regression

机器学习算法 - 从线性回归到前馈神经网络

着重于以下方面:Regression（回归）:预测一个量(如距离、时间)，理解两个变量之间的关系。Classification（分类）:为输入分配一个离散的类别(如交通标志)。
朝花夕拾666·2022-11-25 14:19

机器学习_python_linear-regression_基础知识

1.一键求偏导fromsympyimport*#作用：导入模块sympy模块下所有函数#sympy用于：表达式求值求偏导求积分x,y=symbols('x,y')z=x**2+y**2+x*y+2print(z)x2+x*y+y2+2dx=diff(z,x)#对x求偏导dy=diff(z,y)#对y求偏导list1=[dx,dy]print(dx)print(dy)print(list1[0])2
xbjdhr·2022-11-25 14:54

基于卷积神经网络的数字重建 - Unet Matlab代码

functionlgraph=createUnet_regression()%EDIT:mod
禾三分·2022-11-25 07:51

2022 11月24 Ridge/LASSO Regression学习笔记

解决过拟合现象，减少高次项的影响，使曲线更加平滑。利用正则化。岭回归和LASSO都是一种正则化。岭回归是将代价函数正则化LASSO回归是将高价的项正则化，让他们的影响不那么大。岭回归和LASSO回归是最小二乘法的优化，解决了最小二乘法的局限性岭回归局限性：w=(X(T)X)(-1)X(T)y，如果X(T)X是奇异矩阵则无法进行求解w=(X(T)X)(-1)X(T)y：在高维x的情况下，满足这个条件
小蒋的技术栈记录·2022-11-25 07:36

高斯分布Gaussian distribution、线性回归、逻辑回归logistics regression

高斯分布Gaussiandistribution/正态分布Normaldistribution1.广泛的存在2020年11月24日，探月工程嫦娥五号探测器发射成功。其运转轨道至关重要，根据开普勒三大定律可以计算出一条曲线，但曲线只是一个理想轨道，现实中的轨道是有误差的，如何解决呢？这个问题困扰了科学界多年，直到高斯出版了《天体运行论》才有具体解决方案。书中介绍了一个方法：最小二乘法，前提是测量误差
芒果很芒~·2022-11-24 22:50

机器学习回归（regression）——线性回归（Hung-yi Lee）

文章目录前言回归三步走Step1defineasetoffunctionStep2goodnessoffunctionStep3pickthebestfunction实验结果分析前言机器学习可简单分为监督学习和非监督学习。从下图也可以看出来，分类和回归属于监督学习，聚类和降维属于非监督学习。而回归又是大多数机器学习学习者最先接触的任务，本文主要讲述线性回归，作为一个学习笔记。监督学习:给定一组训练
nanyidev·2022-11-24 19:39

李宏毅机器学习笔记——基本概念

机器学习任务：regression，classification，structuredlearningregression回归分析：找到
vincewm·2022-11-24 18:47

机器学习 --- 多分类学习

importnumpyasnp#逻辑回归classtiny_logistic_regression(object):def__init__(self):#Wself.coef_=None#bself.intercept
Ssaty.·2022-11-24 15:05

关于机器学习数据挖掘的算法总结（优缺点）

目录一、支持向量机（SVM）二、朴素贝叶斯三、逻辑回归LogisticRegression四、线性回归五、最近领算法——KNN六、决策树七、K-Means聚类八、层次聚类九、DBSCAN的分析十、回归（Regression
机器人spider·2022-11-24 12:05

Logist Regression代码详解以及Demo

今天大管和大家来聊一聊逻辑回归在sklearn中的具体使用，以及详细的解析。在文章末尾，我们使用官网提供的案例来使用逻辑回归对鸢尾花数据集进行分类。目录LogistRegression#调用函数#参数Parameters#属性Attributes#代码举例#方法Methods#实例LogistRegression逻辑回归，尽管它的名字，是一个线性模型的分类，而不是回归。Logistic回归在文献中
管牛牛·2022-11-24 09:20

详解random_state参数的作用

拆分数据集时经常会看到random_state这个参数，例如：data=make_blobs(n_samples=100,centers=2,random_state=9)//生成数据集时X,y=make_regression
LoveLife_QL·2022-11-24 09:18

回归预测值预测区间_回归树（Regression Trees）概览

对于一个回归问题，首先想到的可能就是线性回归(linearregression)。回归树是决策树的一种，当线性回归不好的时候，可以考虑试试回归树(regressiontree)。回归树(regressiontree)，用树模型做回归问题，每一片叶子都输出一个预测值。预测值一般是该片叶子所含训练集元素输出的均值。1.使用回归树的情景假设有治疗某种感冒的新药，我们并不知道其剂量与疗效的关系。如果其在人
傅南台·2022-11-24 09:42

李沐老师 PyTorch版——线性回归 + 基础优化算法（1）

文章目录前言08线性回归+基础优化算法torch.normal正太分布torch.arangetorch.randntorch.matmulplt.scatterlinear-regression-scratch.ipynb
硕欧巴·2022-11-24 01:28

关于Logistic Regression、Softmax Loss和Cross-entropy的随笔

最近看深度学习图像分类的相关知识的时候，发现对于Softmax损失函数的相关概念没有搞明白，因此讲设计到的相关知识一些梳理，供大家参考。本文以CIFAR-10数据集图片分类任务为例展开，定义第i个输入样本xi，输出yi，图片共有10类（k=0,1,...,c,c=9）LogisticRegressionLogisticRegression作为经典的二分类问题（样本label为0或1）的分类器，本质
ycsun_·2022-11-24 00:28

机器学习基础随笔（10）

2、L1的Regression到底是什么东西本文的主要思路：针对trainingset和testingset上的performance分别提出针对性的解决方法1、在trainingset上准确率不高：newactivati
追求大牛之人·2022-11-24 00:25

偏最小二乘法回归（Partial Least Squares Regression）

偏最小二乘法回归（PartialLeastSquaresRegression）[pdf版本]偏最小二乘法回归.pdf1.问题这节我们请出最后的有关成分分析和回归的神器PLSR。PLSR感觉已经把成分分析和回归发挥到极致了，下面主要介绍其思想而非完整的教程。让我们回顾一下最早的LinearRegression的缺点：如果样例数m相比特征数n少（m
alaclp·2022-11-23 17:09

Lecture note 3: Linear and Logistic Regression in TensorFlow

Lecturenote3:LinearandLogisticRegressioninTensorFlow#之前的学习内容：GraphsandsessionsTFOps:constants,variables,functionsTensorBoard!Lazyloading1.LinearRegressioninTensorFlow让我们先从一个简单的线性回归的例子开始。我希望你已经熟悉线性回归，如
qq_32799915·2022-11-23 15:18

李宏毅《机器学习》笔记 DAY1

Regression（回归）是machinelearning的
没咋了·2022-11-23 13:47

解决：ImportError: cannot import name ‘mean_absolute_percentage_error‘ from ‘sklearn.metrics‘

mean_absolute_percentage_error‘from‘sklearn.metrics‘问题原因：就是在源脚本中，metric文件夹中mean_absolute_percentage_error所归属的regression.py
淮雵的Blog·2022-11-23 10:10

nlp——机器学习（1）

监督学习（SupervisedLearning）：有收集到的数据集以及里面包含了正确答案，算法的目的是为了给出更多的正确答案，像回归(regression)即我们的目标，分类（classification
soobinnim·2022-11-23 08:03

【理论+案例实战】Python数据分析之逻辑回归（logistic regression）

简介：逻辑回归是分类当中极为常用的手段，它属于概率型非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。对于二分类的logistic回归，因变量y只有“是”和“否”两个取值，记为1和0。假设在自变量x1,x2,……,xp，作用下，y取“是”的概率是p，则取“否”的概率是1-p。逻辑回归是分类当中极为常用的手段，它属于概率型非线性回归，分为二分类和多分类的回归模型。对于二分类的logistic回归，因变量y只
无艳影·2022-11-23 06:30

支持向量回归(Support Vector Regression)

支持向量回归(SupportVectorRegression)文章目录支持向量回归(SupportVectorRegression)带松弛变量的SVR带松弛变量的SVR目标函数的优化SVM回归模型的支持向量SVR的算法过程带松弛变量的SVR的一种解释：ε\varepsilonε不敏感损失+L2正则ε\varepsilonε不敏感损失(ε\varepsilonε-insensitiveloss)带松
Jeff-Chow000·2022-11-23 06:54

多元回归分析 | SVR支持向量机回归多输入单输出预测（Matlab完整程序）

完整程序）目录多元回归分析|SVR支持向量机回归多输入单输出预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标基本介绍程序设计参考资料预测结果评价指标Meansquarederror=7.71452e-05(regression
小橘算法屋·2022-11-23 06:17

Expected all tensors to be on the same device, but found at least two devices 问题解决

解决方法1：报错代码：anchor_points=self.anchor_points(samples).repeat(batch_size,1,1)output_coord=regression+anchor_points
AI视觉网奇·2022-11-23 06:14

机器学习基础（六）——逻辑回归Logistic Regression

文章目录LogisticRegression1.基础概念1.1对数似然损失函数1.2完整的损失函数2.逻辑回归算法API3.LogisticRegression回归案例LogisticRegression1.基础概念逻辑回归是用来做二分类任务的，输出为：hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTxh_\theta(x)=g(\theta^Tx)=\frac{1}{1+e{-\theta^Tx}}hθ
Bayesian小孙·2022-11-23 06:58

逻辑回归 Logistic regression

逻辑回归Logisticregression参考文献https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291背景LogisticRegression虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic分布一种连续型的概率分布F(X)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γ(分布函数)F(X)=P(X\leqx)=\frac{1}{1+e^{-(x-\mu)/\g
NorburyL·2022-11-23 06:24

逻辑回归(Logistic Regression)

1.逻辑回归逻辑回归是一种预测分析，解释因变量与一个或者多个自变量之间的关系，与线性回归不同之处在于它的目标变量有几种类别，所以逻辑回归主要用于解决回归问题。逻辑回归实际上是一个概率分类模型，产生0和1之间的p值。2.实验数据使用iris内置的数据集，不需要做预处理。importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.mode
Ryze95·2022-11-23 06:53

逻辑回归（Logistic regression）

问题描述问题1：数据拟合对于这样的n个样本点.我们想要建立一个合适的模型来拟合它们，并且能够对于一个新给出的,我们能预测出一个合理的。例如我们有近十年的GDP数据，我们想通过这个数据来预测明年的GDP。为了达到这个目的，我们需要一个合适的模型来拟合近十年的GDP数据，再把明年的特征项输入到这个模型中去，这样得到的值就是我们想要的明年的GDP的数据。这样问题就变为了我们如何去找到一个这样的模型去拟合
ฅ(⌯͒• ɪ •⌯͒)ฅ612·2022-11-23 06:41

Logistic Regression with a Neural Network mindset（吴恩达课程）

LogisticRegressionwithaNeuralNetworkmindset（吴恩达课程）#(≈3linesofcode)#m_train=#m_test=#num_px=#YOURCODESTARTSHEREm_train=train_set_x_orig.shape[0]m_test=test_set_x_orig.shape[0]num_px=train_set_x_orig.sh
sherlockjjobs·2022-11-23 03:39

Neural Networks and Deep Learning week2 Logistic Regression with a Neural Network mindset

该实验作业的主要目的通过该实验指导完成对猫图片的识别在此过程中需要a初始化参量b计算代价函数c使用连续梯度算法你可能对以下参考文献感兴趣http://www.wildml.com/2015/09/implementing-a-neural-network-from-scratch/这是一篇从头开始搭建神经网络的文章，可以更好的帮助你理解神经网络的细节，该文章有github的同步文件，你也可以去看看
肆思·2022-11-23 03:36

taks1-Logistic regression

逻辑回归逻辑回归的介绍逻辑回归（Logisticregression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而言，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。逻辑回归模型的优劣势:优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价
大王替我来巡山·2022-11-22 22:47

【目标检测】AAAI20 - 提升边界框回归《Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression》

文章目录初识相知回顾参考初识目标检测框有分割和定位两个任务，其中对于定位任务采用的损失通常为lnl_nln范式，但这种形式的损失并不是最佳选择（无法达到最优的IoU指标）。那是不是可以直接采用IoU作为损失呢？其损失函数形式如下所示：看起来不错，直接针对关注的指标进行优化，但实际上IoU损失的应用范围有限，其只能在gt与预测框重叠的时候有效。因为如果两个框不重叠，无论它们距离多远，其值永远为0，无
我是大黄同学呀·2022-11-22 22:09

论文阅读笔记：(2021.06 iccv) Geometry-based Distance Decomposition for Monocular 3D Object Detection

好思路：不直接regression深度，而是regression3D框高度在图片上的投影，再用相似三角形算出深度；paper:http://openaccess.thecvf.com//content/
chaoqinyou·2022-11-22 19:12

logistic regression

step1.functionsetstep2.goodnessofafunction一大波公式来袭...以后再编辑吧...的类别为则theprobabilityofgeneratingthedataisstep3：Findthebestfunction该项被视为输出与目标的偏差，偏差越大则update的量越大下图为logisticregression和linearregression的异同Ques
ZZZZ_Y_·2022-11-22 18:10

长尾分布系列论文解析（二）Delving into Deep Imbalanced Regression

大纲引言回归问题中的长尾分布LDSFDS实验和结果总结引言 本文是长尾分布系列论文解析的第二篇，前情提要详见长尾分布系列论文解析（一）DecouplingRepresentationandClassifierforLong-TailedRecognition，本篇要介绍的是回归任务中的长尾分布问题，相关论文为：DelvingintoDeepImbalancedRegression回归问题中的长尾分
夜半罟霖·2022-11-22 14:31

机器学习编程作业（二）逻辑回归（Logistic Regression）

目录作业结构一、逻辑回归（LogisticRegression）1.1、可视化数据（Visualizingthedata）1.2、逻辑函数（Logisticfunctionorsigmoidfunction）1.3、代价函数和梯度（Costfunctionandgradient）1.4、高级优化算法1.5、逻辑回归的预测二、正则化的逻辑回归2.1、可视化数据（Visualizingthedata）
Patarw20·2022-11-22 13:44

Python吴恩达机器学习作业 2 - logistic回归

编程作业2logistic_regression（逻辑回归）推荐运行环境：python3.6建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取，根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。
Puzzle harvester·2022-11-22 13:43

Tensorflow实现Softmax Regression识别手写数字

一、MNIST数据集MNIST数据集是一个非常简单的机器视觉数据集，由几万张28*28像素的手写数字组成，且这些数字只包含灰度值信息。二、TensorFlow代码实现1#-*-coding:utf-8-*-2"""3CreatedonThuMay1621:39:25201945@author:CFF6"""7importtensorflowastf8fromtensorflow.examples.
weixin_33711641·2022-11-22 10:14

FlyAI小课堂：Python机器学习笔记：Logistic Regression

Logistic回归公式推导和代码实现1，引言logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一，有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归。虽然他称为回归模型，但是却处理的是分类问题，这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid，将线性模型得到的连续结果映射到离散型上。它常用于二分类问题，在多分类问题的推广叫softmax。本文首先阐述Logistic回归的定义，然后介绍一些
iFlyAI·2022-11-22 08:24

动手学深度学习--线性神经网络篇

线性神经网络前言：该大章分为7小章节，本章我们将介绍神经网络的整个训练过程:如下图顺序所示：定义简单的神经网络架构数据处理指定损失函数如何训练模型1.linear-regression(线性回归)NOTE
yijie_01·2022-11-22 08:54

机器学习笔记 Classification 分类

Classification分类分类问题的应用能否用Regression去解决Classification？
静静等花开·2022-11-22 05:18

Machine Learning ---Regression（回归）

准备工作：（以预测宝可梦的CP值为例：下表表示component，上标表示完整object编号）Step1：ModelStep2：GoodnessofFunction（函数的拟合优度）scalar（标量）（1）展示结果：（2）：获取TrainingData：（3）通过TrainingData辨别一个function好坏LossfunctionL（损失函数：衡量一组参数的好坏（本例中就是w和b的好坏
honglili_ya·2022-11-22 02:55

2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记第十周--损失函数loss可能影响训练失败

我们可以把classification当作regression来看，输入x输出y，这个y我们希望越接近正确答案的class越好，由于输出的Y是数字，我们也把class变成数字，class1就对
hehehe2022·2022-11-22 01:41

python线性回归算法简介_机器学习经典算法具体解释及Python实现--线性回归（Linear Regression）算法...

（一）认识回归回归是统计学中最有力的工具之中的一个。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，事实上就是依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測，如前面讲过的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測。针对的是数值型的样本，使用回归。能够在给定输入的时候预測出一个数值。这是对分类
weixin_39989215·2022-11-22 00:49

机器学习算法系列（八）-对数几率回归算法（二）（Logistic Regression Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：对数几率回归算法（一）、共轭梯度法、一点点编程知识一、引言  接上一篇对数几率回归算法（一），其中介绍了优化对数几率回归代价函数的两种方法——梯度下降法（Gradientdescent）与牛顿法（Newton’smethod）。但当使用一些第三方机器学习库时会发现，一般都不会简单的直接使用上述两种方法，而是用的是一些优化版本或是算法的变体。例如前面介绍的在scikit-l
Saisimonzs·2022-11-21 23:29

机器学习算法系列（七）-对数几率回归算法（一）（Logistic Regression Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：线性回归、最大似然估计、一丢丢编程知识一、引言  前面几节我们学习了标准线性回归，然后介绍了三种正则化的方法-岭回归、Lasso回归、弹性网络回归，这些线性模型解决的都是回归的问题。最开始还介绍了两种简单的算法-PLA与口袋算法，他们解决的是分类问题。  那么我们能使用回归的方式来解决分类问题么，答案是肯定的，这就是下面要介绍的模型-对数几率回归算法1（LogisticR
Saisimonzs·2022-11-21 23:58

Deep Learning 记录：预测房价——回归问题（House Prices - Advanced Regression Techniques）

文章目录一、环境配置说明1.使用Anaconda作为python环境管理2.虚拟环境介绍二、数据集介绍与可视化展示1.数据集介绍2.可视化展示三、数据处理与说明1.数据标准化的目的2.标准化具体实现四、网络构建与说明1.网络选择2.参数说明3.损失函数与优化器选择五、小样本的K折验证1.直接交叉验证的局限性2.K折验证说明3.代码具体实现与说明（一）参数选择（二）分区（三）静默训练六、验证图像绘制
胡牧之.·2022-11-21 17:10

Python · House Prices - Advanced Regression TechniquesKaggle实战：预测房价

1.动手学深度学习课程版本目录1.动手学深度学习课程版本1.1下载和缓存数据集¶1.2数据预处理1.3训练1.4K折交叉验证1.5模型选择1.6提交你的Kaggle预测Kaggle上的代码：http://t.csdn.cn/SXQJYhttp://t.csdn.cn/SXQJY1.1下载和缓存数据集¶这里我们(实现几个函数来方便下载数据)。首先，我们建立字典DATA_HUB，它可以将数据集名称的字
pxyp123·2022-11-21 17:06

10_Introduction to Artificial Neural_4_Regression MLP_Sequential_Subclassing_saveMode_Callback_board

10_IntroductiontoArtificialNeuralNetworkswithKeras_HuberLoss_astype_dtype_DNN_MLP_G.gv.pdf_mnisthttps://blog.csdn.net/Linli522362242/article/details/10643305910_IntroductiontoArtificialNeuralNetworksw
LIQING LIN·2022-11-21 14:54

记录一下深度学习||CNN||pytorch中遇到的英文单词

DAY1linear线性的Regression回归model模型LinearRegressionModel线性回归模型epoch周期，回合learning_rate学习率optimize优化器criterion
Tiandaren·2022-11-21 12:51
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