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- 实现线性回归 线性回归是机器学习入门知识，应用十分广泛。线性回归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互依赖的定量关系的，其表达形式为 y = w x + b + e y = wx+b+e y= 实现线性回归 线性回归是机器学习入门知识，应用十分广泛。线性回归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互依赖的定量关系的，其表达形式为 y = w x + b + e y = wx+b+e y=
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- 什么是回归分析 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因... 什么是回归分析 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因...
- 来源： https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001 线性回归 对于一般地线性回归问题，参数的求解采用的是最小二乘法，其目标函 数如下： 参数w的求解，也可以使用如下矩阵方法进行： 对于矩阵X，若某些列线性相关性较大（即训练样本中某些属性线性相 关），就会导致 X T X X^TX X 来源： https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001 线性回归 对于一般地线性回归问题，参数的求解采用的是最小二乘法，其目标函 数如下： 参数w的求解，也可以使用如下矩阵方法进行： 对于矩阵X，若某些列线性相关性较大（即训练样本中某些属性线性相 关），就会导致 X T X X^TX X
- @Author：Runsen 什么是逻辑回归 回想一下线性回归，它被用于确定一个连续因变量的值。逻辑回归通常用于分类目的。与线性回归不同，因变量只能采用有限数量的值，即因变量是分类的。当可能结果的数量只有两个时，它被称为二元逻辑回归。 从大的类别上来说，逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。 逻辑回归与线性回归的关系 逻辑回归也被称为... @Author：Runsen 什么是逻辑回归 回想一下线性回归，它被用于确定一个连续因变量的值。逻辑回归通常用于分类目的。与线性回归不同，因变量只能采用有限数量的值，即因变量是分类的。当可能结果的数量只有两个时，它被称为二元逻辑回归。 从大的类别上来说，逻辑回归是一种有监督的统计学习方法，主要用于对样本进行分类。 逻辑回归与线性回归的关系 逻辑回归也被称为...
- @Author ： By Runsen @Date：2020/5/31 作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重，专业排名中下。.在大学60%的时间，都在CSDN。 本专栏数据分析全系列：将使用Excel，Powerbi，Python，R，Sql，SPSS，stata以及Tab... @Author ： By Runsen @Date：2020/5/31 作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重，专业排名中下。.在大学60%的时间，都在CSDN。 本专栏数据分析全系列：将使用Excel，Powerbi，Python，R，Sql，SPSS，stata以及Tab...
- 什么是多元线性回归 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。**事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。**因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 y=β0＋β１x1+β2x2+ … +βpxp+ε # 公式 今天讲一个例子 ... 什么是多元线性回归 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。**事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。**因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 y=β0＋β１x1+β2x2+ … +βpxp+ε # 公式 今天讲一个例子 ...
- 逻辑回归(logistics regression) 逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题。 二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1），二分类问题... 逻辑回归(logistics regression) 逻辑回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。逻辑回归从本质来说属于二分类问题。 二分类问题是指预测的y值只有两个取值（0或1），二分类问题...
- 环境准备 Python版本：Python 3.6.8 PyTorch版本：PyTorch1.1.0 RDKit版本：RDKit 2019.09.3 基于线性回归预测分子特性 导入库 from rdkit import Chemfrom rdkit.Chem.Crippen import MolLogPfrom rdkit im... 环境准备 Python版本：Python 3.6.8 PyTorch版本：PyTorch1.1.0 RDKit版本：RDKit 2019.09.3 基于线性回归预测分子特性 导入库 from rdkit import Chemfrom rdkit.Chem.Crippen import MolLogPfrom rdkit im...
- Machine Learning | 机器学习简介 Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程 Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成 Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近邻 Machine Learning | (4) Scikit-... Machine Learning | 机器学习简介 Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程 Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成 Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近邻 Machine Learning | (4) Scikit-...
- 文章目录 线性回归 什么是线性回归 线性回归要解决什么问题 线性回归的一般模型 回归的经验误差 如何使用模型 模型计算 过拟合与欠拟合(underfitting and overfitting) 解决方法 Code（源码实现） 简单线性回归（最小二乘法） 线性回归（梯度下降法） 线性回归 什么是... 文章目录 线性回归 什么是线性回归 线性回归要解决什么问题 线性回归的一般模型 回归的经验误差 如何使用模型 模型计算 过拟合与欠拟合(underfitting and overfitting) 解决方法 Code（源码实现） 简单线性回归（最小二乘法） 线性回归（梯度下降法） 线性回归 什么是...
- @Author：Runsen 线性回归 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互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。 最小二乘法 最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。最早接触最小二乘法，应该是在高中初等数学中。要想拟合直线达到最好的效果，就是将直线和所有点都近，即与所有点的距离之和最小... @Author：Runsen 线性回归 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互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。 最小二乘法 最小二乘法是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。最早接触最小二乘法，应该是在高中初等数学中。要想拟合直线达到最好的效果，就是将直线和所有点都近，即与所有点的距离之和最小...
- @Author：Runsen 上次介绍了顺序模型，但是在大多数情况下，我们基本都是以类的形式实现神经网络。 大多数情况下创建一个继承自 Pytorch 中的 nn.Module 的类，这样可以使用 Pytorch 提供的许多高级 API，而无需自己实现。 下面展示了一个可以从nn.Module创建的最简单的神经网络类的示例。基于 nn.Module的类的最低要求是... @Author：Runsen 上次介绍了顺序模型，但是在大多数情况下，我们基本都是以类的形式实现神经网络。 大多数情况下创建一个继承自 Pytorch 中的 nn.Module 的类，这样可以使用 Pytorch 提供的许多高级 API，而无需自己实现。 下面展示了一个可以从nn.Module创建的最简单的神经网络类的示例。基于 nn.Module的类的最低要求是...
- 文章目录 写在前面 试卷组成 教材 第一章：概论 一看就是重要的知识点 真题参考 第二章：预测 预测方法的分类 定性预测法（判断预测法） 时间序列预测法 简单例题 指数平滑预测法 回归模型预测法 一元线性回归方程 二元线性回归模型预测法（自考看一遍，了解即可） 季节性变动的预测（篇幅不大，大胆的预测考点不多） ... 文章目录 写在前面 试卷组成 教材 第一章：概论 一看就是重要的知识点 真题参考 第二章：预测 预测方法的分类 定性预测法（判断预测法） 时间序列预测法 简单例题 指数平滑预测法 回归模型预测法 一元线性回归方程 二元线性回归模型预测法（自考看一遍，了解即可） 季节性变动的预测（篇幅不大，大胆的预测考点不多） ...
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