regression

李宏毅_机器学习_作业1（详解）_COVID-19 Cases Prediction (Regression)

李宏毅_机器学习_作业1：COVID-19CasesPrediction(Regression)本文旨在，读懂hw1代码。
loco_monkey·2022-11-09 12:42

【李宏毅】深度学习——作业1-Covid-19(Regression)

任务描述目标：预测COVID-19给出过去三天在美国的一些州的统计的一些人的资料和阳性的比例（无第三天的），预测第三天阳性的比例这些统计信息包括40个州，每个州都用一个one-hot向量编码，并且给出了这些人的一些基本状况，比如是否生病（4个），行为上（8个），精神健康上（5个），texted_positive（1个，这个也是我们要预测的值）,所以每个样例有18个特征值。Data–Training
头发没了还会再长·2022-11-09 12:40

TensorFlow与Flask结合打造手写体数字识别

在慕课网进行课程学习：传送门使用minist进行input数据，建立线性（regression）和卷积（convolutional）模型训练参数在main文件夹中使用restore方法取用模型，加载模型
hzyzam·2022-11-08 13:18

Achieving Diferential Privacy and Fairness in Logistic Regression

AchievingDifferentialPrivacyandFairnessinLogisticRegression1.摘要背景：机器学习算法的正常运行依赖于大量的敏感信息，因此引发了社会各界对隐私和机器学习公平性等问题的担忧。研究现状：目前，机器学习领域的许多研究要么只关注隐私，要么只关注机器学习公平性，如何同时实现隐私和机器学习公平还有待挖掘。创新点：论文提出了两种在LogisticLogi
故、梦·2022-11-08 09:24

Functional Mechanism: Regression Analysis under Differential Privacy

FunctionalMechanism:RegressionAnalysisunderDifferentialPrivacy1.摘要差分隐私是一种能在保护隐私的同时发布敏感数据的方法。目前，已经提出了很多种方法将差分隐私应用到回归分析中。但是，这些方法要么只能在某些非标准类型的回归中使用，要么就无法达到足够的精度。于是，为了解决上面的两个问题，作者提出了函数机制，并将它应用到了线性回归和logis
故、梦·2022-11-08 09:54

逻辑回归（Logistic Regression，LR）公式推导

什么是逻辑回归LR是LogisticRegressionClassifier，本质上是线性回归，特殊之处在于特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)是sigmoid函数。因此逻辑回归=线性回归+sigmoid。线性回归公式：y=wTx+by=w^Tx+by=wTx+b有时候为了方便，将权值向量和输入向量加以扩充，仍记作w,xw,xw,x即w=(w(1),w(2),...,w(n),b),x=(
ywm_up·2022-11-07 10:07

李宏毅机器学习—读书笔记

机器学习相关的技术监督学习Regression和Clas
studyeboy·2022-11-06 07:41

李宏毅svm_【李宏毅机器学习笔记】 18、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）...

【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题(Regression)【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？
三毛不是三毛·2022-11-06 07:39

【李宏毅机器学习笔记】4、Classification

【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression）【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？
qqqeeevvv·2022-11-06 07:55

【李宏毅机器学习笔记】3、gradient descent

【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression）【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？
qqqeeevvv·2022-11-06 07:25

【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？

【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression）【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？
qqqeeevvv·2022-11-06 07:54

动手学pytorch笔记整理06

softmax-regression；fashion-mnistsoftmax回归分类问题softmax回归模型单样本分类的矢量计算表达式小批量样本分类的矢量计算表达式交叉熵损失函数模型预测及评价小结图像分类数据集
凛雨时冽·2022-11-05 07:11

吴恩达机器学习系列课程笔记——第二章：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

2.1模型描述https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p=5我们的第一个学习算法是线性回归算法。在这段视频中，你会看到这个算法是什么样子的，更重要的是你将会了解监督学习过程完整的流程。让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。在这里，我要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我的数据集
Lishier99·2022-11-04 13:25

时间序列分析 | SVM支持向量机时间序列预测（Matlab完整程序）

（Matlab完整程序）目录时间序列分析|SVM支持向量机时间序列预测（Matlab完整程序）预测结果评价指标步骤介绍完整程序预测结果评价指标Meansquarederror=0.000184194(regression
小橘算法屋·2022-11-04 01:24

机器学习实战——支持向量机

），支持向量机（supportvectormachines）是一种二分类模型，监督式学习(SupervisedLearning)的方法，主要用在统计分类(Classification)问题和回归分析(Regression
weixin_46120403·2022-11-02 08:54

机器学习-李宏毅-课程学习

lookingforfunction找函数f(x)深度学习=机器学习的一个关键技术，用类神经网络eg.x--f(x)--yX：vector函数、Matrix矩阵、sequence序列等Y：scalar数值，regression
小小螃蟹crab·2022-11-01 03:04

机器学习-李宏毅第1讲学习笔记

2.DifferenttypesofFunctions（机器学习的不同类型）Regression（回归）：要找到的函式，他的输
3岁就爱笑·2022-11-01 03:02

机器学习笔记（李宏毅2022）-机器学习基本概念

机器学习任务分三类Regression，回归问题（输出一个未知的预测值，例如预测概率的问题。）
简生_·2022-11-01 03:01

常见机器学习算法的优缺点及如何选择2

目录编辑正则化算法（RegularizationAlgorithms）包括的算法优点缺点集成算法包括的算法优点缺点决策树算法（DecisionTreeAlgorithm）包括的算法优点缺点回归（Regression
allein_STR·2022-10-31 10:55

李宏毅机器学习1-机器学习介绍

fuctionsetstep2：machine可以衡量一个function是好还是不好step3：让machine有一个自动的方法，有一个好演算法可以挑出最好的functionRegression(回归)regression
HammerDeng·2022-10-30 17:52

李宏毅机器学习2-回归

李宏毅机器学习2-回归案例学习Regression股票预测系统：input过去十年股票起伏资料，output股市明天的平均值自动驾驶车辆：inputsensor感受到的信息，output方向盘的角度推荐系统
HammerDeng·2022-10-30 17:52

Programming Exercise 2: Logistic Regression Machine Learning

大家好，今天总结Coursera网课上AndrewNgMachineLearning第二次作业(1)sigmoid.mfunctiong=sigmoid(z)%SIGMOIDComputesigmoidfunctoon%J=SIGMOID(z)computesthesigmoidofz.%Youneedtoreturnthefollowingvariablescorrectlyg=zeros(si
小湉湉·2022-10-30 03:17

【机器学习】机器学习基本概念/术语3

直线方程y=kx+b是线性方程，机器学习中指两个变量间的线性相关性，”线性”限制的是参数parameter而不是特征feature（自变量），因为一般特征x是已知的，我们关心的是参数w和b什么是"回归"：regression
shuaixio·2022-10-28 21:32

机器学习2017，Regression（李宏毅

应用举例股市预测（Stockmarketforecast）输入：过去10年股票的变动、新闻咨询、公司并购咨询等输出：预测明天道琼斯工业指数的点数自动驾驶（Self-drivingCar）输入：无人车上的各个sensor的数据，红外线感测、视讯镜头看到的等，例如路况、测出的车距等输出：方向盘的角度商品推荐（Recommendation）输入：使用者A的特性，商品B的特性输出：购买商品B的可能性Pok
linyuxi_loretta·2022-10-26 19:46

跟李沐学AI-动手学深度学习-线性回归+基础优化算法

回归（regression）是指⼀类为⼀个或多个⾃变量与因变量之间关系建模的⽅法。在⾃然科学和社会科学领域，回归经常⽤来表⽰输⼊和输出之间的关系。
洋-葱·2022-10-24 18:48

李宏毅机器学习笔记【未完】

可以有各式各样的输入：向量，矩阵（如图像），序列（如语音，文本）；也可以有各式各样的输出：数值（regression），类别（classification），文本图像…函数类别Regression（回归
AbyssssssssssS·2022-10-24 18:30

机器学习 有监督学习

Regression，回归，属于结果为连续的实数。特征提取=》分类器训练=》应用特征是根据事物自身的特点，提取某方面数字或属性，并将其用向量表示。
李霖弢·2022-10-21 08:10

Multiple linear regression

目录前言代码series:一维字典datafram:多维字典中心化、标准化后的预测值需要还原（将步骤反过来即可）前言多元线性回归的内容与一元线性回归的内容差不多，下面直接上代码说明一下具体功能。这里值得一提的是中心化和标准化是不会影响数据的原本规律的，它们只是对数据进行平移以及压缩。为什么不会影响呢？其实是因为数据的分布规律是以数据点与中间点的距离规律，我们把数据等比例地压缩和平移，不会对这个相对
今日说"法"·2022-10-21 07:10

Spark Machine Learning(SparkML):机器学习(部分二)

逻辑回归(LR)决策树分类器(DTC)随机森林分类器(RFC)梯度提升树分类器(GBTC)多层感知器分类器(MLPC)线性支持向量机(SVM)One-vs-Rest分类器朴素贝叶斯(NB)6.2回归(Regression
Thomson617·2022-10-20 22:35

Linear Regression Practice

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltImportothermodulesfromsklearnimportlinear_modelfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorfromsklearn.metricsimportr2_scoreCreatefunctiontoob
北辰Rick·2022-10-19 13:37

吴恩达机器学习（十三）—— ex5：Regularized Linear Regression and Bias v.s. Variance（MATLAB+Python）

吴恩达机器学习系列内容的学习目录→\rightarrow→吴恩达机器学习系列内容汇总。一、线性回归的正则化1.1可视化数据集1.2正则化线性回归的代价函数1.3线性回归梯度的正则化1.4拟合线性回归二、偏差和方差2.1学习曲线三、多项式回归3.1学习多项式回归3.2可选练习：调整正则化参数3.3使用交叉验证集选择λλλ3.4可选练习：计算测试集误差3.5可选练习：使用随机选择的样本绘制学习曲线四、
大彤小忆·2022-10-19 13:34

【机器学习】Linear Regression Experiment 线性回归实验 + Python代码实现

文章目录一、实验目标分析1.1主要实验内容1.2回归方程复习1.3构造数据集二、参数直接求解方法2.1在数据集加上全为1的一列（偏置项）2.2根据公式求最佳theta值2.3可视化回归线2.4sklearn实现线性回归三、常用预处理方法3.1归一化3.2标准化3.3中心化3.4预处理方法小结四、梯度下降模块4.1全批量梯度下降4.2随机梯度下降4.3MiniBatch小批量随机梯度下降4.4不同梯
WSKH0929·2022-10-19 13:33

Python sklearn逻辑回归(Logistic Regression,LR)参数

LogisticRegression，LogisticRegressionCV和logistic_regression_path。
weixin_50304531·2022-10-18 07:36

机器学习之多变量线性回归（Linear Regression with multiple variables）

1.Multiplefeatures（多维特征）在机器学习之单变量线性回归（LinearRegressionwithOneVariable）我们提到过的线性回归中，我们只有一个单一特征量（变量）——房屋面积x。我们希望使用这个特征量来预测房子的价格。我们的假设在下图中用蓝线划出：不妨思考一下，如果我们不仅仅知道房屋面积（作为预测房屋价格的特征量（变量）），我们还知道卧室的数量、楼层的数量以及房屋的
weixin_30421525·2022-10-17 07:26

机器学习——线性回归

一、回归算法回归算法是一种有监督学习算法，用来建立自变量X和观测变量Y之间的映射关系，如果观测变量是离散的，则称其为分类Classification；如果观测变量是连续的，则称其为回归Regression
herry_liang·2022-10-17 07:47

经典目标检测算法R-CNN,Fast R-CNN ,Faster R-CNN总结，附论文和代码地址

目录前言1.R-CNN1.1提出背景1.2网络结构1.2.1候选区域（RegionProposal）1.2.2卷积网络提取图像特征1.2.3物体分类1.2.4边界框回归（BoundingBox-Regression
p_某人·2022-10-15 07:35

高频特征分析——适应性逻辑回归 Adaptive Logistic Regression

这个特征在OnlineLearning机制下运行，使用10个最新交易事件，也就是说根据最新的信息流更新对下一个中间价格变动的预测。同时，使用Hessian矩阵作为自适应率。此外还提供了来自接近最佳的LOB水平与更深的LOB水平之间的关系的逻辑系数。逻辑方程表示为：参数估计通过计算参数的似然性进行。损失函数为：下一步进行参数的优化：问题零：特征计算的结果是什么？输出是分别用出价和卖出价的标量(即概率
时间里的河·2022-10-13 15:35

YOLO详解

1、直观理解YOLOYOLO直接采用regression（回归）的方法进行坐标框的检测以及分类，使用一个en
kk123k·2022-10-12 22:29

python相关性分析及画图_Python数据分析之Seaborn（回归分析绘图）

matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlibasmplimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnssns.set(color_codes=True)np.random.seed(sum(map(ord,"regression
力噜噜噜力·2022-10-12 09:10

【花书笔记|PyTorch版】手动学深度学习301：线性神经网络（理论部分）

#2022.10.5包括3.1、3.4部分内容3.1线性回归特别说明：标识习惯与别书习惯正好相反第i个样本:x(i)x^{(i)}x(i)第i个样本第j个特征:xj(i)x^{(i)}_jxj(i)回归（regression
羊老羊·2022-10-10 19:14

二元逻辑回归(logistic regression)

目录一，原理二，python代码2.1数据集的格式2.2代码三，适用条件一，原理回归：假设存在一些数据点，用一条直线或者曲线或折现去拟合这些点就叫做回归。也就是找出平面点上两个轴变量之间的函数关系，或者其他坐标系下的变量间关系。一句话就是：回归就是依靠已有数据点去拟合函数关系。常见的回归有：线性回归，非线性回归，局部加权回归……逻辑回归：回归的目标是一个二值结果(0和1)，是一种常见的二元分类模型
谦虚且进步·2022-10-04 13:21

逻辑回归 logistic regression 解决分类问题

示例，鸢尾花数据集，使用逻辑回归模型根据其中一个或两个特征进行分类。加载数据集：fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()list(iris.keys我们这里先使用花瓣宽度（petal_width）进行分类，看看是否可行：X=iris["data"][:,3:]#petalwidthy=(iris["target"]==2).astype(
LRJ-jonas·2022-10-04 07:41

线性回归（Linear Regression）（机器学习）

目录一、实验内容二、实验过程1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果五、实验总结一、实验内容熟知线性回归的概念和基本算法思想；掌握线性回归算法的算法原理；掌握线性回归算法的设计及Python实现。二、实验过程1、算法思想以简单的一元线性回归（一元代表只有一个未知自变量）做介绍。有n组数据，自变量x(x1,x2,…,xn)，因变量y(y1,y2,…,yn)，然后我们假设它们之间
唯见江心秋月白、·2022-10-04 07:24

PolyLaneNet：基于深度多项式回归的车道估计（PolyLaneNet: Lane Estimation via Deep Polynomial Regression）

官方源代码：https://github.com/lucastabelini/PolyLaneNet摘要车道线检测要求实时性（>=30FPS）。引言车道线检测很重要巴拉巴拉。。。车道线检测分为传统方法（手工特征提取+曲线拟合）和深度学习方法。深度学习方法能够更鲁棒，但仍有一些问题需要解决：许多方法将车道线检测作为一个two-step的过程：featureextractionandcurvefitt
Wincher_Fan·2022-10-01 07:12

[数学建模]MATLAB回归分析

二、历史背景回归(regression)一词，来源于遗传对身高的影响的分析。父母的高矮，对子女有影响；但另一方面，个子特高的父母，子女会一般比他们矮；个子特矮的父母，子女比他们高。英
穿越牛熊的程序员·2022-09-30 17:44

人工智能10大算法-逻辑回归(logistics regression)

逻辑回归是一个二分类问题二分类问题二分类问题是指预测的y值只有2个取值(0或1),二分类问题可以扩展到多分类问题.例如:我们要做一个垃圾邮件过滤系统,xix^ixi是邮件的特征,预测的y值就是邮件的类别,是垃圾邮件还是正常邮件.对于类别我们通常称为正类(positiveclass)和负类(negativeclass),垃圾邮件的例子中,正类就是正常邮件,负类就是垃圾邮件逻辑回归Logistic函数
GeekPlusA·2022-09-30 13:29

机器学习(吴恩达）-小白笔记（1）

Machinelearningalgorithm）分类:监督学习（Supervisedlearning）：给予学习算法示例，包括正确的答案(learnsfrombeinggivenrightanswers):Regression
·2022-09-29 17:26

机器学习（Machine learning）3——多项式回归算法（Polynomial Regression Algorithm）

文章目录一、多项式回归于NormalEquation二、梯度下降法与正规方程的优缺点一、多项式回归于NormalEquation二、梯度下降法与正规方程的优缺点
江南曾听风·2022-09-23 11:07

Logistic Regression逻辑回归 (Week 3)

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/43884027机器学习MachineLearning-AndrewNGcourses学习笔记LogisticRegression逻辑回归{逻辑回归是一种线性分类模型，而不是回归模型。也就是说，输入的因变量targety是离散值，如分类类别1，0等等，而不是连续型的数据。}Classification分类
chuange6363·2022-09-23 11:32

Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression

摘要边框回归是目标检测的关键步骤。在现有的方法中，虽然在边框回归中广泛采用了n范数损失，但并不是针对评价指标IoU进行定制的。近年来，人们提出了IoU损失和G-IoU损失两种可以有利于提升IoU指标的方法，但仍存在收敛速度慢、回归不准确等问题。在这篇论文中，通过合并预测框和目标框之间的归一化距离，我们提出了一种Distance-IoU损失，它在训练过程中比IoU和GIoU损失收敛得更快。此外，本文
jiao_xd17·2022-09-22 21:43
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