regression 第12页

1. 神经网络系列--基本原理

weights偏移bias求和计算sum激活函数activation小结1.3.2神经网络的训练过程单层神经网络模型训练流程前提条件步骤1.3.3神经网络中的矩阵运算1.3.4神经网络的主要功能回归（Regression

五弦木头·2023-01-18 10:56

python线性加权回归_第二十一章 regression算法——线性回归&局部加权回归算法（上）...

理论部分回归是统计学中最有力的工具之一。监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义，分类算法用于离散型分布预测，如KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法；回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续

高晖云·2023-01-17 16:20

第一章线性回归 Linear Regression

1什么是回归1.1回归概念的来源“回归”是由英国著名生物学家兼统计学家高尔顿(FrancisGalton,1822～1911.生物学家达尔文的表弟)在研究人类遗传问题时提出来的。为了研究父代与子代身高的关系，高尔顿搜集了1078对父亲及其儿子的身高数据。他发现这些数据的散点图大致呈直线状态，也就是说，总的趋势是父亲的身高增加时，儿子的身高也倾向于增加。但是，高尔顿对试验数据进行了深入的分析，发现了

qq_28264857·2023-01-17 16:48

机器学习——多元线性回归分析（multiple regression）及应用

1、多元回归分析与简单线性回归区别多个自变量x2、多元回归模型，其中，是参数，是误差值3、多元回归方程4、估计多元回归方程，一个样本被用来计算的点估计5、估计流程（与简单线性回归类似）6、估计方法使sumofsquares最小，，运算与简单线性回归类似，涉及线性代数和矩阵代数的运算7、举例一家快递公司送货，X1：运输里程；X2：运输次数；Y：总运输时间8、描述参数含义：平均每多送1英里，运输时间延

stay_foolish12·2023-01-17 13:56

GradientBoosting_regression_model

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportpreprocessingfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split,GridSearchCVfromsklearn.linear_model

BKevin101·2023-01-17 13:36

【翻译】Direct Estimation of Spinal Cobb Angles by Structured Multi-output Regression

DirectEstimationofSpinalCobbAnglesbyStructuredMulti-outputRegression基于结构化多输出回归的脊柱Cobb角直接估计文章链接、IPMI、ConferencepaperFirstOnline:23May2017作者：单词积累vertebrae椎骨、scoliosis脊柱侧弯、quantitative定量qualitative定性、der

우 유·2023-01-17 11:14

Logistic regression 逻辑回归概述

from:http://hi.baidu.com/hehehehello/blog/item/0b59cd803bf15ece9023d96e.htmlLogisticregression（逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概率”，l

nomad2·2023-01-16 20:22

机器学习模型学习失败_机器学习项目为何失败

oneofourjobsistocreatethewholedesignforanygivenmachinelearningproject.Whetherwe’reworkingonclassification,regression

weixin_26714187·2023-01-16 12:43

超详细解析——吴恩达机器学习第三周作业Logistic Regression（逻辑回归）（Python实现）

文章目录一、LogisticRegression1.1Visualizingthedata1.2Implementation1.2.1SigmoidFunction1.2.2Costfunctionandgradient1.2.3Learningparametersusingfminunc1.2.4Evaluatinglogisticregression二、Regularizedlogisticr

Lucien Anderson·2023-01-16 08:40

2022吴恩达机器学习specialization Week 2 practice lab: Linear regression

Exercise1#UNQ_C1#GRADEDFUNCTION:compute_costdefcompute_cost(x,y,w,b):"""Computesthecostfunctionforlinearregression.Args:x(ndarray):Shape(m,)Inputtothemodel(Populationofcities)y(ndarray):Shape(m,)Label

wuuucj·2023-01-15 11:06

关键点检测的heatmap介绍

关键点定位任务两种做法：heatmap和fullyconnected回归（Heapmap-based和Regression-Based）heatmap得到一张类似热力图的东西，回归直接得到关键点坐标。

LzAm_z·2023-01-15 10:22

周志华《机器学习》——学习笔记

基本术语欲预测的是离散值，此类学习任务称为分类（classification）若为连续值，则称为回归（regression）根据训练数据是否有标记信息，学习任务分为：监督学习（supervisedlearning

Jangyu_Du·2023-01-14 15:34

robustfith函数-最小二乘估计-M估计-Robust regression

robustfitRobustregression（稳健回归）语法b=robustfit(X,y)b=robustfit(X,y,wfun,tune)b=robustfit(X,y,wfun,tune,const)[b,stats]=robustfit(...)描述b=robustfit(X,y)通过执行稳健回归来估计线性模型y=Xb，并返回一个由回归系数组成的向量b。X是一个n*p预测变量矩阵，

meng4411yu·2023-01-14 15:18

【Machine Learning】【Andrew Ng】- notes(Week 2: Multivariate Linear Regression)

MultipleFeaturesLinearregressionwithmultiplevariablesisalsoknownas“multivariatelinearregression”.Wenowintroducenotationforequationswherewecanhaveanynumberofinputvariables.Themultivariableformofthehypo

塔希提·2023-01-14 11:12

Machine Learning - Linear Regression with One Variable

Thisseriesofarticlesarethestudynotesof"MachineLearning",byProf.AndrewNg.,StanfordUniversity.Thisarticleisthenotesofweek1,LinearRegressionwithOneVariable.Thisarticlecontainslearningmodelrepresentation,

iracer·2023-01-14 11:05

Machine Learning - Regularized Logistic Regression

Thisseriesofarticlesarethestudynotesof"MachineLearning",byProf.AndrewNg.,StanfordUniversity.Thisarticleisthenotesofweek3,SolvingtheProblemofOverfitting,PartIII.Thisarticlecontainssometopicabouthowtoim

iracer·2023-01-14 11:05

3.2 Linear regression

被withtorch.no_grad()包住的代码，不用跟踪反向梯度计算，来做一个实验：a=torch.tensor([1.1],requires_grad=True)b=a*2输出是：tensor([2.2000],grad_fn=)可以看到梯度函数是MulBackward0，表示乘法的反向梯度函数b.add_(2)输出是：tensor([4.2000],grad_fn=)表明是add的反向梯度

Adhere_Chris·2023-01-14 10:37

【logistic regression】04Python中广播“broadcasting”+numpy向量的说明

一、广播1.机制2.例子二、numpyvectors不要用秩为1的array行向量或列向量使用np.random.randn(3,1)assert确认是否为行向量使用reshape将秩为1数组转换成向量

enchantedovo·2023-01-13 21:37

TrackFormer: Multi-Object Tracking with Transformers

Multi-ObjectTrackingwithTransformers简介模型介绍Transformer结构训练实验总结简介MOT传统的方法主要是遵循tracking-by-detection范式的，但是最近的方法中涌现出了一些tracking-by-regression

我其实一直都在·2023-01-13 15:32

机器学习算法——逻辑回归(logistic regression)（原理与实现）

基本概念逻辑回归是一种广义的线性回归，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。对于一个回归问题，给定的d个属性描述x=(x1;x2;x3;...;xd)所形成的的那么我们实际上是去估计这里的和.对于逻辑回归来说，自变量既可以是连续的，也可以是分类的。多重线性回归直接的目标函数是包含了的最小二乘表达式，而logistic回归则是

想当攻城狮的菜鸟·2023-01-13 08:40

【论文笔记_知识蒸馏_2021】KNOWLEDGE DISTILLATION VIA SOFTMAX REGRESSION

代码地址:https://github.com/jingyang2017/KD_SRRL摘要本文通过知识提炼解决了模型压缩的问题。我们主张采用一种优化学生网络倒数第二层的输出特征的方法，因此与表征学习直接相关。为此，我们首先提出了一种直接的特征匹配方法，它只关注优化学生的倒数第二层。其次，更重要的是，由于特征匹配没有考虑到手头的分类问题，我们提出了第二种方法，将表征学习和分类解耦，利用教师的预训练

乱搭巴士·2023-01-12 13:32

Touch into the Vector Auto Regression Model

文章目录MotivationVARinstructuralandreducedformIdentificationlogicIdentificationTechniquesNecessityofaddingrestrictionsforidentificationSims-BernankeprocedureBlanchard-QuachprocedureExampleImpulseresponse

磐石若水·2023-01-12 08:58

机器学习笔记

importnumpyasnp导入绘图模块importmatplotlib.pyplotasplt生成回归样本数据fromsklearn.datasetsimportmake_regressionX,y=make_regression

花落风雪·2023-01-12 07:12

Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression

广义相交：边界框回归损失度量（解读）（原论文）IoU不能作为损失函数的原因:IoU在边界框与坐标轴对齐的情况下，可以用作回归损失。但是存在一种情况，当预测框与真实框不重叠的情况下，用IoU作为损失函数是不可行的。因为IoU是预测框A与真实框B的交并比，即IoU=|A∩B|/|A∪B|，如果预测框与真实框不重叠，那么A∩B=0，则IoU=0。此时继续进行迭代，剃度为0，不能优化参数，该损失函数完全失

肥羊汤·2023-01-12 07:18

机器学习 | 李宏毅课程笔记（一）基本概念

的能力（函数f输入x—输出f(x)）应用函数输入函数输出语音识别声音信号音频对应文字图像分类图片图片内包含内容AlphaGo下围棋黑白棋的位置下一步应该落子的位置2.机器学习的三大任务任务函数输出实例Regression

Hygge0+·2023-01-11 20:06

【李宏毅机器学习笔记1】第一节机器学习基本概念简介（上）

第一节机器学习基本概念简介（上）1.机器学习第一步：function机器学习MachineLearning≈LookingforFunctionML的三大任务：Regression(回归)+classification

freezing001·2023-01-11 20:05

李宏毅ML-机器学习基本概念简介

机器学习基本概念简介MachineLearning约等于Lookingforafunction.Differenttypesoffunctions:Regression:Thefunctionoutputsascalar.Classification

lele_ne·2023-01-11 20:32

李宏毅机器学习课程学习记录（二）

李宏毅机器学习课程学习记录（二）回归问题Regression就是找到一个函数function，通过输入特征x，输出一个数值Scalar。

KrealHtz0.0·2023-01-11 18:54

pytorch优化器

__init__()self.hidden=nn.Sequential(nn.Linear(13,10),nn.ReLU())self.regression=nn.Linear(10,1)defforward

好的ID有点难·2023-01-11 11:31

【Machine Learning 学习笔记】Logistic regression 代码实现与 k-fold cross validation 应用

【MachineLearning学习笔记】Logisticregression代码实现与k-foldcrossvalidation应用通过本篇博客记录一下Logisticregression的代码实现以及k-foldcrossvalidation的运用，数据集使用sklearn的breastcancer。Logisticregression与sklearn的实现有一些不同。GradientStoc

quintus0505·2023-01-11 07:50

2021李宏毅机器学习笔记--6 logistic regression逻辑回归（一种分类方法）

2021李宏毅机器学习笔记--6logisticregression逻辑回归（一种分类方法）摘要步骤step1FunctionSetstep2GoodnessofaFunctionstep3Findthebestfunction小结及展望摘要logisticregression逻辑回归虽然他的名字中带有“回归”，但是实际上它是一种分类方法，与之前学习的线性回归是不同的。步骤step1Functio

guoxinxin0605·2023-01-11 06:42

【PyTorch深度学习实践】05_逻辑斯蒂回归

青山的青衫·2023-01-10 16:01

机器学习-Random Sample Consensus Regression(RANSAC)回归

SectionI:BriefIntroductiononRANSACLinearregressionmodelscanbeheavilyimpactedbythepresenceofoutliers.Incertainsituations,averysmallsubsetofourdatacanhaveabigeffectontheestimatedmodelcoefficients.Therea

Santorinisu·2023-01-10 14:19

Auto-Encoding Score Distribution Regression for Action Quality Assessment 论文笔记

Auto-EncodingScoreDistributionRegressionforActionQualityAssessment论文笔记一、概述1.现状2.现有方法3.问题4.本文方法5.主要贡献二、研究方法DAEVAE简介DAE在其他模型中的应用1.DAE-MT（基于MUSDL）2.DAE-CoRe（基于CoRe）三、实验结果------onAQA-7------onMTL-AQA-----

sulizhi_ylearn·2023-01-10 10:05

第一章.机器学习基本概念

1.不同种类的函数1).Regression：Thefunctionoutputsascalar说明:根据今天的PM2.5的一些参数来预测明天PM2.5值2).Classification:Givenoption

七巷少年^ω^·2023-01-10 07:38

PSA极化注意力机制：Polarized Self-Attention: Towards High-quality Pixel-wise Regression

摘要在计算机视觉任务中，语义分割和关键点检测是具有挑战的，因为既要尽量保持高分辨率、又要考虑计算量，以及尽量连接全局信息得到结果。由于提取全局信息的有效性以及对全局像素special的注意力，attention机制在计算机视觉领域变得非常的流行。CNN本身是卷积共享的核，且具有平移不变性，也就代表其是local且丧失special注意力的。但是long-range的attention参数量大，训练

Jumi爱笑笑·2023-01-10 06:50

机器学习之线性回归 Linear Regression（三）scikit-learn算法库

参考http://www.cnblogs.com/pinard/p/6026343.htmlscikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库，这些类库都可以用来做线性回归分析，本文就对这些类库的使用做一个总结，重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。线性回归的目的是要得到输出向量Y和输入特征X之间的线性关系，求出线性回归系数θ，也就是Y=Xθ。其中Y的维度为mx1，X的维度为mxn

ivy_reny·2023-01-09 18:37

【Linear Regression】线性回归数学公式推导

目录LSE最小二乘估计高斯噪声的MLE岭回归贝叶斯角度LSE最小二乘估计DataX是N个P维，LabelY是N个1维，利用最小二乘估计计算参数矩阵W的值，WTxi-yi相当于到直线的距离；也可以通过几何解释，把xT看作是P维向量空间，y向量到P维空间的最近的向量就是y在P维空间的投影：X，所以X与y-xβ是垂直的，即XT*(y-xβ)=0，求出的β=W。高斯噪声的MLE直线满足一个高斯的噪声，y则

Christ741·2023-01-09 13:10

从GPT到GPT3的论文笔记

这种机制叫做自回归（auto-regression），GPT-2，以及一些诸如TransformerXL和XLNet等后续出现的模型，本质上都是自回归模型，而BE

九桂·2023-01-09 09:31

逻辑回归(Logistic Regression)

1.二分类(BinaryClassification)问题二分类问题就是简单的“是否”、“有无”问题，例如判断一张图片中是否有猫。对机器来说，分辨这张图，需要读取这幅图的数字特征。计算机保存一张图片，要保存三个独立矩阵，分别对应红绿蓝三个颜色通道。我们可以定义一个特征向量x，把图片的所有像素值取出来放到这个特征向量里。如果这个图片是64x64的，那么这个特征向量的总维度n=64x64x3=1228

劳埃德·福杰·2023-01-09 08:01

sklearn 使用make_classification生成分类样本数据

李乾文·2023-01-08 21:13

【Pytorch深度学习实战】（2）线性回归（Linear Regression）

大家好，我是Sonhhxg_柒，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流个人主页－Sonhhxg_柒的博客_CSDN博客欢迎各位→点赞+收藏⭐️+留言系列专栏-机器学习【ML】自然语言处理【NLP】深度学习【DL】foreword✔说明⇢本人讲解主要包括Python、机器学习（ML）、深度学习（DL）、自然语言处理（NLP）等内容。如果你对这个系列感兴趣的话，可以关注订阅哟线性回归

Sonhhxg_柒·2023-01-08 17:37

IMPROVING REGRESSION TESTING QUERY REPLYING PROCEDURE USING SECURE OPTIMIZED GRAPH WALK SCHEME

采用安全优化的图漫步方案改进回归测试查询应答程序要点：优化哈希图、优先级排序(最小化资源的使用和处理时间)Intro:基于优先级的测试用例调度是使回归调查功能更容易实现的关键过程回归测试目的：预测早期阶段的软件或编码错误，以改进系统功能挑战：highconfidentialrate高预测率–自译指标：正确率、查全率、精度和处理过的测试用例等相关工作：优缺点表格系统模型和问题定义回归选择常用方法：基

FireKnight_·2023-01-08 17:57

分类变量回归: R语言中哑变量编码本质

本篇描述分类变量如何进行回归（翻译自http://www.sthda.com/english/articles/40-regression-analysis/163-regression-with-categorical-variables-dummy-coding-essentials-in-r

聊无的学习笔记·2023-01-08 13:59

分位数回归（Quantile Regression）

在介绍分位数回归之前，先重新说一下回归分析，我们之前介绍了线性回归、多项式回归等等，基本上，都是假定一个函数，然后让函数尽可能拟合训练数据，确定函数的未知参数。尽可能拟合训练数据，一般是通过最小化MSE来进行：所以得到的y本质上就是一个期望。根据上面的分析，我们可以得到一个结论，我们前面所有回归分析得到的函数，本质上就是一个条件期望函数，在x等于某个值的条件下，根据数据，求y的期望。分位数回归提出

sdf57·2023-01-08 13:58

分位数回归（quantile regression）R实现

分位数回归（quantileregression）R实现一、基本介绍二、使用分位数回归的原因三、R语言实现分位数回归一、基本介绍回归分析的主要目的：实证检验理论分析中因变量与自变量之间的关系。传统的均值回归，主要使用因变量的条件均值函数来描述在自变量每一个特定数值下的因变量的均值，从而揭示自变量与因变量的关系。条件均值模型存在不足：当研究收入分配等问题时，我们可能主要关注的是处于分布低尾的穷人和分

hucy_Bioinfo·2023-01-08 13:27

分位数回归-Quantile regression

longgb123·2023-01-08 13:26

常用损失函数及其应用场景

文章目录1Regression1.1均方误差（MSE）/L2损失1.2均方根误差（rootmeansuqareerror,RMSE）1.3平均绝对误差MAE/L1损失1.4平均偏差误差（MeanBiasError

Weiyaner·2023-01-08 10:54

线性回归算法

1.简单线性回归在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析；简单线性回归是属于回归(regression)，即label为连续数值型，

柚子you·2023-01-07 19:13

Datawhale 7月学习——李弘毅深度学习：回归

前情回顾机器学习简介1回归模型1.1回归的概念及例子回归（Regression）的意思就是找到一个函数functionfunctionfunction，通过输入特征xxx，输出一个数值ScalarScalarScalar

SheltonXiao·2023-01-07 17:10

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