机器学习-Sklearn-13（回归类大家族-下——非线性问题：多项式回归(多项式变换后形成新特征矩阵)）5 非线性问题：多项式回归5.1 重塑我们心中的“线性”概念在机器学习和统计学中，甚至在我们之前的课程中，我们无数次提到”线性“这个名词。首先我们本周的算法就叫做”线性回归“，而在支持向量机中，我们也曾经提到最初的支持向量机只能够分割线性可分的数据，然后引入了”核函数“来帮助我们分类那些非线性
前言：大概两三周没动这块了，最近要抓紧时间复习并写博客记录，此次为利用sklearn库来解决非线性逻辑回归问题正文：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import linear_model
#make_gaussian_quantiles函数
#这个函数可以用来生成数据，不需要自己进行数据写入
from
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2024-02-25 05:09:35
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文章目录1. 多项式回归2. Sklearn 实现参考资料 1. 多项式回归对于非线性数据，也可以用线性模型来拟合。一个简单的方法就是将每个特征的幂次方添加为一个新特征，然后在这个拓展多的特征集上训练线性模型。这种方法被称为多项式回归。回归模型称为一元二阶（或一元二次）多项式模型，其中，。为了反应回归系数所对应的自变量次数，我们通常将多项式回归模型中的系数表示称下面模型中的情形：模型式 (2)
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2024-08-08 16:48:01
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# import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series,DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import mpl
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['FangSong'] # 指定默认字体
mpl.rcParam
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2024-08-04 16:33:46
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基于spss的非线性回归（non-linear regression）一、简介1、非线性回归2、非线性回归模型二、基于spss的操作1、分析步骤（1）做散点图（2）估计初始值（3）参数设置（4）损失函数设置（5）参数约束设置（6）保存设置（7）算法设置2、结果解释参考文章 一、简介1、非线性回归 非线性关系可以分为本质是线性关系的非线性关系和完全非线性关系，有点拗口。在曲线回归总已经介绍，可以通
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2023-08-20 21:01:11
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在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据（查看文末了解数据获取方式）是否每年收入超过25万相关视频这些数据点对应于一段时间内的中国国内生产总值或 GDP。第一栏是年份，第二栏是中国当年相应的年国内总收入。这就是数据点的样子。现在，我们有几个有趣的问题。首先，GDP可以根据时间来预测吗？其次
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2023-06-20 13:25:23
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非线性回归预测模型实验目的通过非线性回归预测模型，掌握预测模型的建立和应用方法，了解非线性回归模型的基本原理实验内容非线性回归预测模型实验步骤和过程(1)第一步：学习非线性回归预测模型相关知识。非线性回归预测模型是指建立预测变量与自变量之间的非线性关系的模型，通常用来预测因变量的值。在非线性回归模型中，因变量与自变量的关系可以是曲线、指数、对数等非线性形式，而不是线性形式。根据自变量的个数，非线性
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2023-08-08 22:16:38
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文章目录线性回归1. 简单介绍一下线性回归。2. 线性回归的假设函数是什么形式？3. 线性回归的代价(损失)函数是什么形式？4. 简述岭回归与Lasso回归以及使用场景。5. 线性回归要求因变量服从正态分布吗？逻辑回归1. 简单介绍一下逻辑回归2. 简单介绍一下Sigmoid函数3. 逻辑回归的损失函数是什么4.可以进行多分类吗？5.逻辑回归的优缺点6. 逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化。7
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2024-04-30 23:07:35
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简单来说，回归分析就是利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而（对未知数据）进行预测。主要包括线性回归和非线性回归。线性回归中又包括：一元线性、多元线性以及广义线性（代表为逻辑回归，下一节讲）在应用中，我们往往不知道是否能用线性回归。因此我们可以使用相关系数去衡量线性相关性的强弱。使用平方误差和衡量预测值不真实值的差距：我们希望平方误差越小越好，这代表拟合程度越高。求取最小值，可以使用两种方法。分
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2024-04-19 05:54:34
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1.线性回归(Linear Regression)1.1什么是线性回归我们首先用弄清楚什么是线性，什么是非线性。（1）线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。 注意：题目的线性是指广义的线性，也就是数据与数据之间的关系。（2）非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。 相信通过以上两个概念大家已经很清楚了，其次我们经常说的回归回归到底是什么
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2024-03-17 23:15:20
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from torch import nn,optim
from torch.autograd import Variable
import torch
x_data = np.linspace(-2,2,200)[:,np.newaxis]
noise = np.random.normal(
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2023-05-31 13:38:07
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线性回归：Liner Regression 主要是回忆一下最小二乘和梯度下降 文章目录什么是线性回归线性回归能做什么线性回归一般表达式如何计算（学习）参数w，b求解损失函数最小化L时w和b值的方法：最小二乘法代码实现求解损失函数最小化L时w和b值的方法：梯度下降法代码实现多项式的回归代码实现过拟合、欠拟合、正则化 什么是线性回归线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的图象是直线，叫做线性。非线性：
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2024-07-21 07:20:39
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# 机器学习中非线性回归预测实例
## 引言
在机器学习中，非线性回归是一种常用的预测模型，它可以用来处理非线性关系的数据。对于刚入行的小白开发者来说，了解非线性回归预测的实现步骤是非常重要的。本文将详细介绍非线性回归预测的流程和每一步需要做的事情，同时提供相应的代码示例。
## 步骤概览
下表展示了非线性回归预测的实现步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 |
原创
2023-10-22 04:10:27
179阅读
手写算法-python代码实现非线性逻辑回归非线性逻辑回归分析用python代码写的逻辑回归类画决策边界 & 用sklearn里面的逻辑回归库画决策边界多项式逻辑回归代码展示 & sklearn展示总结 非线性逻辑回归分析上一篇文章，我们介绍了逻辑回归，详情请看这里：链接: 手写算法-python代码实现逻辑回归（带L1、L2正则项）其实这是线性逻辑回归，决策边界是线性的，那么当
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2023-10-25 22:24:14
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在现实生活中普遍存在着变量之间的关系，有确定的和非确定的。确定关系指的是变量之间可以使用函数关系式表示，还有一种是属于非确定的（相关），比如人的身高和体重，一样的身高体重是不一样的。 线性回归： 1： 函数模型（Model）：
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2024-06-03 13:20:36
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参考资料：多项式回归处理非线性问题多项式回归是一种通过增加自变量上的次数，而将数据映射到高维空间的方法，从而提高模型拟合复杂数据的效果。线性模型中的升维工具----多项式变化。是一种通过增加自变量上的次数，而将数据映射到高维空间的方法，在sklearn中的PolynomialFeatures 设定一个自变量上的次数(大于1)，相应地获得数据投影在高次方的空间中的结果。语法：sklearn.prep
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2024-03-12 00:14:18
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本文会讲到： (1)线性回归的定义(2)单变量线性回归
(3)
cost function：评价线性回归是否拟合训练集的方法
(4)
梯度下降：解决线性回归的方法之一
(5)
feature scaling：加快梯度下降执行速度的方法 (6)多变量线性回归 Linear Regression
注意一句话：多变量线性回归之前必须要Featu
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2024-03-12 21:51:00
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本系列是2022年12月DataWhale组队学习中sklearn机器学习实战的学习任务，一共分为八个任务章节，开源的在线学习地址在这里，下面我们就开始本次学习之旅了！线性回归线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为
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2024-05-28 22:17:01
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目录线性与非线性线性回归多重共线性常用的回归模型评估指标算法优缺点算法实现回归分析的主要算法包括：线性回归(Linear Regression)逻辑回归（Logistic regressions）多项式回归(Polynomial Regression)逐步回归(Step Regression)岭回归(Ridge Regression)套索回归(Lasso Regression)弹性网回归(Elas
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2024-02-15 16:46:52
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