在机器学习领域的一个基本的定理是“没有免费的午餐“，也就是所没有算法能适用于所有的问题。算法的选择必须要根据实际的场景与面对的问题来抉择。我们可以将机器学习问题分为如下三大类：回归（Regression）分类（Classification）聚类（Clustering）▌一、回归回归是一种用于连续型数字变量预测和建模的监督学习算法，使用场景包括房地产价格、股价走势或学生成绩等的预测。回归任务的特征是
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2024-02-29 11:24:30
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常见机器学习算法优缺点总结1. 回归回归是一种用于连续型数值变量预测和建模的监督学习算法，使用案例包括房地产价格、股价走势或学生成绩等的预测。回归任务的特征是具有数值型目标变量的标注数据集。换言之，每一个用以监督算法的观察样本，都有一个数值型真值。 1.1 （正则化）线性回归线性回归是回归任务最常用的算法。它最简的形式，是用一个连续的超平面来拟合数据集（比如，当你仅有两个变量时就用一条直
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2024-02-29 11:15:37
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目录1.相关与回归1.1 有监督的机器学习过程1.2 分类与回归 1.3 回归的涵义1.4 案例分析 1.5 回归分析与相关分析1.6 相关分析 1.7 实战1.8 小结 2. 一元线性回归与最小二乘法2.1 回归问题2.2 一元线性回归 2.
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2024-01-02 22:00:25
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## 深度学习常用的回归算法实现指南
在机器学习和深度学习中，回归算法用于预测连续值的数据。无论是在股票价格预测、房价估算还是其他各种应用场景，回归都是非常重要的工具。接下来，我将引导你如何实现一个简单的深度学习回归模型。
### 流程概述
以下是实现回归模型的步骤：
| 步骤编号 | 描述 | 代码片段 |
| -------- | -------
回归算法回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析
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2023-08-01 15:59:25
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一.认识回归1.简单的介绍 回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义，分类算法用于离散型分布预测，如决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法；回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升
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2023-11-02 08:56:53
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摘要：回归算法是监督型算法的一种，其通过利用训练集数据来建立学习模型，再利用这个模型去预测一些测试集数据。本文主要介绍线性回归、逻辑回归以及一些基于线性回归加入正则项后的回归模型，并对其相应特点以及应用场景等都进行了一定的介绍。针对线性回归和逻辑回归模型，具体介绍了梯度下降原理及其应用。利用线性回归模型进行了人口与生产利益值的训练与预测，以及采用逻辑回归模型进行了两门考试的训练与预测。最后利用美国
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2023-09-25 12:14:59
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1、什么叫回归算法: 常见的回归算法有: 线性回归、Logistic回归、Softmax回归...... ① 回归算法属于一种有监督学习 ② 回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用来建立自变量(x)与因变量(y)之间的关系；从机器学习的角度来讲，用于构建一个算法模型(函数)来做属性(x)与标签(y)之间的映射关系， 在算法的学习过程中，试图寻找一个函数
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2023-09-06 18:37:47
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# 深度学习在回归分析中的应用指南
深度学习已经成为数据科学和机器学习领域的一个重要工具。在回归分析中，深度学习可以有效地处理复杂的数据关系。本文将带你逐步了解如何实现一个适用于回归分析的深度学习算法。我们将按以下步骤进行：
## 步骤流程表
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------|
| 1
原创
2024-09-19 07:09:27
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深度残差网络：深度残差网络的设计就是为了克服这种由于网络深度加深而产生的学习效率变低，准确率无法有效提升的问题（也称为网络退化）。甚至在一些场景下，网络层数的增加反而会降低正确率。这种本质问题是由于出现了信息丢失而产生的过拟合问题（overfitting，所建的机器学习模型或者是深度学习模型在训练样本中表现的过于优越，导致在验证数据集及测试数据集中表现不佳，即为了得到一致假设而使假设变得过度复杂）
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2023-11-30 10:23:28
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回归算法，是一种应用比较广泛的机器算法。智能算法中，回归算法往往与其他算法结合使用。在锂电池SOC估计中，开路电压估计SOC的方法，就是一种典型的回归算法应用形式。详细过程在本文最后一部分说明。1 什么是回归算法简单的理解回归，就是找到模型函数中未知系数的方法。我们常常会遇到这样的情形，一个系统的输入变量与输出变量之间，关系比较复杂，不存在现成的理论公式描述这种关系。而我们知道，输入与输出之间一定
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2023-09-24 19:28:12
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# 深度学习回归算法概述
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，广泛应用于各种领域，包括图像识别、自然语言处理和时间序列预测等。在这些应用中，回归问题是一个重要的研究方向。回归问题旨在预测连续的输出值，例如房价、气温等。本文将介绍深度学习中的回归算法，并提供代码示例，帮助读者理解其原理和应用。
## 什么是回归
回归是一种预测建模技术，用于预测数值型的结果变量。例如，我们可能希望根据
原创
2024-10-31 05:06:17
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# 深度学习回归算法实现指南
## 1. 简介
在深度学习领域，回归算法是一种非常常见的任务。回归算法的目标是预测一个连续的输出变量，例如房价预测、股票价格预测等。本文将指导你如何使用深度学习来实现回归算法。
## 2. 实现流程
下面是实现深度学习回归算法的一般流程。
```mermaid
journey
title 实现深度学习回归算法的流程
section 数据准备
原创
2023-10-05 15:08:41
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本文主要讨论回归算法。假设给定一个数据集，其中特征个数p大于样本个数n。这种情形不满足经典回归方法所蕴含的假设条件，因此不可以利用一般的回归方法（ordinary least square，OLS）。如果特征个数p多于样本个数n，利用一般的最小二乘法（OLS）并不能计算唯一的最小二乘系数估计，方差会变得无限大，因此，一般的最小二乘方法不适用。为了解决这类问题，可以利用正则化或者带有惩罚项的回归方法
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2024-01-29 11:53:28
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1、线性回归（1）分类：一元线性回归、多元线性回归（2）优缺点分析：优点：模型简单、运算量小，即使数据量很大，仍然可以快速得到结果 模型的参数就是特征的权重，具有很好的解释性缺点：对异常值敏感 &
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2024-01-27 21:31:42
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# 应用于浓度回归预测的深度学习算法
## 引言
浓度回归预测是化学、生物和环境科学等领域的重要任务，例如估计某种物质的浓度以便进行相关分析和决策。近年来，深度学习算法的快速发展推动了这一领域的进步。本文将介绍一些适用于浓度回归预测的深度学习算法，并提供相应的代码示例。
## 深度学习算法概述
深度学习算法主要包括以下几种常见类型：
1. **多层感知机（MLP）**：适合处理结构化数据
原创
2024-09-22 04:55:08
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# 深度学习中的回归算法
在机器学习中，回归算法是一类用于预测连续数值的算法。在深度学习中，回归问题可以被视为一个特殊的监督学习任务。本文将介绍深度学习中的回归算法，包括其基本概念、常见的方法，以及如何通过一个简单的 Python 示例进行实现。
## 什么是回归？
回归分析是一种统计技术，旨在通过已经存在的数据点来预测未知结果。最常见的回归方法包括线性回归、多项式回归、支持向量回归（SVR
1） .回归算法： 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。 回归算法是统计机器学习的利器。 常见的回归算法包括： 最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression） ， 逐步式回归（Stepwise Regression） ， 多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Sp
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2024-02-15 15:28:03
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回归问题是一种常见的监督机器学习任务，在很多领域均有广泛应用。其典型应用包括销量预测、库存预测、股票价格预测、天气预测等。本问将讨论线性回归，包括线性回归模型的目标函数（损失函数和正则函数）、线性回归模型的优化求解、回归任务的性能指标、线性回归模型的超参数调优以及使用sklearn实现线性回归模型的应用案例。线性回归简介回归分析：回归分析法指利用数据统计原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变
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2023-10-28 14:52:49
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在阅读本文前，请确保你已经掌握代价函数、假设函数等常用机器学习术语，最好已经学习线性回归算法，前情提要可参考分类问题是十分广泛的一个问题，其代表问题是：一个邮件是否为垃圾邮件一个肿瘤是否为恶性肿瘤我们通常用y来表示分类结果，其中最简单y值集合为，比如对于一个邮件是否为垃圾邮件，有“是垃圾邮件（1）”和“不是垃圾邮件（0）”两种y的取值。假设以肿瘤大小为x轴，是否为恶性肿瘤为y轴，并且有如下一个数据
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2024-05-17 23:42:17
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