regression

Pytorch 实现Linear Regression(正确代码 完整注释）

pytorch实现简单线性回归importpandasaspdimportnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnn#引入变量fromtorch.autogradimportVariable#linearregression'''生成数据x，y'''x=[3,4,5,6,7,8,9]y=[6,8,10,12,14,16,18]'''x_用于绘图，因为下面将x转化为
诗人藏夜里·2023-11-23 11:04

Pytorch_Linear Regression

cdE:\Jupyter\pytorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#这里设函数为y=4x+3x_data=[1.0,2.0,3.0]y_data=[7.0,11.0,15.0]defforward(x):returnx*w+bdefloss(x,y):y_pred=f
JamyJ·2023-11-23 11:34

pytorch实现linear regression

目录前言一、梯度下降是什么？二、使用步骤1.如何用梯度下降求解线性方程组（预测线性函数）2.实战总结前言本文学习内容来自b站学习视频Pytorch学这个就够了一、梯度下降是什么？在机器学习算法中，在最小化损失函数时，可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解，得到最小化的损失函数，和模型参数值。梯度下降算法的一个简单的一维函数的理解就是对于以x为函数的损失函数loss(x)，在x=x0处求导，对于求得的
lit rebecca·2023-11-23 11:34

【PyTorch】Linear Regression 用PyTorch实现线性回归

实现步骤为以下四步：PreparedatasetDesignmodelusingClass：inheritfromnn.ModuleConstructlossandoptimizer：usingPyTorchAPITrainingcycle：forward,backward,update代码实现:importtorchx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])
乐此不疲的小忙·2023-11-23 11:32

pytorch实现Linear Regression

pytorch实现线性回归前言线性回归是监督学习里面一个非常简单的模型，同时梯度下降也是深度学习中应用最广的优化算法梯度下降法实在是一些公式以文本格式打不出来，所以采用截图！！！！一元线性回归首先构造初始数据（小编感觉这时候画图更清晰）importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltif__name__=="__main__":#设置数据x和yx_train=
qq_39682037·2023-11-23 11:02

hw1_pytorch实现linear regression

importsysimportpandasaspdimportnumpyasnp#fromgoogle.colabimportdrive-保存在云端之类的#data=pd.read_csv('./train.csv',encoding='big5')importtorchfromtorch.utilsimportdatafromtorchimportnn#数据预处理-1：训练模型部分#x,y是配套
堂小白·2023-11-23 11:02

pytorch LSTM_regression

batch之间传递stateimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplttorch.manual_seed(900)classRNN(nn.Module):def__init__(self):super(RNN,self).__init__()self.lstm=nn.LSTM(input_size
Claroja·2023-11-23 11:00

04_Linear_Regression(线性回归)

Linear_Regressionwithpytorchimporttorchx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])y_data=torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]])classLinearModel(torch.nn.Module):def__init__(self):super(LinearModel,self).__ini
原味酸牛奶小杯·2023-11-23 11:30

PyTorch实现Linear Regression

LinearRegression1.Preparedatasetnumpy中的广播机制：https://www.cnblogs.com/jiaxin359/p/9021726.htmlimporttorchx_data=torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]])#3*1Tensory_data=torch.Tensor([2.0],[4.0],[6.0])#3*1Tenso
WeilingDu·2023-11-23 11:29

pytorch-1-linear_regression

linear_regression实战_梯度下降求解二元一次方程组（线性回归）1、计算损失2、计算梯度3、循环迭代（iteratetooptimize）4、训练5、结果实战_梯度下降求解二元一次方程组（
ClFH·2023-11-23 11:29

Logistic_regression

Pytorch实现Logistic_Regression#Importnecessarypackages.importtorchimporttorch.nnasnnimporttorchvisionimporttorchvision.transformsastransforms
AIHUBEI·2023-11-23 11:58

Pytorch_study_Task_3:PyTorch实现Logistic regression .

Pytorch_study_Task_3:PyTorch实现Logisticregression1.PyTorch基础实现代码2.用PyTorch类实现Logisticregression,torch.nn.module写网络结构1.PyTorch基础实现代码2.用PyTorch类实现Logisticregression,torch.nn.module写网络结构代码实现建立两个二次分布的数据做为假
阿荣呀.·2023-11-23 11:58

使用Pytorch实现linear_regression

使用Pytorch实现线性回归#importnecessarypackagesimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#SetnecessaryHyper-parameters.input_size=1output_size=1num_epochs=60learning_rate=0.001#D
AIHUBEI·2023-11-23 10:56

机器学习常规操作流程（代码解读）

X_scaled=scaler.fit_transform(X)#1.Singlevariablefeatureselection(SelectKBest)select_k_best=SelectKBest(f_regression
赵孝正·2023-11-23 00:39

【2023春李宏毅机器学习】快速了解机器学习基本原理

文章目录机器学习约等于机器自动找一个函数机器学习分类regression：输出为连续值classification：输出为一个类别structuredlearning：又叫生成式学习generativelearning
-断言-·2023-11-22 19:57

180605_Stacked_Regression

regressiontopredictHousePriceThefeatureofdataengineeringincludesasfollowings:ImputingmissingvaluesbyproceedingsequentiallythroughthedatatransformingsomenumericalvariablesthatseemreallycategoricalLabel
郑磊_4135·2023-11-21 23:33

机器学习之逻辑回归（ Logistic Regression，LR）

机器学习之逻辑回归（LogisticRegression，LR）机器学习方法之逻辑回归（LR）原理介绍应用案例之鸢尾花分类逻辑回归优缺点机器学习方法之逻辑回归（LR）本文主要用简单的语言讲述一下逻辑回归方法的原理，然后通过一个具体的案例来分析逻辑回归方法的优缺点，具体采用Python语言实现。原理介绍提到逻辑回归，很容易想到另外一种方法：线性回归（LinearRegression），所以接下来我们
在迷失中寻找自己·2023-11-19 16:57

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

文章目录RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检(吴恩达机器学习课后题链接放在最后)输入：两次测试的结果输出：微晶体质检结果（通过/驳回）Trainingset第一列为第一次测
Algorithm-·2023-11-19 16:55

Seaborn 回归(Regression)及矩阵(Matrix)绘图

Seaborn中的回归包括回归拟合曲线图以及回归误差图。Matrix图主要是热度图。1.回归及矩阵绘图API概述seaborn中“回归”绘图函数共3个：lmplot（回归统计绘图）：figure级regplot函数，绘图同regplot完全相同。(lm指linearmodel)+regplot：axes级函数。绘制线性回归拟合。+residplot：axes级函数。绘制线性回归的误差图。（不能用l
张志翔的博客·2023-11-19 16:16

机器学习-分类与回归的联系与区别

回归（regression）:主要用于预测数值型数据。例如:股票价格波动的预测，房屋价格的
张志翔的博客·2023-11-19 11:37

【置信度校准】几种经典概率校准方法（Platt scaling、 histogram binning、 isotonic regression、 temperature scaling）

1.PlattscalingPlattscaling本质上是对模型sigmoid输出的分数做概率变化。在此基础上引入了两个参数a，b，假设输入样本为，模型输出分数为，则最终输出概率计算公式变为a,b参数优化通过最大化似然函数（最小化对数损失函数）的方法可以求得2.histogrambinning对于所有输出未校准预测概率，将其划分成个bin，对于每个bin设置一个校准分数，如果预测概率若如区间，这
蘑菇桑巴·2023-11-18 20:21

十分钟理解回归测试（Regression Testing）

回归测试是一个系统的质量控制过程，用于验证最近对软件的更改或更新是否无意中引入了新错误或对以前的功能方面产生了负面影响（比如你在家中安装了新的空调系统，发现虽然新的空调系统可以按预期工作，但是本来亮的等却不亮了）。其主要目标是确保旨在改进的修改不会破坏软件的既定性能和可靠性。回归测试是软件开发过程质量控制措施的一个重要方面。每次进行更改时，都会将其付诸实践，以确保它不会无意中导致任何功能或性能问题
MJH827·2023-11-17 16:07

吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程学习笔记(Supervised Machine Learning Regression and Classification---week1)

一、机器学习定义：机器学习即Machinelearning，涉及很多学科，简单点来说，就是使用计算机通过“学习“大量的数据模拟实现人类的行为，也就是让计算机自己学习到一些所谓的”知识与技能“（例如什么是苹果？什么是香蕉？），而且能够通过一些算法组织其实现不断学习不断完善自身的性能与知识架构，换句话说，让计算机越来越”知识渊博“，也就是-----人工智能。二、机器学习分类：机器学习一般分为监督学习与
智能提桶工程师·2023-11-15 09:18

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第三.

Practicequiz:Classificationwithlogisticregression第1个问题：Whichisanexampleofaclassificationtask?【正确】Basedonthesizeofeachtumor,determineifeachtumorismalignant(cancerous)ornot.Basedonapatient'sbloodpressur
ZhemgLee·2023-11-15 09:46

Supervised Machine Learning: Regression and Classification 1

文章目录1Supervisedvs.UnsupervisedMachineLearning1.1SupervisedMachineLearning1.2UnsupervisedMachineLearning1.3JupyterNotebooks2RegressionModel2.1LinearRegressionModel2.2ModelRepresentationinJupyterNoteboo
helloluozhi·2023-11-15 09:16

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第一.

(Choosetwo)【正确】Regression【解释】Regressionpredictsanumberamongpotentiallyinfinitelypossiblenumbers.
ZhemgLee·2023-11-15 09:45

吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第二.

吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：SupervisedMachineLearning:RegressionandClassification第一、二周所有jupyternotebook文件：吴恩达Coursera,机器学习专项课程,MachineLearning：SupervisedMachineLearning:RegressionandClassific
ZhemgLee·2023-11-15 09:45

Coursera-Supervised Machine Learning:Regression and Classification by 吴恩达（课程笔记）

Welcometomachinelearning1、介绍常见的机器学习的应用场景：1：使用搜索引擎时，例如谷歌，谷歌会根据用户的输入，搜索并排列好用户可能会需要的内容2：使用趋向于展示图像的社交媒体时，可以对图像中的人物进行识别，如：Ins上，可以tag出照片中的某人。3：在流媒体服务器上观看某个影片后，可以通过该影片获取平台的相关类型电影的推荐。4：手机等电子设备，可以进行语音到文本的转换，并对
doubi常常喝可乐·2023-11-15 09:15

理解difference between Regression Analysis and Machine Learning

Overview查看RegressionAnalysis的定义时发现，Regressionanalysisisasetofstatisticalprocessesforestimatingtherelationshipbetweenadependentvariableandoneormoreindependentvariables.那这不就是机器学习嘛？再看一下MachineLearning的定义
PerpetualLearner·2023-11-15 09:44

1 Supervised Machine Learning Regression and Classification

文章目录Week1OverViewSupervisedLearningUnsupervisedLearningLinearRegressionModelCostfunctionGradientDescentWeek2MulipleFeatureVectorizationGradientDescentforMultipleRegressionFeatureScalingGradientDescent
Micoreal·2023-11-15 09:43

k210———图像处理函数

图像处理函数（openmv）以下是在学习过程中遇到的一些比较高级的图像处理文章目录k210———图像处理函数（openmv）1.img.erode()2.img.binary()3.image.get_regression
宁77吖·2023-11-13 07:09

简述聚类、分类、回归、关联分析的不同，需要分析常见算法并用现实应用场景说明

regression(回归)。回归分析反映了数据库中数据
Xing-Yun·2023-11-11 22:54

基于spss的曲线回归（curvilinear regression）

基于spss的曲线回归一、简介1、线性回归2、曲线回归3、非线性回归4、分类二、曲线回归1、曲线直线化2、曲线估计3、基本曲线的类型和特点（1）指数函数（2）对数函数（3）幂函数（4）双曲函数曲线：变形双曲线（5）S型曲线4、步骤三、基于spss的操作1、判断分布趋势2、曲线估计3、对拟合程度优秀模型进行检验4、总结参考文献：一、简介 我们常用的回归分析包括线性回归，曲线回归和非线性回归。1、线性
我的眼中只有学习·2023-11-11 07:18

一元线性回归（Simple Linear Regression）

简单线性回归（SimpleLinearRegression）简单线性回归（SimpleLinearRegression）简介理解数据数据处理读取数据数据预览数据探索数据统计信息数据类型查看数据的直方图通过散点图查看数据的相关关系相关系数建立模型创建训练数据和测试数据建立简单线性回归模型查看回归方程阐述绘制拟合图模型评估使用模型进行预测数据集下载：简单线性回归（SimpleLinearRegress
M冰·2023-11-11 02:46

Python自动进行logistic回归并绘制关于OR的森林图

importpandasaspdimportstatsmodels.formula.apiassmfimportstatsmodels.apiassmfromscipy.statsimportnormimportnumpyasnpfromplotnineimport*"""因变量y必须是int：0或1"""deflogistic_regression
_nephrologist_·2023-11-11 01:21

Python自动绘制散点图并进行线性回归

将散点图、线性回归打包成一个函数：fromplotnineimport*importstatsmodels.formula.apiassmfdeflinear_regression(y,x,df):#y
_nephrologist_·2023-11-11 01:51

吴恩达机器学习课后作业1.1——多变量线性回归（Linear regression with multiple variable）

1.问题和数据假设你要卖掉你的房子，你想知道一个好的市场价格是多少。其中一种方法是，首先收集最近出售的房屋的信息。在本部分的练习中，你将使用多元线性回归来预测房屋价格。数据ex1data2.txt内容为一个47行3列(47,3)的数据；其中第一列表示房子的面积(单位:平方英尺)，第二列表示卧室的数量，第三列是房子的价格。具体数据如下：2104,3,3999001600,3,3299002400,3
学吧，学无止境...·2023-11-08 19:01

机器学习——回归

目录一、线性回归1、回归的概念（Regression、Prediction）2、符号约定3、算法流程4、最小二乘法（LSM）二、梯度下降梯度下降的三种形式1、批量梯度下降（BatchGradientDescent
七七喝椰奶·2023-11-07 09:08

Keras人工智能神经网络 Regressor 回归 神经网络搭建

前期分享了使用tensorflow来进行神经网络的回归，tensorflow构建神经网络本期我们来使用Keras来搭建一个简单的神经网络Keras神经网络可以用来模拟回归问题(regression)，例如给下面一组数据
人工智能研究所·2023-11-06 09:27

因果推断深度学习工具箱 - CounterFactual Regression with Importance Sampling Weights

文章名称CounterFactualRegressionwithImportanceSamplingWeights核心要点文章主要针对binarytreatment的场景，能够用来估计CATE（当然也可以估计ATE）。作者基于CFR[1]，提出利用上下文感知的重要性采样来取代CFR的固定权重，来平衡selectionbias。相比于BNN和CFR利用频率统计得到的样本权重，文章提出的方法能够实现s
processor4d·2023-11-05 16:58

VCS仿真和多个test用urg工具生成coverage文件verdi查看--转载

我呢，因为运用都是简单的非mixlanguage，所以经常用一步法，因为这样省劲，但是对于跑regression最好还是两步法。
铁憨憨啊·2023-11-04 20:55

高斯过程回归 | 高斯过程回归（Gaussian Process Regression）

高斯过程回归（GaussianProcessRegression）是一种非参数的回归方法，它基于高斯过程模型来建模数据的分布情况。在高斯过程回归中，假设数据点之间的关系服从多元高斯分布。具体来说，考虑有一组输入变量X和对应的输出变量Y，我们希望通过这些已知数据点来建立一个模型，进而预测未知输入变量对应的输出变量。高斯过程回归的目标就是要估计在给定输入变量X的情况下输出变量Y的条件分布。高斯过程回归
算法如诗·2023-11-04 14:17

第2篇 机器学习基础 —（3）机器学习库之Scikit-Learn

Scikit-Learn（简称Sklearn）是Python的第三方模块，它是机器学习领域当中知名的Python模块之一，它对常用的机器学习算法进行了封装，包括回归（Regression）、降维（DimensionalityReduction
小哥谈·2023-11-04 11:13

Logistic Regression part 2

ML的第一个步骤：Step1:FunctionSetforPosteriorProbability上一章我们已经设置了函数，就是寻找机率的问题，如果机率大于0.5，我们就说该点在C1，如果机率小于0.5，该点就在C2。如果机率函数是高斯分布的，我们就用sigmoid方程，如下图其中w是Vector，方程中每个xi都有一个wi，然后带入方程，就可以求出sigmoid方程的机率。step1.png基本
小光_499f·2023-11-04 01:32

机器学习初学-使用Keras波士顿房价boston_housing数据集使用sklearn Linear Regression线性回归算法建模

波士顿房价数据集包含一些特征字段和一个标签字段，用于预测波士顿地区房价的中位数。下面是波士顿房价数据集的特征字段和标签字段的描述：特征字段：1.CRIM：城镇人均犯罪率。2.ZN：住宅用地超过25,000平方英尺的比例。3.INDUS：城镇非零售商业用地比例。4.CHAS：查尔斯河虚拟变量（如果边界是河流，则为1；否则为0）。5.NOX：一氧化氮浓度（每千万份）。6.RM：住宅平均房间数。7.AG
O&REO·2023-11-03 09:33

Numerical optimizers for Logistic Regression

全文转载自NumericaloptimizersforLogisticRegression原网页看不了公式顾将全文进行了转载InthispostIcomparseveralimplementationsofLogisticRegression.ThetaskwastoimplementaLogisticRegressionmodelusingstandardoptimizationtoolsfro
脑荼地·2023-11-01 18:00

深度学习21_李宏毅_01_Regression_P1

RegressionMachineLearning第一堂课是要简单跟大家介绍一下machinelearning还有deeplearning的基本概念，等一下会讲一个跟宝可梦完全没有关係的故事。想必大家在报章杂志上其实往往都已经听过机器学习这一个词汇，那你可能也知道说机器学习就是跟今天很热门的AI好像有那么一点关联。那所谓的机器学习到底是什么呢？顾名思义，机器他具备有学习的能力，那些科普文章往往把机
uncle_q_·2023-11-01 13:21

地理加权回归GWR（Geographically Weighted Regression）

地理加权回归本笔记本演示了如何使用Oshan等人中包含的示例代码使用MGWRPython包执行地理加权回归Oshanetal.2019.MGWR:APythonImplementationofMultiscaleGeographicallyWeightedRegressionforInvestigatingProcessSpatialHeterogeneityandScale.ISPRSInt.J
rgb2gray·2023-10-31 19:11

matlab中实现en回归,Linear Regression & Ridge Regression的matlab实现

背景与原理：给定一些离散点，利用线性回归过程获取多项式逼近拟合回归曲线。PolynomialCurveFitting其中a是需要求的位置系数。于是根据mean-squarederror，我们需要最小化即minimize其中RSS意为Residualsumofsquares.我们为方便起见，将参数与变量归整化为矩阵形式需要做的就是求Js(a)的最小值。根据梯度下降法，我们有取deltaJs=0，则有
Ja'Soon·2023-10-31 11:58

【Spark机器学习速成宝典】模型篇08保序回归【Isotonic Regression】（Python版）

目录保序回归原理保序回归代码(SparkPython)保序回归原理待续...返回目录保序回归代码(SparkPython)代码里数据：https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I密码：acq1#-*-coding=utf-8-*-frompysparkimportSparkConf,SparkContextsc=SparkContext('local')importmathfr
weixin_30894389·2023-10-31 02:52
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