regression

吴恩达机器学习学习笔记——Week 2——多元线性回归（Multivariate Linear Regression）

一、课件及课堂练习1.多个特征值（多变量）课堂练习：2.多元梯度下降课堂练习：3.梯度下降实践1——特征值缩放（均值归一化）课堂练习：4.梯度下降实践2——学习率课堂练习：5.特征数量及多项式回归课堂练习：6.标准方程课堂练习：7.标准方程法可能遇到不可逆问题二、内容概要1.多个特征值2.多元梯度下降3.梯度下降实践1——特征值缩放4.梯度下降实践2——学习率5.特征数量及多项式回归6.标准方程7
预见未来to50·2022-12-10 13:07

从线性回归（Linear regression）到逻辑回归（logistic regression）再到Softmax

第一部分：线性回归1.算法简介定义：给定d个属性描述示例，其中是在第i个属性上的取值，线性模型就是通过属性的线性组合来进行预测:，一般用向量形式写成：,其中,w和b学得之后，模型就得以确定。而线性回归模型是在给定数据集（其中，,），利用线性模型试图学得,使得函数.像这样有d个属性描述的线性函数，也被称为“多元线性回归”（multivariatelinearregression）。为了确定中的w和b
guyu1003·2022-12-10 13:06

机器学习 Multivariate Linear Regression——多变量线性回归

完整的数据和代码已经更新至GitHub,欢迎fork~GitHub链接DescriptionInthisexercise,youwillinvestigatemultivariatelinearregressionusinggradientdescentandthenormalequations.Youwillalsoexaminetherelationshipbetweenthecostfunc
木禾DING·2022-12-10 13:35

吴恩达机器学习笔记（3）——多变量线性回归（Multivariate Linear Regression）

一、多元线性回归的假设形式多元线性回归的假设可表示为：另外，我们定义一个额外的第0个特征向量x0=1，并将特征向量和参数都表示为矩阵形式，则方程变为：二、多元梯度下降法多元线性回归的代价函数为：其中，x(i)j=第i个训练样例中第j个特征量的值。PS：一些实用技巧（通过预处理，让初始的特征量具有同等的地位，才能让机器学习算法更快地学习得到它们的权重θ，这个预处理的过程我们称之为数据标准化（Norm
阿尔基亚·2022-12-10 13:35

Multivariate Linear Regression

MultivariateLinearRegressionMultipleFeaturesMultivariatelinearregression:Linearregressionwithmutiplevariables.Notationnnn=numberoffeaturesx(i)x^{(i)}x(i)=input(features)ofithi^{th}ithtrainingexample.x
NZOGGY_·2022-12-10 13:04

机器学习——多元线性回归（multivariate linear regression）

为什么要引入多元线性回归？之前的单元线性回归方程，只有一个特征量，例如，我们希望用单一特征量x房屋面积来预测y房屋价格，但我们知道这是不现实的。在现实生活中，显然，处理房屋面积外，房屋的年龄、卧室的数量等特征都可以帮助预测房屋价格y。线性回归假设的形式（4-1）如何设定该假设的参数（4-2）——如何利用梯度下降来处理多元线性回归至于为什么深蓝色框所代表的和J（θ）的偏导数一致呢？特征缩放（4-3）
Yaro_O·2022-12-10 13:02

2023 LIGHTGBM 深度学习方法使用简易教程 入坑向

需求背景及问题项目要求使用LIGHTGBM进行本地数据的回归处理预测并要求做出FactorsImportance的可视化处理二、使用详情1.LIGHTGBM框架使用目的使用LIGHTGBM处理factors数据并作出regression
LongerTaki·2022-12-09 22:18

python regression_Python 线性回归（Linear Regression) - 到底什么是 regression？

背景这个linearRegression中的Regression是什么意思，字面上Regression是衰退的意思，线性衰退？相信理解了这个词，对线性回归可能印象深刻些。
weixin_39563132·2022-12-09 21:27

【从零开始学习深度学习】15. Pytorch实战Kaggle比赛：房价预测案例【含数据集与源码】

Kaggle是一个著名的供机器学习爱好者交流的平台，该房价预测实战网址：https://www.kaggle.com/competitions/house-prices-advanced-regression-techniques
阿_旭·2022-12-09 17:34

AI实践之路：线性回归 Linear Regression

自学机器学习以来，因为非科班出身，学的很吃力，总觉得自己还差的太多太多，一直希望写下自己的理解，择日不如撞日，今天心血来潮，就这样开始吧，就为写着自己能理解读着舒服，顺带记录自己的成长。打算公开出来，帮助别人不敢说，希望能让人指出自己的错误与不足。1.理论简述例如我们想要预测一个地方的二手房房价。房价受到房屋使用时间，占地面积，附近是否具备学校医院等因素的影响，我们已经拥有了一些具体数据，但总是有
Jhll97·2022-12-09 14:25

机器学习 sklearn 监督学习 回归算法 岭回归 Ridge Regression

fromsklearn.linear_modelimportRidge,LinearRegressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#导入数据data_x=[]data_y=[]f=open('E:\Desktop\python_code\sk
404detective·2022-12-09 13:39

python二手车价格预测_数据挖掘实战--二手车交易价格预测（四）建模调参

objective=['regression','regression_l1','mape','huber','fair']num_leaves=[3,5,10,15
shkpwbdkak·2022-12-09 12:44

机器学习算法-逻辑回归实现

通过wx>0和wx0andy==1)or(result<0andy==0):right+=1returnright/len(x_test)#实例化modelmodel=Logist_Regression
江南汪·2022-12-09 09:20

ML 线性回归Linear Regression

线性回归LinearRegressionMOOC机器学习课程学习笔记1单变量线性回归LinearRegressionwithOneVariable1.1模型表达ModelRepresentation一个实际问题，我们可以对其进行数据建模。在机器学习中模型函数一般称为hypothsis。这里假设h为：我们从简单的单变量线性回归模型开始学习。1.2代价函数CostFunction代价函数也有很多种，下
weixin_33694620·2022-12-09 04:47

【机器学习】线性回归（Linear Regression）

目录关于线性回归简单线性回归将模型扩展到多元线性回归使用正则方程法找到最小值使用梯度下降求最小值关于线性回归线性回归一直是最广泛使用的回归方法之一，也是统计学中基本的分析方法。它在今天仍然被广泛使用，是因为线性关系比非线性关系更容易建模，所得模型解释也更容易。简单线性回归例如使用UCI波士顿房屋数据集，这个数据集数量比较小，并不代表大数据问题，但是可以拿来说明算法。数据集包含了波士顿郊区的自住住房
sword_csdn·2022-12-09 04:16

ML - 线性回归（Linear Regression）

文章目录关于线性回归线性回归特点和kNN图示的区别简单线性回归算法原理如何求解机器学习算法？编程实现简单线性回归向量化运算封装线性回归类评估方法向量化运算的性能测试线性回归的可解释性线性回归的评估关于线性回归KNN主要解决分类问题，线性回归主要解决回归问题。寻找一条直线，最大程度的“拟合”样本特征和样本输出标记之间的关系。线性回归特点思想简单，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
伊织code·2022-12-09 04:12

贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）

关于参数估计在很多机器学习或数据挖掘的问题中，我们面对的只有数据，但数据中潜在的概率密度函数我们是不知道的，我们需要用数据将概率密度分布估计出来。想要确定数据对应的概率密度分布，我们需要确定两个东西：①概率密度函数的形式；②概率密度函数的参数。一般情况下，都是先假定数据是具有某种概率分布的，然后再通过数据计算出这些数据对应这个概率分布所对应的参数是什么。而常用的参数估计方法有：极大似然估计、最大后
huangjx36·2022-12-09 04:11

再读线性回归 Linear Regression (最小二乘法)

1.最小二乘法在前两篇博客再读线性回归LinearRegression和再读线性回归LinearRegression(过拟合问题)中，我分别简单的回顾了线性回归的基本思路（即梯度下降），以及线性回归缓解过拟合问题的方式（即正则化），可以说基本涵盖了线性回归的基本算法，这一篇想谈谈线性回归中的另一种参数估计计算方法，最小二乘法，LeastSquareMethod。这可能需要一点矩阵的基本知识1。在梯
chikily_yongfeng·2022-12-09 04:11

线性回归 Linear Regression

一、主要思想在L2-norm的误差意义下寻找对所有观测目标值Y拟合得最好的函数f(X)=WTX。其中yi是scalar，xi和W都是P维向量（比实际的xi多一维，添加一维xi(0)=1，用于将偏置b写入W中）1.定义模型：f(X)=WTX2.目标函数：L2-norm损失（均方误差损失）3.寻优：梯度下降（迭代）或最小二乘（解析解）引入高维可以使得线性回归模型更加复杂，可以在trainingdata
albyc22660·2022-12-09 04:10

线性回归 linear regression

这节课好像吸收的东西有点少总体来说，线性回归就是形如其实就是对我们的特征x进行加权w再求和罢了。他的误差计算公式为那么就是想最小化err(y⏞,y).我们用矩阵的计算方法，其实可以直接求得觉得这个推导，吴恩达老师的cs229讲的比林轩田老师讲的好，吴恩达来说用的是矩阵迹的方法trace()。linearregression能否用在linearclassification上答案是可以的。我们比较他们
丁磊_Ml·2022-12-09 04:09

Simple Regression Implenmentation

Givethepointsasbelow:xy13253749trytofindtheoptiamlfunctiony=w*x+btofitthepointsabove.Thecodeasbelow:importnumpyasnpdefcompute_mse(w,b,points):total_error=0foriinrange(len(points)):x=points[i][0]y=poin
JulyThirteenth·2022-12-09 02:41

Kaggle房价预测竞赛——Pandas数据预处理

训练集标签参考数据集CaliforniaHousePricesPredictCaliforniasalespriceshttps://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques1
Hannah2425·2022-12-09 00:05

【论文阅读】ARGAN: Attentive Recurrent Generative Adversarial Network for Shadow Detection and Removal

shadowattentiondetection阴影关注检测attentionmap注意图，表示图像中的阴影区域illumination光照inference推理modify修改manipulation操作incorporate结合regression
事情总会解决的吧·2022-12-08 15:35

机器学习之线性回归算法 Linear Regression

回归分析（RegressionAnalysis）是统计学的数据分析方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测其它变量的变化情况。线性回归算法（LinearRegression）的建模过程就是使用数据点来寻找最佳拟合线。例如：y=kx+b;是一个线性回归算法其中分为二种回归：1.一元的回归方程2.多元的回归方程3.线性回归的算法流程：1）初始化权
Iawfylsy·2022-12-08 13:27

python机器学习之线性回归（linear regression）

部分数据展示TIPS代码实现importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromIPython.core.displayimportdisplayfromenvsimportliner_regressionfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportlinear_mo
英雄各有见·2022-12-08 13:26

线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）

先举两个简单的例子，看上面的图片。线性回归主要功能是拟合数据。逻辑回归主要功能是区分数据，找到决策边界。线性回归的代价函数常用平方误差函数。逻辑回归的代价函数常用交叉熵。参数优化的方法都是常用梯度下降。1线性回归（LinearRegression）1.1建立问题举个例子，你有一组面积&房价的数据。现在你有个朋友想要卖房子，他的房子是1250平方英尺，大概能卖多少钱？我们可以根据这组数据，建立一个模
Yemiekai·2022-12-08 13:22

机器学习10线性回归法Linear Regression

文章目录一、线性回归算法简介二、简单线性回归的实现三、向量化运算四、衡量线性回归法的指标，MSE,RMS,MAEMSE均方误差（MeanSquaredError）RSE均方误差（RootMeanSquaredError）平均绝对误差MAE（MeanAbsoluteError）五、演示六、评价回归算法RSquare七、多元线性回归目标多元线性回归的正规方程解（NormalEquation）问题：优点
淅淅同学·2022-12-08 13:51

【论文笔记3_超分辨】（DRN）Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution

文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork2.1Supervised2.2Unsupervised2.3Duallearning3ProposedMethod==3.1PairedData==3.2UnpairedData4DRN网络结构5Experiment【其他超分辨方向论文】文章链接：（CVPR2020）https://arxiv.org/abs/2003.0
HaoTianYan·2022-12-08 12:57

【超分辨率】Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution

前言这是一篇CVPR2020年的文章，创新点主要在于不仅让网络学习LR->HR的映射，还学习HR->LR来减小映射空间，解决不适定的问题。0摘要用基于学习的方法来解决SR问题现在已经有很多比较成熟的算法，但是依然存在两个比较难解决的问题：1.学习从LR到HR的映射是一个典型的不适定问题，因为从一个HR图像下采样恢复到LR图像这个过程中，许多个不同的HR图像可能会恢复到同一个LR图像，也就是多个输入
几维wk·2022-12-08 12:57

（Closed-loop Matters: Dual Regression Networks for Single Image Super-Resolution）论文笔记

闭环问题：单图超分辨率的双回归网络论文地址：Closed-loopmatters:Dualregressionnetworksforsingleimagesuper-resolution代码地址：https://github.com/guoyongcs/DRN摘要：目前大多SR方法有两个局限。首先，SR是个不适定问题，HR对应得LR图像可能有多个。因此，SR的解空间是非常大的，很难寻找一个比较好的
Mick..·2022-12-08 12:26

机器学习第三章单变量线性回归（《大话Python机器学习》学习笔记）

拟合概念通过数据之间的关系建立一种近似的函数关系3.1.2拟合与回归的区别通过拟合方法可能找到关系曲线，但是不能确定对未知的数据拟合程度寻找合适的曲线，越来越难拟合是人们主观感知3.1.3回归的诞生《遗传的身高向平均数方向的回归》Regression3.1.4
BianchiHB·2022-12-08 11:57

Logistic Regression 逻辑回归

LogisticRegressionLogisticRegression是一种广义的线性回归分析(generalizedlinearmodel)模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。因变量为二分类的分类变量或某事件的发生率，并且是数值型变量。但是需要注意，重复计数现象指标不适用于Logistic回归残差和因变量都要服从二项分布。二项分布对应的是分类变量，所以不是正态分布，进而不是用最
Zizhuoxu·2022-12-08 07:48

学习笔记 |《白话机器学习的数学》

一、开始二人之旅机器学习擅长的三个任务：回归（regression）:处理连续数据如时间序列数据时使用分类（classification）:只有两个类别的问题称为二分类，有三个及以上的问题称为多分类聚类
专注认真努力·2022-12-07 21:24

Poseur: Direct Human Pose Regression with Transformers 论文阅读笔记

Poseur：使用Transformer的直接人体姿态回归ECCV2022论文链接代码链接摘要：本文提出一种直接的、基于回归的方法从单个图像中估计2D人体姿态。本文将姿态估计问题表述为一个序列预测任务（sequencepredictiontask），并使用Transformer来解决。本文提出的网络无需借助热图这样的中间表示，直接学习从图像到关键点坐标的回归映射。这种方法避免了热图法的许多复杂性。
AnZhiJiaShu·2022-12-07 20:19

Removing the Bias of Integral Pose Regression 阅读笔记

消除积分姿态回归的偏差ICCV2021论文链接补充材料链接参考链接摘要：尽管姿态估计的回归法更直观，但由于热图法的优越性能，使其在2D人体姿态估计中占主导地位。积分回归法在架构上使用隐式热图，拉近了热图法与回归法。这就引出了一个问题——检测真的优于回归吗？本文研究了这两个方法最关键的区别：监督差异。在此过程中，我们发现在softmax后取期望，使积分姿态回归存在潜在偏差。为了抵消偏差，我们提出了一
AnZhiJiaShu·2022-12-07 20:09

2.1 一元线性回归

回归（Regression)回归一词最早由英国科学家弗朗西斯·高尔顿（FrancisGalton）提出，他还是著名的生物学家、进化论奠基人查尔斯·达尔文(CharlesDarwin)的表弟。
可可茜里的传说·2022-12-07 16:11

吴恩达机器学习编程作业ex5 Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance

一、程序及函数1.引导脚本ex5.m%%MachineLearningOnlineClass%Exercise5|RegularizedLinearRegressionandBias-Variance%%Instructions%------------%Thisfilecontainscodethathelpsyougetstartedonthe%exercise.Youwillneedtoco
Polaris_T·2022-12-07 15:02

加州房价预测项目详细笔记（Regression）——（2）采样（数据分割）＜重要＞

参考内容：《机器学习实战》原作者github：https://github.com/ageron/handson-ml加州房价预测项目精细解释https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/details/81671084DataFrame.where:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/a
七上八下的黑·2022-12-07 11:24

机器学习算法中分类知识总结！

与回归问题（regression）相比，分类问题的输出不再是连续值
Datawhale·2022-12-07 11:53

机器学习与深度学习的基本概念

机器学习的任务回归Regression分类Classification创造学习StructedLearing机器学习怎么找这个函数定义含未知参数的函数定义loss损失函数定义优化器optimization
尘心平·2022-12-07 11:52

02_01 python机器学习_第二章监督学习_监督学习概念&数据样本

第二章监督学习_监督学习概念&数据样本01概念部分01_001监督学习分类监督学习分为两类:分类classsification一般解决判断某种类型有点像选择题,选项给好了,找出选项就行回归regression
辛　欣·2022-12-07 10:52

Bias-Variance+Noise Decomposition in Linear Regression

Model:y=F(x)+vF(x)在这里可以看做的oraclemodel，不随trainingdata的改变而改变。\begin{aligned}&y=F(\mathbf{x})+v\\&\text{$F(\mathbf{x})$在这里可以看做的oraclemodel，不随trainingdata的改变而改变。}\end{aligned}y=F(x)+vF(x)在这里可以看做的o
Haiyun_Jin·2022-12-07 06:32

[PyTorch 学习笔记] 1.5 autograd 与逻辑回归

master/lesson1/autograd.pyhttps://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/logistic-regression.py
张贤同学·2022-12-06 19:18

有监督学习及决策树

有监督的机器学习分为分类（classification）和回归（Regression）两大问题，二者的区别在于标签
weixin_45876155·2022-12-06 17:27

机器学习算法分类知识总结

与回归问题（regression）相比，分类问题的输出不再是连续值，而是离散值，用来指定其属于哪个类别。分类问题在现实中应用非常广泛，比如垃圾邮件识别，手写数字识别，人脸识别，语音识别等。（
一缕阳光lyz·2022-12-06 15:39

李宏毅机器学习课程笔记

课程资源B站视频课程网址课程笔记问答整理下面仅记录自己的所得所感第一节Regression从单变量回归引入，再sigmoid/RELU拟合函数从而一步步到深度学习的框架，介绍的非常巧妙。
三つ叶·2022-12-06 11:43

机器学习笔记(二)梯度下降法实现对数几率回归(Logistic Regression)

目录前言一、梯度下降法(GradientDescent)1.1Python简单实现二、对数几率回归模型三、梯度下降法实现对数几率回归3.1西瓜数据集展示3.2Python实践3.2.1数据准备3.2.2数据处理3.2.3模型训练3.2.3模型展示总结参考文献前言在之前的机器学习笔记(一)对数几率回归模型(LogisticRegression)中详细介绍了对数几率回归模型，而本篇文章则是使用梯度下降
Kee77·2022-12-06 11:28

机器学习笔记(一)对数几率回归模型(Logistic Regression)

文章目录前言一、对数几率回归模型二、对率回归模型最大化“对数似然”总结参考文献前言本篇文章是笔者在学习周志华老师《机器学习》第三章节对数几率回归部分过程中，结合各方参考资料，记录下的对数几率回归模型的重点知识与内容，并加以自己的理解详细讲述。以下是本篇文章正文内容一、对数几率回归模型在线性回归模型中，预测值y往往是一个具体的实值，而在分类预测场景当中，一个具体的预测实值不足以形成最终的分类预测。因
Kee77·2022-12-06 11:58

GBDT二分类python实现

2.1GBDT_CT.pyimportnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_scoreimportCART_regression_t
小凉爽&玉米粒·2022-12-06 00:28

逻辑回归（对数几率回归）推导及python代码实现

_samples_generatorimportmake_classificationclasslogistic_regression():def__init__(self):pass#先定义一个sigmoid
程序媛JD·2022-12-05 13:26
上一页 13 14 15 16 17 18 19 20 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他