regression 第3页

scikit-learn文档中的数据生成器

目录1.make_classification:2.make_regression:3.make_blobs:4.make_moons:5.make_circles6.make_sparse_coded_signal

全是头发的羊羊羊·2023-12-28 12:40

机器学习(23) SVM 示例4:【Python】解决二分类(示例1、2、3)

1sklearn.svm.svc详解Scikit-learn(sklearn)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

luyouqi11·2023-12-27 15:16

人工智能_机器学习078_聚类算法_概念介绍_聚类升维_降维_各类聚类算法_有监督机器学习_无监督机器学习---人工智能工作笔记0118

首先看一下什么是聚类,我们可以进入sklearn的官网去看看可以看到这里,首先classification这个分类我们学完了,然后就是regression回归我们也学完了对吧,其实我们现实生活中的,大部分问题就是这两种问题就可以解决了

脑瓜凉·2023-12-27 11:23

多元线性回归-linear regression(2)

我们之前讲了一元的线性回归，下面我们讲讲多元线性回归。多元线性回归的定义是考查一个变量和其余多个变量之间的关系，如果是同时考查p个因变量与m个自变量之间的依赖关系，称为多因变量的多元回归问题。和一元线性回归有相同的定义，多元线性回归中，一个因变量开始由多个自变量来决定，所以它的方程的形式就变成了y=beta_0+beta_1x_1+...beta_px_p+\epsilon，由此我们可以得到理论回

瓦尔_Walden·2023-12-25 16:07

Linear Regression作业代写、代写linRegData作业、代做c++实验作业、Python/Java程序作业代做代写留学生 Statistic

Task1LinearRegressionInthistask,youwillusethedatasetlinRegData.txt,containing150pointsintheformat.Theinputisgeneratedbyasinusoidfunction,whiletheoutputisthejointtrajectoryofacompliantroboticarm.Thefir

keyanju·2023-12-24 21:49

波士顿房价预测-数据集 - sklearn1.20 - 加表头

jupyternotebookgithub：https://github.com/Chufeng-Jiang/Jupyter_Py3_Machine_Learning_Introduction/blob/main/05-Linear-Regression

大大枫·2023-12-24 08:47

机器学习 - sklearn库及案例

它主要包含以下几部分内容：(1)从功能来分：classification分类Regression回归Clustering聚类Dimensionalityreduction降维Modelselection

开码牛·2023-12-23 23:01

线性回归（Linear Regression）算法简介

线性回归（LinearRegression）算法根据已有的数据去寻找一条直线，让它尽可能地接近这些数据，再用这条直线预测新数据的可能结果，这个结果是一个具体的数值。Y=AX+B根据样本数据求出方程的最优解.损失函数损失函数(代价函数):定义一个距离公式来计算线性回归的预测值和真实值之间的差异.损失函数就可以用来评价模型的预测值和真实值之间不一样的程度，损失函数值越小，模型性能越好。常见损失函数:均

草明·2023-12-23 03:59

Logistic Regression逻辑线性回归（基于diabetes数据集）

目录介绍：1、ConfusionMatrix：2、ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）一、数据处理二、建模三、confusion_matrix四、ROC（ReceiverOperatingCharacteristic）介绍：LogisticRegression（逻辑回归）是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它是线性回归的一种改进，主要用于处理二分类问题，也可以

取名真难.·2023-12-22 22:20

决策树和回归树(Decision_Tree_and_Regression_Tree)

参考了统计学习方法，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…注意几点：连续特征处理，预测问题或者说回归问题（连续性目标特征）决策树（Decisiontree）熵熵表示随机变量不确定性的度量。离散随机变量X的概率分布为

geter_CS·2023-12-22 22:18

逻辑回归（LR，Logistic Regression）算法简介

逻辑回归（LR，LogisticRegression）算法当线性回归的预测结果，由于受到个别极端数值的影响而不准的时候,可以用逻辑回归来解决.逻辑回归模型的输出只能在0到1之间，也就是表达一个事件会发生的概率，所以被广泛地应用在分类问题上。平滑函数平滑函数:把线性回归预测到的具体的值，通过一个函数转化成为0~1的一个概率值.常见的平滑函数:高斯函数（GaussianFunction）sigmoid

草明·2023-12-22 20:09

阅读的障碍与误区

1.回读“回读”（regression）是用来描述一种偏好，是指你的目光不得不返回读过的部分，阅读此前已经读过的文字。几乎每个人都会或多或少地存在这种行为，而且大多数的时候都是下意识的。

我是铄爸·2023-12-22 20:16

Machine Notebook

lookingforafunctionfromdatafunction的集合{}称之为model由Trainingdata可测试function的好坏然后用新数据测试function，看f有没有举一反三的能力（泛化性能）机器学习分类回归（regression

安哥拉的赞礼·2023-12-22 04:51

机器学习之逻辑回归（Logistic Regression）

概念逻辑回归（LogisticRegression）是一种用于解决分类问题的机器学习算法，尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上它用于处理分类任务，而不是回归任务。逻辑回归是一个二分类算法，它用于预测目标变量的取值为两个类别之一。1.基本原理：假设函数（HypothesisFunction）：逻辑回归使用一个sigmoid函数（也称为逻辑函数）来将输入映射到0和1之间。假设函数的形式为：[hθ(x

贾斯汀玛尔斯·2023-12-20 11:17

关于Elastic Net、Lasso Regression、Ridge Regression的3个解释引用

关于这个问题，从不同的切入点，出发点，都有比较不同的深入的解释，但是这些都是等价的。找了4个比较好的解释一、作者：杨军链接：https://www.zhihu.com/question/38121173/answer/85813729来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。线性回归问题是很经典的机器学习问题了。适用的方法也蛮多，有标准的OrdinaryLeas

默一鸣·2023-12-20 05:15

转：线性回归——lasso回归和岭回归（ridge regression）

转自：https://www.cnblogs.com/wuliytTaotao/p/10837533.html线性回归——lasso回归和岭回归（ridgeregression）目录线性回归——最小二乘Lasso回归和岭回归为什么lasso更容易使部分权重变为0而ridge不行？References线性回归很简单，用线性函数拟合数据，用meansquareerror(mse)计算损失（cost），

夏天7788·2023-12-20 05:45

Polynomial(Linear) Regression 多项式线性回归

介绍：多项式线性回归是一种线性回归的扩展，它允许我们在模型中使用多项式函数来拟合数据。线性回归模型假设因变量与自变量之间存在线性关系，即通过一个直线来拟合数据。但是，在某些情况下，数据可能不适合使用直线来拟合，可能需要更复杂的模型。多项式线性回归就是一种通过多项式函数来拟合数据的方法。它通过引入多项式的高次项来增加模型的复杂度，使其能够更好地拟合非线性的数据。多项式线性回归模型的一般形式为：y=b

取名真难.·2023-12-20 05:14

Linear Regression多重共线性

目录介绍：一、corr二、pairplot三、VIF3.1自带vif3.2自定义函数vif四、heatmp（直观感受）介绍：多重共线性是指在线性回归模型中，自变量之间存在强相关性或线性关系，从而导致模型的稳定性和可解释性受到影响。在线性回归中，我们希望自变量与因变量之间有一定的线性关系，且自变量之间尽可能不相关，这样可以更好地解释因变量的变化。然而，当自变量之间存在强相关性时，模型很难区分各自变量

取名真难.·2023-12-20 05:14

线性回归——lasso回归和岭回归（ridge regression）

目录线性回归——最小二乘Lasso回归和岭回归为什么lasso更容易使部分权重变为0而ridge不行？References线性回归很简单，用线性函数拟合数据，用meansquareerror(mse)计算损失（cost），然后用梯度下降法找到一组使mse最小的权重。lasso回归和岭回归（ridgeregression）其实就是在标准线性回归的基础上分别加入L1和L2正则化（regularizat

weixin_30853329·2023-12-20 05:14

Linear Regression线性回归（一元、多元）

目录介绍：一、一元线性回归1.1数据处理1.2建模二、多元线性回归2.1数据处理2.2数据分为训练集和测试集2.3建模介绍：线性回归是一种用于预测数值输出的统计分析方法。它通过建立自变量（也称为特征变量）和因变量之间的线性关系来进行预测。在线性回归中，自变量和因变量之间的关系可以用一条直线来表示。线性回归的目标是找到最佳拟合直线，使得预测值和真实值之间的差异最小化。常用的求解方法是最小二乘法，即通

取名真难.·2023-12-20 05:44

线性回归、lasso回归和岭回归（ridge regression）

线性回归很简单，用线性函数拟合数据，用均方差meansquareerror(mse)计算损失（cost），然后用梯度下降法找到一组使mse最小的权重。lasso回归和岭回归（ridgeregression）其实就是在标准线性回归的基础上分别加入L1和L2正则化（regularization）。线性回归——最小二乘Lasso回归和岭回归Lasso回归和岭回归的同和异相同：都可以用来解决标准线性回归的

呆小呆_·2023-12-20 05:43

Ridge & Lasso Regression解决线性回归的过拟合（Overfitting）（基于波士顿房价预测）

目录介绍：1、过拟合2、Lassoregression3、Ridgeregression4、Lassoregression和Ridgeregression一定优于LinearRegression吗一、LinearRegression二、RidgeRegression三、LassoRegression四、RidgeRegression和LassoRegression五、对比三种回归的结果介绍：1、过

取名真难.·2023-12-20 05:42

K-means聚类

训练数据包括输入数据和相应的标签或目标输出使用模型预测与实际标签之间的误差来学习模型参数目标是建立一个从输入到输出的映射，使得模型能够根据输入数据准确地预测或分类输出结果常见的监督学习任务包括分类（Classification）和回归（Regression

搁浅丶.·2023-12-19 18:47

机器学习之线性回归（Linear Regression）

概念线性回归（LinearRegression）是机器学习中的一种基本的监督学习算法，用于建立输入变量（特征）与输出变量（目标）之间的线性关系。它假设输入变量与输出变量之间存在线性关系，并试图找到最佳拟合线来描述这种关系。在简单线性回归中，只涉及两个变量：一个是自变量（输入变量），另一个是因变量（输出变量）。模型的方程可以表示为：[y=mx+b][y=mx+b][

贾斯汀玛尔斯·2023-12-19 08:18

Linear Regression

tensorflowcodefrom__future__importprint_functionimporttensorflowastfimportnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltrng=numpy.random#Parameterslearning_rate=0.01training_epochs=1000display_step=50#TrainingData

醉乡梦浮生·2023-12-18 19:39

《Global illumination with radiance regression functions》

总结一下最近看的这篇结合神经网络的全局光照论文这是一篇2013年TOG的论文。介绍论文的主要思想是利用了神经网络的非线性特性去拟合全局光照中的间接光照部分，采用了基础的2层MLP去训练，最终能实现一些点光源、glossy材质的光照渲染。为了更好的理解、其输入输出表示如下。首先是原文的介绍：4个三维向量：着色点位置xpx_pxp，间接光照对应视角方向vvv，点光源位置lll,点表面法线nnn，再加上

我的需求呢·2023-12-18 17:48

【机器学习】梯度下降法：从底层手写实现线性回归

【机器学习】Building-Linear-Regression-from-Scratch线性回归LinearRegression0.数据的导入与相关预处理0.工具函数1.批量梯度下降法BatchGradientDescent2

zhushatong·2023-12-18 08:22

Logistic Regression——逻辑回归

1.为什么需要逻辑回归在前面学习的线性回归中，我们的预测值都是任意的连续值，例如预测房价。除此之外，还有一个常见的问题就是分类问题，而逻辑回归是一个解决分类问题的模型，其预测值是离散的。分类问题又包括二分类问题与多分类问题，对于二分类问题来说，预测值只可能是\否即1\0,对于多分类问题来说，预测值可能是多个分类中的一个，例如我输入的是一些动物的图片，我想让模型辨认这些是什么动物，我可以设定预测值1

搁浅丶.·2023-12-18 07:15

Features and Polynomial Regression——特征与多项式回归

1.特征工程特征工程（FeatureEngineering）是将原始特征转化成更好的表达问题本质的特征的过程。例如房价预测，我们可以用这样一个线性回归模型其中(临界宽度)，(纵向深度)于是我们可以利用已有的特征创造出一个新的特征，(房子的面积size)，使用房子的面积作为特征来预测房价可能会得到更好的效果2.多项式回归2.1为什么需要多项式回归对于一元和多元线性回归来说，特征的最高次项都为1，显然

搁浅丶.·2023-12-18 07:45

Regression

importtensorflowastfimportnumpyasnp#去掉警告信息importosos.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2'#createdatax_data=np.random.rand(100).astype(np.float32)y_data=x_data*0.1+0.3#createtensorflowstructurestartweig

cb_guo·2023-12-18 00:26

机器学习笔记

机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，逻辑回归2.1.2回归regression

偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

Python-Regression

本文归纳整理了线性回归（LinearRegression）、岭回归（Ridge）、Lasso回归（Lasso）、弹性网（ElasticNet）、K近邻、SVM等10多种机器学习模块sklearn中回归算法调用及实现过程，有需要的可以参考一下:1.加载所需模块importscipyimportmglearnimportnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornass

数据科学知识库·2023-12-15 18:18

机器学习 | 机器学习基础知识

、分类任务Classification已知样本特征判断样本类别二分类、多分类、多标签分类二分类：垃圾邮件分类、图像识别等多分类问题：鸢尾花分类问题多标签分类问题：标签间不互斥，概率和不为12、回归任务Regression

西皮呦·2023-12-15 00:39

机器学习-回归问题(Regression)

前言与KNN分类任务预测的输出为离散型不同.在机器学习中，回归任务是用于预测连续数值型变量的任务。回归任务在很多领域都有着广泛的应用.回归问题求解在一个回归问题中，很显然模型选择和好坏会直接关系到将来预测结果的接近程度，举个例子：如果将一组按二次函数关系分布的数据用线性关系拟合的结果偏差一定会相对较大。简单的线性回归寻找到一条直线,最大的“拟合”样本特征和样本标记输出的关系.如图所示,黑点是样本特

懒猫gg·2023-12-14 23:11

单变量线性回归的机器学习代码

fengdu78/Coursera-ML-AndrewNg-Notes/blob/f2757f85b99a2b800f4c2e3e9ea967d9e17dfbd8/code/ex1-linear%20regression

ShawnWeasley·2023-12-14 22:59

[PyTorch][chapter 6][李宏毅深度学习][Logistic Regression]

前言：logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。逻辑回归根据给定的自变量数据集来估计事件的发生概率，由于结果是一个概率，因此因变量的范围在0和1之间。[3]例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。训练样本特别小的时候用GenerativeModel会有较好的效果，大的样本使用Discrim

明朝百晓生·2023-12-14 17:01

GEE机器学习——利用分类和回归树（Classification and Regression Trees，CART）土地分类分析

分类和回归树（ClassificationandRegressionTrees，CART）方法分类和回归树（ClassificationandRegressionTrees，CART）是一种常用的机器学习算法，用于解决分类和回归问题。CART算法通过构建一棵决策树来对数据进行分类或回归预测。CART方法的具体步骤如下：1.数据准备：收集并准备用于训练的数据集，确保数据集包含标记好的样本点。2.特征

此星光明·2023-12-14 13:42

使用Keras构建前馈神经网络进行回归模型构建和学习

使用Keras构建前馈神经网络进行回归模型构建和学习前馈神经网络（FeedforwardNeuralNetwork）是一种常用的人工神经网络模型，被广泛应用于回归（regression）问题。

静谧星光·2023-12-07 00:00

R语言机器学习与临床预测模型53--贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression)

本内容为【科研私家菜】R语言机器学习与临床预测模型系列课程你想要的R语言学习资料都在这里，快来收藏关注【科研私家菜】01贝叶斯线性回归(BayesianLinearRegression)贝叶斯线性回归的引⼊主要是在最⼤似然估计中很难决定模型的复杂程度，ridge回归加⼊的惩罚参数其实也是解决这个问题的，同时可以采⽤的⽅法还有对数据进⾏正规化处理，另⼀个可以解决此问题的⽅法就是采⽤贝叶斯⽅法。线性回

科研私家菜·2023-12-06 11:42

IBM Qiskit量子机器学习教程翻译：第五章监督学习

我们可以把监督学习任务分为两种类型：分类(classification)和回归(regression)。分类任务要求我们将数据分配到特定的类别之下。例如，给定带标签的椅子或桌子的图片，我们需要在学

溴锑锑跃迁·2023-12-05 09:09

李宏毅老师机器学习课程笔记_ML Lecture 1: ML Lecture 1: Regression - Demo

引言：最近开始学习“机器学习”，早就听说祖国宝岛的李宏毅老师的大名，一直没有时间看他的系列课程。今天听了一课，感觉非常棒，通俗易懂，而又能够抓住重点，中间还能加上一些很有趣的例子加深学生的印象。视频链接（bilibili）：李宏毅机器学习(2017)另外已经有有心的同学做了速记并更新在github上：李宏毅机器学习笔记(LeeML-Notes)所以，接下来我的笔记只记录一些我自己的总结和听课当时的

leogoforit·2023-12-02 17:21

决策树（Classification and Regression Tree）

学了数据结构的树后，一直没发现树有哪些应用。学而时习（实践）之，不亦说乎？故特地上网查了查树的应用，在下阐释：1.文件系统：文件和目录的组织通常以树的形式表示，允许高效的文件索引和管理2.数据库索引：数据库管理系统使用树结构（如B树或红黑树）来加速数据的检索和排序3.编译器：语法分析器通常使用语法树来确定程序的结构，以便进行编译和优化4.网络路由：网络路由算法使用树结构来确定最佳路径5.图形学：场

术业有专攻，闻道有先后·2023-12-01 20:53

[PyTorch][chapter 2][李宏毅深度学习-Regression]

前言：Regression模型主要用于股票预测,自动驾驶,推荐系统等领域.这个模型的输出是一个scalar。

明朝百晓生·2023-11-30 11:32

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。假设你是一家餐馆的首席执行官，正考虑在不同的城市开设一个新的分店。该连锁店已经在各个城市拥有食品卡车，而且你有来自城市的利润和人口数据。您希望通过使用这些数据来帮助您扩展到下一个城市。单变量线性回归导入库importnumpyasnpimpo

shy~·2023-11-30 01:57

吴恩达机器学习课后作业Python实现 02 Logistic Regression

文章目录逻辑回归正则化逻辑回归逻辑回归题目描述设想你是某大学相关部分的管理者，想通过申请学生两次测试的评分，来决定他们是否被录取。现在你拥有之前申请学生的可以用于训练逻辑回归的训练样本集。对于每一个训练样本，你有他们两次测试的评分和最后是被录取的结果。可以准备构建一个基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型来完成这个预测任务。导入库importnumpyasnpimportpandasaspdi