）先取再过滤，数据量大不能用这种方式数据集参数：相当于SQL条件查询（可以走索引，推荐）
制作参数报表
下面设计一个参数报表，…
4、【逻辑回归】信用卡欺诈检测（下采样、SMOTE，调整sigmod函数阈值）
对于一个二分类问题，首先想到的还是逻辑回归！（我愿称逻辑回归为最nb的二分类算法，目前为止） sigmod(z)11e−z值域[0,1]sigmod(z)\ \ {1\over{1e^{-z}}} \\ 值域[0,1] sigmod(z) 1e−z1值域[0,1] y(i)QT∗xiEiy^{(i)…
碳排放预测模型 | Python实现基于LR线性回归的碳排放预测模型
文章目录 效果一览文章概述研究内容源码设计参考资料效果一览 文章概述 碳排放预测模型 | Python实现基于LR线性回归的碳排放预测模型 研究内容 碳排放被认为是全球变暖的最主要原因之一。 该项目旨在提供各国碳排放未来趋势的概述以及未来十年的全球趋势预测。 其方法是分析这…
多元线性回归boston房价（吴恩达机器学习笔记）
目录1.多元线性回归1.梯度下降法2.正规方程2梯度下降法实践1.特征缩放2.学习率（learning rate）3.Boston房价预测1.多元线性回归
对房价模型增加更多的特征，如房间数，楼层数等，构成了一个含有多变量的模型，…
【数据结构和算法】字符串解码
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前言
一、题目描述
二、题解
2.1 什么情况会用到栈
2.2 方法一：辅助栈法
三、代码
3.1 方法一：辅助栈法
四…
Scikit-Learn线性回归(五)
Scikit-Learn线性回归五：岭回归与Lasso回归 1、误差与模型复杂度2、正则化3、Scikit-Learn岭（Ridge）回归4、Scikit-Learn Lasso回归 1、误差与模型复杂度 在第二篇文章 Scikit-Learn线性回归(二) 中，我们已经给出了过拟合与模型泛…
【数据结构和算法】找出两数组的不同
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前言
一、题目描述
二、题解
2.1 哈希类算法题注意事项
2.2 方法一：哈希法
三、代码
3.1 方法一：哈希法
四…
最小二乘法处理线性回归
最小二乘法是一种数学优化技术，用于查找最适合一组数据点的函数。 该方法主要用于线性回归分析，当然，也可用于非线性问题。
开始之前，我们先理解一下什么是回归。
回归：回归是一种监督学习算法，用于建模和…
机器学习笔记 - 偏最小二乘回归 (PLSR)
一、偏最小二乘回归：简介 PLS 方法构成了一个非常大的方法族。虽然回归方法可能是最流行的 PLS 技术，但它绝不是唯一的一种。即使在 PLSR 中，也有多种不同的算法可以获得解决方案。PLS 回归主要由斯堪的纳维亚化学计量学家 Svante Wold 和 Harald Martens 在 20 世纪 80 年代…
【Pytorch】学习记录分享4——PyTorch 天气预测线性回归实例
【Pytorch】学习记录分享4——PyTorch hub借鸡生蛋 1. hub使用教程2. 结构性数据加载3 结构性数据显示4 结构性数据预处理4 网络模型构建4.1 方法14.1 方法2（更简单的构建网络模型） 5. 网络模型预测使用测试 1. hub使用教程
视频B站链接教程 官网教程&a…
科研学习|研究方法——使用python强大的Statsmodel 执行假设检验和线性回归
如果你使用 Python 处理数据，你可能听说过 statsmodel 库。 Statsmodels 是一个 Python 模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。 在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如…
![[CS229学习笔记] 2.线性回归及梯度下降](https://img-blog.csdnimg.cn/20191013115911137.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzIyOTQzMzk3,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center)
[CS229学习笔记] 2.线性回归及梯度下降
本文对应的是吴恩达老师的CS229机器学习的第二课。这节课先介绍了线性回归及其损失函数；然后讲述了两个简单的优化方法，批梯度下降和随机梯度下降；最后推导了矩阵形式的线性回归。 本文出现的图片均来自于coursera上吴恩达老师的机器学习公开…
机器学习——一元线性回归构造直线，并给出损失函数
目 录
Question
问题分析
1.概念补充
2.流程分析
3.注意
具体实现
最终成果
代码
思考： Question
在二维平面有n个点，如何画一条直线，使得所有点到该直线距离之和最短
如果能找到，请给出其损失函数 问题分析
1.概念…
一次输入多个数据-batchsize大于1的简单的线性回归模型-标量
最简单的线性回归模型-标量 接上篇，由于batchsize为1，因此loss有很大的波动，这篇我们讨论batchsize大于1的情况。若batchsize数量为N，则ywxbywxbywxb的损失函数为： L∑i1N(wxi∗b−yi∗)2(wxTbeT−yT)(wxbe−y)\begin{…
Scikit-Learn线性回归(四)
Scikit-Learn线性回归四：梯度下降 1、梯度下降1.1、梯度下降概述1.2、梯度下降及原理1.3、梯度下降的实现2、梯度下降法求解线性回归的最优解2.1、梯度下降法求解的原理2.2、梯度下降法求解线性回归的最优解2.3、梯度下降法求解线性回归案例（波士顿房价预测）3、Scikit-Learn…
【机器学习】线性回归·可运行源码
一，基础函数库
import numpy as np
from utils.features import prepare_for_trainingclass LinearRegression:def __init__(self, data, labels, polynomial_degree0, sinusoid_degree0, normalize_dataTrue):"""1.对数据进行预处理操作2.先得到所…
机器学习第6天：线性回归模型正则化
文章目录
机器学习专栏
正则化介绍
岭回归
岭回归成本函数
核心代码
示例
Lasso回归
Lasso回归损失函数
核心代码
弹性网络
弹性网络成本函数
核心代码
结语 机器学习专栏 机器学习_Nowl的博客-CSDN博客 正则化介绍 作用：正则化是为了防止模型过拟合…
掌握数据预测的艺术：线性回归模型详解
线性回归是统计学中用于建模两个或多个变量之间线性关系的一种方法，广泛应用于数据分析、机器学习等领域。从数学建模的角度出发，线性回归旨在找到一个线性方程，最好地描述自变量（或称为解释变量、特征变量）和因变量（或称为目标变量）之间的关系。本文将通过Python代码示…
底层自行实现——监督学习算法（1线性回归）
1.1 简单线性回归
1. 简介
简单线性回归（SLR - Simple Linear Regression）模型可以表示为： Y β 0 β 1 X ϵ Y \beta_0 \beta_1X \epsilon Yβ0β1Xϵ Y Y Y：因变量或目标变量。 X X X：自变量或解释变量。…
【算法小记】——机器学习中的概率论和线性代数，附线性回归matlab例程
内容包含笔者个人理解，如果错误欢迎评论私信告诉我 线性回归matlab部分参考了up主DR_CAN博士的课程 机器学习与概率论
在回归拟合数据时，根据拟合对象，可以把分类问题视为一种简答的逻辑回归。在逻辑回归中算法不去拟合一段数据而是判断输入…
4.机器学习-十大算法之一线性回归算法(LinearRegression)案例讲解
机器学习-十大算法之一线性回归算法案例讲解 一摘要二个人简介三什么是线性回归四LinearRegression使用方法五糖尿病数据线性回归预测1.数据说明2.导包3.导入数据4.脱敏处理5.抽取训练数据和预测数据6.创建模型7.预测8.线性回归评估指标9.研究每个特征和标记结果之间的关系.来分…
线性规划问题的高斯消元法
线性规划的算法和解方程组的方法很像，常用的方程组的解法叫做高斯消元法，对于高斯消元法的基本流程，现给定一组线性方程： 添加图片注释，不超过 140 字（可选）
对于给定的线性方程组，目的是将方程组中同时能够满足三个等式的变量x,y,z求解出来，对于高斯消元法的基本过程…
【深度学习】P1 单层神经网络 - 线性回归（待完成）
单层神经网络 - 线性回归 线性回归基本要素1. 模型2. 模型训练3. 训练数据4. 损失函数5. 优化算法6. 模型预测 线性回归与神经网络1. 神经网络图 以一个简单的房屋价格预测为例，介绍解释线性回归这一单层神经网络。无需纠结于什么是单层神经网络，在本文的…
【机器学习300问】61、逻辑回归与线性回归的异同？
本文讲述两个经典机器学习逻辑回归（Logistic Regression）和线性回归（Linear Regression）算法的异同，有助于我们在面对实际问题时更好的进行模型选择。也能帮助我们加深对两者的理解，掌握这两类基础模型有助…
线性回归 特征扩展的原理与python代码的实现
文章目录1 多项式扩展的作用2 多项式扩展的函数2.1 接收参数2.2 多项式扩展示例3 多项式扩展的完整实例1 多项式扩展的作用
在线性回归中，多项式扩展是种比较常见的技术，可以通过增加特征的数量和多项式项的次数来提高模型的拟合能力。
举个例子&#…
复试 || 就业day03(2024.01.03)项目一
文章目录 前言scikit-learn实现简单线性回归scikit-learn实现多元线性回归（二元）总结 前言 💫你好，我是辰chen，本文旨在准备考研复试或就业 💫本文内容来自某机构网课，是我为复试准备的第一个项…
【pytorch】使用pytorch构建线性回归模型-了解计算图和自动梯度
使用pytorch构建线性回归模型
线性方程的一般形式 衡量线性损失的一般形式-均方误差 pytorch中计算图的作用和优势
在 PyTorch 中，计算图（Computational Graph）是一种用于表示神经网络运算的数据结构。每个节点代表一个操作，例如…
数据分析（三）线性回归模型实现
1. 惩罚线性回归模型概述
线性回归在实际应用时需要对普通最小二乘法进行一些修改。普通最小二乘法只在训练数据上最小化错误，难以顾及所有数据。
惩罚线性回归方法是一族用于克服最小二乘法（ OLS）过拟合问题的方法。岭回归是惩罚线性回归的…
多元线性回归multivariable linear regression
multivariable linear regression多元线性回归 上篇转载的博客介绍过一元线性回归（单参数线性回归）Linear Regression with one variable，参见http://blog.csdn.net/u012328159/article/details/50994095 顾名思义，多元就是多个参…
Linear Regression with one variable单参数线性回归
声明：本文为转载，原文地址为：http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7691571/尊重原创 (一)、Cost Function 线性回归是给出一系列点假设拟合直线为h(x)theta0theta1*x, 记Cost Function为J(theta0,theta1) 之所以说单参数是因为…
【Python机器学习】零基础掌握RidgeCV经典线性回归
如何优化糖尿病患者的治疗方案？
糖尿病是一种普遍存在的健康问题，而医生和研究人员长期以来都在尝试找出如何更准确地预测糖尿病患者的血糖水平。这里有一个方案：使用机器学习算法，特别是岭回归（Ridge Regression）。
收集糖尿病患者的多维健康数据，例如年龄、性别、体…
R语言在散点图中添加lm线性回归公式
R语言在散点图中添加lm线性回归公式1. 简单的线性回归2. 使用ggplot2展示3. 提取线性回归p值1. 简单的线性回归
函数自带的例子（R 中键入?lm），lm(y ~ x)回归ykx b， lm( y ~ x -1 )省略b，不对截距进行估计࿱…
【Python机器学习】零基础掌握SGDRegressor经典线性回归
如何在短时间内精准预测房价？
随着房地产市场的日趋复杂，准确和快速地预测房价变得愈加重要。传统的预测方法往往耗时长、准确度低，那么有没有更高效、准确的方法呢？
考虑一个房地产经纪公司，该公司希望通过一些房屋特征（如面积、地段、楼层等）来快速预测房价。一种有…
【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
1.1 一元线性回归模型的训练
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torch.ut…
【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率）
博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚🌸博主主页： Yaoyao2024每日一言🌼: 勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。 ——《朗读者》 0、声明
本系列博客文章是博主本人根据吴…
【Python机器学习】零基础掌握Ridge经典线性回归
如何更准确地预测房价？
房价预测一直是个热门话题，不仅关系到个人财富的增长，还涉及到多个行业的发展。但是，简单的线性回归模型在处理复杂数据时往往表现不佳，容易受到多重共线性的影响，导致预测结果不准确。
假设现在手头有一些与房价有关的数据，包括房屋面积、楼层…
预测模型：MATLAB线性回归
1. 线性回归模型的基本原理 线性回归是统计学中用来预测连续变量之间关系的一种方法。它假设变量之间存在线性关系，可以通过一个或多个自变量（预测变量）来预测因变量（响应变量）的值。基本的线性回归模型可以表示为&…
【Machine Learning】Supervised Learning
本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义监督学习相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的Cheat Sheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。 Linear Regression
Perceptron f ( x ) s i g n ( w ⊤ x b ) f(x)sign(w^\top x…
数学建模【多元线性回归模型】
一、多元线性回归模型简介
回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具，绝大多数的数据分析问题，都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进…
pytorch 实现线性回归（深度学习）
一 查看原始函数 初始化
%matplotlib inline
import random
import torch
from d2l import torch as d2l
1.1 生成原始数据
def synthetic_data(w, b, num_examples):x torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w)))y torch.matmul(x, w) bprint(x:, x)print(y:, y)y tor…
【机器学习】正规方程与梯度下降API及案例预测
正规方程与梯度下降API及案例预测 文章目录 正规方程与梯度下降API及案例预测1. 正规方程与梯度下降正规方程（Normal Equation）梯度下降（Gradient Descent） 2. API3. 波士顿房价预测 1. 正规方程与梯度下降
回归模型是机器学习中…
线性回归的正则方法：岭回归和Lasso
线性回归的正则方法包括岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）。这两种方法都是为了解决线性回归中可能存在的过拟合问题而提出的。 选择使用岭回归还是Lasso回归通常…
tensorflow实现简单线性回归( Linear Regression)
tensorflow实现简单线性回归( Linear Regression)
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b ywxb，目标：求出权重w和偏置b确定损失函数（预测…
AMEYA360：广和通RedCap模组FG131FG132系列
2024年1月，广和通RedCap模组FG131&FG132系列已进入工程送样阶段，可为终端客户提供样片。广和通RedCap模组系列满足不同终端对5G速率、功耗、尺寸、成本的需求，全面助力RedCap技术的行业应用。 FG131&FG132系列基于骁龙X35 5G调制解调…
线性回归模型进行特征重要性分析
目的 线性回归是很常用的模型；在局部可解释性上也经常用到。 数据归一化 归一化通常是为了确保不同特征之间的数值范围差异不会对线性模型的训练产生过大的影响。在某些情况下，特征归一化可以提高模型的性能，但并不是所有情况下都需要进行归一…
动手学深度学习：1.线性回归从0开始实现
动手学深度学习：1.线性回归从0开始实现 1.手动构造数据集2.小批量读取数据集3.初始化模型参数4.定义模型和损失函数5.小批量随机梯度下降更新6.训练完整代码 1.手动构造数据集
根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集，任务是使用这个有限样本的数据集…
动手学深度学习：2.线性回归pytorch实现
动手学深度学习：2.线性回归pytorch实现 1.手动构造数据集2.小批量读取数据集3.定义模型和损失函数4.初始化模型参数5.小批量随机梯度下降优化算法6.训练完整代码Q&A 1.手动构造数据集
import torch
from torch.utils import data
from d2l import torch as d2l…
实现一个简单的线性回归和多项式回归(2)
对于多项式回归，可以同样使用前面线性回归中定义的LinearRegression算子、训练函数train、均方误差函数mean_squared_error，生成数据集create_toy_data,这里就不多做赘述咯~ 拟合的函数为
def sin(x):y torch.sin(2 * math.pi * x)return y1.数据集的建…
99%的Python用户都不知道的f-string隐秘技巧
f-string想必很多Python用户都基础性的使用过，作为Python3.6版本开始引入的特性，通过它我们可以更加方便地向字符串中嵌入自定义内容，但f-string真正蕴含的功能远比大多数用户知道的要丰富，今天我们就来一起get它们~
「最基础用法…
【人工智能导论】线性回归模型
一、线性回归模型概述
线性回归是利用函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。简单来说，就是试图找到自变量与因变量之间的关系。 二、线性回归案例：房价预测
1、案例分析 问题：现在要预测140平方的房屋的价格&…
使用pytorch实现一个线性回归训练函数
使用sklearn.dataset 的make_regression创建用于线性回归的数据集
def create_dataset():x, y, coef make_regression(n_samples100, noise10, coefTrue, bias14.5, n_features1, random_state0)return torch.tensor(x), torch.tensor(y), coef
加载数据集，并拆分…
深兰科技再次荣登“全球独角兽企业500强排行榜”
9月1日，由青岛市人民政府、中国人民大学中国民营企业研究中心共同主办，青岛市民营经济发展局、崂山区人民政府、北京隐形独角兽信息科技院承办的，以“塑造产业发展新优势，激发经济发展新活力”为主题的“2023第五届全球独角兽企业…
各类统计模型R语言的详细使用教程-R语言的线性回归使用教程
各类统计模型R语言的详细使用教程-R语言的线性回归使用教程 前言R语言的线性回归代码示例回归诊断误差项正态qq图内学生化残差外学生化残差线性关系异常值的发现、处理帽子矩阵的方法DFFITS 准则Cook统计量COVRATIO准则多重共线性summaryKlein判别法特征根法条件指数法方差膨胀…
【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…
VBScript深度学习入门——线性回归
背景
破电脑装不了VS、Py、IDea、Golang等主流编译器或其语言运行环境，但是自带.Net FrameWork 3.5，可以使用VBScript进行脚本编写，无所谓，反正都是了解底层原理学习，大不了手搓机器学习框架。
分析
了解线性回归的…
利用Weka进行线性回归预测
一、实验目的和内容 （一）实验目的和内容 利用Weka对现有数据进行短期预测。先利用excel和weka软件将数据记性预处理，再将数据载入weka中，开始创建模型并进行预测。通过本实验，掌握Weka软件的使用，对数据创建…
机器学习实战-系列教程2：线性回归1（项目实战、原理解读、源码解读）
🌈🌈🌈机器学习 实战系列 总目录 本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 机器学习实战-系列教程1：线性回归入门教程 机器学习实战-系列教程2：线性回归1 机器学习实战-系列教程3&am…
《PyTorch深度学习实践》第五讲 用PyTorch实现线性回归
b站刘二大人《PyTorch深度学习实践》课程第五讲用PyTorch实现线性回归笔记与代码：https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p5&vd_sourceb17f113d28933824d753a0915d5e3a90 PyTorch官网教程：https://pytorch.org/tutorials/beginner/pytorch_w…
线性回归 梯度下降原理与基于Python的底层代码实现
线性回归基础知识可查看该专栏中其他文章。 文章目录1 梯度下降算法原理2 一元函数梯度下降示例代码3 多元函数梯度下降示例代码1 梯度下降算法原理
梯度下降是一种常用的优化算法，可以用来求解许包括线性回归在内的许多机器学习中的问题。前面讲解了直接使用公式求…
《动手学深度学习》（2）线性回归
目录线性回归线性模型衡量线性模型的预估值训练数据训练损失显示解小结基础优化方法梯度下降法小批量随机梯度下降小结线性回归从0实现线性回归简洁实现Softmax 回归分类与回归从回归到多类分类Softmax和交叉熵损失总结损失函数图片分类数据集Softmax回归的实现线性回归
线性模…
基于R语言分位数回归丨线性回归假设与分位数函数、线性分位数回归 、贝叶斯分位数回归、超越线性分位数回归等
目录
专题一 线性回归假设与分位数函数讲解
专题二 线性分位数回归 【代码实践】
专题三 贝叶斯分位数回归【代码实践】
专题四 超越线性分位数回归（一）【代码实践】
专题五 超越线性分位数回归（二）【代码实践】
更多应用 回…
机器学习-线性模型·
线性模型是一类用于建模输入特征与输出之间线性关系的统计模型。这类模型的基本形式可以表示为： 其中： 是模型的输出（目标变量）。 是截距（常数项，表示在所有输入特征都为零时的输出值）。 是权重…
【机器学习】十大算法之一 “线性回归”
作者主页：爱笑的男孩。的博客_CSDN博客-深度学习,活动,python领域博主爱笑的男孩。擅长深度学习,活动,python,等方面的知识,爱笑的男孩。关注算法,python,计算机视觉,图像处理,深度学习,pytorch,神经网络,opencv领域.https://blog.csdn.net/Code_and516?typeblog个…
pytorch自学笔记——线性回归
import numpy as np import torch from torch.utils import data #处理数据的模块 from d2l import torch as d2l #生成数据集，这里可以不用看 true_w torch.tensor([2, -3.4]) true_b 4.2 features, labels d2l.synthetic_data(true_w, true_b, 1000) …
探索数据的起点：Python中的statsmodels库简介
1 引言
在当今数据驱动的世界中，数据分析成为了解决问题和做出决策的关键步骤。为了更深入地了解和探索数据，我们需要强大而灵活的工具。其中，Statsmodels库是Python中一个不可或缺的工具，它为数据分析提供了丰富的统计模型和测试…
scikit-learn : 线性回归
# 线性回归背景 从线性回归(Linear regression)开始学习回归分析，线性回归是最早的也是最基本的模型——把数据拟合成一条直线。 — # 数据集 使用scikit-learn里的数据集boston,boston数据集很适合用来演示线性回归。boston数据集包含了波士顿地区的房屋价格中位数…
【机器学习】梯度下降法：从底层手写实现线性回归
【机器学习】Building-Linear-Regression-from-Scratch 线性回归 Linear Regression0. 数据的导入与相关预处理0.工具函数1. 批量梯度下降法 Batch Gradient Descent2. 小批量梯度下降法 Mini Batch Gradient Descent（在批量方面进行了改进）3. 自适应梯度…
AMEYA360：大唐恩智浦电池管理芯片DNB1168-新能源汽车BMS系统的选择
DNB1168是一款全球独有的集成（EIS）交流阻抗谱监测功能的单电池监测芯片。该芯片通过车规级AEC-Q100和汽车行业最高功能安全等级ISO 26262：2018 ASIL-D双重认证。芯片?内部集成多种高精度电池参数监测，支持电压、温度、交流阻抗检…
人工智能-线性回归的从零开始实现
线性回归的从零开始实现
在了解线性回归的关键思想之后，我们可以开始通过代码来动手实现线性回归了。 在这一节中，我们将从零开始实现整个方法， 包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。 虽然现代的深度学习框架几乎可以…
线性回归 梯度下降算法大全与基于Python的底层代码实现
文章目录1 批量梯度下降（Batch Gradient Descent，BGD）2 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）3 小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent, MGD）4 共轭梯度法ÿ…
机器学习---线性回归案例
1、梯度下降法调节参数 2、模拟过拟合
训练模型都会将数据集分为两部分，一般会将0.8比例的数据集作为训练集，将0.2比例的数据集作为测试集，来训练模型。模型过拟合就是训练出来的模型在训练集上表现很好，但是在测试集上表现较差的…
多元线性回归batchsize为N的情况分析
之前介绍了一元线性回归batchsize1和N的情况，现在我们探讨一下多元线性回归中标签是标量yyy，属性有M个，分别用{x1,⋯,xi}i∈M\{x_1,\cdots,x_i\} i \in M{x1,⋯,xi}i∈M表示，这样参数也是有M个，用w1,⋯,wi{w_1,\cd…
医咖会免费STATA教程学习笔记——简单线性回归
1.导入数据 sysuse auto.dta 2.线性回归需要满足的几个假设 （1）因变量是连续变量 （2）自变量是连续变量或者哑变量 （3）因变量和自变量之间存在线性关系 （4）观测值独立 （5&…
《统计学习方法》学习笔记之第一章
统计学习方法的学习笔记：第一章 目录
第一节 统计学习的定义与分类
统计学习的概念
统计学习的分类 第二节 统计学习方法的基本分类
监督学习
无监督学习
强化学习 第三节 统计学习方法三要素
模型
策略
第四节 模型评估与模型选择
训练误差与测试误差
过…
【机器学习】P10 从头到尾实现一个线性回归案例
这里写自定义目录标题（1）导入数据（2）画出城市人口与利润图（3）计算损失值（4）计算梯度下降（5）开始训练（6）画出训练好的模型（…
多元线性回归—异方差(二)
多元线性回归—异方差(二)
异方差检验问题 文章目录 多元线性回归—异方差(二)异方差检验问题(R)1 异方差及来源2 异方差识别与解决3 异方差识别及处理(R) 1 异方差及来源
在经典OLS估计中，需要假定扰动项为同方差，即 ε ∼ N ( 0 , σ 2 ) \varepsilo…
数字图像基础【7】应用线性回归最小二乘法(矩阵版本)求解几何变换(仿射、透视)
这一章主要讲图像几何变换模型，可能很多同学会想几何变换还不简单嚒？平移缩放旋转。在传统的或者说在同一维度上的基础变换确实是这三个，但是今天学习的是2d图像转投到3d拼接的基础变换过程。总共包含五个变换——平移、刚性、相似、仿射、透…
【PyTorch】课堂测试一：线性回归的求解
作者🕵️♂️：让机器理解语言か 专栏🎇：PyTorch 描述🎨：PyTorch 是一个基于 Torch 的 Python 开源机器学习库。 寄语💓：🐾没有白走的路，每一步都算数&#…
深度学习 -- 张量操作与线性回归 张量的数学运算以及用张量构建线性回归模型
前言
这篇博客继承前篇博客的内容，将对张量的操作进行阐述，同时在理解张量的一些数学的基础上，配合机器学习的理论，在pytorch环境中进行一元线性回归模型的构建。
张量的拼接与切分
torch.cat() 功能：将张量按维度d…
Python 一元线性回归模型预测实验完整版
一元线性回归预测模型
实验目的
通过一元线性回归预测模型，掌握预测模型的建立和应用方法，了解线性回归模型的基本原理
实验内容
一元线性回归预测模型
实验步骤和过程
(1)第一步：学习一元线性回归预测模型相关知识。
线性回归模型属于…
梯度下降法——一元线性回归
一元线性回归 代价函数
相关系数 决定系数 梯度下降法 学习率越大，每次梯度下降的步长越大，所以要选择合适的学习率。 一个参数的情况： 梯度下降法缺点：有可能会陷入局部极小值 使用梯度下降法来求解线性回归 线性…
线性回归梯度下降py实现
线性回归梯度下降Python实现 在命令行使用此代码运行 python filename.py learning_rate 不设置 l e a r n i n g _ r a t e learning\_rate learning_rate默认为 0.001 0.001 0.001 # video link: https://www.youtube.com/watch?vSouzjv6WfrY# Gradient Descent for Linuear…
深入解析线性回归（Linear Regression）实现
目录 线性回归原理线性回归代码实例 线性回归是机器学习中最常见且基础的算法之一。它被广泛应用于预测连续数值型变量的任务，如房价预测、销售预测等。
线性回归原理
线性回归是一种建立输入特征和连续目标变量之间线性关系的模型。
假设目标变量与输入特征之间…
Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 1 习题—Linear Regression with One Variable 单变量线性回归
Question 1
Consider the problem of predicting how well a student does in her second year of college/university, given how well she did in her first year.
Specifically, let x be equal to the number of “A” grades (including A-. A and A grades) that a stu…
spss--因子分析案例介绍
这篇文章向大家介绍一个因子分析的实践操作案例。
这篇文章使用的数据集来自于一份问卷，数据集包括31个题目，178个观测（因子分析对观测数有规定，一般要求观测的记录数为题目数量的5到10倍，至少5倍，此数据集…
【数学建模】--主成分分析
本讲将介绍主成分分析（Principal Component Analysis，PCA），主成分分析是一种降维算法，它能将多个指标转换为少数几个主成分，这些主成分是原始变量的线性组合，且彼此之间互不相关，其能…
d2l 线性回归的简洁实现
文章目录 线性回归的简洁实现1. 生成数据集2. 调用框架现有api来读取数据3. 使用框架预定义好的层4. 初始化模型参数5. 均方误差6. 实例化SGD实例（优化算法）7. 训练 线性回归的简洁实现
上一节 张量：数据存储、线性代数；自动微分…
电影数据可视化综合分析
数据可视化&分析实战
1.1 沈腾参演电影数据获取 1.2 电影数据可视化分析 目录 数据可视化&分析实战前言1. 数据认知2. 数据可视化2.1 解决matplotlib不能绘制中文字符的问题2.2 折线图2.3 柱状图绘制2.4 箱线图绘制2.5 饼图 3. Na值处理及相关性分析3.1 相关性分析3.2…
机器学习常识 10: 线性回归
摘要: 线性回归是直接从问题到解决方案, 而岭回归之类则让我们理解正则项.
1. 一元线性回归
在二维平面有一系列数据点, x x x 坐标表示其数据, y y y 坐标表示其标签. 对于新的数据, 如何预测其标签? 为此, 我们可以建立一个线性函数 y a x b y ax b yaxb.
输入: 一…
通过向量回归、随机森林回归、线性回归和K-最近邻回归将预测结果绘制成图表进行展示
文章目录 表格部分数据如下运行效果如下代码解析完整代码附件 表格部分数据如下 附件里会给出全部数据链接
运行效果如下 代码解析
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontPropertiesfont FontP…
从线性回归到神经网络
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 在了解线性回归的关键思想之后，我们可以开始通过代码来动手实现线性回归了。在这一节中，我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量…
【李沐深度学习笔记】线性回归的简洁实现
课程地址和说明
线性回归的简洁实现p4 本系列文章是我学习李沐老师深度学习系列课程的学习笔记，可能会对李沐老师上课没讲到的进行补充。
线性回归的简洁实现
通过使用深度学习框架来简洁地实现 线性回归模型 生成数据集
import numpy as np
import torch
from …
【机器学习】python基础实现线性回归
手写梯度下降的实现ykxb的线性回归
算法步骤：
（1）构造数据，y3*x5;
（2）随机初始化和，任意数值，例如9,10;
（3）计算，,并计算
（4&…
对于回归方程和线性回归方程的个人理解
前言
当你有一组数据，你想知道一些因变量（x）和自变量（y）的关系时，就需要建模，这个建模即为建立回归方程。 回归方程最常见最简单的就是一元回归，yβxb，其中β是系数&…
机器学习100天（九）：009 多项式回归理论
机器学习100天，今天讲的是：多项式回归理论！
在前两期视频我们讲解了简单线性回归理论，并解决了一个房价预测的问题，建立了一个房价与地区人口的线性关系。然而，如果数据的分布不是简单的线性关系，又该怎么做呢？
一、多项式回归
我们来看一个例子，在这个二维平面上，…
机器学习——05线性回归
机器学习——05线性回归
参考资料
AIlearningMachine-Learning-in-Action庞善民.西安交通大学机器学习导论2022春PPT
使用Jupyter进行练习，python3
具体项目地址：https://github.com/yijunquan-afk/machine-learning/tree/master/basic-learn/05-reg…
线性神经网络(线性回归)
线性回归 目录线性回归导包生成数据集观察散点图读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练简易实现(pytorch)生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化算法训练导包
import random
import torch
from d2l import torch as d2l生成…
机器学习 | 实验一：线性回归
文章目录📚描述📚数据📚监督学习问题📚二维线性回归📚理解J(θ)⭐️对应笔记 单变量线性回归多变量线性回归 📚描述
第一个练习将提供线性回归练习。这些练习已经在Matlab上进行了广泛的测试。但它们也应该…
机器学习 - 理论 - Latex手推广义线性模型
机器学习 - 理论 -广义线性模型 前言广义线性模型定义：指数分布族：Gaussian分布的指数分布族形式：Bernouli分布的指数分布族形式：广义线性模型建模三大假设：广义线性模型推导其他公式推导线性回归方程推导逻辑回归推导…
机器学习｜逻辑回归｜吴恩达学习笔记 | 牛顿法
前文回顾：多变量线性回归 分类问题举例： 判断一封电子邮件是否是垃圾文件判断一次金融交易是否是欺诈区分肿瘤是恶性的还是良性的在分类问题中，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），即我…
R统计绘图-多元线性回归(最优子集法特征筛选及模型构建，leaps)
此文为《精通机器学习：基于R》的学习笔记，书中第二章详细介绍了线性回归分析过程和结果解读。
回归分析的一般步骤：
1. 确定回归方程中的自变量与因变量。
2. 确定回归模型，建立回归方程。
3. 对回归方程进行各种检验。
4. 利…
简单线性回归R和Python预测身高体重国内生产总值二氧化碳排放量
R简单线性回归
简单线性回归
简单线性回归是一种统计技术，用于显示一个因变量和一个自变量之间的关系。 因变量表示为 Y，而自变量表示为 X。变量 X 和 Y 线性相关。 简单线性回归可用于： (a) 描述一个变量对另一个变量的线性相关性…
线性模型-线性回归与实现 西瓜书
线性模型
给定d个属性描述的实例x (x1,x2,...,xd),其中xi是x在第i个属性上的取值，线性模型想要学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即： 一般写成向量模型： 线性回归
给定数据集D{(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3)...(xm,ym)} …
机器学习——正则化的线性模型
问：岭回归是在代价函数中使用了 L 1正则化项，请计算以下权重参数的 L 1正则化结果： w {1,4.5,-1,10,0.5,-5)
答：L1正则化则是将权重参数的L1范数（绝对值之和）加入到代价函数中。
如果要计算给定权重参数w…
「ML 实践篇」模型训练
在训练不同机器学习算法模型时，遇到的各类训练算法大多对用户都是一个黑匣子，而理解它们实际怎么工作，对用户是很有帮助的；
快速定位到合适的模型与正确的训练算法，找到一套适当的超参数等；更高效的执行错…
【机器学习(三)】基于线性回归对波士顿房价预测
文章目录专栏导读1、线性回归原理2、实战案例2.1数据说明2.2导入必要的库并加载数据集2.3划分训练集和测试集2.4创建线性回归模型2.5模型预测评价专栏导读 ✍ 作者简介：i阿极，CSDN Python领域新星创作者，专注于分享python领域知识。 ✍ 本文录…
Python人工智能—线性回归
线性回归
输入 输出
0.5 5.0
0.6 5.5
0.8 6.0
1.1 6.8
1.4 7.0
...
y f(x)预测函数：y w0w1x x: 输入 y: 输出 w0和w1: 模型参数
所谓模型训练，就是根据已知的x和y，找到最佳的模型参数w0 和 w1，尽可…
机器学习吴恩达笔记第一篇——基于梯度下降的线性回归（零基础）
机器学习吴恩达笔记第一篇——基于梯度下降的线性回归（零基础）
一、线性回归——理论（单变量）
1、 假设函数h(x)为：
h ( x ) θ 0 θ 1 X h(x)\theta_0\theta_1 X h(x)θ0θ1X
2、要拟合数据成一条直线&…
深度学习实战二：多元线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释）
系列文章目录
深度学习实战一：线性回归（基于Pytorch，含数据和详细注释） 文章目录 系列文章目录前言多元线性回归实例说明1. pytorch中unsqueeze函数的理解2. pytorch中torch.cat函数的理解3. pytorch中x.mm(W_target) + b_target.item()理解4. pytorch中F.smooth_l1_loss(…
day10——线性回归的改进之岭回归
线性回归的改进之岭回归 一、过拟合和欠拟合二、正则化类别三、岭回归四、实操：波士顿房价预测 一、过拟合和欠拟合
1，欠拟合 如下所示，机器学习到的天鹅特征太少了，导致区分标准太粗糙，不能准确识别出天鹅。 2&…
异常检测学习笔记 三、线性回归方法、主成分分析、支持向量机
一、线性回归方法 类似这样的函数是线性回归模型和支持向量机的基础，线性函数很简单，如果原始问题是非线性的，那么将其转化为线性问题更容易处理，比如下面的方程。 线性映射是主成分分析的重要组成部分。 寻找响应（因变量）和解释变量（自变量）之间的线性关系，…
Google Earth Engine —— 1986-2020年植被覆盖度一元线性回归分析（黄河流域上游为例）
本教程使用了两种GEE中的算法完成了对一元线性回归的分析，也就是过去几十年间该区域的植被覆盖度是增加还是减少的趋势性分析。
本文先将每一年GEE上计算得到的FVC值导入到ASSETS中，然后，分别导入新的一个脚本中，然后分别给36年的影像添加事件波段，最后将36年影像按照装入…
线性回归的神经网络法——机器学习
一、算法思想 线性回归方程在神经网络深度学习中线性回归方程是需要掌握的最基础的式子，就是：ywxb,其中w,b是未知的。 神经网络就是可以通过收集大量的数据集，然后将这些数据集进行训练后得到几个较为准确的参数，训练数据集后会得…
线性回归代码实现--Tensorflow部分
线性回归代码实现–Tensorflow部分–潘登同学的机器学习笔记
python版本–3.6 ; Tensorflow版本–1.15.0 ;编辑器–Pycharm 文章目录线性回归代码实现--Tensorflow部分--潘登同学的机器学习笔记简单线性回归导入必要的库和数据集加载计算图, 定义数据X和Y声明学习率, 批量大小…
机器学习｜多变量线性回归 | 吴恩达学习笔记
前文回顾：机器学习 | 线性回归（单变量） 目录
📚多维特征
📚多变量梯度下降
📚梯度下降法实践
🐇特征缩放
🐇学习率
📚特征和多项式回归
📚正规方程
&…
解密人工智能：线性回归 | 逻辑回归 | SVM
文章目录 1、机器学习算法简介1.1 机器学习算法包含的两个步骤1.2 机器学习算法的分类 2、线性回归算法2.1 线性回归的假设是什么？2.2 如何确定线性回归模型的拟合优度？2.3 如何处理线性回归中的异常值？ 3、逻辑回归算法3.1 什么是逻辑函数?…
对应分析介绍及SPSS案例分析
在开展统计分析的过程中，分类变量（定序和定类变量）是我们研究的一个重点。通常我们分析分类变量间关系时，最常用的分析方法是卡方检验，其次是逻辑回归和对数线性模型等。
如果类别变量的分类较少，我们可以…
智能数据建模软件DTEmpower 2023R2新版本功能介绍
DTEmpower是由天洑软件自主研发的一款通用的智能数据建模软件，致力于帮助工程师及工科专业学生，利用工业领域中的仿真、试验、测量等各类数据进行挖掘分析，建立高质量的数据模型，实现快速设计评估、实时仿真预测、系统参数预警、设…
数学建模-多元线性回归笔记
数学建模笔记
1.学模型✅ 2.看专题论文并复习算法 多元线性回归 无偏性：预测值与真实值非常接近一致性：样本量无限增大，收敛于待估计参数的真值如何做：控制核心解释变量和u不相关 四类模型回归系数的解释 截距项不用考虑一元线性…
05- 线性回归算法 (LinearRegression) (算法)
线性回归算法(LinearRegression)就是假定一个数据集合预测值与实际值存在一定的误差, 然后假定所有的这些误差值符合正太分布, 通过方程求这个正太分布的最小均值和方差来还原原数据集合的斜率和截距。当误差值无限接近于0时, 预测值与实际值一致, 就变成了求误差的极小值。
fr…
跟着AI学AI(1): 线性回归模型
跟着AI学AI-1: 线性回归模型提问：请使用numpy实现一个线性回归模型代码提问：请使用unittest生成测试用例提问：请描述下线性回归模型的梯度下降提问：请描述下线性回归模型的数学推导提问：线性回归模型的损失函数是什么&…
1、动手学深度学习——线性神经网络：线性回归的实现（从零实现+内置函数实现）
1、线性回归基本概念
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。
给定一个数据集，我们的目标是寻找模型的权重和偏置…
如何使用最小二乘法来求解一元线性回归
如何使用最小二乘法来求解一元线性回归 本文通过使用最小二乘法来求解一元线性回归方程来解释一下为啥线性回归可以直接求解 一、什么是线性回归模型
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࿰…
spss--数据分析Log-Binonial模型
在横断面研究中，Log-binomial 模型能够获得研究因素与结局变量的关联强度指标患病率比（PR），是一种研究二分类观察结果与多因素之间关系的重要方法，在医学研究等领域中得到了广泛的应用。 采用log-binomial 模型可直接估…
【手把手机器学习入门到放弃】从线性回归开始
终于开新坑了～ 线性回归是指将数据拟合成 ya1x1a2x2a3x3...anxnbϵya_1x_1a_2x_2a_3x_3...a_nx_nb \epsilonya1x1a2x2a3x3...anxnbϵ的形式
通过训练模型获得参数 a1,a2,...,an,ba_1, a_2, ..., a_n, ba1,a2,...,an,b
从而对新的x值&#x…
线性回归的正则化改进（岭回归、Lasso、弹性网络），最小二乘法和最大似然估计之间关系，正则化
目录
最小二乘法
极大似然估计的思想
概率：已知分布参数-对分布参数进行估计
概率描述的是结果;似然描述的是假设/模型编辑 似然：已知观测结果-对分布参数进行估计编辑 对数函数消灭连乘-连乘导致算法参数消失 极大似然估计公式：将乘…
如何评估分类模型的好坏
如何评估分类模型的好坏 评估分类预测模型的质量，常用一个矩阵、三条曲线和六个指标。
一个矩阵：混淆矩阵；三条曲线：ROC曲线、PR曲线、KS曲线；六个指标：正确率Acc、查全率R、查准率P、F值、AUC、BEP值、KS…
![机器学习简介[01/2]：简单线性回归](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/652dfc2ea7dd70d3847a0c7499d5947e.png)
机器学习简介[01/2]：简单线性回归
Python 中的机器学习简介：简单线性回归 一、说明 简单线性回归为机器学习提供了优雅的介绍。它可用于标识自变量和因变量之间的关系。使用梯度下降，可以训练基本模型以拟合一组点以供未来预测。 二、技术背景 这是涵盖回归、梯度下降、分类和机器学习的其…
![深度学习与计算机视觉[CS231N] 学习笔记（2.3）：线性回归（Linear Classification）](https://img-blog.csdn.net/20180109195434796?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQva3N3czAyOTI3NTY=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)
深度学习与计算机视觉[CS231N] 学习笔记（2.3）：线性回归（Linear Classification）
本次我们基于线性回归的图像分类算法，采用的数据集合是CIFAR10，具体信息如下图所示。
参数化方法：线性回归
如下图所示，我们将含有猫的图像数据设为x，这里的x是一个列向量，他总共有32323个元素…
![[Python中常用的回归模型算法大全2：从线性回归到XGBoost]](https://img-blog.csdnimg.cn/6f6850b0bd2642e2b9325986cf27887a.png)
[Python中常用的回归模型算法大全2：从线性回归到XGBoost]
文章目录 概要多输出K近邻回归集成算法回归梯度提升决策树回归随机森林回归 概要
回归分析在数据科学领域扮演着关键角色，用于预测数值型目标变量。本文深入探讨了几种常用的回归模型，包括多输出K近邻回归，决策树回归，集成算法回…
【数学建模竞赛】Matlab逻辑规则，结构基础及函数
逻辑基础
逻辑变量
在Matlab中，逻辑变量是一种特殊类型的变量，用于表示逻辑值。逻辑变量只有两个可能的值：true（真）和false（假）。在Matlab中，我们可以使用0和1来表示逻辑变量的值。…
R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性...
原文链接：http://tecdat.cn/?p24334 像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频…
回归与聚类算法系列②：线性回归
目录
1、定义与公式
2、应用场景
3、特征与目标的关系分析
线性回归的损失函数
为什么需要损失函数
损失函数
⭐如何减少损失
4、优化算法
正规方程
梯度下降
优化动态图
偏导
正规方程和梯度下降比较
5、优化方法GD、SGD、SAG
6、⭐线性回归API
7、实例&#…
【AI】机器学习——线性模型（线性回归）
线性模型既能体现出重要的基本思想，又能构造出功能更加强大的非线性模型 文章目录 3.1 线性模型3.1.1 数据3.1.2 目标/应用 3.2 线性回归3.2.1 回归模型历史3.2.2 回归分析研究内容回归分析步骤 3.2.3 回归分析分类3.2.4 回归模型3.2.5 损失函数梯度下降法一元回归模…
【python手写算法】正则化在线性回归和逻辑回归中的应用
多元线性回归：
# codingutf-8
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Dif __name__ __main__:X1 [12.46, 0.25, 5.22, 11.3, 6.81, 4.59, 0.66, 14.53, 15.49, 14.43,2.19, 1.35, 10.02, 12.93, 5.93, 2.92,…
基于Tensorflow keras的线性回归和非线性回归
基于tensorflow keras的线性回归：
import keras #导入keras
import numpy as np #导入numpy用于提供多维数组模型
import matplotlib.pyplot as plt #导入画图的工具包
from keras.models import Sequential #Sequential 按顺序构成的模型，输出层--隐藏…
机器学习入门之线性回归（3）- 波士顿房价预测（python实现）
一、知识储备
本次主要完成了线性回归的经典模型-波士顿房价预测，一共十三个特征，假设函数如下： hθ(x)[1x11x21⋯x1311x12x22⋯x132⋮⋮⋯⋯⋮1x1mx2m⋯x13m][θ0θ1θ2⋮θ13](1)h_\theta(x)\left[ \begin{matrix} 1 & x_1^1 & x_…
机器学习入门之线性回归（2）- 多特征（python实现）
一、知识储备
对于线性回归多特征的知识上篇博客单特征均已涉及，由于特征数量的变化，我们应该求得的方程是更高维，本篇介绍两个特征的线性回归，原因是由于两个特征我们可以画出三维的图像，看到拟合后的平面࿰…
机器学习入门之线性回归（1）- 单特征（python实现）
一、 知识储备
假设函数 hθ(x)h_\theta(x)hθ(x) 是对某组特征对应的目标值的预测值，但是由于对于线性函数中的特征的系数来说是不确定的，所以目标值与预测值预定存在一定的误差，所以需要我们通过一系列优化算法来优化 θ\thetaθ 用来缩…
matlab绘制线性回归的散点图和直线图
回顾一下怎么用matlab绘图，帮助机器学习的直观表示，我的txt是这种数据集（一个线性回归数据集）， 想在matlab中把散点图画出来，然而很久没用matlab了，已经忘了如何读取txt文件，百度了一…
机器学习算法（2）—— 线性回归算法
线性回归算法1 线性回归简介2 线性回归的初步使用3 损失函数4 优化算法4.1 正规方程4.2 梯度下降4.3 优化方法比较4.4 线性回归api再介绍5 欠拟合与过拟合5.1 欠拟合5.2 过拟合6 正则化线性模型6.1 Ridge Regression 岭回归6.2 Lasso 回归6.3 Elastic Net 弹性网络6.4 Early st…
Python 机器学习入门之线性回归
系列文章目录
第一章 Python 机器学习入门之线性回归 线性回归 系列文章目录前言一、线性回归1.线性回归是什么2.线性回归的分类 二、实现线性回归1.步骤2.代价函数3.梯度下降 总结 前言
最近在上机器学习的课程，第一次实验是做线性回归，那神马是线性回…
好好学习，天天向上——“C”
各位uu们我又来啦，今天小雅兰来给大家分享一个有意思的东西，是为：天天向上的力量 基本问题：持续的价值 一年365天，每天进步1%，累积进步多少呢？ 1.01^365 一年365天，每天退步1%&#…
电商数据分析19——数据分析在电商平台价格弹性研究中的应用
目录 写在开头1. 价格弹性的基本理论1.1 价格弹性的定义1.2 价格弹性对销售和利润的影响1.2.1 如何通过价格弹性预测销量变化1.2.2 价格弹性高和低对企业策略的影响2 数据分析方法在价格弹性研究中的应用2.1 收集与处理销售和价格数据2.1.1 收集数据2.1.2 数据处理2.2 使用统计…
数据结构与算法-(8)---队列(Queue)
🌈write in front🌈 🧸大家好，我是Aileen🧸.希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流. 🆔本文由Aileen_0v0🧸 原创 CSDN首发🐒 如…
简单线性回归模型（复习一下前向传播和反向传播）
案例1
import torch
torch.__version__
xtorch.rand(3,4,requires_gradTrue)
xtensor([[0.9795, 0.8240, 0.6395, 0.1617],[0.4833, 0.4409, 0.3758, 0.7234],[0.9857, 0.9663, 0.5842, 0.8751]], requires_gradTrue)btorch.rand(3,4,requires_gradTrue)
txb
yt.sum()y.backwa…
彻底学会系列：一、机器学习之线性回归（二）
0. 概念和公式
请参考：一、机器学习之线性回归（一）
1. 涉及公式
1.1 简单线性回归 y w x b y wx b ywxb
1.2 多元线性回归 y ^ w 1 X 1 w 2 X 2 . . . w n X n w 0 \hat y w_1X_1 w_2X_2 ... w_nX_n w_0 y^w1X1w2X2.…
一元线性回归与梯度下降法
文章目录1.问题引入2.代价函数3.梯度下降法1.问题引入
根据不同房屋尺寸，预测出房子可以卖多少钱。所做任务就是通过给的数据集构建一个模型。
显然这是一个回归问题，根据之前的数据预测出一个准确的输出值。 为了描述这个回归问题，标记如…
应用机器学习的建议 (Advice for Applying Machine Learning)
1.决定下一步做什么
问题： 假如，在你得到你的学习参数以后，如果你要将你的假设函数放到一组 新的房屋样本上进行测试，假如说你发现在预测房价时产生了巨大的误差，现在你的问题是要想改进这个算法，接下来应…
【深度学习】线性回归模型与梯度下降法
线性回归模型与梯度下降法
线性回归模型与枚举法
线性回归模型定义： w：权重b：偏置#mermaid-svg-ZAxF27Mw5dXNQgw2 {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-ZAxF27Mw5dXNQgw2 .error-icon{fill:#552222;}…
机器学习之线性回归的改进-岭回归
带有L2正则化的线性回归-岭回归 岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果 API sklearn.linear_model.Ridge(alpha1.0, fit_interceptTrue,solver“auto”, normalizeFalse)
具…
机器学习与模式识别3（线性回归与逻辑回归）
一、线性回归与逻辑回归简介 线性回归主要功能是拟合数据，常用平方误差函数。
逻辑回归主要功能是区分数据，找到决策边界，常用交叉熵。 二、线性回归与逻辑回归的实现 1.线性回归
利用回归方程对一个或多个特征值和目标值之间的关系进行建模…
机器学习实战-系列教程4：手撕线性回归3之多特征线性回归（项目实战、原理解读、源码解读）
🌈🌈🌈机器学习 实战系列 总目录 本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 手撕线性回归1之线性回归类的实现 手撕线性回归2之单特征线性回归 手撕线性回归3之多特征线性回归 手撕线性回归4之非线性回归
8…
每天五分钟机器学习：构建多特征的线性回归模型
本文重点
在实际应用中，有时候一个单一特征的线性回归模型可能无法很好地解释数据，因此我们可以构建多特征的线性回归模型来提高模型的预测能力。本文还是拿房价问题来举例，来看以下多特征的线性回归模型如何构建？
多特征的数据集
以房价预测为例，现在的样本特征不再是…
机器学习——多元线性回归算法预测房价
这是目录一、Excel构造多元线性回归二、Sklearn库重做多元线性回归三、总结参考文献一、Excel构造多元线性回归
多元线性回归简介 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的&…
回归算法全解析！一文读懂机器学习中的回归模型
目录 一、引言回归问题的重要性文章目的和结构概览 二、回归基础什么是回归问题例子： 回归与分类的区别例子： 回归问题的应用场景例子： 三、常见回归算法3.1 线性回归数学原理代码实现输出例子： 3.2 多项式回归数学原理代码实现输…
pytorch的卷积层池化层和非线性变化 和机器学习线性回归
卷积层： 两个输出的情况 就会有两个通道 可以改变通道数的 最简单的神经网络结构：
nn.Mudule就是继承父类
super执行的是 先执行父类函数里面的
forward执行的就是前向网络，就是往前推进的，当然也有反向转播，那就是…
R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据...
全文链接：http://tecdat.cn/?p24456 如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 但是，你没有共轭先验。你…
[Machine learning][Part4] 线性回归模型技巧
目录 正规方程法
梯度下降法
缩放特征
学习率选择 正规方程法
这种方法可以不多次迭代梯度下降函数就能得到w,b。但是缺点是在大量数据训练情况下效率较低，其次是这种算法仅仅在线性回归中实现了，并没有在其他模型中实现，因此，…
【tensorflow】连续输入的线性回归模型训练代码
【tensorflow】连续输入的感知机模型训练 全部代码 - 复制即用 训练输出 代码介绍 全部代码 - 复制即用
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf
import numpy as np
from keras import Input, Model, Sequential
from keras.layers …
python机器学习——回归模型评估方法 回归算法（线性回归、L2岭回归）
目录 回归模型评价方法【回归】线性回归模型1.线性模型2.线性回归3.损失函数（误差大小）4.解决方法1) 最小二乘法之正规方程2) 最小二乘法之梯度下降 5.代码实现5.模型保存与加载6.特点 实例：波士顿房价【回归】带有L2正则化的岭回归 回归模型…
机器学习-白板推导-系列（三）笔记：线性回归最小二乘法与正则化岭回归
文章目录0 笔记说明1 最小二乘法求线性回归模型2 几何意义2.1 平方损失函数的几何意义2.2 用几何意义求线性回归模型3 从概率视角看最小二乘法4 正则化方法：岭回归4.1 频率角度4.2 贝叶斯角度5 总结0 笔记说明
来源于【机器学习】【白板推导系列】【合集 1…
【李沐】3.2线性回归从0开始实现
%matplotlib inline
import random
import torch
from d2l import torch as d2l1、生成数据集： 看最后的效果，用正态分布弄了一些噪音 上面这个具体实现可以看书，又想了想还是上代码把： 按照上面生成噪声，其中最后那…
机器学习练习一，模拟一元线性回归
python -V 3.6，需要numpy和matplotlib库
机器学习用于回归分析
用于回归分析，回归就是预测数据为连续性数值。
这里，就举一个一元线性回归，也就是 yk∗aby k * a byk∗ab
损失函数和最小二乘法
这里就要介绍 costfunctionc…
![[Python中常用的回归模型算法大全：从线性回归到XGBoost]](https://img-blog.csdnimg.cn/052452a4f41c4035bfb8352c5bc000ae.png)
[Python中常用的回归模型算法大全：从线性回归到XGBoost]
文章目录 概要保序回归：理论与实践多项式回归：探索数据曲线关系多输出回归的示例 概要
在数据科学和机器学习领域，回归分析是一项关键任务，用于预测连续型变量的数值。除了传统的线性回归模型外，Python提供了丰富多样…
P2PNet-Soy原理梳理
前文总结了P2PNet源码以及P2PNet-Soy源码实现方法，相关链接如下：
人群计数P2PNet论文：[2107.12746] Rethinking Counting and Localization in Crowds:A Purely Point-Based Framework (arxiv.org)
p2p人群计数源码：GitHub - Te…
Python基础小讲堂之条件分支与循环
万丈高楼平地起，今天给大家讲讲python中的：条件分支与循环。在学条件分支与循环之前，先掌握一下python的基本操作符。算术操作符： - * / % ** //对于算数操作符的前四个加减乘除，大家都懂，在py…
机器学习实战-系列教程5：手撕线性回归4之非线性回归（项目实战、原理解读、源码解读）
🌈🌈🌈机器学习 实战系列 总目录 本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 手撕线性回归1之线性回归类的实现 手撕线性回归2之单特征线性回归 手撕线性回归3之多特征线性回归 手撕线性回归4之非线性回归
1…
Java手写线性回归算法
1. Java手写线性回归算法
1.1 算法思维导图
以下是线性回归算法的思维导图，其中mermaid代码表示其实现原理。 #mermaid-svg-H4g6ElYG5Cujb3mg {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-H4g6ElYG5…
实验1机器学习之线性回归实验
一、实验目的：
（1）理解一元线性回归和多元线性回归的数学原理，能够利用sklearn中相关库解决现实世界中的各类回归问题；
（2）掌握利用matplotlib对一元线性回归模型进行可视化的方法，…
最小二乘法的实现与线性回归的应用
1. 简介
简单线性回归中，您有一个因变量y和一个自变量X。该模型可以表示为： y m x b ymxb ymxb
其中 x x x: 自变量 y y y: 因变量 m m m: 斜率 b b b: 截距
最小二乘法是回归分析中用于估计线性回归模型参数的标准方法。它可以最小化误差的平方和&…
详解使用sklearn实现一元线性回归和多元线性回归
[Open In Colab] 文章目录 1. 线性回归简介2. 使用sklearn进行一元线性回归3. 线性回归的coef_参数和intercept_参数4. 使用sklearn实现多元线性回归4.1 利用PolynomialFeatures构造输入4.2 进行多元线性回归 5. 总结 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt1. 线…
线性回归全解析: 从基础理论到 Python 实现
机器学习 第四课 线性回归 概述什么是线性回归?关键概念因变量自变量线性关系 基本的线性方程表达式理解多变量回归 误差项和损失函数误差项均方误差 (MSE) 最小二乘法什么是最小二乘法最小二乘法思想详细推导 线性回归的模型假设线性关系独立性同方差性正态分布误差 梯度下降…
从头开始机器学习：线性回归
从头开始机器学习：线性回归 跟随 16 分钟阅读 28月 <> 1 一、说明 本篇实现线性回归的先决知识是：基本线性代数，微积分（偏导数）、梯度和、Python （NumPy）；从线性方程入手。 代…
【OpenCV实现图片以及视频的读取、显示、保存以及绘图函数】
文章目录 图片视频从文件读取视频保存一个视频绘图函数 图片
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛应用于计算机视觉和图像处理领域的开源库。它提供了丰富的图像处理工具和算法，使得开发者能够轻松实现各种图像处理任务。…
R语言贝叶斯MCMC：GLM逻辑回归、Rstan线性回归、Metropolis Hastings与Gibbs采样算法实例...
原文链接：http://tecdat.cn/?p23236 在频率学派中，观察样本是随机的，而参数是固定的、未知的数量（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 什么是频率学派？ 概率被解释为一个随机过程的许多观测…
机器学习(新手入门)-线性回归 #房价预测
题目：给定数据集dataSet，每一行代表一组数据记录,每组数据记录中，第一个值为房屋面积（单位：平方英尺），第二个值为房屋中的房间数，第三个值为房价（单位：千美元…
机器学习线性回归学习总结笔记
线性回归模板：
1）获取数据:
2）划分数据集：
一般使用：train_test_split（）
划分数据集的包from sklearn.model_selection import train_test_split
3）标准化处理
StandardScaler…
人工智能基础_机器学习013_三种梯度下降对比_线性回归梯度下降更新公式_对梯度下降函数求偏导数_得到---人工智能工作笔记0053
这里批量梯度下降,就是用准备的所有样本数据进行梯度下降计算.
然后小批量梯度下降就是使用比如我一共有500个样本,那么我从中拿出50个样本进行梯度下降计算.
然后随机梯度下降,更厉害, 从一共有500个样本中,随机的取一个样本进行梯度下降计算,
首先我们看批量梯度下降,使用…
【深度学习】pytorch——线性回归
笔记为自我总结整理的学习笔记，若有错误欢迎指出哟~ 深度学习专栏链接： http://t.csdnimg.cn/dscW7 pytorch——线性回归 线性回归简介公式说明完整代码代码解释 线性回归简介
线性回归是一种用于建立特征和目标变量之间线性关系的统计学习方法。它假设…
【数学建模】清风数模正课7 多元线性回归模型
多元线性回归分析
回归分析就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，来解释Y的形成机制，从而达到通过X去预测Y的目的。
所以回归分析需要完成三个使命，首先是识别重要变量，其次是判断正负相关，最后是估计…
大学生毕业设计论文题目大全_kaic
清远市北山亲子主题儿童公园景观设计 马斯洛需求层次理论下《一个叫欧维的男人决定去死》的生命延伸意义探究 云浮石牛山大榄村儿童自然教育营地规划设计 佛山市创意产业园智慧低碳办公空间设计 佛山市碧桂园智能化养老模式的居住空间设计 海绵城市湿地公园景观规划设计研究 跨…
08. 机器学习- 线性回归
文章目录 线性回归 LINEAR REGRESSION 从本次课程开始，大部分时候我将不再将打印结果贴出来了，因为太占用篇幅。小伙伴可以根据我的输出执行敲一遍代码来进行学习和验证。 同样是为了节省篇幅，我也不会再一行行那么仔细的解释代码了ÿ…
python线性回归实现
import random
import torch# ①根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集。 使用线性模型参数w[2,−3.4] b4.2和噪声项ϵ生成数据集及其标签
def synthetic_data(w, b, num_examples):"""生成 y Xw b 噪声。"""# 生成均值为0，标…
C++实现ransac
目录
一、ransac算法原理
1.1、算法概念
1.2、图解
二、c实现ransac
2.1、设置随机样本和离群点
2.2、随机抽取样本
2.3、内点计算
2.4、更新参数
2.2、完整代码 一、ransac算法原理
1.1、算法概念 随机抽样一致性 (RANSAC) 是一种迭代方法，用于根据一组包…
【机器学习基础】多元线性回归（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…
【数据结构和算法】小行星碰撞
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文章目录
前言
一、题目描述
二、题解
2.1 什么情况会用到栈
2.2 方法一：模拟 栈
三、代码
3.1 方法一：模拟 栈
四…
AMEYA360：尼得科仪器株式会社燃气热水器泵
尼得科株式会社的集团公司尼得科仪器株式会社(旧日本电产三协)研发出了小型、低振动、低噪音的热水器泵。 近年来，热水器泵除了要更轻便、更小巧之外，还要低振动和低噪音，以避免在深夜运行时驱动声成为问题。 本尼得科仪器的新型热水器泵是为…
利用numpy+sklearn+matplotlib演示如何创建和训练线性回归模型
通过一个具体的业务场景来演示如何创建和训练线性回归模型。让我们考虑一个房地产市场的例子，其中我们想要根据房屋的大小（平方英尺）来预测其市场价格。
业务场景
假设你的任务是帮助一个房地产公司预测不同大小房屋的市场价格。你有一份包…
机器学习5-线性回归之损失函数
在线性回归中，我们通常使用最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）来求解损失函数。线性回归的目标是找到一条直线，使得预测值与实际值的平方差最小化。 假设有数据集 其中 是输入特征， 是对应的输出。 线性回归的…
机器学习 | 掌握线性回归的实战技巧
目录
初识线性回归
损失和优化
欠拟合与过拟合
正则化线性模型
模型的保存与加载 初识线性回归
线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点是：有一个自变量的情况称为单…
彻底学会系列：一、机器学习之线性回归
1.基本概念
线性回归： 有监督学习的一种算法。主要关注多个因变量和一个目标变量之间的关系。 因变量： 影响目标变量的因素： X 1 , X 2 . . . X_1, X_2... X1,X2... ，连续值或离散值。 目标变量： 需要预测的值: t…
数据分析实战 | 线性回归——女性身高与体重数据分析
目录
一、数据集及分析对象
二、目的及分析任务
三、方法及工具
四、数据读入
五、数据理解
六、数据准备
七、模型训练
八、模型评价
九、模型调参
十、模型预测 实现回归分析类算法的Python第三方工具包比较常用的有statsmodels、statistics、scikit-learn等&#…
R语言阈值效应函数cut.tab2.0版发布（支持线性回归、逻辑回归、cox回归，自定义拐点）
阈值效应和饱和效应是剂量-反应关系中常见的两种现象。阈值效应是指当某种物质的剂量达到一定高度时，才会对生物体产生影响，而低于这个剂量则不会产生影响。饱和效应是指当某种物质的剂量达到一定高度后，其影响不再随剂量的增加而增加&#x…
机器学习系列——（十二）线性回归
导言
在机器学习领域，线性回归是最基础且重要的算法之一。它用于建立输入特征与输出目标之间的线性关系模型，为我们解决回归问题提供了有效的工具。本文将详细介绍线性回归的原理、应用和实现方法，帮助读者快速了解和上手这一强大的机器学习…
时间序列预测各类算法探究上篇
前言： 最近项目需要对公司未来业绩进行预测，以便优化决策，so 研究一下时序算法。纯个人理解，记录以便备用（只探究一下原理，所有算法都使用基本状态，并未进行特征及参数优化）。
环境…
机器学习-线性回归【手撕】
线性回归
1.概述
回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法…
【我和Python算法的初相遇】——体验递归的可视化篇
🌈个人主页: Aileen_0v0 🔥系列专栏:PYTHON数据结构与算法学习系列专栏💫"没有罗马,那就自己创造罗马~"
目录
递归的起源
什么是递归? 利用递归解决列表求和问题
递归三定律
递归应用-整数转换为任意进制数
递归可视化
画…
解密人工智能：线性回归
导言 人工智能（AI）已经成为当今科技领域的热门话题，其应用领域涵盖了各个行业。线性回归作为人工智能中的一种关键统计学方法，被广泛应用于预测和决策支持系统中。本文将为您详细介绍线性回归在人工智能中的应用原理与方法&#x…
scikit-learn线性回归法进行利润预测
大家好，生成式人工智能无疑是一个改变游戏规则的技术，但对于大多数商业问题来说，回归和分类等传统的机器学习模型仍然是首选。
私募股权或风险投资这样的投资者利用机器学习，首先必须了解关注的数据以及它是如何被使用的。投资公…
机器学习算法理论：线性回归
线性回归 回归的理论解释：回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。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。 如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，…
机器学习~从入门到精通（二）线性回归算法和多元线性回归
为什么要做数据归一化
一、数据归一化：
1.最值归一化
2.均值方差归一化import numpy as npX np.random.randint(1,100,size100)
X X.reshape(-1,2)
X.shape
X np.array(X,dtypefloat)
X[:,0] (X[:,0]-np.min(X[:,0]))/(np.max(X[:,0])-np.min(X[:,0]))
X[:,1]…
用Pytorch实现线性回归模型
目录 回顾Pytorch实现步骤1. 准备数据2. 设计模型class LinearModel代码 3. 构造损失函数和优化器4. 训练过程5. 输出和测试完整代码 练习 回顾
前面已经学习过线性模型相关的内容，实现线性模型的过程并没有使用到Pytorch。 这节课主要是利用Pytorch实现线性模型。…
scikit-learn实现线性回归
要学习scikit-learn,我们必须要到scikit-clearn的官网中去查看公式和原理 scikit-learn 官网 scikit-learn 中文社区 进入官网一以后我们找到回归，然后再有监督学习中找到线性模型
scikit-learn实现简单的线性回归
公式： L2范数是指向量中每个元素的平…
深度学习在单线性回归方程中的应用--TensorFlow实战详解
深度学习在单线性回归方程中的应用–TensorFlow实战详解 文章目录 深度学习在单线性回归方程中的应用--TensorFlow实战详解1、人工智能<-->机器学习<-->深度学习2、线性回归方程3、TensorFlow实战解决单线性回归问题人工数据集生成构建模型训练模型定义损失函数定义…
机器学习--归一化处理
归一化
归一化的目的
归一化的一个目的是，使得梯度下降在不同维度 θ \theta θ 参数（不同数量级）上，可以步调一致协同的进行梯度下降。这就好比社会主义，一小部分人先富裕起来了，先富带后富，…
1-3 动手学深度学习v2-线性回归的从零开始实现-笔记
手动创建训练数据集
根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集。我们使用线性模型参数 w [ 2 , − 3.4 ] T \pmb{w} [2,-3.4]^{T} w[2,−3.4]T、 b 4.2 b 4.2 b4.2和噪声项 ϵ \epsilon ϵ生成数据集及其标签： y X w b ϵ \pmb{y} \pmb{Xw}b\epsilon yXw…
机器学习实验2——线性回归求解加州房价问题
文章目录 🧡🧡实验内容🧡🧡🧡🧡数据预处理🧡🧡代码缺失值处理特征探索相关性分析文本数据标签编码数值型数据标准化划分数据集 🧡🧡线性回归🧡&am…
python一元线性回归sklearn
# -*- coding: utf-8 -*-from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 载入数据
data np.genfromtxt(一元线性回归.csv, delimiter,)
x_data data[:,0]
y_data data[:,1]
plt.scatter(x_data,y_data)
plt.show(…
机器学习：多元线性回归闭式解（Python）
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltclass LRClosedFormSol:def __init__(self, fit_interceptTrue, normalizeTrue):""":param fit_intercept: 是否训练bias:param normalize: 是否标准化数据"""self.theta None # 训练权重系…
PyTorch初探：基本函数与案例实践
正文： 在熟悉了PyTorch的安装和环境配置后，接下来让我们深入了解PyTorch的基本函数，并通过一个简单的案例来实践这些知识。
1. 基本函数 PyTorch的核心是张量（Tensor），它类似于多维数组，但可以…
AMEYA360--思瑞浦推出16通道高精度ADC—TPAFE51760
聚焦高性能模拟芯片和嵌入式处理器研发的半导体公司——思瑞浦推出全新16通道高精度ADC——TPAFE51760。 TPAFE51760内置高精度基准，工作温度支持-40C to 125C，产品广泛应用于电力自动化领域中的DTU、FTU、MU等装置。 TPAFE51760产品优势 业界领先的30V模…
Scikit-Learn线性回归(一)
Scikit-Learn线性回归一 1、线性回归概述1.1、回归1.2、线性1.3、线性回归1.4、线性回归的优缺点1.5、线性回归与逻辑回归2、线性回归的原理2.1、线性回归的定义与原理2.2、线性回归的损失函数3、Scikit-Learn线性回归3.1、Scikit-Learn库3.2、Scikit-Learn线性回归API3.3、Sci…
村田：什么是UWB无线通信？使用UWB的定位方法有哪些应用
UWB是Ultra-Wide Band的缩写，意思是超宽带。UWB无线通信是使用超宽带的频率带宽的无线通信，其主要特征是能够实现高精度定位。近年来，已普及至智能手机防丢失、高阶汽车智能钥匙等民用设备。预计未来将在多个领域普及。 UWB无线通信技术有哪些…
模型应用系实习生-模型训练笔记(更新至线性回归、Ridge回归、Lasso回归、Elastic Net回归、决策树回归、梯度提升树回归和随机森林回归)
sklearn机械学习模型步骤以及模型 一、训练准备（x_train, x_test, y_train, y_test）1.1 导包1.2 数据要求1.21 导入数据1.22 数据类型查看检测以及转换1.22 划分数据 二、回归2.1 线性回归2.2 随机森林回归2.3 GradientBoostingRegressor梯度提升树回归2…
数据分析-23--糖尿病预测（线性回归模型）（包含数据代码）
文章目录 0. 数据代码下载1. 项目介绍2. 数据处理1. 导入数据2. 处理数据 3. 建立模型4. 考察单个特征 0. 数据代码下载
关注公众号：『AI学习星球』 回复：糖尿病预测 即可获取数据下载。 算法学习、4对1辅导、论文辅导或核心期刊可以通过公众号或➕v&am…
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tensor 2.4根据数值创建2.4.1 torch.zeros()2.4.2 torch.zeros_like()2.4.3 torch…
计算方法实验2：利用二分法及不动点迭代求解非线性方程
一、问题描述
利用二分法及不动点迭代求解非线性方程。
二、实验目的
掌握二分法及不动点迭代的算法原理；能分析两种方法的收敛性；能熟练编写代码实现利用二分法及不动点迭代来求解非线性方程。
三、实验内容及要求
二分法 (1) 编写代码计算下列数字…
深度学习与神经网络Pytorch版 3.2 线性回归从零开始实现 1.生成数据集
3.2 线性回归从零开始实现
目录
3.2 线性回归从零开始实现
一 ，简介
1. 原理
2. 步骤
3. 优缺点
4. 应用场景
二 ，代码展现
1. 生成数据集(完整代码)
2. 各个函数解析
2.1 torch.normal()函数
2.2 torch.matmul()函数
2.3 d2l.plt.scatter(…
机器学习4-多元线性回归
多元线性回归(Multiple Linear Regression)是线性回归的一种扩展形式，用于建立因变量与多个自变量之间的关系。在简单线性回归中，我们考虑一个因变量和一个自变量之间的线性关系，而多元线性回归允许我们考虑多个自变量对因变量的影响。
一般…
机器学习-线性回归法
线性回归算法
解决回归问题思想简单，实现容易许多强大的非线性模型的基础结果具有很好的可解释性蕴含机器学习中的很多重要思想 样本特征只有一个，称为：简单线性回归 通过分析问题，确定问题的损失函数或者效用函数 通过最优化…
PyTorch-线性回归
已经进入大模微调的时代，但是学习pytorch，对后续学习rasa框架有一定帮助吧。
<!-- 给出一系列的点作为线性回归的数据，使用numpy来存储这些点。 -->
x_train np.array([[3.3], [4.4], [5.5], [6.71], [6.93], [4.168],[9.779], [6.1…
AMEYA360-村田商品化2016尺寸、低直流电阻、支持大电流且高耐压的车载用金属功率电感器
株式会社村田制作所开发了采用绕线金属合金的新系列车载用功率电感器“DFE2MCPH_JL系列”。本产品是2016尺寸(2.0x1.6mm)的小型车载用功率电感器，既实现了40V的高耐压，又实现了行业超高水平的直流电阻和额定电流(注：基于本公司调查结果&#…
AI学习-线性回归推导
线性回归 1.简单线性回归2.多元线性回归3.相关概念熟悉4.损失函数推导5.MSE损失函数 1.简单线性回归
线性回归：有监督机器学习下一种算法思想。用于预测一个或多个连续型目标变量y与数值型自变量x之间的关系,自变量x可以是连续、离散，但是目标变量y必…
算法设计与分析实验报告java实现(排序算法、三壶谜题、交替放置的碟子、带锁的门)
一、 实验目的
1．加深学生对算法设计方法的基本思想、基本步骤、基本方法的理解与掌握； 2．提高学生利用课堂所学知识解决实际问题的能力； 3．提高学生综合应用所学知识解决实际问题的能力。
二、实验任务
1、排序算法…
吴恩达2022机器学习专项课程(一） 5.4 多元线性回归的梯度下降
问题预览/关键词
多元线性回归的函数是？如何向量化表达？如何计算多元线性回归的成本函数的梯度？正规方程法是什么？正轨方程法的缺点是什么？
笔记
1.多元线性回归函数
5.1章节描述过。
向量化函数 原版函数
2.计…
吴恩达2022机器学习专项课程(一） 4.6 运行梯度下降第一周课程实验：线性回归的梯度下降算法
问题预览/关键词
更新梯度下降对模型拟合，等高线图，3d空间图的变化。什么是批量梯度下降。实验目标计算梯度运行梯度下降梯度下降迭代次数和成本函数的关系可视化模型预测在等高线图上的梯度下降学习率过大报错问题
笔记
1.模型拟合，等高线…
波士顿房价预测案例（python scikit-learn）---多元线性回归(多角度实验分析)
波士顿房价预测案例（python scikit-learn）—多元线性回归(多角度实验分析)
这次实验，我们主要从以下几个方面介绍：
一、相关框架介绍
二、数据集介绍
三、实验结果-优化算法对比实验，数据标准化对比实验࿰…
python统计分析——线性相关
参考资料：python统计分析【托马斯】 对于两个相关的变量，相关性度量的是两个变量之间的关联程度。相反，线性回归是用一个变量的值来预测另一个变量的值。
1、相关系数 两个变量之间的相关系数回答了这个问题：“这两个变量有关系吗…
头歌-机器学习 第5次实验 线性回归方法
第1关：数据载入与分析
任务描述
本关任务：编写一个能够载入线性回归相关数据的小程序。
编程要求
该实战内容中数据为一元数据，利用 pandas 读入数据文件，并为相应的数据附上名字标签，分别为Population 和 Profit。…
python统计分析——一般线性回归模型
参考资料：python统计分析【托马斯】 当我想用一个或多个其他的变量预测一个变量的时候，我们可以用线性回归的方法。 例如，当我们寻找给定数据集的最佳拟合线的时候，我们是在寻找让下式的残差平方和最小的参数(k,d)： 其…
深度学习之pytorch实现线性回归
度学习之pytorch实现线性回归 pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD() 代码实现结果分析 pytorch用到的函数
torch.nn.Linearn()函数
torch.nn.Linear(in_features, # 输入的神经元个数out_features, # 输出神经元个数biasTrue # 是…
【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）
博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚🌸博主主页： Yaoyao2024每日一言🌼: 勇敢的人，不是不落泪的人，而是愿意含着泪继续奔跑的人。 ——《朗读者》 0、声明
本系列博客文章是博主本人根据吴…
【监督学习之线性回归】
曾梦想执剑走天涯，我是程序猿【AK】 目录 简述概要知识图谱 简述概要
了解什么是线性回归
知识图谱
监督学习中的线性回归是一种预测模型，它试图通过拟合一个线性方程来建立输入变量（特征）和输出变量（目标值&#x…
【深度学习笔记】3_1 线性回归
注：本文为《动手学深度学习》开源内容，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图 3.1 线性回归
线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问…
【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…
机器学习——多元线性回归算法
多元线性回归算法
多元线性回归的概念
多元线性回归算法，即多特征量线性回归算法，用多个特征量来进行预测，如这里用多个特征量（房子面积、卧室数量、房屋楼层数、房子年龄）来预测房子的售价问题 多元线性回归的假设函…
教程 | 线性回归分析模块使用介绍
线性回归是一种常用的统计分析方法，用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型。当知道两个变量间存在相关关系时，我们时常想进一步去探讨是否可以通过其中一个变量的数值定量的去预测另外一个变量的数值。 如何利用线性回归开展影响因素分析 线性回归开…
【机器学习基础】正则化
🚀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~ ⭐特别提醒：针对机器学习，特别开始专栏：机器学习python实战 欢迎订阅&am…
【Python数据结构与算法】——(线性结构)精选好题分享,不挂科必看系列
🌈个人主页: Aileen_0v0🔥系列专栏:<<Python数据结构与算法专栏>>💫个人格言:"没有罗马,那就自己创造罗马~"
时间复杂度大小比较
1.time complexity of algorithm A is O(n^3) while algorithm B is O(2^n). Which o…
使用Pytorch实现linear_regression
使用Pytorch实现线性回归
# import necessary packages
import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# Set necessary Hyper-parameters.
input_size 1
output_size 1
num_epochs 60
learning_rate 0.001# Define a Toy datas…
基于R语言实现线性回归模型及测试应用
基于R语言实现线性回归模型及测试应用
mpgB0B1*dartE 调用R语言函数
>data(mtcars)
>head(mtcars)
> mod <- lm(formula mpg ~ drat, data mtcars)
> summary(mod)
> # 画出拟合的线
>abline(mod, col "blue")
>points(mtcars$drat, mt…
pytorch（四）用pytorch实现线性回归
文章目录 代码过程准备数据设计模型设计构造函数与优化器训练过程训练代码和结果pytorch中的Linear层的底层原理（个人喜欢，不用看）普通矩阵乘法实现Linear层实现 回调机制 代码过程 训练过程： 准备数据集设计模型（用来…
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…
pytorch（四、五）用pytorch实现线性回归和逻辑斯蒂回归（分类）
文章目录 线性回归代码过程准备数据设计模型设计构造函数与优化器训练过程训练代码和结果pytorch中的Linear层的底层原理（个人喜欢，不用看）普通矩阵乘法实现Linear层实现 回调机制 逻辑斯蒂回归模型损失函数代码和结果 线性回归
代码过程 训…
Pytorch线性回归实现（原理）
设置梯度
直接在tensor中设置 requires_gradTrue，每次操作这个数的时候，就会保存每一步的数据。也就是保存了梯度相关的数据。
import torch
x torch.ones(2, 2, requires_gradTrue) #初始化参数x并设置requires_gradTrue用来追踪其计算历史
print(x…
【数据结构和算法】删除链表的中间节点
其他系列文章导航 Java基础合集数据结构与算法合集 设计模式合集 多线程合集 分布式合集 ES合集 文章目录
其他系列文章导航
文章目录
前言
一、题目描述
二、题解
三、代码
四、复杂度分析 前言
这是力扣的1657题，难度为中等，解题方案有很多种&…
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 ) θ T x ( i ) ϵ ( i ) y^{(i)} \theta^T x^{(i)} \epsilon^{(i)} y(i)θTx(i)ϵ(i) 各名词解释： y ( i ) y^{(i)} y(i)…
Pytorch线性回归实现（Pycharm实现）
步骤都在注释里写清楚了，可以自己调整循环的次数观察输出的w与b和loss的值
import torch#学习率，用来进行w和b的更新
learning_rate 0.01
#1. 准备数据
#这里使用y3x0.8.也就是w3，b0.8.创造一个500行1列的数据
xtorch.rand([500,1])
y_true…
吴恩达机器学习-可选实验:使用ScikitLearn进行线性回归（Linear Regression using Scikit-Learn）
文章目录 实验一目标工具梯度下降加载数据集缩放/规范化训练数据创建并拟合回归模型查看参数作出预测绘制结果 恭喜 实验二目标工具线性回归，闭式解加载数据集创建并拟合模型查看参数作出预测 第二个例子恭喜 有一个开源的、商业上可用的机器学习工具包，…
【机器学习】从线性回归模型看一个简单的成本函数
🌸博主主页：釉色清风🌸文章专栏：机器学习🌸今日语录：事情不做，越想越难；事情做了，越做越容易。 从线性回归模型看一个简单的成本函数 🌼引入：模型…
单变量线性回归的机器学习代码
本文为学习吴恩达版本机器学习教程的代码整理，使用的数据集为https://github.com/fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/f2757f85b99a2b800f4c2e3e9ea967d9e17dfbd8/code/ex1-linear%20regression/ex1data1.txt
将数据集和py代码放到同一目录中，使…
线性回归和逻辑回归对比学习-含代码和数据
线性回归和逻辑回归是两种常见的机器学习算法，它们在一些方面相似，但在其他方面则有明显的不同。以下是它们的对比以及您提供的代码示例：
线性回归 (Linear Regression) 线性回归用于预测连续的数值。这种模型假设自变量和因变量之间存在线性…
【深度学习】TensorFlow深度模型构建：训练一元线性回归模型
文章目录 1. 生成拟合数据集2. 构建线性回归模型数据流图3. 在Session中运行已构建的数据流图4. 输出拟合的线性回归模型5. TensorBoard神经网络数据流图可视化6. 完整代码 本文讲解： 以一元线性回归模型为例， 介绍如何使用TensorFlow 搭建模型 并通过会…
【小白学机器学习3】关于最简单的线性回归，和用最小二次法评估线性回归效果, 最速下降法求函数的最小值
目录
1 什么是回归分析
1.1 什么是线性回归
1.2非线性回归
2 数据和判断方法
2.1 原始数据
2.2 判断方法：最小二乘法
3 关于线性回归的实测
3.1 用直线模拟
3.2 怎么判断哪个线性模拟拟合更好呢？
3.2.1 判断标准
3.2.2 最小二乘法
3.2.3 高维…
工业数学模型——冶金烧结配矿（一）
1、工业场景
从很多种铁矿石中选出适合烧结配料的部分铁矿石及其比例，并使其成本最低。
2、数学模型
设Pi代表了第i种原料的成本，xi代表了第i种原料在总配料中的比例，其中i取值为1,2,…,n。计算1吨配料成本： 第种原料的成本是Y…
Scikit-Learn线性回归(二)
Scikit-Learn线性回归二：多项式回归 1、多项式回归2、多项式回归的原理3、Scikit-Learn多项式回归3.1、Scikit-Learn多项式回归API1、多项式回归 本文接上篇：Scikit-Learn线性回归(一)
上篇中，我们详细介绍了线性回归的概念、原理和推导，以及通过由浅入深的案例，详解了Sc…
数据结构刷题篇 之 【力扣二叉树基础OJ】详细讲解（含每道题链接及递归图解）
有没有一起拼用银行卡的，取钱的时候我用，存钱的时候你用
1、相同的树
难度等级：⭐ 直达链接：相同的树
2、单值二叉树
难度等级：⭐ 直达链接：单值二叉树
3、对称二叉树
难度等级：⭐⭐ 直达…
python统计分析——线性模型的预测和评估
参考资料：用python动手学统计学
1、导入库
# 导入库
# 导入数据处理的库
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy as sp
from scipy import stats
# 导入绘图的库
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()
# 导入估计…
Sklearn线性回归
Scikit-learn 中的线性回归是一个用于监督学习的算法，它用于拟合数据集中的特征和目标变量之间的线性关系。以下是使用 Scikit-learn 实现线性回归的基本步骤：
1. 导入所需库
首先，你需要导入所需的库和模块。
import numpy as np
import …
＜线性回归算法(Linear regression)＞——《机器学习算法初识》
目录
一、线性回归简介
1 线性回归应用场景
2 什么是线性回归
2.1 定义与公式
2.2 线性回归的特征与目标的关系分析
3 小结
二、线性回归的损失和优化
1 损失函数
2 优化算法
2.1 正规方程
2.1.1 什么是正规方程
2.1.2 正规方程求解举例
2.1.3 正规方程的推导
2.…
【小白学机器学习9】自己纯手动计算验证，EXCEL的一元线性回归的各种参数值
目录
0 目标
1 构造模型
1.1 构造模型的思路
1.2 具体模型构造的EXCEL公式和过程
2 直接用EXCEL画图，然后生成趋势线的方式进行回归分析
2.1 先选择“观测值Y”的数据，用散点图或者折线图作图
2.2 然后添加趋势线和设置趋势线格式
2.3 生成趋…
【深度学习】线性回归
Linear Regression 一个例子线性回归机器学习中的表达评价函数好坏的度量：损失（Loss）损失函数（Loss function）哪个数据集的均方误差 (MSE) 高 如何找出最优b和w?寻找最优b和w如何降低损失 (Reducing Loss)梯度下降法梯…
pytorch 实现线性回归（Pytorch 03）
一 线性回归框架
线性模型的四个模块：训练的数据集，线性模型，损失函数，优化算法。
1.1 数据集
使用房价预测数据集，我们希望根据房屋的面积和房龄等来估算房屋价格。 1.2 线性模型
预测公式， 价格 权重…
【机器学习 | 回归问题】超越直线:释放多项式回归的潜力 —— 详解线性回归与非线性 （含详细案例、源码）
🤵♂️ 个人主页: AI_magician 📡主页地址： 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。 👨💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！&…
基于机器学习的信用卡办卡意愿模型预测项目
基于机器学习的信用卡办卡意愿模型预测项目
在金融领域，了解客户的信用卡办卡意愿对于银行和金融机构至关重要。借助机器学习技术，我们可以根据客户的历史数据和行为模式预测其是否有办理信用卡的倾向。本项目通过Python中的机器学习库，构建…
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…
简单线性回归原理sklearn简单实现
1. 回归与分类
回归模型：针对于连续值的预测，即线性关系
分类模型：预测离散值，非线性，针对于分类问题2. 回归
回归算法是相对分类算法而言的，与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。
如果目标变量y是分…
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 ( x i , y i ) (\boldsymbol{x}_i,y_i) (xi,yi)， i 1 , 2 , ⋯ , m i1,2,\cdots,m i1,2,⋯,m，探究变量 x \boldsymbol{x} x与 y y y之间的关系。具体而言&…
【机器学习】单变量线性回归
文章目录 线性回归模型（linear regression model）损失/代价函数（cost function）——均方误差（mean squared error）梯度下降算法（gradient descent algorithm）参数（parame…
民安智库如何做房地产企业满意度调查
地产服务满意度调研是针对购房者、业主以及租户等对房地产企业提供的服务满意程度的调研。通过该调研，可以帮助房地产企业了解其服务的质量和水平，进而进行改进，提高客户满意度。
随着房地产市场的竞争日益激烈，地产企业的服务质…
PyTorch深度学习实战 | 基于线性回归、决策树和SVM进行鸢尾花分类
鸢尾花数据集是机器学习领域非常经典的一个分类任务数据集。它的英文名称为Iris Data Set，使用sklearn库可以直接下载并导入该数据集。数据集总共包含150行数据，每一行数据由4个特征值及一个标签组成。标签为三种不同类别的鸢尾花，分别为&…
【机器学习】线性回归算法：原理、公式推导、损失函数、似然函数、梯度下降
1. 概念简述 线性回归是通过一个或多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析，其特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。如下图所示，样本点为历史数据，回归曲线要能最贴切的模拟样本点的趋势，将误差降到最小。 2. 线…
人工智能-线性回归学习笔记
导数
先了解导数，也就是梯度 解释梯度：yf(x) x2(随机取一个值)，然后x变化了△x(趋向于0)，y值变化了△y，△y除以△x 就是x2的梯度。当x等于一个值，对应的梯度为0， 代表了y到了该函数的极…
医咖会免费STATA教程学习笔记——多元线性回归
1.导入数据集 sysuse auto, clear 2.回归分析 统计——线性模型及相关——线性回归——因变量选择price，自变量选择weight, length, rep78 或者 regress price weight length i.rep78
吴恩达机器学习--线性回归
文章目录前言一、单变量线性回归1.导入必要的库2.读取数据3.绘制散点图4.划分数据5.定义模型函数6.定义损失函数7.求权重向量w7.1 梯度下降函数7.2 最小二乘法8.训练模型9.绘制预测曲线10.试试正则化11.绘制预测曲线12.试试sklearn库二、多变量线性回归1.导入库2.读取数据3.划分…
【机器学习】【线性回归】梯度下降
文章目录 [toc]数据集实际值估计值估计误差代价函数学习率参数更新Python实现导包数据预处理迭代过程数据可视化完整代码 线性拟合结果代价结果 个人主页：丷从心
系列专栏：机器学习 数据集 ( x ( i ) , y ( i ) ) , i 1 , 2 , ⋯ , m \left(x^{(i)} , …
![[机器学习]简单线性回归——梯度下降法](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/87a9d033ecfa4544a34c1b4261c32d75.png)
[机器学习]简单线性回归——梯度下降法
一.梯度下降法概念 2.代码实现
# 0. 引入依赖
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt# 1. 导入数据（data.csv）
points np.genfromtxt(data.csv, delimiter,)
points[0,0]# 提取points中的两列数据，分别作为x，y
…
统计学习基础——第七章 非线性模型
目录 一、多项式回归
1、定义
（1）特点
（2）与线性回归模型的异同
二、阶梯函数
1、定义
2、作用
3、与分段函数区别
4、步骤
三、基函数
1、原理
四、回归样条
1、分段多项式
（1） 定义
&#…
CG平台实验——线性回归
文章目录 练习1：线性回归介绍1 实现简单示例函数1.1 提交解决方案 2 单变量线性回归2.1 绘制数据2.2 梯度下降2.2.1 更新公式2.2.2 实现2.2.3 计算成本J(θ)2.2.4 梯度下降 2.3 可视化成本函数 选做练习3 多变量线性回归3.1 特征标准化3.2 梯度下降 练习1࿱…
36 机器学习（四）：异常值检测|线性回归|逻辑回归|聚类算法|集成学习
文章目录 异常值检测箱线图z-score 保存模型 与 使用模型回归的性能评估线性回归正规方程的线性回归梯度下降的线性回归原理介绍L1 和 L2 正则化的介绍api介绍------LinearRegressionapi介绍------SGDRegressor 岭回归 和 Lasso 回归 逻辑回归基本使用原理介绍正向原理介绍损失…
【深度学习】S3 线性神经网络 P1 线性回归（未完）
目录 线性回归基本元素基本名词线性模型 机器学习领域，大多数任务最终的目标都是预测。而预测的结果大致分为两大类，一种是需要估计连续数值的回归预测，另一种是确定离散类别的分类预测。本节博文将围绕线性回归内容。
线性回归基本元素
基…
Optional lab: Linear Regression using Scikit-LearnⅠ
scikit-learn是一个开源的、可用于商业的机器学习工具包，此工具包包含本课程中需要使用的许多算法的实现
Goals
In this lab you will utilize scikit-learn to implement linear regression using Gradient Descent
Tools
You will utilize functions from sci…
R语言Meta分析核心技术：从入门到精通
R语言作为一种强大的统计分析和绘图语言，在科研领域发挥着日益重要的作用。其中，Meta分析作为一种整合多个独立研究结果的统计方法，在R语言中得到了广泛的应用。通过R语言进行Meta分析，研究者能够更为准确、全面地评估某一研究问题…
【数学建模竞赛】超详细Matlab二维三维图形绘制
二维图像绘制
绘制曲线图 g 是表示绿色
b--o是表示蓝色/虚线/o标记
c*是表示蓝绿色(cyan)/*标记 ‘MakerIndices,1:5:length(y) 每五个点取点（设置标记密度） 特殊符号的输入 序号 需求 函数字符结构 示例 1 上角标 ^{ } title( $ a…
数据结构与算法基础-(4)
🌈write in front🌈 🧸大家好，我是Aileen🧸.希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流. 🆔本文由Aileen_0v0🧸 原创 CSDN首发🐒 如…
强势回归，说说线性回归
高尔顿发现了“向平均回归”，一个总体中在某一时期具有某一极端特征的个体在未来的某一时期将减弱它的极端性，比如非常矮小的父辈倾向于有偏高的子代，而非常高大的父辈则倾向于有偏矮的子代。这些都是“回归效应”
之前也写过回归分析的文章…
stata进行面板数据回归
文章目录 面板数据 panel data 面板数据 panel data
面板数据（Panel Data）又被称为平行数据，指的是对某变量在一定时间内持续跟踪观测的结果。面板数据兼具了横截面数据和时间序列数据的特点，即有横截面维度（在同一时…
【Python机器学习】零基础掌握RidgeClassifierCV线性分类器
如何在医疗领域更准确地预测乳腺癌？
假设在一家医院里，医生拿到了一批乳腺癌患者和非乳腺癌患者的医学数据，包括肿瘤大小、年龄、家族病史等。目标是能够通过这些数据预测一个新来的病人是否患有乳腺癌。但问题是，这些数据多种多样，包括数值、分类等，如何才能准确预测呢…
线性回归 quickstart
构建一元一次方程
100个（X, y ），大概是’y3x4’
import numpy as npnp.random.seed(42) # to make this code example reproducible
m 100 # number of instances
X 2 * np.random.rand(m, 1) # column vector
y 4 3 * X np.random…
深度学习实战模拟——softmax回归（图像识别并分类）
目录
1、数据集：
2、完整代码 1、数据集：
1.1 Fashion-MNIST是一个服装分类数据集，由10个类别的图像组成，分别为t-shirt（T恤）、trouser（裤子）、pullover（套衫…
R语言线性回归模型和lasso变量选择模型
一、数据描述
保险收费数据集：insurance.csv，各变量为年龄age，性别sex，健康指数bmi，孩子数量children,是否吸烟smoker，区域region，保险收费charges.
要求：保险收费charges
二、导…
人工智能 框架 paddlepaddle 飞桨 使用指南 使用例子 线性回归模型demo 1
安装过程&使用指南&线性回归模型 使用例子
本来预想 是安装 到 conda 版本的 11.7的
但是电脑没有gpu 所以
安装过程稍有变动，下面简单讲下 conda create -n paddle_env117 python=3.9
由于想安装11.7版本 py 是3.9
所以虚拟环境名称也是 paddle_env117
activa…
机器学习笔记（2）—单变量线性回归
单变量线性回归 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)1.1 模型表示1.2 代价函数1.3 代价函数的直观理解1.4 梯度下降1.5 梯度下降的直观理解1.6 梯度下降的线性回归 单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)
ps:...今天很倒霉 一名小女孩悄悄地碎…
深度学习 线性神经网络（线性回归 从零开始实现）
介绍： 在线性神经网络中，线性回归是一种常见的任务，用于预测一个连续的数值输出。其目标是根据输入特征来拟合一个线性函数，使得预测值与真实值之间的误差最小化。 线性回归的数学表达式为： y w1x1 w2x2 ... wnxn …
吴恩达2022机器学习专项课程(一） 3.4 成本函数的直观理解
问题预览
成本函数的目的是什么？不同的w参数如何影响成本函数？如何选择合适的成本函数？
解读
成本函数：为了衡量参数w和b与训练数据的吻合程度。成本函数越小，w和b越合适。简化成本函数：为了方便理解成本…
零基础机器学习(5)之线性回归模型的性能评估
文章目录 线性回归模型的性能评估1.举例1-单一特征2.举例2-多特征 线性回归模型的性能评估
评估线性回归模型时，首先要建立评估的测试数据集（测试集不能与训练集相同），然后选择合适的评估方法，实现对线性回归模型的评…
零基础机器学习(4)之线性回归的基本原理
文章目录 一、线性回归的基本原理1.相关与回归2.线性回归的原理分析①线性回归的一般公式②线性回归的损失函数③线性回归方程的参数求解方法A.最小二乘法B.梯度下降法 一、线性回归的基本原理
1.相关与回归
相关描述的是变量之间的一种关系。 从统计角度看，变量之…
基于矩阵求导的线性回归
矩阵求导 考虑矩阵乘法 A⋅BCA \cdot B C A⋅BC 考虑Loss函数 L∑im∑jn(Cij−p)2L \sum^m_{i}\sum^n_{j}{(C_{ij} - p)^2} Li∑mj∑n(Cij−p)2 考虑C的每一项导数 ▽Cij∂L∂Cij\triangledown C_{ij} \frac{\partial L}{\partial C_{ij}} ▽Cij∂Cij∂L 考虑…
彻底学会系列：一、机器学习之线性回归（一）
1.基本概念(basic concept)
线性回归： 有监督学习的一种算法。主要关注多个因变量和一个目标变量之间的关系。 因变量： 影响目标变量的因素： X 1 , X 2 . . . X_1, X_2... X1,X2... ，连续值或离散值。 目标变量： …
【线性回归、岭回归、Lasso回归分别预测患者糖尿病病情】数据挖掘实验一
Ⅰ、项目任务要求
任务描述：将“diabetes”糖尿病患者数据集划分为训练集和测试集，利用训练集分别结合线性回归、岭回归、Lasso回归建立预测模型，再利用测试集来预测糖尿病患者病情并验证预测模型的拟合能力。具体任务要求如下： …
【机器学习笔记】1 线性回归
回归的概念
二分类问题可以用1和0来表示
线性回归（Linear Regression）的概念
是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化&#x…
【机器学习】深入解析线性回归模型
🎈个人主页：豌豆射手^ 🎉欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 🤗收录专栏：机器学习 🤝希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进…
d2l学习_第三章线性回归/欠拟合过拟合/权重衰减
x.1 Linear Regression Theory
x.1.1 Model
线性回归的模型如下： 我们给定d个特征值 x 1 , x 2 , . . . , x d x_1, x_2, ..., x_d x1,x2,...,xd，最终产生输出yhat，我们产生的yhat要尽量拟合原来的值y，在这一拟合过程中我…
基于csv数据建立线性回归模型并预测进行评估模型表现案例实现
一、数据处理
1.加载csv数据进行查看
import pandas as pd
data pd.read_csv("generated_data.csv")
print(data)2.将上述数据的x和y进行分离开，便于后续进行坐标建立
x data.loc[:,x]
y data.loc[:,y]
print(x,y)3.先使用matplotlib进行显示数据
…
一元线性回归（自写梯度下降法与scikit-learn）
目录 梯度下降法-一元线性回归 一元线性回归-scikit-learn方式实现 梯度下降法-一元线性回归 我自己在网上找的视频课程，里面是通过自写代码来实现梯度下降法&
sklearn中的线性回归大家族
1 概述
1.1 线性回归大家族
回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。决策树、随机森林、支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0,1}来表示，而无监督学习算法（如CPA、Km…
机器学习：线性回归模型的原理、应用及优缺点
一、原理
线性回归是一种统计学和机器学习中常用的方法，用于建立变量之间线性关系的模型。其原理基于假设因变量（或响应变量）与自变量之间存在线性关系。
回归的目的（实质）
由解释变量去估计被解释变量的平均值 无 …
【深度学习笔记】05 线性回归
线性回归
线性回归基于几个简单的假设： 首先，假设自变量 x \mathbf{x} x和因变量 y y y之间的关系是线性的， 即 y y y可以表示为 x \mathbf{x} x中元素的加权和，这里通常允许包含观测值的一些噪声； 其次，我…
梯度下降法/正规方程求解线性回归问题Python实现
算法逻辑请参考吴恩达机器学习相关视频
梯度下降法
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef compute_cost(theta0, theta1, X, y):total_cost 0M X.shape[0]for i in range(M):x_i X[i, 0]y_i y[i, 0]total_cost (theta0 theta1 * x_i - y_i) ** 2retu…
PyTorch 深度学习之用PyTorch实现线性回归Linear Regression with PyTorch(四)
0. Revision 1. PyTorch Fashion 2 Prepare dataset
广播机制 loss 3 Design model 文档 callable 4 Construct Loss and Optimizer 5 Training Cycle 总结 Test model
机器学习----纯手撸线性回归代码
什么是线性回归？
线性回归是利用函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析, 简单来说线性回归其实是试图找到自变量与因变量之间的关系
比如房子的面积和价格：
房子的面积越大，房子的价格就越高
假设房子的面积和价…
机器学习5：基于线性回归理解减少“损失”的方法
在上节《机器学习4：基本术语》中，笔者介绍了“损失（Loss）”的定义，在训练模型时，减少损失（Reducing Loss）是极为关键的，只有“损失”足够小的机器学习系统才有实用价值。…
用Excel做回归分析
Excel数据分析工具库是个很强大的工具，可以满足基本的统计分析，这里介绍用Excel数据分析工具库中的回归做回归分析。本文仅作为学习笔记之用，欢迎各位交流指正。 本节知识点： Excel数据分析工具库—回归 线性回归和非线性回归 简…
从零开始学习线性回归：理论、实践与PyTorch实现
文章目录 🥦介绍🥦基本知识🥦代码实现🥦完整代码🥦总结 🥦介绍 线性回归是统计学和机器学习中最简单而强大的算法之一，用于建模和预测连续性数值输出与输入特征之间的关系。本博客将深入探讨线性…
【手搓深度学习算法】用线性回归预测波士顿房价
线性回归 线性回归是一种监督学习方法，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的关系。线性回归的目标是找到一条直线，使得所有数据点到这条直线的距离之和最小。
线性回归的基本形式如下： y β 0 β 1 x 1 β 2 x 2 . . . β n x n ϵ…
深度学习 （线性回归 简洁实现）
介绍: 在线性神经网络中，线性回归是一种常见的任务，用于预测一个连续的数值输出。其目标是根据输入特征来拟合一个线性函数，使得预测值与真实值之间的误差最小化。 线性回归的数学表达式为： y w1x1 w2x2 ... wnxn b 其中&…
pytorch 实现线性回归 softmax（Pytorch 04）
一 softmax 定义
softmax 是多分类问题，对决策结果不是多少，而是分类，哪一个。
为了估计所有可能类别的条件概率，我们需要一个有 多个输出的模型，每个类别对应一个输出。为了解决线 性模型的分类问题，我们…
使用Statsmodel进行假设检验和线性回归
如果你使用 Python 处理数据，你可能听说过 statsmodel 库。Statsmodels 是一个 Python 模块，它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中，我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何…
pytorch学习---实现线性回归初体验
假设我们的基础模型就是y wx b,其中w和b均为参数，我们使用y 3x0.8来构造数据x、y，所以最后通过模型应该能够得出w和b应该分别接近3和0.8。
步骤如下：
准备数据计算预测值计算损失，把参数的梯度置为0，进行反向传播…
线性回归既是一种数据挖掘与建模算法，也是统计学领域、计量经济学领域的常用学术建模方法，有何不同？
一.线性回归的基本形式
线性回归既是一种数据挖掘与建模算法，也是统计学领域、计量经济学领域的常用学术建模方法。在数据挖掘与建模领域，线性回归算法是一种较为基础的机器学习算法，其基本思想是将响应变量（因变量、被解释变量&…