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線性回歸

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線性回歸技術

深入探討線性回歸與柏松回歸

或許我們所有人都會學習的第一個機器學習算法就是線性回歸算法，它無疑是最基本且被廣泛使用的技術之一——尤其是在預測分析方面。

2024-03-18 標簽：機器學習 python 線性回歸 978 0

機器學習基礎知識全攻略

有監(jiān)督學習通常是利用帶有專家標注的標簽的訓練數(shù)據(jù)，學習一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射。Y = f (X)，訓練數(shù)據(jù)通常是(n×x,y)的形式，其...

2024-02-25 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡向量機機器學習 495 0

線性回歸模型的基礎知識

我準備使用scikit-learn給大家介紹一些模型的基礎知識，今天就來講講線性回歸模型。 1.準備開始之前，你要確保Python和pip已經(jīng)成功...

2023-10-31 標簽：WINDOWS 模型編輯器 804 0

人工智能之傳統(tǒng)機器學習

線性回歸就是找到一條直線，使用數(shù)據(jù)點來尋找最佳擬合線。它試圖通過將直線方程與該數(shù)據(jù)擬合來表示自變量（x值）和數(shù)值結果（y值）。如公式，y=kx+b,y是...

2023-09-04 標簽：人工智能機器學習數(shù)據(jù)集 619 0

用Python進行線性回歸用Python中的mlxtend包實現(xiàn)關聯(lián)規(guī)則挖掘

讀取Case1.csv，其中wt列為病人體重，volume列為病人腎臟容積，試建立回歸方程，用病人體重預測病人腎臟容積。

2023-08-09 標簽：SSR python MSE 1989 0

神經(jīng)網(wǎng)絡基本的訓練和工作原理是什么

在兩層神經(jīng)網(wǎng)絡之間，必須有激活函數(shù)連接，從而加入非線性因素，提高神經(jīng)網(wǎng)絡的能力。所以，我們先從激活函數(shù)學起，一類是擠壓型的激活函數(shù)，常用于簡單網(wǎng)絡的學習...

2023-08-07 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡 AI 深度學習 1001 0

多元線性回歸數(shù)據(jù)集（50_Startups.csv）及代碼實現(xiàn)

否則，轉為K維向量代碼可見本實例中的Pd.get_dummies(X['state'])。但要注意虛擬變量，例如“性別”變量,可虛擬...

2023-08-04 標簽：向量機虛擬機機器學習 2812 0

PyTorch教程-3.1. 線性回歸

3.1. 線性回歸? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in C...

2023-06-05 標簽：線性回歸 pytorch 733 0

嵌入式開發(fā)的一元線性回歸算法介紹

一元線性回歸顧名思義就是一個自變量（可以是ADC采集到的電壓值、DS18B20采集到的溫度值、也可以是光敏傳感器采集的光照強度值）。

2023-04-29 標簽：傳感器嵌入式開發(fā)線性回歸 705 0

關于機器學習的六種基礎算法來源、用途、演變

這六種算法分別是：線性回歸、邏輯回歸、梯度下降、神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹與k均值聚類算法。

2022-11-04 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習線性回歸 1202 0

c語言實現(xiàn)一元線性回歸

第一：用所給樣本求出兩個相關變量的(算術）平均值第二：分別計算分子和分母：（兩個公式任選其一）分子第三：計算b：b=分子/分母用最小二乘法估計參數(shù)...

2022-06-17 標簽：算法 C語言線性回歸 3473 0

機器學習線性模型訓練：線性回歸和邏輯回歸

由于高等數(shù)學底子太差的原因，機器學習無法深入學習下去，只能做一個簡單的嘗試者，甚至連調(diào)優(yōu)也未必能算的上，不過這樣也好，可以把重心放到對業(yè)務的理解上，以及...

2020-09-27 標簽：機器學習線性回歸 2018 0

機器學習實戰(zhàn)之logistic回歸

logistic回歸是一種廣義的線性回歸，通過構造回歸函數(shù)，利用機器學習來實現(xiàn)分類或者預測。原理上一文簡單介紹了線性回歸，與邏輯回歸的原理是類似的。...

2020-09-29 標簽：機器學習 Logistic 線性回歸 2583 0

機器學習的線性回歸分析

線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y = w’x+e，e為誤差...

2020-01-23 標簽：機器學習線性回歸 3260 0

機器學習和統(tǒng)計的主要區(qū)別在于它們的目的

首先，我們必須明白，統(tǒng)計和統(tǒng)計建模是不一樣的。統(tǒng)計是對數(shù)據(jù)的數(shù)學研究。除非有數(shù)據(jù)，否則無法進行統(tǒng)計。統(tǒng)計模型是數(shù)據(jù)的模型，主要用于推斷數(shù)據(jù)中不同內(nèi)容的關...

2019-04-22 標簽：人工智能機器學習線性回歸 3879 0

訓練模型：討論兩種訓練方法

梯度下降是一種非常通用的優(yōu)化算法，它能夠很好地解決一系列問題。梯度下降的整體思路是通過的迭代來逐漸調(diào)整參數(shù)使得損失函數(shù)達到最小值。

2019-04-05 標簽：梯度線性回歸訓練模型 8370 0

10大常用機器學習算法

預測結果是通過計算每個類的判別值、并將類別預測為判別值最大的類而得出的。該技術假設數(shù)據(jù)符合高斯分布（鐘形曲線），因此最好預先從數(shù)據(jù)中刪除異常值。LDA ...

2019-03-21 標簽：算法機器學習線性回歸 2934 0

盤點數(shù)據(jù)科學和機器學習面試中的常見問題

中位數(shù)：中位數(shù)也是觀察一組數(shù)據(jù)平均情況的一種方法。它是一組數(shù)字的中間數(shù)字。結果有兩種可能性，因為數(shù)據(jù)總數(shù)可能是奇數(shù)，也可能是偶數(shù)。如果總數(shù)是奇數(shù)，則將組...

2019-03-20 標簽：機器學習線性回歸數(shù)據(jù)科學 2004 0

將機器學習這本深奧的課程，以更加淺顯易懂的方式講出來

我們先提一個概念叫RSS（the residual sum of squares）。RSS是點和線之間差異的平方和，這個值代表了點和線的距離有多遠。梯度...

2019-03-15 標簽：RSS 機器學習線性回歸 5819 0

Python爬取趕集網(wǎng)北京二手房數(shù)據(jù)&R對爬取的二手房房價做線性回歸分析

主要思路是探究單個自變量對因變量的影響，對房價的影響因素進行模擬探究之前，首先對各變量進行描述性分析，已初步判斷房價的影響因素。這里探究各個因素對總價影響。

2019-02-27 標簽：數(shù)據(jù)python 線性回歸 4105 0

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