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大数据分析笔记 (4.1) - 线性回归分析(Linear Regression)

大数据分析笔记-线性回归分析总览线性回归(LinearRegression)应用模型(ModelDescription)误差项(errorterm)注意事项标准化残差(residualstandarderror)R-squaredF统计(F-statistic)诊断(Diagnostics)评估线性假设(linearityassumption)评估残差(residuals)评估正态性假设(norm

王踹踹·2022-12-05 12:18

使用python实现逻辑回归算法(logistic regression,完整代码及详细注释)

本例中使用的代价函数为：J=−ylog⁡a−(1−y)log⁡(1−a)J=-y\loga-(1-y)\log(1-a)J=−yloga−(1−y)log(1−a)如果对这个代价函数或者其求导不了解，可以先看看这篇文章交叉熵（thecross-entropy）代价函数的详细介绍及推导过程如代码有误或不理解欢迎留言讨论#-*-coding:utf-8"""作者:Jia日期:2022年01月30日描述

Hydrion-Qlz·2022-12-05 10:12

【国科大数据科学导论】作业1：Linear regression with Yelp votes

前提作者数据科学导论课程的大作业1该博客源代码请点击此处——LinearregressionwithYelpvotes第二次作业请见文末数据来源RecSys2013:YelpBusinessRatingPrediction|Kaggle本文没有创新点，只是保存一下，想要了解更多的可以直接去kaggle看note最后是本题的Bonus部分Descriptionofthedata：yelp.jsoni

zoetu·2022-12-05 09:51

关于SIoU《SIoU Loss: More Powerful Learning for Bounding Box Regression Zhora Gevorgyan 》的一些看法及代码实现

最近很多公众号都在推这篇文章，但是我在阅读的过程中产生了一些问题，由于代码未开源，理解可能不正确，因此先记录一下，等开源之后对照代码再更深地去理解，也希望如果有大佬看见这篇文章的时候，能对我不成熟的看法给予一些意见。文章实验的最终损失函数计算如下：其中LclsL_{cls}Lcls是用了focalloss，WboxW_{box}Wbox和WclsW_{cls}Wcls权重参数是根据遗传算法计算得来

optimistic丶中·2022-12-05 00:18

Simple Linear Regression：ONE

前言对于一些库的说明numpy：支持矩阵运算，在矩阵运算这方面可以完全替代基于向量编程的matlabpandas：这个是一个数据存储库，是以表单（dataframe）为基本单位，这个库的好处在于行列索引并不是规定死的0和1（numpy就是规定死了的，numpy是以矩阵作为基本单位），索引可以改为文字数字等符号，灵活性很好scipy：一个科学运算的库，里面封装了很多科学计算的模块statsmodel

今日说"法"·2022-12-04 22:21

用人话讲明白逻辑回归Logistic regression

文章目录1.从线性回归说起2.sigmond函数3.推广至多元场景4.似然函数5.最大似然估计6.损失函数7.梯度下降法求解8.结尾今天梳理一下逻辑回归，这个算法由于简单、实用、高效，在业界应用十分广泛。注意咯，这里的“逻辑”是音译“逻辑斯蒂（logistic）”的缩写，并不是说这个算法具有怎样的逻辑性。前面说过，机器学习算法中的监督式学习可以分为2大类：分类模型：目标变量是分类变量（离散值）；回

化简可得·2022-12-04 10:14

机器学习——逻辑回归(Logistic Regression)

逻辑回归用于二分类问题，用于判断一个离散性的特征得到的标签类型的概率。,被称为sigmoid函数，LogisticRegression算法是将线性函数的结果映射到了sigmoid函数中。sigmoid的函数图形如下：我们可以看到，sigmoid的函数输出是介于（0，1）之间，中间值是0.5。所以我们可以用sigmoid函数来表示样本数据的概率密度。1.读取数据2.获取特征数据3.获取预测分类4.随

颜妮儿·2022-12-04 10:43

机器学习8线性回归法Linear Regression

文章目录一、线性回归算法简介典型的最小二乘法的问题目标：具体怎么推此处省略二、简单线性回归的实现三、向量化运算一、线性回归算法简介1.解决回归问题；2.思想简单，实现容易；3.是许多强大的非线性模型的基础；4.结果具有很好的可解释性；5.蕴含机器学习中的很多重要思想；样本特征x只有一个称为简单的线性回归；不用绝对值是因为其不能保证在之后的算法中处处可导；因此我们选择了真值与预测值差之平方来表示偏差

淅淅同学·2022-12-04 06:29

CVPR2019:Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression

摘要IntersectionoverUnion(IoU)isthemostpopularevaluationmetricusedintheobjectdetectionbenchmarks.However,thereisagapbetweenoptimizingthecommonlyuseddistancelossesforregressingtheparametersofaboundingbox

东升董事长·2022-12-03 15:17

NLP | Logistic Regression

1.模型数学本质1.1描述如下：三个重要参数：weightbiassigmoid首先定义：Pw,b(C1∣x)≥0.5Pw,b(C_1|x)\geq0.5Pw,b(C1∣x)≥0.5则取C1C_1C1，否则取C2C_2C2.逻辑回归的数学表述如下：fw,b(x)=σ(z)=11+e−z,z=∑iwixi+bf_{w,b}(x)=\sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}\quad,\

cx元·2022-12-03 14:10

【论文速读】XiangBai_CVPR2018_Rotation-Sensitive Regression for Oriented Scene Text Detection

XiangBai_CVPR2018_Rotation-SensitiveRegressionforOrientedSceneTextDetection作者和代码caffe代码关键词文字检测、多方向、SSD、$$xywh\theta$$、one-stage，开源方法亮点核心思想认为，分类问题对于旋转不敏感，但回归问题对于旋转是敏感的，因此两个任务不应该用同样的特征。所以作者提出来基于旋转CNN的思路

weixin_30701575·2022-12-03 11:41

用R做GLM的Summary相关指标解释——以Poission regression为例

qq_41835091·2022-12-03 10:27

R语言实现非线性回归

为了捕捉这些非线性效应，扩展线性回归模型(Chapter@ref(linear-regression))有不同的解决方案，其中包括:Polynomialregression:这是建立非线性关系的简单方法

生信小木屋·2022-12-03 10:55

matlab求解线性回归,机器学习笔记（一）—— 线性回归问题与Matlab求解

回归问题(Regression)是给定多个自变量、一个因变量以及代表它们之间关系的一些训练样本，来确定它们的关系。其中最简单的一类是线性回归(LinearDegression)。

程紫颜·2022-12-03 10:45

TensorflowLite 模型转为Metadata format -----图片分类模型

fromtflite_support.metadata_writersimportimage_classifierfromtflite_support.metadata_writersimportwriter_utils#这里的label一定要注意如果是regression

WilliamCHW·2022-12-03 07:10

pytorch 梯度none_[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

weixin_39843093·2022-12-03 04:56

机器学习-线性回归（Linear Regression）

目录1.什么是线性回归2.能够解决什么样的问题3.一般表达式是什么4.如何计算4.1LossFunction--MSE4.2标准方程方法5.过拟合问题如何解决5.1什么是L2正则化(岭回归)5.2什么场景下用L2正则化5.3什么是L1正则化(Lasso回归)5.4什么场景下使用L1正则化5.5什么是ElasticNet回归5.6ElasticNet回归的使用场景6.线性回归要求因变量服从正态分布？

毛飞龙·2022-12-03 03:21

.线性回归(Linear Regression）

1.1什么是线性回归我们首先用弄清楚什么是线性，什么是非线性。（1）线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。注意：题目的线性是指广义的线性，也就是数据与数据之间的关系。（2）非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。相信通过以上两个概念大家已经很清楚了，其次我们经常说的回归回归到底是什么意思呢。回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求

嘻哈带古风·2022-12-03 03:18

loss.data[0] 报错invalid index of a 0-dim tensor. Use `tensor.item()` in Python or `tensor.item＜T＞()`

刚开始学pytorch源码foreinrange(1000):out=logistic_regression(Variable(x))loss=criterion(out,Variable(y))optimizer.zero_grad

will599·2022-12-02 23:25

mmpose关键点（四）：优化关键点模型（原理与代码讲解，持续更新）

小小小绿叶·2022-12-02 16:44

(7) Human Pose Estimation : 串联结构：Convolutional Part Heatmap Regression

HumanposeestimationviaConvolutionalPartHeatmapRegressionECCV2016readingtime:2019/09/10paperaddress:https://arxiv.org/pdf/1609.01743.pdf文章使用了CNN级联结构学习人体部件关系和空间上下文信息，在眼中遮挡的情况下也能保持鲁棒性。结构：detection-follow

滴水藏海NQZ·2022-12-02 14:19

[ECCV‘22] Poseur: Direct Human Pose Regression with Transformers

paperlink:https://www.ecva.net/papers/eccv_2022/papers_ECCV/papers/136660071.pdfcodelink:GitHub-aim-uofa/Poseur:[ECCV2022]Theofficialrepoforthepaper"Poseur:DirectHumanPoseRegressionwithTransformers".R

zzl_1998·2022-12-02 14:47

线性回归(Linear Regression)模型的构建和实现

神经网络的基础概念非常重要，是后期深度学习的基石，对于初学神经网络的伙伴们来说，一般最好是从了解熟知感知机开始：感知机（与门、与非门、或门、异或门）的实现这节说的线性回归属于单层神经网络，将会学到什么是模型，怎么训练模型，怎么预测模型等，比如预测房价，其中影响房价的因素有很多，我们选取面积为x1、房龄为x2、真实售价为y，来预测房价，其中面积和房龄叫做房子（样本）的特征，真实价格叫做标签，我们从感

寅恪光潜·2022-12-02 14:19

线性回归模型详解(Linear Regression)

目录线性与非线性线性回归多重共线性常用的回归模型评估指标算法优缺点算法实现回归分析的主要算法包括：线性回归(LinearRegression)逻辑回归（Logisticregressions）多项式回归(PolynomialRegression)逐步回归(StepRegression)岭回归(RidgeRegression)套索回归(LassoRegression)弹性网回归(ElasticNet

taoKingRead·2022-12-02 14:15

逻辑斯特回归(logistic regression)的迭代变权最小平方差算法(IRLS)

参考资料：http://blog.csdn.net/xuanyuansen/article/details/41050507习题：数据及代码：https://pan.baidu.com/s/1i4Iv3Nn转载于:https://www.cnblogs.com/huangshiyu13/p/6582167.html

deye1979·2022-12-02 10:27

逻辑回归（logistic regression）

一、数学上的逻辑回归前面提到，逻辑回归是判别分析方法来分类的，即通过给定的数据x,来直接得到其后验概率。且它得到的是线性分类边界。回顾在贝叶斯准则中，利用0-1损失进行分类时，我们做法是以最大的后验概率的类k，来作为依据。从而第k类和第l类的分类边界通过使其概率相等来决定：即样本x在第k类和第l类有相等的后验概率。如果我们我们对两个概率进行相除，并且取log的话，这样得到一个比率，在上述情况有如果

MyProgramingLife·2022-12-02 10:55

3D人脸重建：Joint 3D Face Reconstruction and Dense Alignment with position Map Regression Network

2019/10/31,想起来之前看的没做笔记，重新总结下吧。论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Yao_Feng_Joint_3D_Face_ECCV_2018_paper.pdfgithub地址：https://github.com/YadiraF/PRNet摘要本文提出一种直接的方法，来实现3D人脸重建和稠密对齐

yfy2022yfy·2022-12-02 10:22

岭回归(Ridge Regression)

岭回归出现的原因:为了求得参数w，也可以不用迭代的方法（比如梯度下降法对同一批数据一直迭代,可以采用标准方程法一次性就算出了w=(XTX)-1XTy,但是如果数据的特征比样本点还多,则计算(XTX)-1就会出错,因为(XTX)不是满秩矩阵(有些行可能全是0),所以不可逆,为了解决这个问题,引入了岭回归的概念:岭回归最早是为了处理特征多于数据的情况,现在也用于在估计中加入偏差,从未得到更好的估计,同

三分迷惘·2022-12-02 05:19

二项逻辑回归模型（logistic regression model）

Binarylogisticregressionmodel是分类模型，由概率分布P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X)计算，是参数化的Logistic分布先概述一下这个模型的条件概率分布P(Y=1∣x)=exp(w⋅x+b)1+exp(w⋅x+b)P(Y=1|x)=\frac{exp(w\cdot{x}+b)}{1+exp(w\cdot{x}+b)}P(Y=1∣x)=1+exp(w⋅x+b)exp(

瞳恩Dawn·2022-12-02 00:50

sl961102·2022-12-01 21:38

半监督回归(Semi-Supervised Regression, SSR)-论文整理

本文内容来自Semi-SupervisedRegression:ArecentreviewSSR的种类按照以下标准进行分类:输入变量之间的关系参数估计(Parametricmethods)非参数估计法(Non-Parametricmethods)视图数量多视图学习(Multipleviewlearning)单视图学习(Singleviewlearning)learner数量Multiplelear

码侯烧酒·2022-12-01 14:56

逻辑回归Logistic Regression

文章目录一、逻辑回归1、基本概述2、问题二、逻辑回归的损失函数三、梯度下降法的具体推导过程（可忽略只记住公式即可）1.推导2.代码实现逻辑回归算法一、逻辑回归1、基本概述逻辑回归是用来解决分类问题的。如图，逻辑回归是将样本特征与概率结合起来，得到的是一个数（概率），从这点来说，逻辑回归是一个回归问题。但是得到概率之后，通过概率来将样本分类，从这点来看，逻辑回归是一个分类问题。但是逻辑回归只能解决二

爱吃肉c·2022-12-01 11:54

逻辑回归模型详解(Logistic Regression)

目录广义线性模型极大似然法逻辑回归的假设函数逻辑回归的损失函数交叉熵损失函数为什么LR模型损失函数使用交叉熵不用均方差交叉熵损失函数的数学原理交叉熵损失函数的直观理解交叉熵简介对数损失函数和交叉熵损失函数逻辑回归优缺点其他逻辑回归与线性回归的区别与联系LR一般需要连续特征离散化原因广义线性模型逻辑回归与线性回归都是一种广义线性模型（generalizedlinearmodel，GLM）。具体的说，

taoKingRead·2022-12-01 10:41

逻辑回归(Logistic Regression)详解

文章目录什么是逻辑回归？逻辑回归的原理最常用的训练模型方法——梯度下降法逻辑回归的损失函数总结什么是逻辑回归？首先，什么是逻辑回归呢？当你看到这个名字的时候，你可能会被他误导，认为他是做回归的，实际上，他是一个分类模型。只不过他是在线性回归的基础上进行了扩展，使其可以进行分类了而已。同样的，逻辑回归的与线性回归一样，也是以线性函数为基础的；而与线性回归不同的是，逻辑回归在线性函数的基础上添加了一个

小夏refresh·2022-12-01 10:10

深度学习-逻辑斯蒂回归Logistic_Regression-自用笔记5

深度学习-逻辑斯蒂回归Logistic_Regression-自用笔记5逻辑斯蒂回归与线性回归做对比线性回归：AffineModel：^=∗+LossFunction:=(ො−)2=(∙−)2线性回归是做一个线性的预测

松松酱·2022-12-01 08:08

python中的linearregression_【python+机器学习（2）】python实现Linear Regression

欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】python实现多元线性回归算法(lr)想必大家在很早之前就接触过函数的概念，即寻找自变量和因变量之间的对应关系，一元一次、多元一次、一元二次等等，表示的就是变量间具有线性、非线性，相关关系或无关关系等。同样的在机器学习中，一个重要而且很常见的问题就是学习特征变量(自变量)与响应变量(因变量)之间的函数关系，进而对新出现的变量进行结果预测。这种寻找连续变量

weixin_39972567·2022-12-01 02:47

2021/2022李宏毅机器学习笔记-self attention

sophisticatedInput到目前為止我们的Network的Input都是一个向量不管是在预测这个,YouTube观看人数的问题上啊,还是影像处理上啊,我们的输入都可以看作是一个向量，然后我们的输出，可能是一个数值,这个是Regression

nousefully·2022-12-01 02:13

线性回归、最小二乘原理（Linear_regression）

参考了统计学习方法，概率论与数理统计，工程线性代数，西瓜书，MachineLearnigwithpython做的总结，所以不能作为教程，还包含自己用sklearn做的一些对比实验，原文是写在jupyter上的，这里是直接转为.md导过来的，所以格式有些问题，有些东西还待完善…（二）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

geter_CS·2022-12-01 02:10

ML入门1

sklearn包含的算法有：Classification(分类)、Regression(回归)、Clustering(聚类)、Dimensionalityredution(降维)、

垃圾桶里也挺好·2022-12-01 00:39

dbscan算法_DBSCAN算法在出行行为分析中的示例及改进模型(2)

sklearn(Scikit-learn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction)、分类(Classfication

weixin_39791386·2022-11-30 21:59

2021李宏毅机器学习笔记

MachineLearning≈LookingforFunction常见的函数类型：Regression(回归):Thefunctionoutputsascalar(数值).Classification

不想学习的打工人·2022-11-30 19:17

李宏毅2021《机器学习/深度学习》——学习笔记（1）

RegressionClassificationStructuredLearningTraining的三个步骤step1.Functionstep2.Lossstep3.Optimization参考资料机器学习基本概念机器学习不同的任务Regression

dotJunz·2022-11-30 19:14

李宏毅机器学习 2021 视频 -p2【学习笔记系列】

1机器学习的基本概念2.机器学习的分类Regression(回归)就是找到一个函数function，通过输入特征x，输出一个数值Scalarclassification(分类)：给定类别，选择正确的一种

bohu83·2022-11-30 19:12

逻辑回归（Logistic Regression）通俗解释

【机器学习】逻辑回归（LogisticRegression）注：最近开始学习《人工智能》选修课，老师提纲挈领的介绍了一番，听完课只了解了个大概，剩下的细节只能自己继续摸索。从本质上讲：机器学习就是一个模型对外界的刺激（训练样本）做出反应，趋利避害（评价标准）。1.什么是逻辑回归？许多人对线性回归都比较熟悉，但知道逻辑回归的人可能就要少的多。从大的类别上来说，逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要

AI视觉网奇·2022-11-30 11:22

逻辑回归（Logistic Regression）原理及其应用

目录第一章：逻辑回归的应用场景第二章：逻辑回归的原理1.输入2.Sigmoid函数3.损失函数4.优化损失采用梯度下降：第三章逻辑回归应用案例1.数据集2.具体流程1.读取数据2.缺失值处理3.划分数据集4.标准化5.预估器流程6.模型评估7.结果展示第四章分类评估算法1.分类的评估方法------精确率与召回率精确率：召回率：F1-score2.分类的评估方法------ROC曲线和AUC指标第

探索者up·2022-11-30 11:51

逻辑回归(logistic regression)原理理解+matlab实现

使用梯度下降法迭代：functiontheta=logisticReg()%梯度下降法寻找最合适的theta，使得代价函数J最小options=optimset('GradObj','on','MaxIter',100);inittheta=[00]';theta=fminunc(@costFunc,inittheta,options);end%%function[J,gradient]=cost

yanxiaopan·2022-11-30 05:05

基于spss的非线性回归（non-linear regression）

基于spss的非线性回归（non-linearregression）一、简介1、非线性回归2、非线性回归模型二、基于spss的操作1、分析步骤（1）做散点图（2）估计初始值（3）参数设置（4）损失函数设置（5）参数约束设置（6）保存设置（7）算法设置2、结果解释参考文章一、简介1、非线性回归非线性关系可以分为本质是线性关系的非线性关系和完全非线性关系，有点拗口。在曲线回归总已经介绍，可以通过变量

我的眼中只有学习·2022-11-30 02:03

基于spss的多元线性回归（逐步回归法 stepwise regression）

回归分析的基本思想是：虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。多元回归分析的由来：在自变量很多时，其中有的因素可能对应变量的影响不是很大，而且x之间可能不完全相互独立的，可能有种种互相作用的关系。在这种情况下可用逐步回归分析，进行x因子的筛选，这样建立的多元回归模型预测效果会更好。逐步回归法：逐步回归的基本思想是将变量逐个引入模型，每引

我的眼中只有学习·2022-11-30 02:33

机器学习入门理解

其中输入、输出有以下几种函式的输入：向量、矩阵、序列输出：分类、数、textimage分类：Regression:预测PM2.5数值StructuredLearning:产生一个结构，介于两者间，如画图

DIMP_·2022-11-30 01:33

Attentive One-Dimensional Heatmap Regression for Facial Landmark Detection and Tracking阅读笔记

用于面部关键点检测和跟踪的一维热图回归ACM2020论文链接代码貌似未开源本阅读笔记主要关注面部关键点检测。摘要：热图回归是面部关键点检测的sota方法，但其空间复杂性巨大，且易产生量化误差。本文提出用一维热图回归面部关键点来解决此问题。①先预测两组一维热图分别表示x，y坐标的边缘分布（边缘分布（MarginalDistribution）只考虑其中部分变量的概率分布。），相比于用2D热图表示x和y

AnZhiJiaShu·2022-11-29 22:58

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