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FATE学习：配置文件解析及V1/V2版本对比

在DSL中，各种模块（例如数据读写data_io，特征工程feature-engineering，回归regression，分类classification）可以通向一个有向无环图（DAG）组织起来。

喵十八·2023-08-24 20:51

逻辑回归(logistic regression)part4随机梯度下降的进一步推广与使用(附代码)

现在我们要让计算机去跑系数，而不是自己设定，于是我们想到了梯度下降关于梯度下降，参考：https://blog.csdn.net/CSDNXXCQ/article/details/113871648关于随机梯度下降，简单来说就是b=b+learning-rate*(y-yp)yp(1-yp)*x，参考:https://blog.csdn.net/CSDNXXCQ/article/details/1

丰。。·2023-08-23 08:47

浅谈简单线性回归(Simple linear regression)part8.从本源理解线性回归算法

浅谈简单线性回归(Simplelinearregression)part8.从本源理解线性回归算法回归分析法是非常常见的算法本质：通过模型抓住信息拟合数据从而达到预测的目的抓一个信息→简单线性回归(一元)→y=kx+b抓住多个信息→多元线性回归→y=b0+k1x1+k2x2+…+knxn但是由此就产生了一个问题，在日常生活中，我们观测到的数据不存在可以使用的通用的能完美拟合所有数据的算法，故我们只

丰。。·2023-08-23 08:16

逻辑回归(logistic regression)part1统计学相关，最大似然估计法（Maximum Likelihood Estimate，MLE）与逻辑回归的计算原理

相比于线性回归，逻辑回归从概率层面建模，那么因为概率的多少可以用于判断他属不属于某种情况，比如害虫报告的发现次数判断它有没有被消灭的概率，故一般用于二分类(已消灭或尚未消灭)那么问题来了，如何看逻辑回归是更好地对数据进行拟合呢？由此引入一个概念，最大似然法（Maximumlikelihoodmethod）极大似然估计方法（MaximumLikelihoodEstimate，MLE）也称为最大概似估

丰。。·2023-08-23 08:16

目标检测中边界框回归算法(bounding box regression)

目标检测中边界框回归算法(boundingboxregression)本笔记将学习如何训练自定义深度学习模型，以通过Keras和TensorFlow的边界框回归来预测目标检测。但这引发了以下问题：-如果我们想训练一个端到端的物体检测器怎么办？-是否有可能构建可以输出边界框坐标的CNN架构，从而使我们实际上可以训练模型以做出更好的对象检测器预测？-如果是这样，我们如何去训练这样的模型？关键是边界框回

gaoshine·2023-08-21 21:06

线性回归学习总结

但是，回归（regression）一

Cosmos Tan·2023-08-21 14:11

About Multiple regression

ps:thisarticleisnotverystrict,justsomemlandmathematicbasicknowledge.Myenglishispoortoo.SoIfthispassagemakeyouconfuseanduncomfortable.Pleasegivemeafeedbackinthecomment:-DPriortothis(在此之前),welearnedthec

ViceMusic5·2023-08-19 11:05

动手学深度学习-pytorch版本（二）：线性神经网络

经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为线性神经网络1.1线性回归回归(regression)是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。

Robot_Yue·2023-08-18 12:30

deep learning linear regression demo1

importnumpyasnpimporttorchimportrandomdefdata_iter(features:torch.tensor,labels,batch_size):indies=len(labels)iflen(features)==indies:indies_=list(range(indies))#print('indies_1',indies_)random.shuffl

嘿嘿哈嘻·2023-08-14 08:07

Linear regression pytorch

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimporttorch.optimasoptimimporttorch.nn.initasinitdefdata_init():true_w=[2,-3.4]true_b=3num_features=2num_data=1000num_output=1features=torch.no

嘿嘿哈嘻·2023-08-14 08:36

Linear Regression（2018-05-03）

线性回归用于预测，以及建立变量之间是否有关系找损失方程解有两种方法第一种，标准方程normalequationimage.pngimage.png第二种，梯度下降GradientDescent针对凸方程和非凸方程的梯度下降若是凸方程，则全局最小值能确认被找到若是非凸方程，（实际情况中，多是非凸问题），常常找到的是本地最小值。且不同的起始点，会有不同的本地最小值。梯度下降优缺点优点，即使特征值数量很

叨逼叨小马甲·2023-08-13 06:18

xgboost.core.XGBoostError:label must be in [0,1] for logistic regression

错误：xgboost.core.XGBoostError:****regression_obj.cu:102:labelmustbein[0,1]forlogisticregression通过查看目标列

xhaoDream·2023-08-12 12:56

opencv cuda版本windows编译

3.遇到的问题及解决方案3.1boostdesc_bgm.i,vgg_generated_48.i等文件的缺失3.2fatalerror:features2d/test/test_detectors_regression.impl.hpp

wyw0000·2023-08-11 05:47

场景文字检测中边界的艺术(上)

前言对于曲形文本，使用regression-based的方法很难完美的做到边界的定位，因此最近对于曲形文本的检测逐渐转向了文本区域分割+边界校准的方式解决，典型代表，TextMoutain,TextField

Ez_Life·2023-08-11 03:38

Logistic Regression And Regularization

Priortoit,welearnaclassicregressionalgorithm.NowIwillshowyouacaseofanotherimportantsuperviserlearning:Logisticregression.Pleaseheeding!'Logisticregression'isnotaregressionthoughitsnamecontains'regress

ViceMusic5·2023-08-10 12:41

Large Pose 3D Face Reconstruction from a Single Image via Direct Volumetric CNN Regression

这篇文章解决的是从2D图片直接恢复3D人脸的一个问题。这篇文章没有用3DMM，用的是体素。所谓体素就是三维的像素。文章中提出的模型VRN由HourglassModule（漏斗形的CNN结构，漏斗两端都有对应的残差连接）堆叠而成。如下图所示，尝试了三个模型：1.直接通过2D图片恢复3D人脸2.先恢landmark，再将landmark与2D图像合并后预测3D人脸3.多任务联合优化，也即一边预测lan

深蓝蓝蓝蓝蓝·2023-08-08 21:01

论文阅读 RRNet: A Hybrid Detector for Object Detection in Drone-captured Images

AHybridDetectorforObjectDetectioninDrone-capturedImagesAbstract1.Introduction2.Relatedwork3.AdaResampling4.Re-RegressionNet4.1.Coarsedetector4.2.Re-Regression5

Re-赟·2023-08-08 05:30

【李宏毅ML学习笔记】 Lec-2 Regression

regressionproblem举例股票预测系统Input:近十年来股市数据output：某只股票的未来增长趋势自动驾驶系统Input:无人车监测到的各种sensordataoutput：方向盘角度推荐系统Input:使用者A商品Boutput：使用者A购买商品B可能性image.png案例分析-预测某只神奇宝贝进化后的cp值image.pnginput:各项属性xcpxhp等output:进化

上弦同学·2023-08-06 22:59

论文笔记：SUPERVISED CONTRASTIVE REGRESSION

2022arxiv的论文，没有中，但一作是P大图班本MIT博，可信度应该还是可以的0摘要深度回归模型通常以端到端的方式进行学习，不明确尝试学习具有回归意识的表示。它们的表示往往是分散的，未能捕捉回归任务的连续性质。在本文中，我们提出了“监督对比回归”（SupervisedContrastiveRegression，SupCR）的框架该框架通过将样本与目标距离进行对比来学习具有回归意识的表示。Sup

UQI-LIUWJ·2023-08-06 19:06

如何判断线性回归模型(Linear Regression)的好坏

本文旨在对刚学了一点LinearRegression理论知识,还不知道代码如何实现,以及代码复现后查看哪些参数可以确定线性回归模型训练的好坏的同学,有些许启发.本文参考公众号’酷酷的算法’按照官方文档修订了R方的公式一.模型训练一般我们需要通过模型求weight和bias,但这次为了方便验证,我们假设已知方程f(x)=3x+4f(x)=3x+4f(x)=3x+4来模拟实验环境,weight和bia

HHVic·2023-08-06 02:34

postgres 截取github pr字符串

为了日后方便进行统计和甄别pr的质量，是否引入regression。由于pr采用的是webhook的方式，定制化了各种触发的参数，比如：run,run-ui,build等等。

jaymz明·2023-08-05 13:37

Classification 之 Logistic Regression

假设我们有两个Class，我们需要能从trainingdata中来估算概率。首先我们要理解贝叶斯定理，然后从这个公式中GenerativeModelQQ截图20180816151347.pngPriorprobability这里是一个二元分类问题假设我们从sample里选择id<400的来做trainingdata，剩下的做testingdata，从第一个class中选取一个的机率是如下图，从第二

小光_499f·2023-08-04 16:08

DBSCAN算法应用实例及改进模型（2）

sklearn(Scikit-learn)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)、分类(Classfication

交通科研Lab·2023-08-04 15:17

2、机器学习系统搭建流程

机器学习系统搭建流程原始数据文本图像语音数据预处理特征工程（向量/矩阵）建模预测备注：机器学习系统中，端到端的学习（Endtoendlearning）二、机器学习算法：监督学习(Supervised)回归(Regression

波罗的海de夏天·2023-08-04 03:25

【机器学习】Cost Function for Logistic Regression

CostFunctionforLogisticRegression1.平方差能否用于逻辑回归？2.逻辑损失函数loss3.损失函数cost附录导入所需的库importnumpyasnp%matplotlibwidgetimportmatplotlib.pyplotaspltfromplt_logistic_lossimportplt_logistic_cost,plt_two_logistic_l

CS_木成河·2023-08-03 02:02

Linear Regression

So,afterthebasisintroducation.let'sseehowtofitalinearmodelInanotherword,learnhowtoregressalinear.Atthefirst,youshouldknowsometermandbuildainitutioninyourmindsometremIwilltellyousometermandexplainthem。

ViceMusic5·2023-08-02 13:08

深度学习笔记（一）二分分类 | logistic regression（详细的损失函数理解）

基于https://www.bilibili.com/video/BV164411m79z?p=24观后笔记相关函数定义介绍代价/成本函数和损失函数损失函数(Loss/errorfunction)是定义在单个训练样本上的，即一个样本的误差。代价函数(Costfunction)是定义在整个训练集上面的，对所有样本的误差的总和求平均值。但由于实质相同，都是事先定义一个假设函数，通过训练集由算法找出一个

Vonct·2023-08-02 12:15

【机器学习】Gradient Descent for Logistic Regression

GradientDescentforLogisticRegression1.数据集（多变量）2.逻辑梯度下降3.梯度下降的实现及代码描述3.1计算梯度3.2梯度下降4.数据集（单变量）附录导入所需的库importcopy,mathimportnumpyasnp%matplotlibwidgetimportmatplotlib.pyplotaspltfromlab_utils_commonimpor

CS_木成河·2023-08-01 21:45

机器学习-Regression

机器学习(Regression:CaseStudy)前言：学习资料videopptblogExampleApplication建立一个model，将宝可梦的一些数据作为输入，然后输出宝可梦进化以后的战斗力

Teroin·2023-07-31 13:24

【机器学习】Classification using Logistic Regression

ClassificationusingLogisticRegression1.分类问题2.线性回归方法3.逻辑函数（sigmod）4.逻辑回归5.决策边界5.1数据集5.2数据绘图5.3逻辑回归与决策边界的刷新5.4绘制决策边界导入所需的库importnumpyasnp%matplotlibwidgetimportmatplotlib.pyplotaspltfromlab_utils_common

CS_木成河·2023-07-31 04:33

【机器学习】Feature Engineering and Polynomial Regression

FeatureEngineeringandPolynomialRegression1.多项式特征2.选择特征3.缩放特征4.复杂函数附录首先，导入所需的库：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromlab_utils_multiimportzscore_normalize_features,run_gradient_descent_fengnp.

CS_木成河·2023-07-31 04:01

【机器学习】Linear Regression

ModelRepresentation1、问题描述2、表示说明3、数据绘图4、模型函数5、预测总结附录1、问题描述一套1000平方英尺(sqft)的房屋售价为300,000美元，一套2000平方英尺的房屋售价为500,000美元。这两点将构成我们的数据或训练集。面积单位为1000平方英尺，价格单位为1000美元。Size(1000sqft)Price(1000sofdollars)1.03002.

CS_木成河·2023-07-30 12:50

【机器学习】Multiple Variable Linear Regression

MultipleVariableLinearRegression1、问题描述1.1包含样例的X矩阵1.2参数向量w,b2、多变量的模型预测2.1逐元素进行预测2.2向量点积进行预测3、多变量线性回归模型计算损失4、多变量线性回归模型梯度下降4.1计算梯度4.2梯度下降首先，导入所需的库importcopy,mathimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspl

CS_木成河·2023-07-30 12:50

Gradient Boosting —— 梯度迭代增强

回归问题(Regression)考虑一个回归问题，已知n个样本需要拟合一个函数，使得误差最小。

X猪·2023-07-27 12:56

Day 1：logistics regression

1.logisticsregressionmodely'=σ(WTx+b)激活函数：sigmoid函数损失函数：L(y',y)=-[y·log(y')+(1-y)·log(1-y')]（二分类）代价函数：损失均值，J(W,b)=1/m·Σmi=1/m·ΣL(y'(i),y(i))，是W和b的函数训练模型的步骤：初始化W和b，指定learningrate和迭代次数每次迭代，根据当前W和b计算对应的梯

andyjkt·2023-07-26 12:13

Logistic Regression 信用卡交易异常检测

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinedata=pd.read_scv("creditcard.csv")data.head()datahelp(pd.value_counts)#计算非空值计数的直方图value_counts(values,sort=True,ascending=Fa

求好运啊·2023-07-26 10:10

Pytorch学习笔记 | 利用线性回归实现最简单的梯度下降 | 含代码和数据

代码importtorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspddefmake_linear_regression_data

惊鸿若梦一书生·2023-07-26 03:20

Machine Learning - Week3 Logistic Regression ex2

sigmoid函数:functiong=sigmoid(z)g=zeros(size(z));g=1./(1+exp(-z));endcost和gradient函数：直接用向量化公式function[J,grad]=costFunction(theta,X,y)m=length(y);J=0;grad=zeros(size(theta));%hsize:m*1h=sigmoid(X*theta);

有何不可_b7e1·2023-07-22 16:55

讲解：GGR376、R、Modelling、RWeb|C/C++

GGR376Assignment2:Regression44MarksRegression:Modellingtherelationshipbetweenaresponse(ordependentvariable

rutiaozan·2023-07-20 22:01

Learning Probabilistic Ordinal Embeddings for Uncertainty-Aware Regression（第二篇优质论文分享）

LearningProbabilisticOrdinalEmbeddingsforUncertainty-AwareRegression（第二篇优质论文分享）介绍1.论文的研究任务2.论文关注的问题3.论文提出的方法，解决拟解决的问题4.设计实验证明介绍1.论文的研究任务2.论文关注的问题3.论文提出的方法，解决拟解决的问题

码manba·2023-07-19 14:49

【使用Logistic回归预测糖尿病得病率_多变量逻辑回归的python实现(Logistic Regression in Python)】

使用Logistic回归预测糖尿病得病文章目录使用Logistic回归预测糖尿病得病前言一、逻辑回归原理二、数据集分析三、主要代码和结果图总结前言人工智能的老师布置了一个逻辑回归的作业，想偷懒结果没找到用逻辑回归预测糖尿病的，csdn上都是用KNN，那以后的学弟学妹们要是也有这个作业的就可以看我的啦一、逻辑回归原理LogisticRegression和LinearRegression的原理是相似的

小唐YiJiaTang·2023-07-19 10:51

R语言逻辑回归(Logistic Regression)、回归决策树、随机森林信用卡违约分析信贷数据集...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=23344本文中我们介绍了决策树和随机森林的概念，并在R语言中用逻辑回归、回归决策树、随机森林进行信用卡违约数据分析（查看文末了解数据获取方式）（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。决策树是由节点和分支组成的简单树状结构。根据每个节点的任何输入特征拆分数据，生成两个或多个分支作为输出。这个迭代过程增加了生成的分支的数量并对原始数据进行了分区。这

拓端研究室TRL·2023-07-19 09:18

Machine Learning - Week2 Linear Regression ex1

单变量和多变量从矩阵运算角度讲是一样的，直接看多变量线性回归练习题。1.featureNormalize.m(原值减去平均值再除以标准差)function[X_norm,mu,sigma]=featureNormalize(X)X_norm=X;mu=zeros(1,size(X,2));sigma=zeros(1,size(X,2));mu=mean(X,1);sigma=std(X,1);n=

有何不可_b7e1·2023-07-18 09:27

动手学深度学习v2 p2 线性神经网络线性回归

3.线性神经网络回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。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。

O丶ne丨柒夜·2023-07-17 08:58

pytorch深度学习逻辑回归 logistic regression

#logisticregression二分类#导入pytorch和torchvisionimportnumpyasnpimporttorchimporttorchvisionfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFimporttorch.optimasoptimimportmatpl

June哈·2023-07-17 07:12

Bayesian Regression（贝叶斯回归）

1.1.10.BayesianRegression一、简介贝叶斯概率理论体系在机器学习中有着举足轻重的地位。其实很多时候，我们机器学习的算法从本质上来看，就是一种统计学习方法。所以，贝叶斯概率学派的很多思想，是理解机器学习的关键所在。贝叶斯回归显然是贝叶斯理论在线性回归的一个应用。sklearn一上来就给出了一条很重要的性质：在贝叶斯概率模型中，我们用参数的概率分布（参数本身具有分布的形式），取代

matrix_studio·2023-07-17 06:31

sklearn(三):线性回归的改进——岭回归

为了方便以后使用，我们这次按照面向对象思想将岭回归模型进行封装(classRidge_Regression)。

海街diary·2023-07-17 00:05

基于梯度下降的线性回归（Gradient Descent For Linear Regression）

概述：梯度下降是很常用的算法，它不仅被用在线性回归上和线性回归模型、平方误差代价函数。在本次，我们要将梯度下降和代价函数结合。我们将用到此算法，并将其应用于具体的拟合直线的线性回归算法里。梯度下降算法和线性回归算法比较如图（左边梯度下降，右边是线性回归的目标函数以及代价函数）：计算相关公式：对我们之前的线性回归问题运用梯度下降法，关键在于求出代价函数的导数，将右边线性回归的函数带入到左边的梯度下降

氢气氧气氮气·2023-07-16 08:57

CS229 Week2 Linear Regression with Multiple Variable

title:CS229Week2LinearRegressionwithMultipleVariabledate:2017-03-2618:31:01categories:ML/CS229mathjax:truetags:[MachineLearning,CS229]第二周4多变量线性回归(LinearRegressionwithMultipleVariables)4.1多维特征MultipleF

gb_QA_log·2023-07-16 02:29

Decision Tree (Classification & Regression Algorithms)

DecisionTree决策树（DecisionTree）是一种基于树形结构的分类与回归方法。在分类问题中，决策树的每个叶子节点代表一种分类结果，中间的非叶子节点则代表一个特征属性及其取值，通过不断地询问数据的属性值，就可以一步步地走到叶子节点，得到分类结果。在回归问题中，决策树的每个叶子节点代表一个预测值，中间的非叶子节点则代表一个特征属性及其取值，通过不断地询问数据的属性值，就可以一步步地走到

Cmy_CTO·2023-07-15 05:06

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