1、什么是回归？ 是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。2、线性回归 于一个一般的线性模型而言，其目标就是要建立输入变量和输出变量之间的回归模型。该模型是既是参数的线性组合，同时也是输入变量的线性组合。 最小二乘法，代价函数（平方误差代价函数，加1/2是为了方便求导）：&
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2024-03-28 11:02:14
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目录去除数据的线性趋势简介从数据中去除线性趋势去除数据的线性趋势简介 函数 detrend 从数据中减去均值或最佳拟合线（以最小二乘方式）。如果数据包含多个数据列，detrend 会分别处理每个数据列。 &
说明: 线性回归和Logistic回归他们两个解决的并不是一类问题,名字的话,的确很容易让人误导,这两者的区别: 线性回归是用来解决回归问题,而Logistic回归是用来解决二分类问题的,一个是回归,一个是分类, 这两大类型也是机器学习主要解决的,回归问题可以理解为一群连续输出的点,找到一条线或者曲线来预测薪资,房价;分类问题则是输出为有限的离散数据,比如将医疗数据分为是否患上了肿瘤, 由此可见两
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2024-03-20 10:53:52
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线性回归的推导什么是线性回归?回归算法是一种有监督算法回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用于构建一个模型来做特征向量到标签的映射。，用来建立“解释”变量(自变量X)和观测值(因变量Y)之间的关系。在算法的学习过程中，试图寻找一个模型，最大程度拟合训练数据。回归算法在使用时，接收一个n维度特征向量，输出一个连续的数据值。下面通过一则案例引出线性回归:房屋面积(m^2)租赁价格(1000￥)100
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2024-07-29 21:27:23
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这篇博客存在的意义：对速度-应力的关系进行拟合验证 在应力诱导各向异性模型中，由Eberhart-Phillips1989,zimmerman1991提出的经验公式在实际使用的过程通常被验证是有效的。 在实际使用时我们通常会由速度与差应力的散点关系进行拟合，得到系数A、K、B、D。这样的一种非线性的关系在2003年由Sha
一、线性回归1.概述：什么是回归问题：对于一组训练集（输入and对应的输出），通过回归算法拟合出一条直线（or曲线）通过该曲线可以有效预测出未知数据对应的输出。例如下图： 2.具体方法：共m个数据，每个数据n个特征 ①随机形成一条直线（or曲线，以直线举例） ②对于每一个训练值，求
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2024-05-07 20:11:27
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线性回归线性回归是线性模型中最经典的一种。线性模型一般用公式 来表示，其中 是一组权重的向量， x是 的向量表示。 线性模型具有很好的可解释性，譬如 就可以明显看出来 这一个属性在三个属性中最重要，而 比 更重要。 同时线性模型的优点还在于易于建模，形式简单。且很多非线性模型都可
线性回归和逻辑回归五、 为什么逻辑回归比线性回归好 逻辑回归用于分类，本质是线性回归。逻辑回归和线性回归首先都是广义的线性回归1.实数敏感性一致，预测范围变小它仅在线性回归的基础上，在特征到结果的映射中加入了一层sigmoid函数（非线性）映射，即先把特征线性求和，然后使用sigmoid函数来预测。在整个实数域内敏感度一致，而分类范围，需要在[0,1]之内。因而对于这类问题来说，逻辑回归的鲁棒性比
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2024-04-03 09:59:43
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我近半年每个月所写博客的数量# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Sep 1 18:23:07 2017@author: Administrator""
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2023-01-13 00:28:10
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本篇博文主要总结线性回归，线性回归虽然简单，但是却是很重要，我将沿着以下几个主题总结最小二乘法使用极大似然估计来解释最小二乘的解析式的求解过程线性回归的复杂度惩罚因子（LASSO，Ridge）梯度下降法实战最小二乘法线性回归,线性是指回归方程在空间中表现为直线形式,其决策边界是线性的.回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，基本形式:给定
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2024-05-04 10:09:35
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其他线性模型1 共线性与L2正则化2 Lasso回归3 多任务Lasso回归4 弹性网络5 随机梯度下降6 回归模型的评价标准7 岭回归交叉验证8 岭回归调参 1 共线性与L2正则化L2正则化，可以使系数w的绝对值变小，使对应的特征项对结果的影响变小。如果数据没有问题，多元线性回归和多项式回归中，才有使用正则化的必要，一元线性回归不需要L2正则化。 在岭回归中，经常能看到共线性（collinea
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2024-04-17 13:28:09
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其实没有多大的区别，就是逻辑回归多了一个Sigmoid函数，使样本能映射到[0,1]之间的数值，用来做分类问题。简单的例子就是可以使用吴恩达的课程中的例子来解释，线性回归用来预测房价，能找到一个公式来尽量拟合房价和影响房价因素之间的关系，最后得到的公式能准确的用来预测房价。在对参数不断调优以找到一组最拟合数据的参数来构成一个最好的模型，就是线性回归。在吴恩达的课程中举了一个癌症的例子 如果我们用线
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2024-06-27 10:52:52
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线性回归, 最简单的机器学习算法, 当你看完这篇文章, 你就会发现, 线性回归是多么的简单.首先, 什么是线性回归. 简单的说, 就是在坐标系中有很多点, 线性回归的目的就是找到一条线使得这些点都在这条直线上或者直线的周围, 这就是线性回归(Linear Regression).是不是有画面感了? 那么我们上图片:那么接下来, 就让我们来看看具体的线性回归吧首先, 我们以二维数据为例:
我们有一组
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2024-03-28 10:38:10
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m表示样本个数，n表示特征个数，Θ表示参数，x的上标表示样本个数，下标表示是第几个特征。 一个训练样本的多个特征与参数进行运算可以写成矩阵形式 将一个样本中每个Θ和一个样本x中的每个特征xj都看作列向量中的元素，那么上式就可以写成 Θ和x都是列向量，损失函数J(Θ)表示如下 梯度下降求偏导时候不一样
原创
2021-05-25 22:08:22
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文章目录一、线性回归-线性回归的基本要素-线性回归的从零实现---生成数据集---读取数据集---初始化模型参数---定义模型---定义损失函数---定义优化函数---训练模型-线性回归使用pyTorch的简洁实现---生成数据集---读取数据集---定义模型---初始化模型参数---定义损失函数---定义优化算法---训练- 小结二、Softmax与分类softmax回归的基本概念三、多层感知
逻辑回归和线性回归区别 一、总结 一句话总结： 因
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2020-10-02 12:07:00
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表面理解的线性对于给定的一组输入值x和输出值y，我们假定其关系为线性的，就会得出： y = kx+b，即我们在大学前接触到的最基本的线性方程，只要我们求出k和b来，就可以求出整条直线上的点，这就是很多人认为的线性： 简单来说很多人认为：线性回归模型假设输入数据和预测结果遵循一条直线的关系但是，这种理解是一叶障目。线性的含义线性回归模型是：利用线性函数对一个或多个自变量 （x 或 (x1,x2,…x
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2024-02-27 21:34:33
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逻辑回归和线性回归都是通过把一系列数据点预测计算出一条合适的“线”，将新的数据点映射到这条预测的“线”上，继而做出预测。线性回归 线性回归预测的是直线，参数计算使用最小二乘法。 对于定义域x（-∞，+∞）上的值域y也是（-∞，+∞），这样的一个很明显的不合理处是，当我们加入惩罚项时，那些离群点容易受到极大的影响。 假如使用线性回归对{0,1}二分类问题做预测，则一个真值为1的样本，其预测值为100
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2024-04-26 19:47:11
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简单的线性回归什么是简单线性回归？ 所谓简单，是指只有一个样本特征，即只有一个自变量；所谓线性，是指方程是线性的；所谓回归，是指用方程来模拟变量之间是如何关联的。 简单线性回归，其思想简单，实现容易（与其背后强大的数学性质相关。同时也是许多强大的非线性模型（多项式回归、逻辑回归、SVM）的基础。并且其结果具有很好的可解释性。基本的推导思路 我们所谓的建模过程，其实就是找到一个模型，最大程度的拟合我
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2024-07-05 14:27:55
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1、线性回归回归的目的是预测数值型数据的目标值。目标值的计算是通过一个线性方程得到的，这个方程称为回归方程，各未知量（特征）前的系数为回归系数，求这些系数的过程就是回归。对于普通线性回归使用的损失函数一般为平方误差。把其用最小二乘法进行优化得到的关于系数w求导所得到的矩阵形式的表达式求得的w便为最优解了。线性回归可以参考：2.Logistic回归逻辑回归假设数据服从伯努利分布,是一种广义的线性回归
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2024-05-10 20:48:01
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