分类算法：logistic回归一、线性模型之回归1、线性模型二、线性模型之分类1、logistic回归2、极大似然估计再理解3、极大似然估计参数4、实战 一、线性模型之回归1、线性模型线性模型一般形式为由d个属性构成的实例x=（x1,x2,…,xd），xi表示x在第i个属性上的取值 线性模型试图学的一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，一般形式为： 一般用向量形式写成： w，b学得之后，模型就
线性回归 + 基础优化算法1 线性回归1.1 一个简单模型1.2 线性模型1.3 平方损失1.4 训练数据1.5 损失函数1.6 显式解2 基础优化算法2.1 梯度下降2.2 选择学习率2.3 小批量随机梯度下降2.4 选择批量大小3 线性回归的从零开始实现3.1 生成数据集3.2 读取数据集3.3 初始化模型参数3.4 定义模型3.5 定义损失函数3.6 定义优化算法3.7 训练3.8 比较参
上一篇我们知道了线性回归的理论知识，如果看懂了就有大干一场的冲动。于是上代码，这时，很多问题可能就浮出水面了。 Feature Scaling多个特征变量的情况下，这些特征变量五花八门，数值上从几千到个位数，总觉得不靠谱。这里，NG大神用等高图给我们分析了这种情况，特征变量的差距，只会增加我们的迭代次数，是的学习性能下降。等高图画出来，是个狭长的椭圆，要到圆心自然经历颇多，所以，通过对特
四、回归模型的评估及超参数调优 目录四、回归模型的评估及超参数调优来源1 模型调参1.1 参数(parameters)和超参数(hyperparameters)1.2 调参（超参）方法1.2.1 手工调参1.2.2 网格搜索(GridSearchCV)1.2.3 随机搜索(RandomSearchCV)1.2.4. 贝叶斯搜索2 实例2.1 网格搜索+通道2.2 随机搜索+通道2.3 贝叶斯参考资
文章目录前言一、简单线性回归方程实现二、梯度下降三种方式实现以及对比1.批量梯度下降2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.三种梯度下降方式的比较三、多项式线性回归方程的实现四、标准化及特征值维度变化五、样本数量对模型结果的影响六、正则化1.Ridge2.Lasso七、总结 前言在机器学习中，优化模型参数是非常关键的一步。针对不同的模型和数据集，我们需要选择合适的优化方法以获得最优的模型参数。同时
文章目录基于回归模型的协同过滤1. Baseline：基准预测2. Baseline目标：3. 优化方法方法一：随机梯度下降法优化step 1：梯度下降法推导step 2：随机梯度下降step 3：算法实现Step 4: 准确性指标评估方法二：交替最小二乘法优化step 1: 交替最小二乘法推导step 2: 交替最小二乘法应用step 3: 算法实现Step 4: 准确性指标评估 基于回归模型
文章目录2.4 线性回归的损失和优化学习目标1 损失函数2 优化算法2.1 正规方程2.1.1 什么是正规方程2.1.2 正规方程求解举例2.1.3 正规方程的推导2.2 梯度下降(Gradient Descent)2.2.1 什么是梯度下降2.2.2 梯度的概念2.2.3 梯度下降举例2.2.4 梯度下降**（**Gradient Descent）公式3 梯度下降和正规方程的对比3.1 算法选
【翻译自 ： How to Use Optimization Algorithms to Manually Fit Regression Models】 【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践
目录一、回归分析概述1.1 确定性关系（函数关系）1.2 非确定性关系（相关关系）1.3 回归分析1.4 最小二乘法二、一元线性回归三、多元线性回归四、回归检验4.1 一元回归检验4.1.1 方差分析法（F检验法）4.1.2 相关系数检验（r检验法）4.1.3 t 检验法4.2 多元线性回归检验4.2.1 拟合优度检验（r）——模型有效性4.2.2 回归方程显著性检验（F）——
这一节课讲解了 vertex cover 的 2 - 近似算法与 unrelated parallel machine scheduling 的 2 - 近似算法。
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运筹学简介运筹学概念 运筹学，是现代管理学的一门重要专业基础课。它是20世纪30年代初发展起来的一门新兴学科，其主要目的是在决策时为管理人员提供科学依据，是实现有效管理、正确决策和现代化管理的重要方法之一。该学科应用于数学和形式科学的跨领域研究，利用统计学、数学模型和算法等方法，去寻找复杂问题中的最佳或近似最佳的解答。 运筹学经常用于解决现实生活中的复杂问题，特别是改善或优化现有系统的效率。 研究
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2023-09-08 23:58:32
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目录1. 导入包2. 生成数据3. 训练数据4. 绘制图像5. 代码1. 导入包我们这次的任务是随机生成一些离散的点，然后用直线（y = w *x + b ）去拟合首先看一下我们需要导入的包有 torch 包为我们生成张量，可以使用反向传播matplotlib.pyplot 包帮助我们绘制曲线，实现可视化2. 生成数据这里我们通过rand随机生成数据，因为生成的数据在0~1之间，这里我们
K-Means回归算法实验一、K-Means算法介绍原理： K-Means聚类是最常用的聚类算法，最初起源于信号处理，其目标是将数据点划分为K个类簇，找到每个簇的中心并使其度量最小化。该算法的最大优点是简单、便于理解，运算速度较快，缺点是只能应用于连续型数据，并且要在聚类前指定聚集的类簇数。K-Means算法流程：确定K值，即将数据集聚集成K个类簇或小组。从数据集中随机选择K个数据点作为质心（Ce
引言假如现存在一个房屋价格和一些数据的关系，真实关系是：真实房子价格 = 0.02×中心区域的距离 + 0.04×城市一氧化氮浓度 + (-0.12×自住房平均房价) + 0.254×城镇犯罪率那么现在呢，我们随意指定一个关系（猜测）随机指定关系：预测房子价格 = 0.25×中心区域的距离 + 0.14×城市一氧化氮浓度 + 0.42×自住房平均房价 + 0.34×城镇犯罪率这样会发现真实结果与我
1. 线性回归2. 基础优化算法3. 线性回归的从零开始实现import random
import torch
from d2l import torch as d2l
# 构造人造数据集
def synthetic_data(w,b,num_examples):
"""生成 y=Xw+b+噪声"""
X=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w
链接：pan.baidu.com/s/134nDSt_yF1GbJkJVmr4P_g 提取码：91vd 逻辑回归一、题目二、目的三、平台四、基本原理1. 逻辑回归2. 损失函数五、实验步骤1. 数据可视化2. 将线性回归参数初始化为0，计算代价函数(cost function)的初始值3. 选择一种优化方法求解逻辑回归参数3.1. 梯度下降法3.2. 牛顿迭代法4. 某学生两次考试成绩分别为 42
线性模型中n维输入就可以用向量表示，n维权重也可以用向量表示，以及一个标量偏差（这其实就是普通的变量，例如y=ax+b中的b）。通过向量表示就可以是y=<w,x>+b（内积+b）。衡量预测质量：损失函数=1/2(真实值-估计值)^2，前面的常量是为了求导的时候可以凑1。这样的函数成为平方损失训练损失中，1/2是平方损失中原本就有的，1/n是为了求每个训练样本的平均损失；<xi,
废话不多说，直接上代码：（若觉得能用上麻烦点个赞啦~）一、手写线性回归模型：包括：正规方程法+梯度下降法+可选正则项，MSE作为损失值（可绘图展示Loss变化曲线），R2作为评价值。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 手写线性规划模型（含梯度下降法与正规方程法，并可选择是否引入正则项、是否动态调整学习率）
class MyL
性回归模型损失和优化学习任务优化方法正规方程正规方程推导过程梯度下降梯度下降公式两者的对比如何选择小规模数据大规模数据 学习任务使用正规方程对损失函数优化的过程
使用梯度下降法对损失函数优化的过程优化方法正规方程正规方程,一次就可以求得最合适的值 理解：X为特征矩阵，y为目标值矩阵。直接求得最好的结果 缺点：当特征值过多复杂时，求解速度太慢并且得不到结果。正规方程推导过程梯度下降 &n
“回归与分类的根本区别在于输出空间是否为一个度量空间。”我们不难看到，回归问题与分类问题本质上都差函数）。 对于分类问题，
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2023-05-18 17:07:30
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