regression 第8页

2018-10-30 logistics regression

logisticsregression定义LogisticRegression是线性回归，但最终是用作分类器：它从样本集中学习拟合参数，将目标值拟合到[0,1]之间，然后对目标值进行离散化，实现分类。

昊昊先生·2023-07-15 04:20

Anchor-Free 网络笔记

details/124844726Fcos后处理输出centernessregressionclassification代表reg(HxWX1)box(HxWx4)cls(HxWxcls)centerness+regression

mumuxi_c·2023-07-14 10:41

逻辑回归(Logistic Regression)

一.简介如果我们要用线性回归算法来解决一个分类问题，对于分类，取值为0或者1，但如果你使用的是线性回归，那么假设函数的输出值可能远大于1，或者远小于0，即使所有训练样本的标签都等于0或1。尽管我们知道标签应该取值0或者1，但是如果算法得到的值远大于1或者远小于0的话，就会感觉很奇怪。所以我们在接下来的要研究的算法就叫做逻辑回归算法，这个算法的性质是：它的输出值永远在0到1之间。逻辑回归模型的假设是

东京的雨不会淋湿首尔·2023-07-14 05:49

线性回归模型（Linear regression）

-回归问题的标记如下【假设可以写成h，也可以写成函数f】-工作方式这就是一个监督学习算法的工作方式，我们可以看到这里有我们的训练集（房屋平米数x，房屋价格y），我们把它喂给我们的学习算法，学习算法的工作了，然后输出一个函数，通常表示为小写h或者f表示。代表hypothesis(假设)，表示一个函数，输入是房屋尺寸大小，就像你朋友想出售的房屋，因此，根据输入的x值来得出y-hat值，y-hat值对应

氢气氧气氮气·2023-07-14 00:14

Jenkins pipeline vs Groovy DSL

DeclarativePipelineagentpostInthetop-levelpipelineblockandeachstageblock.post-conditionConditionsalways,changed,fixed,regression

pardon110·2023-07-13 23:08

d2l_第五章学习_Multilayer Perceptrons多层感知机

联想Regression/LInearRegression和Classification/So

樱木之·2023-06-22 22:27

Kaggle房价预测的练习(K折交叉验证)

Kaggle房价预测的数据集来自house-prices-advanced-regression-techniques，如果国内用户不想的可以点击Kaggle里的房价预测的训练数据集和测试数据集下载即可

寅恪光潜·2023-06-22 13:21

logistics regression + LDA + QDA + MARS

#20230620#逻辑斯蒂回归就是以对数发生比为响应变量进行线性拟合，即log(P(Y)/1+P(Y))=B0+B1x。#这里的系数是通过极大似然估计得到的，而不是通过OLS。#Start========================================================================rm(list=ls())#===================

All_Will_Be_Fine噻·2023-06-21 22:04

深入解析逻辑回归（Logistic Regression）原理

目录逻辑回归原理逻辑回归代码实例逻辑回归原理逻辑回归是基于线性回归的算法，但是它的输出是经过sigmoid函数处理后的概率值，用于表示样本属于某一类别的概率。逻辑回归的目标是找到一条最佳拟合曲线，使得输入特征与目标变量之间的拟合误差最小化。逻辑回归的核心思想是使用逻辑函数（也称为sigmoid函数）将线性方程的输出映射到[0,1]的概率范围内。逻辑函数的数学表达式为：sigmoid(z)=1/(1

旧言.·2023-06-21 06:59

深入解析线性回归（Linear Regression）实现

目录线性回归原理线性回归代码实例线性回归是机器学习中最常见且基础的算法之一。它被广泛应用于预测连续数值型变量的任务，如房价预测、销售预测等。线性回归原理线性回归是一种建立输入特征和连续目标变量之间线性关系的模型。假设目标变量与输入特征之间存在线性关系；假设输入特征之间相互独立。在线性回归中，我们尝试通过拟合一个线性方程来预测目标变量的数值。对于简单线性回归，假设只有一个输入特征和一个目标变量，线性

旧言.·2023-06-21 06:28

逻辑回归（Logistic Regression）二

目录一、代价函数二、梯度下降三、高级优化（AdvancedOptimization）四、多类别分类（MulticlassClassification）在分类问题中，如果我们有一组训练集，那么如何根据这个训练集来选择合适的参数θ呢？在回归问题中我们使用到了代价函数来衡量假设函数与数据集的拟合程度，使用梯度下降算法来找到代价函数的局部最小值从而得到合适的参数θ，而在分类问题中，我们同样使用代价函数和梯

Patarw_Li·2023-06-20 18:41

支持向量机-svm

SVM具有分类功能(SVC，C是Classification(分类)的首字母);也具有回归功能(SVR，R是Regression(回归)的首字母)。

旺仔菜菜·2023-06-20 10:24

详细讲解分类模型评价指标（混淆矩阵）python示例

前言1、回归模型（regression）：对于回归模型的评估方法，通常会采用平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、平均绝对百分比误差（MAPE）等方法。

JHC?AT·2023-06-18 14:51

逻辑回归（Logistic Regression）

文章目录1.逻辑回归简介1.1分类和回归1.2逻辑回归2.逻辑回归原理2.1构造预测函数2.2构造损失函数J2.3梯度下降法求J(θ)的最小值3.逻辑回归特点4.逻辑回归的应用场景5.逻辑回归的Python应用5.1自定义函数实现逻辑回归5.2sklearn库LogisticRegression函数的应用6.源码仓库地址1.逻辑回归简介逻辑回归（LogisticRegression）虽然被称为回归

crossoverpptx·2023-06-18 13:49

d2l_第四章学习_Classification/Softmax Regression

x.1Classification分类问题理论x.1.1Classification和Regression的区别注意，广义上来讲，Classification/SoftmaxRegression和LinearRegression

樱木之·2023-06-17 07:27

lightbgm参数_XGBoost和LightGBM的参数以及调参

Booster参数：控制每一步的booster(tree/regression)。booster参数一般可以调控模型的效果和计算代价。我们所说的调参，很这是大程度上都是在调整booster参数。

山遙·2023-06-15 14:28

癌症诊断机器学习之回归树（Regression Trees)

前言树方法精髓就是划分特征，从第一次分裂开始就要考虑如何最大程度改善RSS，然后持续进行“树权”分裂，直到树结束。后面的划分并不作用于全数据集，而仅作用于上次划分时落到这个分支之下的那部分数据。这个自顶向下的过程被称为“递归划分”。这个过程是贪婪的，贪婪的含义是指算法在每次分裂中都追求最大程度减少RSS，而不管以后的划分中表现如何。这样做可能会生成一个带有无效分支的树，尽管偏差很小，但是方差很大。

桓峰基因·2023-06-15 13:35

随机森林Proximity实现及应用

2.1离群点(outlier)检测2.1.1原理和实现2.1.2实验结果附录项目主页：randomforestC++implementationofrandomforestsclassification,regression

简单生活FF·2023-06-15 08:24

Kaggle（一）：房价预测

kaggle项目链接：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques数据描述：train.csv-训练集test.csv

weixin_33854644·2023-06-14 19:54

吴恩达老师《机器学习》课后习题2之逻辑回归(logistic_regression)

逻辑回归-线性可分用于解决输出标签y为0或1的二元分类问题。判断邮件是否属于垃圾邮件？银行卡交易是否属于诈骗？肿瘤是否为良性？等等。案例:根据学生的两门学生成绩，建立一个逻辑回归模型，预测该学生是否会被大学录取数据集:ex2data1.txtpython实现逻辑回归，目标：建立分类器(求解出三个参数θ0，θ1，θ2)即得出分界线。备注：θ1对应于exam1，θ2对应于exam2。设定阈值，根据阈值

cx-young·2023-06-14 04:39

20 Gaussian Process Regression——高斯过程回归

文章目录20GaussianProcessRegression——高斯过程回归20.1背景介绍20.2高斯过程回归解决非线性问题20.3从weight-space到function-space20.4function-spaceview解决问题20GaussianProcessRegression——高斯过程回归20.1背景介绍高斯过程中，高斯是指GaussianDistribution，过程就是

hanhan不是很憨憨·2023-06-12 22:24

knn算法，利用numpy简单实现

classfication和regression的区别：回归的是求topk的value求平均值；分类是求topk中出现最多的类别。

Aggressive-Cute·2023-06-10 20:19

01-线性回归sklearn实现

已知两点，绘制一条直线（3）已知两点，求直线斜率二、利用sklearn线性回归求直线斜率sklearn.linear_model.LinearRegressionsklearn.datasets.make_regression

Suki百香果·2023-06-10 03:39

Linear Regression -- 线性回归

机器学习"Fieleofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithouutbeingexplicityprogrammed."--ArthurSamuel(1959)机器学习分为两大类，一类是监督学习（supervisedlearning），一类是非监督学习（unsurpervisedlearning）。监督学习中又有常见的两大类，一类是回归（regr

Starshine&~·2023-06-09 23:50

利用支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）进行回归的原理与python代码

文章目录一、支持向量回归（SupportVectorRegression,SVR）原理？二、实现回归的python程序总结一、支持向量回归（SupportVectorRegression,SVR）原理？支持向量回归（SupportVectorRegression,SVR）是一种基于支持向量机（SVM）的回归方法，其原理与线性回归相似，但是具有更高的准确度和泛化能力。SVR通过在二维空间中找到一个最

小桥流水---人工智能·2023-06-09 11:35

【论文阅读】Twin Neural Network Regression

论文下载GitHubbib:@ARTICLE{SebastianKevin2022Twin,title={Twinneuralnetworkregression},author={SebastianJohannWetzelandKevinRyczkoandRogerGordonMelkoandIsaacTamblyn},journal={AppliedAILetters},year={2022},

来日可期1314·2023-06-09 02:13

【自问自答】Semi-Supervised Deep Regression with Uncertainty Consistency and Variational Model Ensembling

写在前面：由于之前已经写过这篇论文的阅读笔记，在这里是我精度之后产生的问题以及对应的我的理解（不一定正确，可能存在强行解释）。基础模型使用的ResNet，其中具体的结构是怎样的？参考。其中，在原文中有五个参数量不同的网络结构，分别是ResNet18，ResNet34，ResNet50，ResNet101，ResNet152，其中数字表示网络用的总层数，越多表示网络越深也就是越复杂。本文使用的是Re

来日可期1314·2023-06-09 02:12

【论文阅读】Semi-Supervised Deep Regression with Uncertainty Consistency and Variational Model Ensembling

论文下载GitHubbib:@INPROCEEDINGS{DaiLi2023Semi,title={Semi-SupervisedDeepRegressionwithUncertaintyConsistencyandVariationalModelEnsemblingviaBayesianNeuralNetworks},author={WeihangDaiandXiaomengLiandKwang

来日可期1314·2023-06-09 02:42

【论文阅读】Twin neural network regression is a semi- supervised regression algorithm

论文下载GitHubbib:@ARTICLE{,title={Twinneuralnetworkregressionisasemi-supervisedregressionalgorithm},author={SebastianJWetzelandRogerGMelkoandIsaacTamblyn},journal={MachineLearning:ScienceandTechnology},y

来日可期1314·2023-06-09 01:06

SVM连续值预测

具体使用方法请见svm官方文档下图中Classification函数即是分类函数，Regression即是回归函数。分类问题使用svm实现,Iris鸢尾花

lliuhao--·2023-06-08 17:06

一文看懂——检测模型中的边框回归(Bounding Box Regression)

训练的目的就是使得回归函数看到某一个特征以后就知道图像哪里偏了应该做什么变换边框回归的目的如何做边框回归输入输出学习的目的以及损失函数疑问1解答疑问当边框相差过大的时候就不是线性模型能够解决的了，所以边框回归只能用于进行“微调”为什么边框回归只能用于进行微调

VanJordan·2023-06-08 05:20

浅谈生成式模型与辨别式模型，以naive Bayes和logistic regression为例

文章目录classificationnaiveBayeslogisticregressionlogisticregression和linearregression的异同生成式vs辨别式多分类classification我们以分类作为大背景，来看看生成式模型与辨别式模型的区别假设你是大木博士，你有一个任务，是训练一个模型来对水属性宝可梦和一般属性宝可梦进行二分类我们的类别集合为C={C1,C2}C=

NP_hard·2023-04-21 19:05

简单线性回归 (Simple Linear Regression)

1.介绍回归(regression)Y变量为连续数值型(continuousnumericalvariable)，如：房价，人数，降雨量分类(Classification):Y变量为类别型(categoricalvariable

foochane·2023-04-18 05:18

hist seg, find peaks, pava单调拟合，isotonic-regression，REGULARIZED DISCRETE OPTIMAL TRANSPORT

tony365·2023-04-17 21:25

Isotonic regression

pythoncodeimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.collectionsimportLineCollectionfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.isotonicimportIsotonicRegressionfromsklearn

tony365·2023-04-17 21:25

第二章多变量线性回归（Multivariate Linear Regression）

由于上对于数学公式的支持不太好，因此将博客的内容转移到印象笔记上了，附上第二章的链接https://www.evernote.com/shard/s743/sh/45e7dc47-c3a9-4d0c-a106-fee4da2c58b9/38e7271d46751e4916ff82f6f3a4cd9c先试着用一下，如果没有问题这一系列的文章就都发布到印象笔记这个平台上了

ACviolet·2023-04-17 04:56

【视线估计】Appearance-Based Gaze Estimation via Evaluation-Guided Asymmetric Regression

0.前言这是一篇2018年北航博士YihuaCheng发表的关于视线估计的论文，被ECCV收录。该论文通过多分支卷积神经网络提取双眼图像特征并结合头部姿态实现视线估计，通过设计非对称损失函数来估计双眼图像对于视线估计不同的重要性，最终实现比较好地视线预测。原文链接我用Pytorch写了个ARE-Net网络结构的代码，有需要的小伙伴可以在这里下载。1.Introduction本文的目的是要进一步提高

几维wk·2023-04-17 02:53

目标检测入门：发展历史

方框在图片中的位置（x,y,w,h）评估方法：交并比IOU定位的解决思路：思路一：看做回归问题看做回归问题，我们需要预测出（x,y,w,h）四个参数的值，从而得出方框的位置成为classification+regression

坠金·2023-04-16 14:21

python 回归_岭回归与LASSO回归 Ridge 和 Lasso Regression（python）

炫云：线性回归算法的评估指标炫云：Regression炫云：逻辑回归炫云：logisticRegression炫云：逻辑斯蒂回归模型炫云：Ridge和LassoRegression（python）介绍当我们讨论回归时

weixin_39622225·2023-04-16 07:17

Logistic回归（Logistic Regression）

导语：影响关系研究是所有研究中最为常见的。我们都知道当Y是定量数据时，线性回归可以用来分析影响关系。如果现在想对某件事情发生的概率进行预估，比如一件衣服的是否有人想购买？这里的Y是“是否愿意购买”，属于分类数据，所以不能使用回归分析。如果Y为定类数据，研究影响关系，正确做法是选择Logistic回归分析。一、概念Logistic回归分析也用于研究影响关系，即X对于Y的影响情况。Y为定量数据，X可以

spssau·2023-04-14 18:52

讲解：GGR376、R、Modelling、RWeb|C/C++

GGR376Assignment2:Regression44MarksRegression:Modellingtherelationshipbetweenaresponse(ordependentvariable

niejihong·2023-04-14 01:30

【Python机器学习】——线性回归

Python机器学习——线性回归文章目录Python机器学习——线性回归一、Python机器学习线性回归一、Python机器学习线性回归回归当您尝试找到变量之间的关系时，会用到术语“回归”（regression

玄链教育·2023-04-13 08:53

Matrix review and linear regression

1“identity”matrixFornumber,3inverseis1/3but0doesn’thaveaninverse.Formatrix,图片发自App2.Calculateinverse,SoftwareOctave.3.Matrixtranspose图片发自AppLinearregressionwithmultiplefeatures1,图片发自App图片发自App图片发自App图

Wenyu_0e69·2023-04-12 23:26

因果推断深度学习工具箱 - LEARNING DISENTANGLED REPRESENTATIONS FOR COUNTERFACTUAL REGRESSION

文章名称LEARNINGDISENTANGLEDREPRESENTATIONSFORCOUNTERFACTUALREGRESSION核心要点同之前CFR-IS是同一批作者，也是在之前基础上的改进。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-IS[1]，结合RSB-Net[2]中提出的分解covariates为3种隐变量的思路，利用

processor4d·2023-04-12 22:40

机器学习A-Z～Logistic Regression

之前的课程谈论的都是线性回归问题，现在开始看看分类问题。首先讲的是逻辑回归，英文叫做LogisticRegression。看一下下面的图像，因变量不再如同线性回归那样相对来说比较连续，这里的数据点是离散的。比如我们现在是一家媒体公司，有一些广告投放，为了让客户购买产品。现在收集了客户的年龄信息和客户是否购买的产品，那么就得到了这些数据点。image那么现在的问题就是如何去拟合这组数据，如果直接使用

Carey_Wu·2023-04-12 13:05

特征选择过滤器 - mutual_info_regression（连续目标变量的互信息）

文章目录函数参数说明函数sklearn.feature_selection.mutual_info_regression(X,y,discrete_features='auto',n_neighbors

壮壮不太胖^QwQ·2023-04-12 08:47

【Datawhale动手学深度学习笔记】线性神经网络

线性神经网络线性回归回归（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。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。

JeffDingAI·2023-04-11 22:09

SiamCAR: Siamese Fully Convolutional Classification and Regression for Visual Tracking

本译文为了方便自我阅读，有能力请阅读原版：https://arxiv.org/abs/1911.07241摘要通过将视觉跟踪任务分解为两个子问题，分别是像素类别的分类和该像素处对象边界框的回归，提出了一种新的全卷积孪生网络，以逐像素的方式解决端到端的视觉跟踪问题。该框架由两个简单的子网组成：一个用于特征提取的孪生子网和一个用于边界框预测的分类回归子网。SiamCAR采用在线训练和离线跟踪的策略，在

小左先生·2023-04-09 07:02

断点回归（regression discontinuity design）学习笔记

本篇博文主要是对断点回归的一些学习和总结~学习材料如下：1断点回归设计RDD分类与操作案例2RDD断点回归,Stata程序百科全书式的宝典3断点回归设计的前沿研究现状,RDD4让“跳跃”更有意义:断点回归设计(RDD)5连玉君老师教程：Stata:断点回归(RDD)教程6怎么用通俗的语言解释断点回归？它与DID的区别是什么7WateringDownEnvironmentalRegulationin

Claire_chen_jia·2023-04-08 23:53

李宏毅2021春季机器学习课程视频笔记8-模型训练不起来问题(分类，Loss对结果也会有影响)

分类与Regression：直接将Class用数字表示会存在问题，因为这样就会默认class1和class2之间更接近，而其与class3之间的关系更远。

好学的同学·2023-04-08 13:15

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