线性回归学习及实现线性回归的原理用一条直线来拟合数据样本，求得该直线的回归系数，这个过程就叫做回归，然后将回归系数带入直线回归方程，最后将待预测数据带入回归方程得到预测结果。线性回归的优缺点优点:结果易于理解，计算上不复杂。缺点:对非线性的数据拟合不好。适用数据类型:数值型和标称型数据。线性回归算法分析1.假设样本数据拟合一条直线 2.验证回归预测结果的准确度，需要用实际值(y)减去预测值()的和
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2024-03-28 14:59:39
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TensorFlow实现简单线性回归采用波士顿房价数据集的房间数量（RM）进行简单线性回归，目标是预测在最后一列（MEDV）给出的房价。数据下载地址：下载 下载数据之后是.data格式，把拓展名改为.txt然后再导入到excel的csv文件中，可以得到如下的数据集： 或者，可以直接从TensorFlow contrib数据集加载数据。1. 导入需要的所有软件包import tensorflow a
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2024-03-27 01:02:35
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以下列出了本人是学习线性回归算法时，所掌握的一些编程技巧1.矩阵相减matrix A是n*m，B是1*m则A-B 表示A中的每行中对应列元素都减去B对应的列元素 2.对样本数据标准化处理mean(A, 0) # 表示对A中的每一列取平均值，最后得到1*m的矩阵var(A, 0) #表示对A中的每一列取方差，最后得到1*m的矩阵所谓数据标准化：首先对列数据求出
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2024-04-30 20:09:07
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本篇笔记是《从自然语言处理到机器学习入门》课程第三次作业的上篇，主要是复现了老大课上讲的利用线性回归对波士顿房价进行预测的实验。在下篇中，将利用该模型对红酒数据集进行线性回归分析。 1 基本要求利用提供的波士顿房价数据，对其进行分析。数据地址,训练集合测试集已经分好了。2 完整代码#-*- coding: UTF-8 -*-
# @Time : 2017/12/21 9:29
# @Auth
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2024-08-26 20:14:21
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1.机器学习中，为何要经常对数据做归一化： 1）归一化后加快了梯度下降求最优解的速度；2）归一化有可能提高精度。 1)归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度： 如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，
其所形成的等高线非常尖。当使用梯度下降法寻求最优解时，很有可能走“之字型”路线（垂
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2024-06-09 08:39:30
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# 使用Python进行归一化处理的详细指南
归一化处理是数据预处理中的一个重要步骤，旨在使数据集中的特征值具有相同的尺度，避免某些特征对模型训练的过度影响。下面，我们将逐步介绍如何使用Python进行归一化处理。
## 流程概述
在实施归一化处理时，您通常可以遵循以下流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入需要的库 |
| 2 | 准备
数据标准化是数据预处理的重要步骤。sklearn.preprocessing下包含 StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler三种数据标准化方法。本文结合sklearn文档，对各个标准化方法的应用场景以及优缺点加以总结概括。首先，不同类型的机器学习模型对scaling的依赖如下：Tree-based models doesn’t depend o
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2023-09-06 20:12:55
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1、 权重参数初始化下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多。但是一定要做。否则可能会减慢收敛速度，影响收敛结果，甚至造成Nan等一系列问题。1、参见这篇博客——权重参数初始化方法总结
2、数据预处理方式数据预处理在构建网络模型时是非常重要的，往往能够决定训练结果。当然对于不同的数据集，预处理的方法都会有或多或少的特殊性和局限性。在这里介绍三种当前最为普遍被广泛使用的预处理方法。1、zero-c
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2024-06-27 11:59:25
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线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。回归分析的因变量是应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题转化为分类问题，回归分析是一个有监督学习问题。线性其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，然后推广到n维空间，可以理解维广义线性吧。例如对房屋的价格预测，首先
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2024-06-04 23:39:49
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一般做机器学习应用的时候大部分时间是花费在特征处理上，其中很关键的一步就是对特征数据进行归一化，那么为什么要归一化呢？目录：定义优点方法结构一、定义数据标准化（Normalization），也称为归一化，归一化就是将你需要处理的数据在通过某种算法经过处理后，限制将其限定在你需要的一定的范围内。数据标准化处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分
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2023-09-03 17:51:19
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# Java指标进行归一化处理
在数据科学与机器学习中，归一化是一种重要的预处理技术，用于将数据调整到相同的尺度。归一化能够提高模型的训练效果，减少模型对特定特征数值的偏倚。在本文中，我们将介绍如何在Java中进行归一化处理，并提供代码示例和相关图表来帮助理解。
## 何为归一化？
归一化是一种将数据集中的数值转换到某个特定范围（通常是[0, 1]）的过程。通过这种方式，模型能够更好地理解和
原创
2024-09-16 05:04:36
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一、pandas实现数据处理1.pandas读取数据import pandas as pd
io = r'D:\study\多标签企业数据（推荐用）.xlsx'
data = pd.read_excel(io, sheet_name = 0)
data.head(10)结果如下图： 发现字段里面出现冗余数据‘-’，故尝试用0替换掉（上图数据量有限，未展示完全）2.数据清洗im
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2023-11-02 08:56:22
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数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。归一化化就是要把你需要处理的数据经过处理后（通过某种算法）限制在你需要的一定范围内。首先归一化是为了后面数据
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2023-08-04 17:56:53
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数据预处理数据中不同特征的量纲可能不一致，数值间的差别可能很大，不进行处理可能会影响到数据分析的结果，因此，需要对数据按照一定比例进行缩放，使之落在一个特定的区域，便于进行综合分析。常用的方法有两种：最大 - 最小规范化：对原始数据进行线性变换，将数据映射到[0,1]区间Z-@R_502_182@标准化：将原始数据映射到均值为0、标准差为1的分布上为什么要标准化/归一化？提升模型精度：标准化/归一
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2023-08-09 22:05:06
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归一化概念优点方法1、对于给定的数据在一些的情况下往往会出现这样的
原创
2022-11-18 16:18:55
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1.将distance.txt里面的数据进行归一化处理,转化为[-1,1]之间import numpy as npa=np.genfromtxt("distance.txt",delimiter=",")np.set_printoptions(suppress=True)#print(array(a))def autoNorm(dataSet):
原创
2022-05-09 21:30:01
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为何要归一化？如何归一化和标准化？为何要归一化·提升模型的收敛速度·提升模型的精度·总结如何归一化和标准化min-max(0-1) 标准化z-score(标准差) 标准化nonlinearity(非线性) 归一化 为何要归一化·提升模型的收敛速度如下图，观察x1，x2的取值范围,x1的范围比x2的范围不是一个对等的量级，得到的曲线会比较尖锐，假如只有这两个特征，对其进行优化时，会得到一个窄长的椭
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2024-08-30 13:14:30
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数据标准化的分类有Min-max 标准化和z-score 标准化。经过
标准化处理，原始数据均转换为无量纲化指标测评值，即各指标值都处于同一个数量级别上，可以进行综合测评分析。
一、Min-max 标准化（也叫
归一化
）
min-max标准化方法是对原始数据进行线性变换。设minA和maxA分别为属性A的最小值和最大值，将A的一个原始值x通过min-max
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2024-05-31 14:03:41
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归并排序没有伞的孩子必须努力奔跑！归并排序的思想：归并排序：将数组从中间分成前后两部分，然后对前后两部分分别排序，再将排好序的两部分合并到一起，这样整个数组就都是有序的了。归并排序使用的就是分治思想。分治，顾名思义就是分而治之，将一个大问题分解成小的问题来解决。小的问题解决了，大问题也就解决了。分治是一种解决问题的处理思想，递归是一种编程技巧大规模问题，肯定有一个对应的小问题，这个小问题应该可解。
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2024-05-29 10:38:09
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文章目录一、算法介绍二、算法原理三、一元线性回归1、简单2、sklearn3、正规方程解四、算法特点五、算法API六、性能评估1、均方误差2、RMSE3、MAE 平均绝对误差七、波士顿房价预测八、总结 一、算法介绍线性回归：监督学习---->回归算法二、算法原理线性回归是利用回归方程（函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间关系进行建模的一种分析方式 通用公式：损失函数：y
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2023-07-08 10:06:35
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