- 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章,第3.3节,作者是方巍 。 本节书摘来自华章计算机《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的第3章,第3.3节,作者是方巍 。
- 线性回归是机器学习领域中最简单而有效的模型之一。它用于建立自变量(输入)和因变量(输出)之间的线性关系。在实际应用中,线性回归广泛用于预测、分析和建模。让我们深入了解线性回归的基本原理和应用。 线性回归是机器学习领域中最简单而有效的模型之一。它用于建立自变量(输入)和因变量(输出)之间的线性关系。在实际应用中,线性回归广泛用于预测、分析和建模。让我们深入了解线性回归的基本原理和应用。
- Python Scikit-Learn 高级教程:高级特征工程特征工程是机器学习中不可或缺的一部分,而高级特征工程则涉及更复杂的技术和方法。本篇博客将深入介绍在 Scikit-Learn 中进行高级特征工程的一些常见技术,包括多项式特征、交互特征、特征选择和特征转换等,并提供详细的代码示例。 1. 多项式特征多项式特征是原始特征的多项式组合,通过增加特征的高次数,可以更好地捕捉特征之间的非... Python Scikit-Learn 高级教程:高级特征工程特征工程是机器学习中不可或缺的一部分,而高级特征工程则涉及更复杂的技术和方法。本篇博客将深入介绍在 Scikit-Learn 中进行高级特征工程的一些常见技术,包括多项式特征、交互特征、特征选择和特征转换等,并提供详细的代码示例。 1. 多项式特征多项式特征是原始特征的多项式组合,通过增加特征的高次数,可以更好地捕捉特征之间的非...
- Python Scipy 高级教程:统计学Scipy 提供了强大的统计学工具,用于描述、分析和推断数据的分布和性质。本篇博客将深入介绍 Scipy 中的统计学功能,并通过实例演示如何应用这些工具。 1. 描述性统计描述性统计是统计学中最基本的任务之一,用于总结和描述数据的基本特征。import numpy as npfrom scipy.stats import describe# 生成一... Python Scipy 高级教程:统计学Scipy 提供了强大的统计学工具,用于描述、分析和推断数据的分布和性质。本篇博客将深入介绍 Scipy 中的统计学功能,并通过实例演示如何应用这些工具。 1. 描述性统计描述性统计是统计学中最基本的任务之一,用于总结和描述数据的基本特征。import numpy as npfrom scipy.stats import describe# 生成一...
- 🥦介绍线性回归是统计学和机器学习中最简单而强大的算法之一,用于建模和预测连续性数值输出与输入特征之间的关系。本博客将深入探讨线性回归的理论基础、数学公式以及如何使用PyTorch实现一个简单的线性回归模型。🥦基本知识线性回归的数学基础线性回归的核心思想是建立一个线性方程,它表示了自变量(输入特征)与因变量(输出)之间的关系。这个线性方程通常表示为:其中,y yy 是因变量,x 1 , x... 🥦介绍线性回归是统计学和机器学习中最简单而强大的算法之一,用于建模和预测连续性数值输出与输入特征之间的关系。本博客将深入探讨线性回归的理论基础、数学公式以及如何使用PyTorch实现一个简单的线性回归模型。🥦基本知识线性回归的数学基础线性回归的核心思想是建立一个线性方程,它表示了自变量(输入特征)与因变量(输出)之间的关系。这个线性方程通常表示为:其中,y yy 是因变量,x 1 , x...
- 🍋什么是多项式回归?多项式回归是一种回归分析方法,用于建立因变量(目标)和自变量(特征)之间的关系。与线性回归不同,多项式回归假设这种关系不是线性的,而是一个多项式函数。多项式回归的一般形式如下:其中:y 是因变量(目标)。x 是自变量(特征)。β0,β1,…,βn 是多项式的系数。ϵ 是误差项,表示模型无法完美拟合数据的部分。多项式回归的关键之处在于它允许我们通过增加多项式的阶数(nn... 🍋什么是多项式回归?多项式回归是一种回归分析方法,用于建立因变量(目标)和自变量(特征)之间的关系。与线性回归不同,多项式回归假设这种关系不是线性的,而是一个多项式函数。多项式回归的一般形式如下:其中:y 是因变量(目标)。x 是自变量(特征)。β0,β1,…,βn 是多项式的系数。ϵ 是误差项,表示模型无法完美拟合数据的部分。多项式回归的关键之处在于它允许我们通过增加多项式的阶数(nn...
- 🍀引言当谈到回归分析时,多元线性回归是一个非常强大且常用的工具。它允许我们探索多个自变量与一个因变量之间的关系,并用一条线性方程来表示这种关系。在本文中,我们将深入探讨多元线性回归的概念、应用和解释,以及如何使用统计工具来进行模型的建立和评估。🍀什么是多元线性回归?多元线性回归是一种统计方法,用于研究多个自变量与一个连续因变量之间的关系。它基于线性方程的概念,即假设自变量与因变量之间存在... 🍀引言当谈到回归分析时,多元线性回归是一个非常强大且常用的工具。它允许我们探索多个自变量与一个因变量之间的关系,并用一条线性方程来表示这种关系。在本文中,我们将深入探讨多元线性回归的概念、应用和解释,以及如何使用统计工具来进行模型的建立和评估。🍀什么是多元线性回归?多元线性回归是一种统计方法,用于研究多个自变量与一个连续因变量之间的关系。它基于线性方程的概念,即假设自变量与因变量之间存在...
- 深度学习—线性回归预测销售额 深度学习—线性回归预测销售额
- 回归算法:1. 原理:回归算法是一种有监督算法,主要用于预测输入变量和输出变量之间的关系,即回归模型是表示输入变量到输出变量之间的映射。回归的问题等价于函数拟合,使用一条曲线希望它能够很好的拟合已知函数且很好的预测未知函数。2. 过程:基于给定的训练数据,构建出一个模型,然后根据新的输入数据预测相应的输出。线性回归:1. 定义:线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相... 回归算法:1. 原理:回归算法是一种有监督算法,主要用于预测输入变量和输出变量之间的关系,即回归模型是表示输入变量到输出变量之间的映射。回归的问题等价于函数拟合,使用一条曲线希望它能够很好的拟合已知函数且很好的预测未知函数。2. 过程:基于给定的训练数据,构建出一个模型,然后根据新的输入数据预测相应的输出。线性回归:1. 定义:线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相...
- 多道信号分析软件系统,信息挖掘利器 ! 多道信号分析软件系统,信息挖掘利器 !
- 使用Python实现线性回归 使用Python实现线性回归
- 图片来源网络! 序大家在刷题时,常见的 OJ 平台(例如:洛谷)都会遇到测试点提示的信息,为了清楚的知道自己错在哪里,非常有必要了解下 OJ 系统的提示信息 术语解释缩略语英文全称中文全称OJOnline Judge在线判题系统ACAccepted通过WAWrong Answer答案错误TLETime Limit Exceed超时OLEOutput Limit Exceed超过输出限制MLE... 图片来源网络! 序大家在刷题时,常见的 OJ 平台(例如:洛谷)都会遇到测试点提示的信息,为了清楚的知道自己错在哪里,非常有必要了解下 OJ 系统的提示信息 术语解释缩略语英文全称中文全称OJOnline Judge在线判题系统ACAccepted通过WAWrong Answer答案错误TLETime Limit Exceed超时OLEOutput Limit Exceed超过输出限制MLE...
- 多元线性回归多元线性回归适用于多变量,多特征量的应用场景。 一些数学符号定义n表示变量的数目;m表示样本数目;x(i)表示第i个训练样本:如x(2) = [1416, 3, 2, 40];xj(i)表示第i个训练样本的第j个变量,如上述的x3(2)=2。 多元线性回归问题通过如下图的推导,将公式转化成向量的转置乘以向量(向量内积)。 多元线性回归的代价函数与梯度下降算法注意:在不断的迭代中... 多元线性回归多元线性回归适用于多变量,多特征量的应用场景。 一些数学符号定义n表示变量的数目;m表示样本数目;x(i)表示第i个训练样本:如x(2) = [1416, 3, 2, 40];xj(i)表示第i个训练样本的第j个变量,如上述的x3(2)=2。 多元线性回归问题通过如下图的推导,将公式转化成向量的转置乘以向量(向量内积)。 多元线性回归的代价函数与梯度下降算法注意:在不断的迭代中...
- 正则项不影响线性回归损失函数的凸性 2021-09-10Question: 加上正则项以后函数还是凸的吗? 梯度下降还适用吗?还是适用的, 证明如下 首先, 如何证明一个函数为凸函数?如果fff是二阶可微的,那么如果fff的定义域是凸集,并且∀x∈dom(f),∇2f(x)⩾0\forall x\in dom(f), \nabla^2 f(x)\geqslant0∀x∈dom(f),∇2f... 正则项不影响线性回归损失函数的凸性 2021-09-10Question: 加上正则项以后函数还是凸的吗? 梯度下降还适用吗?还是适用的, 证明如下 首先, 如何证明一个函数为凸函数?如果fff是二阶可微的,那么如果fff的定义域是凸集,并且∀x∈dom(f),∇2f(x)⩾0\forall x\in dom(f), \nabla^2 f(x)\geqslant0∀x∈dom(f),∇2f...
- 写在前面自考运筹学,自学宝典,梦想橡皮擦,为你擦掉自考的梦想,嘿嘿自己准备自考,你要做的第一件事情,叫做分析试卷,所谓知己知彼,百战不殆你要知道考点,才能应付考点,是吧我随机抽样了2006年、2012年、2018年的真题试卷 试卷组成年份题型与分值2006年选择(15道 15分)填空(10道10分)名词解释(5道15分)计算题(3道15分)计算题(3道15分)计算题(2道14分)计算题(2... 写在前面自考运筹学,自学宝典,梦想橡皮擦,为你擦掉自考的梦想,嘿嘿自己准备自考,你要做的第一件事情,叫做分析试卷,所谓知己知彼,百战不殆你要知道考点,才能应付考点,是吧我随机抽样了2006年、2012年、2018年的真题试卷 试卷组成年份题型与分值2006年选择(15道 15分)填空(10道10分)名词解释(5道15分)计算题(3道15分)计算题(3道15分)计算题(2道14分)计算题(2...
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