regression 第15页

SSD算法简单介绍

SSD算法论文连接SSD:SingleShotMultiBoxDetectorSSD，全称SingleShotMultiBoxDetector，是目前主要的检测框架之一，其基于将detection转化为regression

凌霜雪·2022-12-25 07:20

DRN ---Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution

Closed-loopMatters:DualRegressionNetworksforSingleImageSuper-Resolution这篇博客主要介绍一下DRN，这是2020年最新出来超分辨重建文章。相信大家都阅读过很多超分辨率的文章，都知道超分辨率是一病态的问题。因为在现实生活中一张低分辨率图片产生的方式有很多种，而在我们目前的研究当中，几乎所有的研究人员在训练端对端的深度学习模型时，将

枫叶·2022-12-24 14:23

基于遗传编程(Genetic Programming)的符号回归(Symbolic Regression)简介

本学期加入了数学代数系统Mathumu协会的内核开发部。Mathmu这个项目，简单地说，就是开发清华人（中国人）自己的Mathematica。以Mathematica为目标可能显得有些不自量力。达到甚至超越Mathematica不可能是我们这几十个学生在段时间内就能够做到的，但谁知道呢？LinusTorvalds当初(1991)写Linux的时候难道也预计到如今Linux得到如此广泛的应用吗？我加

tatetian·2022-12-24 11:23

斯坦福机器学习视频笔记 Week1 线性回归和梯度下降 Linear Regression and Gradient Descent

最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频，我是刚刚接触机器学习，对此比较感兴趣；准备将我的学习笔记写下来，作为我每天学习的签到吧，也希望和各位朋友交流学习。这一系列的博客，我会不定期的更新，希望大家多多批评指正。SupervisedLearning（监督学习）在监督学习中，我们的数据集包括了算法的输出结果，比如具体的类别(分类问题)或数值（回归问题），输入和输出存在某种对应关系。监督学习

Peter-Young·2022-12-24 09:10

斯坦福机器学习视频笔记 Week1 线性回归和梯度下降 Linear Regression and Gradient Descent...

最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频，我是刚刚接触机器学习，对此比较感兴趣；准备将我的学习笔记写下来，作为我每天学习的签到吧，也希望和各位朋友交流学习。这一系列的博客，我会不定期的更新，希望大家多多批评指正。SupervisedLearning（监督学习）在监督学习中，我们的数据集包括了算法的输出结果，比如具体的类别(分类问题)或数值（回归问题），输入和输出存在某种对应关系。监督学习

weixin_30569033·2022-12-24 09:38

线性回归(Linear Regression)

线性回归(LinearRegression)文章目录线性回归(LinearRegression)1变量表2线性回归模型3代价函数（CostFunction）4求解模型参数4.1梯度下降（GradientDescent）4.2正规方程（NormalEquation）4.3梯度下降与正规方程比较1变量表符号含义mmm训练集样本数量nnn特征数量(x(i),y(i))({{x}^{(i)}},{{y}^

西红柿爱喝水·2022-12-24 09:38

【学习笔记+代码实现】（线性回归linear regression）（不定期更新）（2546字）

笔者是大一（2022.12.22）零基础小白，这是一些个人理解的梳理。一些观念：线性回归（linearregression）：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，运用十分广泛。其表达形式为y=w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。(摘自百度)批注1：笔者还没有学习概率论和数理统计，这些概念也不是很懂，就是对一堆散点找到一条最好的直

ahardstone·2022-12-24 09:58

python sklearn逻辑回归 sgd和lr_sklearn逻辑回归(Logistic Regression,LR)类库使用小结

LogisticRegression，LogisticRegressionCV和logistic_regression_path。

weixin_39938331·2022-12-24 08:06

python回归分析波士顿房价_python 线性回归（Linear Regression）预测波士顿房价

一、线性回归（LinearRegression）介绍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，运用十分广泛。其表达形式为y=w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。线性回归是经济学的主要实证工具。例如，它是用来预测消费支出，固定投资支出，存货投资，一国出口产品的购买，进口支出，要求持有流动性资产，劳动力需求、劳动力供给。二、算法步骤1）预

weixin_39994665·2022-12-23 21:56

Python环境下的8种简单线性回归算法

GitHub地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb

机器之心V·2022-12-23 16:33

Machine/Deep learning的基本概念

文章目录前言一、MachineLearnling就是在找一个函数1.本质2.解决的问题根据要找的函数的不同，机器学习可以分为3个类别1.Regression（回归问题）2.classification（

炼丹师小米·2022-12-23 09:38

逻辑回归（logistic regression）损失函数（loss function）推导

逻辑回归（logisticregression）逻辑回归（LR）可以看做线性回归（linearregression）的拓展，二者的区别是：逻辑回归的结果为0或1，即分类；线性回归的结果是连续值，即回归1。BinaryLR本文重点在二分类逻辑回归，其一般形式为：y^=σ(z)=σ(xTw) .\hat{y}=\sigma(z)=\sigma(\boldsymbol{x^T}\boldsymbol{w

亲亲Friends·2022-12-23 08:59

Softmax Regression损失函数的求导

softmaxregression代价函数：J(θ)=−1m[∑i=1m∑j=1k1{y(i)=j}logeθjTX(i)∑l=1keθlTX(i)]J(\theta)=-\frac{1}{m}\left[\sum_{i=1}^{m}\sum_{j=1}^{k}1\{y^{(i)}=j\}log\frac{e^{{\theta_j^T}{X^{(i)}}}}{\sum_{l=1}^ke^{{\th

mabel92·2022-12-23 08:29

线性回归（Linear Regression）中的数学推导--到损失函数求导

1.假设条件x1,x2,…,xN,xi∈Rnx_1,x_2,\ldots,x_N,x_i\inR^nx1,x2,…,xN,xi∈Rn（x为样本，RnR^nRn表示样本的维度为n，此小n是一个方程中未知数的个数的n，而大N为样本的个数。）y1,y2,…,yN,yi∈R1y_1,y_2,\ldots,y_N,y_i\inR^1y1,y2,…,yN,yi∈R1(y为实际值，因为实际值每个方程只有一个，所

peastarrt·2022-12-23 07:53

机器学习算法与Python实践之逻辑回归（Logistic Regression）

机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（LogisticRegression）[email protected]://blog.csdn.net/zouxy09机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就

resourse_sharing·2022-12-23 07:25

机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（Logistic Regression）

本文转载至机器学习算法与Python实践之（七）逻辑回归（LogisticRegression）机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。这节学习的是逻辑回归（LogisticRegre

柚子一只·2022-12-23 07:21

《机器学习100天》学习笔记——Day 4-6_Logistic_Regression(逻辑回归）

100-Days-Of-ML-Code中文版《机器学习100天》GitHub：https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code数据集|社交网络部分数据集如下图所示：该数据集包含了社交网络中用户的信息。这些信息涉及用户ID,性别,年龄以及预估薪资。一家汽车公司刚刚推出了他们新型的豪华SUV，我们尝试预测哪些用户会购买这种全新SUV。并且在最后一列用来

#HereWeGo·2022-12-22 22:40

基于Python的非线性回归(Logistic Regression)模型分析与应用

一、概率1.定义：概率（P）robability，衡量一件事情发生的可能性2.范围：0<=P<=13.计算方法：根据个人置信根据历史数据根据模拟数据4.条件概率二、LogisticRegression（逻辑回归）1.由于现实中的具体事例的发生较为复杂，并不能应用线性的模型进行分析，如果要使用的话，就会再每次调整参数得时候同时要调整阈值的范围，那模型的普适性就会变差。因此，针对上述会出现的问题，我们

janestan·2022-12-22 20:09

李宏毅深度学习HW2 收入预测 (logistic regression)

1.任务内容任务：根据一个人的年龄，工作类型，教育程度等18个特征做一个二分分类——判断其收入是否大于50k。train.csv文件打开如下：训练集（X_train文件中）：32561个人，106（扩展后，见2.1）个特征。这里首先弄清了一个概念——回归：在我们认知（测量）这个世界的时候，我们并不能得到这个世界的全部信息（真值），只能得到这个世界展现出的可被我们观测的部分信息。那么，如果我们想得到

null_zhao·2022-12-22 18:36

机器学习-逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）

注：内容转自https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP/tree/master/Machine%20Learning，略有修改。目录逻辑1.什么是逻辑斯蒂回归2.什么是Sigmoid函数3.损失函数是什么4.可以进行多分类吗？5.逻辑斯蒂回归有什么优缺点6.逻辑斯蒂回归有哪些应用7.逻辑斯蒂回归常用的优化方法有哪些7.1一阶方法7.2二阶方法：牛顿法、拟牛顿法：8.逻辑斯

毛飞龙·2022-12-22 13:23

Coursera机器学习-Week 3-测验:Logistic Regression

这节课主要讲的是逻辑回归（LogisticRegression），说到底还是考的数学功底，一些数学原理的倒腾。2描述解析给定几个数据，画出图后问你有几项对的，多选题。对于这样的数据，单纯的用线性回归并不是特别适用，适当的增加多项式特性，可以提高对数据的适应。4描述解析没啥可说的，主要是翻译问题，说一下C，代价函数具有很多局部最优值。5描述解析代入θ0、θ1、θ2得，−6+x1，所以当x1>6时，h

f_zyj·2022-12-21 08:37

2022年人体姿态估计——SOTA关键点检测浅析总结【极简压缩篇】

2022年人体姿态估计——关键点SOTA检测算法设计总结2022年人体姿态估计——关键点SOTA检测算法核心设计理解前言一、人体姿态估计方法逻辑角度评估二、关键点检测的设计方法思路1.heat-map2.regression3

啥都会一点的老程·2022-12-21 06:02

R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集|附代码数据

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344最近我们被客户要求撰写关于信用卡违约的研究报告，包括一些图形和统计输出。本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析（查看文末了解数据获取方式）决策树是由节点和分支组成的简单树状结构。根据每个节点的任何输入特征拆分数据，生成两个或多个分支作为输出。这个迭代过程增加了生成的分支的

·2022-12-20 22:33

kaggle赛事学习——house-prices-advanced-regression-technique（房价预测）

尝试计划目前是定下了两个目标通过看自己以前的代码，先搞出来一个简单的答案，不管准确率多少。得到惨不忍睹的结果后，再去看论坛上大佬的方法。看csdn这篇文章:link，能不能用他的TPOT方法找到最合适的模型来得到结果。我打乱顺序，先将第三个事情做了的。但是，突然发现最根本的问题——不是找不到最合适的方法，而是这个数据集的特征太多了。70+特征，这我要训练到什么时候去？所以现在准备老老实实的，先从头

若拂雪色·2022-12-20 18:41

4、python简单线性回归代码案例(完整)_python 实现一个简单的线性回归案例

py#@Author:赵路仓#@Date:2020/4/12#@Desc:#@Contact:[email protected]_regression

weixin_39856589·2022-12-20 14:03

【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之Logistics Regression-代码理解与实现(5/9)

开篇几句题外话：这里的原理还是要静下心来理解透，理解透了才能用的出来。拼写不能出错，这么低级的错误，卡住了两天。step的拼写。Lecture06——LogisticsRegression逻辑回归模型说在前面：虽然这叫回归模型，但是它分两种：能用于回归，也能用于分类；本节是讲的二分类，背景是：学习多少小时能够考试通过；训练好模型以后，直接用来预测，4小时的学习，能够通过的概率是多大？详细过程（本节

nemo_0410·2022-12-20 13:48

【吴恩达·2022机器学习专项课程】Logistic Regression -Gradient Descent

GradientDescentRecallthegradientdescentalgorithmutilizesthegradientcalculation:repeatuntilconvergence: { wj=wj−α∂J(w,b)∂wj forj:=0..n-1 b=b−α∂J(w,b)∂b}\begin{align*}&\text{repeatuntilc

ZhuYuxi333·2022-12-20 12:10

机器学习100天（十）：010 多项式回归Python实战

我们打开spyder，创建一个polynomial_regression.py文件。一、导入标准库首先我们导入标准库：numpy、matplotlib.pyplot和pandas。#

红色石头Will·2022-12-20 12:29

机器学习100天（十二）：012 回归模型评估指标Python实现

打开spyder，新建一个linear_regression_evaluation.py文件。继续我们之前讲简单线性回归的例子。在构建好线性模型之后，我们对测试集进行了预测，预测的结果

红色石头Will·2022-12-20 12:29

监督学习week 3: Logistic Regression optional_lab收获记录

目录1.技巧one：利用布尔索引分别去画图2.注意：有关numpy3.课程中define的loss和cost区别：4.CostFunctionforLogisticRegression5.compute_gradient_logistic6.GradientDescent7.LogisticRegressionusingScikit-Learn①Dataset②Fitthemodel③MakePr

_Brooke_·2022-12-19 10:39

java求多项式回归_Python 机器学习多项式回归(Polynomial Regression)

1、多项式回归(PolynomialRegression)如果数据点显然不适合线性回归(所有数据点之间的直线)，则可能是多项式回归的理想选择。像线性回归一样，多项式回归使用变量x和y之间的关系来找到绘制数据点线的最佳方法。2、多项式回归是如何工作的?Python提供了一些方法来查找数据点之间的关系并绘制多项式回归线。我们将向您展示如何使用这些方法而不是通过数学公式。在下面的示例中，我们注册了18辆

刘看山福利社·2022-12-19 10:34

机器学习——05线性回归

Jupyter进行练习，python3具体项目地址：https://github.com/yijunquan-afk/machine-learning/tree/master/basic-learn/05-regression

雨落俊泉·2022-12-19 09:44

逻辑回归(Logistic Regression)原理及过程

目录一：逻辑回归简介二：逻辑回归原理三：逻辑回归损失函数四：逻辑回归梯度下降算法五：逻辑回归过程一：逻辑回归简介Logistic模型是1938年Verhulst-Pearl在修正非密度方程时提出来的，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测，是一个分类算法，常用于二类分类做二分类问题解决方案：分类算法、(预测)回归算法原理，类似于一个函数，如下图所示二：逻辑回归原理

顾城沐心·2022-12-19 08:09

回归预测 | MATLAB实现MLR多元线性回归预测（不调用工具箱）

目录回归预测|MATLAB实现MLR多元线性回归预测（不调用工具箱）基本介绍模型描述程序设计参考资料基本介绍MATLAB实现MLR多元线性回归预测（不调用工具箱）模型描述命令窗口运行Runlinear_regression.mIncommandWindowtype

机器学习之心·2022-12-19 00:30

prism document plot linear regression prism 做线性拟合

prismdocumentplotlinearregressionGraphPadPrism9CurveFittingGuide-Regressionondataenteredasmean,nandSDorSEMprismlinearregressionGraphPadPrism9CurveFittingGuide-Interpolatingfromalinearstandardcurve这里有比

fK0pS·2022-12-17 19:31

吴裕雄 python 机器学习——KNN回归KNeighborsRegressor模型

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportneighbors,datasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitdefcreate_regression_data

weixin_30426957·2022-12-17 12:31

分类算法-Logistic Regression(逻辑回归)实战案例

一、定义逻辑回归是一种广义线性回归模型，主要用于二分类问题（也可以用于多分类），具有简单、可并行化、解释性强的特点，目前在各个领域使用的都非常频繁。逻辑回归的本质是假设数据服从伯努利分布，然后使用极大似然估计做参数的估计（类似最小二乘估计），再通过Sigmoid函数将预测值映射到（0，1）范围内，根据预测值的所在区间进行分类。二、模型理论极大似然估计极大似然估计提供了一种给定观察数据来评估模型参数

最后一瓢若水·2022-12-16 15:57

Logistic Regression(LR) 算法原理简介

作为机器学习算法中比较基础的LR算法，其在多个领域发挥着重要的作用，下面我们就来对其算法原理以及特点做一下总结。LogisticRegression基本原理LR算法是典型的判别模型，即给定数据x，要求概率P(y|x)。假设我们有m个样本点集合，对应的标记为。1.LR的二分类算法我们假定给定数据x和模型参数，标记y服从伯努利分布，即。因为我们做的是二分类，所以这个假设是非常直观的，但伯努利参数是多少

XiaomengYe·2022-12-16 14:19

逻辑回归 Logistic Regression 算法

逻辑回归LogisticRegression算法是一种被广泛使用的分类算法，属于线性分类的一种。通过分析数据中的正负样本，学习样本特征到样本标签的转换函数，LogisticRegression可用于实现广告点击率的预测。图1线性分类图2非线性分类模型原理：对于图1所示的线性可分问题，需要找到一条直线，区分出两个不同类的点，这条直线也称超曲面。上述超曲面可以用线性方程描述，即：L:=Wx+b=0其中

lucky2014-3·2022-12-16 13:15

逻辑回归（logistic regression）

算法理论基础2.1逻辑回归（logisticregression）激活函数逻辑回归的实现上只是对线性回归的计算结果加上了一个Sigmoid函数，将数值结果转化为了0到1之间的概率(Sigmoid函数的图像一般来说并不直观，你只需要理解对数值越大，函数越逼近1，数值越小，函数越逼近0)，接着我们根据这个概率可以做预测，例如概率大于0.5，则这封邮件就是垃圾邮件，或者肿瘤是否是恶性的等等。从直观上来说

CoeY 11.11·2022-12-16 13:09

logistic_regression算法

本节不仅介绍了Logistic回归在sklearn中模型应用，还介绍了liblinear、牛顿法、拟牛顿法(DFP算法、BFGS算法、L-BFGS算法)、梯度下降、随机梯度下降等，正文如下，欢迎围观喔~~（我的字迹请大家别吐槽了，已放弃治疗，捂脸~`~）上一篇主要是学习了Logistic回归(LogisticRegression)算法笔记(一)-Python，用基础Python实现了Logisti

FanLei_Data·2022-12-16 13:08

机器学习-Logistic Regression（逻辑回归）原理

LogisticRegression：是一种分类算法，即对于一个样本判断其为真或假.LogisticRegression是以线性回归为基础，所以基础方程：y=wx+b样本数据：{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),(x(3),y(3))…(x(m),y(m))}，即x∈Rnx,y∈(0,1)一个样本数据可能是含有nx个特征向量：x(i)={x1(i),x2(i),x3(i),xn(i)

沐风野草·2022-12-16 13:07

快速了解Logistic Regression原理及实践

一、LogisticRegression算法LogisticRegression算法具有复杂度低、容易实现的优点，我们可以利用LogisticRegression算法实现广告的点击率估计。LogisticRegression模型是线性的分类的模型，所谓线性通俗的来说只需要一条直线就可以将不同的类区分开来。这条直线也成为超平面，使用表示，其中W为权重，b为偏置。在LogisticRegression

IMWTJ·2022-12-16 13:37

逻辑回归（Logistic Regression）

数据与算法实现3.1数据来源南斯拉夫卢布尔雅那大学医疗中心肿瘤研究所的威斯康辛乳腺癌数据集（由M.Zwitter与M.Soklic二者提供，该数据集在UCI数据库中找到）卢布尔雅那大学(UniverzavLjubljani)成立于1919年，是斯洛文尼亚历史最悠久、规模最大的高等学府。位于首都卢布尔雅那市中心，教育设施先进，学生可以攻读从本科到博士的各种课程，学历为世界各国承认。其中经济学院（Th

CoeY 11.11·2022-12-16 13:05

Logistic Regression算法

、评论目前，随着计算机技术的不断发展，给整个社会生活以及产业发展带来新的生机，产业技术的提升更新迫在眉睫。我们处于信息大爆发的时代，大数据中蕴含着丰富的资源，如何对数据进行科学的处理，提取其中有价值的信息，从而形成标准的可应用模型。逻辑回归算法是大数据中常用的数据分析方法之一，它具有模型简单、训练速度快等特点，在产业技术中有着广泛的应用。本文主要介绍逻辑回归算法的原理，以及对大数据环境下的逻辑回归