regression

2D姿态估计regression-based之RLE损失函数

，将输入图片滤波成为最终希望得到的高斯热图即可，这极大地简化了模型的学习难度，且非常契合卷积网络的特性（卷积本身就可以看成一种滤波），并且这种方式规定了学习的分布，相对于除了结果以外内部一切都是黑盒的Regression-base
daoboker·2022-11-21 10:28

【2022】Rethinking Symbolic Regression Datasets and Benchmarks for Scientific Discovery

单纯地机翻内容Abstract本文重新审视了符号回归的数据集和评价标准，符号回归是一项从给定数据中恢复数学表达式的任务，特别关注其在科学发现方面的潜力。以现有的基于Feynman物理学讲座的数据集所使用的一组公式为重点，我们重新创建了120个数据集来讨论科学发现的符号回归（SRSD）的性能。对于这120个SRSD数据集中的每一个，我们都仔细审查了公式及其变量的属性，以设计合理的现实的取样范围，这样
Ziy.·2022-11-21 07:42

特征工程：tsfresh构造时间序列特征

kaggle上使用可以参考tsfresh-features-and-regression-blendFeatureextractionsettings对于懒人：让我计算一些特征！
wbzhang233·2022-11-21 07:05

李宏毅机器学习——回归定义和应用例子

回归定义Regression就是找到一个函数function，通过输入特征x，输出一个数值Scalar。
嘚嘚鸟·2022-11-21 03:50

线性回归算法(Linear Regression)及相关案例

线性回归算法的原理和代码实现大家好，我是W这次讲线性回归，之前有说逻辑回归（LogisticRegression），虽然逻辑回归负责分类，可是在数据到达二值函数之前的逻辑都是线性回归的逻辑，所以这两个回归是十分相似的。这篇文章的顺序是：1、线性回归算法原理2、最小二乘法和算法评估标准3、案例1-简单数据集标准线性回归4、案例2-简单数据集局部加权线性回归5、案例3-鲍鱼年龄预测。1、线性回归算法原
我一拳打弯你A柱·2022-11-21 02:47

基于逻辑回归（Logistic Regression）的糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy）检测

基于逻辑回归的糖尿病视网膜病变检测说明数据集探索性数据分析方法结果代码说明这是我学机器学习的一个项目，基于逻辑回归（LogisticRegression）的糖尿病视网膜病变（DiabeticRetinopathy）检测，该模型采用机器学习中逻辑回归的方式，训练DiabeticRetinopathyDebrecenDataSet的数据集，获得模型参数，建立预测模型，可以有效针对DR疾病做出预测和分类
代码缝合怪·2022-11-21 00:55

R语言做kaggle中California Housing Prices数据集

数据集来源https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques数据集是kaggle里面的HousePrices加载所需要的包
sixk·2022-11-21 00:35

李宏毅机器学习p1-p2打卡

机器学习的三步骤：确定函数集→能判断函数的好坏→通过演算方法找出最好的函数课程学习内容Regression函数输出的是一个数，作业是用之前的PM2.5值预测今天的PM2.5值。
ZAVE.·2022-11-20 23:44

李宏毅机器学习学习打卡Task02-回归篇

一、回归定义与应用例子1.回归定义Regression就是找到一个函数function，通过输入特征x，输出一个数值Scalar。
SASIOVERLXRD·2022-11-20 23:34

李宏毅机器学习task2打卡

一.回归(regression)定义找到一个函数function，通过输入特征x，输出一个数值Scalar。
m0_74306098·2022-11-20 23:31

【机器学习】课程笔记02_单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

单变量线性回归模型描述（ModelRepresentation）代价函数（CostFunction）梯度下降（GradientDescent）线性回归的梯度下降模型描述（ModelRepresentation）线性回归（LinearRegression）一些符号：m：训练样本的数量x’s：输入变量y’s：输出变量（预测的目标变量）(x,y)：一个训练样本(x(i),y(i))：第i个训练样本数据集
雀栎·2022-11-20 23:37

【机器学习】课程笔记04_多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)

多变量线性回归多变量（MultipleFeatures）多元梯度下降法（GradientDescentforMultipleVariables）多元梯度下降法演练1：特征缩放（GradientDescentinPracticeⅠ:FeatureScaling）多元梯度下降法演练2：学习率（GradientDescentinPracticeⅡ:LearningRate)特征和多项式回归（Featur
雀栎·2022-11-20 23:37

【机器学习】课程笔记05_逻辑回归(Logistic Regression)

逻辑回归分类（Classification）假设陈述（HypothesisRepresentation）决策边界（DecisionBoundary）代价函数（CostFunction）简化代价函数与梯度下降（SimplifiedCostFunctionandGradientDescent）高级优化（AdvancedOptimization）多元分类：一对多（Multi-classClassific
雀栎·2022-11-20 23:37

2022李宏毅机器学习深度学习学习笔记--第一周

gradientdescent深度学习（Deeplearning）Casestudy摘要本文主要介绍什么是机器学习，机器学习的函式类别有哪些，机器寻找函式的三个步骤，以及梯度下降的详细描述，最后用预测神奇宝贝的战斗值的例子来讲解Regression
hehehe2022·2022-11-20 22:16

B站：李宏毅2020机器学习笔记 5 —— 分类Classification和逻辑回归Logistic Regression

总览学习目录篇链接地址：https://blog.csdn.net/xczjy200888/article/details/124057616B站：李宏毅2020机器学习笔记5——分类Classification和逻辑回归LogisticRegression一、分类器介绍1.简介2.理想分类器3.高斯分布二、概率模型的分类1.三个步骤2.概率分布选择3.后验概率三、逻辑回归1.步骤一：函数模型2.
沐木金·2022-11-20 22:45

2021李宏毅学习笔记——5. logistic Regression(逻辑回归）

文章目录摘要一、logisticregression二、logisticregression与linearRegression的区别三、discriminative（判别式模型）与generative（生成式模型）四、Multi-classClassification（多分类）五、LogisticRegression的限制与解决方法展望摘要本章首先通过生成概率模型引入了logisticRegres
HSR CatcousCherishes·2022-11-20 22:13

【李宏毅2022机器学习】笔记三：Logistic Regression

文章目录5LogisticRegression5.1FunctionSet5.2GoodnessofaFunction5.3Findthebeatfunction5.4局限性6逻辑回归和线性回归对比7逻辑回归和高斯函数8多分类问题案例5LogisticRegression我们前面学习了，如何借助Gaussian对数据的分类。LogisticRegression是另一种可以用作FunctionSet
王亿亿·2022-11-20 22:43

李宏毅2020机器学习05 - Logistic Regression

上节课提到在使用Generativemodel，且假设样本点服Gaussiandistribution的情景下做Classification，后验概率P(C1|x)=σ(w⋅x+b)\sigma(w\cdotx+b)σ(w⋅x+b)，此时我们需要先找到N1,N2,μ1,μ2,ΣN_{1},N_{2},\mu^{1},\mu^{2},\SigmaN1,N2,μ1,μ2,Σ，再去找参数w和b。但我们希
张年糕慢慢走·2022-11-20 22:43

【李宏毅机器学习】Logistic Regression 逻辑回归（p11） 学习笔记

李宏毅机器学习学习笔记汇总课程链接文章目录LogisticRegressionStep1:FunctionSetStep2:GoodnessofaFunctionStep3:Findthebestfunction为什么逻辑回归不能用squareerror平方误差DiscriminativevsGenerative生成式模型的优势Multi-classClassificationLimitation
duanyuchen·2022-11-20 22:12

李宏毅2020机器学习笔记补充(3)-Generate&Logistic regression

GenerateregressionLogisticRegression：LogisticRegression第二步：第三步：
weixin_43977164·2022-11-20 22:12

李宏毅2020机器学习--P11 Logistic Regression

ReviewofclassificationStep1functionsetStep2:Goodenessoffunction假定从一组后验概率中产生trainingdata，某一组w和b产生一组N个trainingdata的概率则最有可能的w和b，就是最大的L，即将确定最大转换为求最小，即取Ln可以简化计算，在数学求极值中经常见到，此时会将乘法变为加法yhat表示正确分类的结论，1对应class
snowflier·2022-11-20 22:39

李宏毅机器学习Lesson2——Logistic Regression实现收入预测

李宏毅机器学习Lesson2——LogisticRegression实现收入预测数据集介绍加载数据集、标准化定义相关函数交叉验证训练模型（小小地实现了一下损失函数惩罚项中系数的选择）此处也用到了黄海广博士在吴恩达机器学习笔记中的代码，感谢如此详实的代码数据集介绍数据集来源于Kaggle，是一个美国公民收入的数据集，本次任务的目标是根据多个特征准确区分样本的收入属于哪一个类别（大于50k美元/小于5
hifive(2020?)·2022-11-20 22:33

李宏毅深度学习笔记06（Logistic Regression）

Step1：FunctionSetIncludingalldifferentwandbStep2：GoodnessofaFunction（决定一个function的好坏）假设trainingdata的数据如下图所示：则probability就是如下：crossentropy（与线性分析的时候的误差类似的东西）：Step3：FindthebestFunction（Logisticregression
稀里糊涂的小楠～·2022-11-20 22:02

李宏毅2020机器学习深度学习笔记 P11 Logistic Regression

LogisticRegressionStep1:FunctionSet目的：要找几率Pw,b(C1∣x)Pw,b(C_1|x)Pw,b(C1∣x)若Pw,b(C1∣x)≥0.5Pw,b(C_1|x)\ge0.5Pw,b(C1∣x)≥0.5，输出为C1;若Pw,b(C1∣x)<0.5Pw,b(C_1|x)\lt0.5Pw,b(C1∣x)<0.5，输出为C2。若要用高斯分布，Pw,b(C1∣x)=σ(
shunjian666·2022-11-20 22:54

Logistic Regression 逻辑回归

LogisticRegression逻辑回归Sigmoid函数逻辑回归原理逻辑回归代码实现逻辑回归的矩阵运算表示Sigmoid函数Sigmoid函数表达式如下：其图像为：可以看出e^(-x)∈(0，+∞)，所以f(x)∈(0，1)。于是我们可以将它与概率联系起来，P∈[0，1]，0表示该事件不会发生，1则表示该事件一定会发生。Sigmoid函数有一个很重要的特性，便是它的导数，我们对其进行求导：逻
Aroundchange·2022-11-20 17:21

逻辑回归（Logistic Regression）详解

逻辑回归详解前言一、逻辑回归二、推导目标函数三、逻辑回归实战四、正则化总结前言逻辑回归是线性分类器，即线性模型。是否是线性模型取决于决策边界。一、逻辑回归逻辑回归是一种分类方法，主要用于二分类问题，使用逻辑函数（即Sigmoid函数）。g(z)=11+e−zg(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}g(z)=1+e−z1原始的条件概率为（w是设定好的向量矩阵，x是特征表示为的向量，b是偏置项。
ㄣ知冷煖★·2022-11-20 17:20

逻辑回归python案例_Logistic Regression 逻辑回归算法例子，python代码实现

逻辑回归LogisticRegression虽然名字叫做逻辑回归Logisticregression，但它是一种分类算法。对于文本处理方便，逻辑回归是一种非常强大的分类器。它主要通过在逻辑函数上执行回归来实现，正如其名字。逻辑回归的一个小例子如下图，红色表示分类1，蓝色表示分类为0.但是对于特征，横坐标上有一个区间既可以分到1也可以分到0。遇到这种情况，最好能用概率来表示分到某一类的可能性，而不是
weixin_39545895·2022-11-20 17:19

Logistic Regression逻辑回归函数Python实现

*逻辑回归（LogisticRegression）*是一种分类算法。不同于线性回归的回归属性，逻辑回归是的输出是一组离散值。以最简单的二元分类为例，逻辑回归通过每个样本的特征和其相应权重的相乘之后，通过sigmoid函数来得到相应的（0，1）值。如上所述，逻辑回归的预测函数为g(x)=11+e−zg(x)=\frac{1}{1+e^{-z}}g(x)=1+e−z1，其中z=WTXz=W^{T}Xz
山隆木对·2022-11-20 17:41

机器学习 学习笔记 1

UCIREPOSIORY分类：离散值回归regression：连续值聚类：无标记信息训练数据集无标签监督学习：分类回归无监督学习：聚类。
无bug代码搬运工·2022-11-20 17:06

Logistic Regression 逻辑回归（简单介绍）

逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集）来训练模型，并在训练结束后对给定的一组或多组数据（测试集）进行分类。其中每一组数据都是由p个指标构成。--从别人那里搬运来的（1）逻辑回归所处理的数据逻辑回归进行分类给数据来判断哪
Jc随便学学·2022-11-20 17:34

tensorflow1.14（二、线性回归）

模型构造y=w1x1+w2x2+……+wnxn+bdeflinear_regression():#1)准备数据(b,1)*(1,1)+(b,1)=(b,1)x=tf.random_normal(shape
奥利奥利奥利奥·2022-11-20 16:40

3.6_softmax-regression-scratch

3.6softmax回归的从零开始实现这一节我们来动手实现softmax回归。首先导入本节实现所需的包或模块。importtorchimporttorchvisionimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("..")#为了导入上层目录的d2lzh_pytorchimportd2lzh_pytorchasd2l3.6.1获取和读取数据我们将使用Fashion-
给算法爸爸上香·2022-11-20 16:33

chapter_linear-networks：softmax回归

在:numref:sec_linear_regression中我们介绍了线性回归。随后，在:numref:sec_linear_scratch中我们从头实现线性回归。
weiket·2022-11-20 10:24

机器学习-Chapter 02 监督学习（Python）

@参考Python机器学习基础教程Chapter02监督学习1.分类与回归监督机器学习问题主要有两种，分别叫做分类（classification）与回归（regression）。
ZHOU_YU0715·2022-11-20 10:38

【机器学习】李宏毅 - 01 机器学习导论

文章目录学习路线图监督学习01.Regression回归02.Classification分类03.建立模型a.线性模型b.非线性模型DeeplearningSVM04.结构化学习半监督学习迁移学习无监督学习强化学习
Biophilia_hyb·2022-11-20 09:34

【regression】分位数回归 quantile regression

quantileregression--python实现前言分位数回归可调用的库1.scikit-learn2.statsmodelsquantilelossfunction-python实现1.在neuralnetwork中添加分位数损失函数2.在xgboost上添加分位数损失函数补充reference前言不管是quantileregression，还是在其他方法上把lossfunction改为
凭轩听雨199407·2022-11-20 09:51

分位数回归（Quantile Regression）

数据采用分位数回归在执行回归分析时，仅对问题进行数值预测还不够，您还需要表达您对该预测是否正确的信心。例如，如果您正在查看特定市场中房屋的价格，并且您的模型预测房屋的售价为262,458.45美元，那么您对模型的预测是否正确的信心如何？希望您的直觉会说这是真的，而且可能性很小，但是也许您的模型很接近实际答案。我们需要一种在一定范围内具有一定置信度，同时也能预测值范围的方法。分位数回归。与常规线性回
丰brother·2022-11-20 09:15

基于R语言的分位数回归（quantile regression）

分位数回归（quantileregression）这一讲，我们谈谈分位数回归的知识，我想大家传统回归都经常见到。分位数回归可能大家见的少一些，其实这个方法也很早了，大概78年代就有了，但是那个时候这个理论还不完善。到2005年的时候，分位数回归的创立者KoenkerR写了一本分位数回归的专著，剑桥大学出版社出版的。今年本来老爷子要出一本《handbookofquantileregression》，
data_honey·2022-11-20 09:07

浅谈非线性回归（non-linear regression）

文章目录浅谈非线性回归（non-linearregression）引言最小二乘多项式拟合非线性拟合Gauss–NewtonGauss–NewtonGauss–Newton算法[1]Levenberg–MarquardtLevenberg–MarquardtLevenberg–Marquardt算法[2]Quasi−NewtonQuasi-NewtonQuasi−Newton方法（准NewtonNe
Σ2333!·2022-11-20 08:33

集成学习01_xgboost参数讲解与实战

Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。学习目标参数：控制训练目标的表现。1通用参数1）booster[默
雪龙无敌·2022-11-20 06:22

2020李宏毅机器学习笔记

笔记目录Regression（回归）CaseStudy（p3）BasicConcept（p4）Classification（p10）LogisticRegression（p11）Regression（回归
每天都要好好学习呐！·2022-11-20 06:10

李宏毅《深度学习》笔记（二）

一、回归介绍回归（Regression）是监督学习关于连续值最常见的方法，就是找到一个函数functionfunction，通过输入特征xx，输出一个数值Scalar。
乐罐chen·2022-11-20 06:40

李宏毅《机器学习/机器学习》笔记 P3&P4

P3回归回归定义Regression就是找到一个函数function，通过输入特征xx，输出一个数值Scalar。
阿_边·2022-11-20 06:08

李宏毅机器学习笔记（二）Regression&&Classification

李宏毅机器学习笔记（二）RegressionCaseStudy（P3）机器学习入门：回归，预测准确的数值。李宏毅老师以“预测宝可梦的CP值”为例，介绍了回归的整体过程：Step1：Model（模型）定义模型集合/函数集合例如预测宝可梦的CP值：先设定一些参数：设宝可梦的种类为xs、CP值为xcp、HP值为xhp、重量为xw、高度为xh。定义一个简单的mdoel：使用线性模型,且此时仅考虑宝可梦进化
咸鱼Wei·2022-11-20 05:27

机器学习笔记_李宏毅_P3-Regression-case study

李宏毅老师的机器学习笔记例子步骤第一步：模型functionsets第二步：寻找最好的函数第三步：算法结果总结课程视频例子用Regression预测宝可梦进化后的CP值步骤第一步：模型functionsets
CZYruobing·2022-11-20 05:49

李宏毅深度学习笔记-P3&P4-回归

第二部分的内容主要讲的是有监督学习（supervisedlearning）的任务之一：回归-regression，本篇主要介绍了如何通过梯度下降法（gradientdescent）得到目标函数，并使用正则化
yzz19920820·2022-11-20 05:18

DW李宏毅机器学习笔记--Task01-机器学习介绍

文章目录前言一、机器学习介绍1.人工智能、机器学习与深度学习2.Hand-craftedrules与Machinelearning3.机器学习的思路二、机器学习相关的技术1.监督学习回归（Regression
湘玄书生·2022-11-20 04:23

吴恩达机器学习系列课程笔记

回归问题（Regression）：预测一个连续的输出值，预测出连续值属性的类型。在回归问题中，我们试图在连续输出中预测结果，这意味着我们试图将输入变量映射到某个连续函数。
chen_nnn·2022-11-20 04:15

西瓜书 第一章归纳

2基本术语：分类任务（Classification）：预测结果为离散值，如西瓜的好坏回归任务（Regression）：预测结果为连续值，如西瓜的熟度二分类任务（BinaryClassification）
weixin_46050709·2022-11-20 03:03

Matlab吴恩达机器学习编程练习ex2：逻辑回归Logistic Regression

这篇文章是基于bilibili的吴恩达机器学习经典名课【中英字幕】所写的第三周的编程练习，这个作业是关于逻辑回归的。作业大纲1逻辑回归1.1数据可视化1.2具体实现过程1.2.1热身练习：sigmoid函数sigmoid.m1.2.2代价函数梯度costFunction.m1.2.3使用fminunc函数调参1.2.4评估逻辑回归predict.m2正则化逻辑回归2.1数据可视化2.2特征映射ma
Zhanghp947·2022-11-20 03:02
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