张量的操作与线性回归张量操作一、张量拼接与切分二、张量索引三、张量变换四、张量数学运算线性回归 张量操作一、张量拼接与切分torch.cat()功能：将张量按照维度dim进行拼接torch.cat(tensors, # 张量序列
dim=0, # 要拼接的维度
out=None)例如：按照张量的第0维和第1维进行拼接t = torch.ones((2, 3))
t_0
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
线性回归详解 从零开始 从理论到实践一、线性回归的理解1.1、字面含义1.2、引申1.2.1、简单回归1.2.2、多元线性回归1.2.3、矩阵的形式表示1.2.4、回归系数的求解 - 最小二乘法1.2.5、线性模型的变换 - 广义线性模型二、算法的简单实现三、sklearn的使用3.1、方法、参数与属性3.2、实例应用3.2.1、简单回归 - 平面坐标点预测3.2.2、多元线性回归 - 波士顿房
前言 最近刚刚监督学习线性回归算法，再加上最近青岛天气异常多变，天气预报一直预测的不准确于是想亲自写一个气温预测的功能。 数据获取 本次数据是在天气+获取的。由于一开始没有想用特别多的数据来训练模型所以选择手动复制然后写程序预处理这些数据。但是后来发现模型不太准确于是就手动获取了四五年的数据。。 最 ...
转载
2021-10-01 18:46:00
3674阅读
点赞
2评论
本文将进学习机器学习的第一个算法------线性回归，首先分析什么是线性回归，然后进行预测鲍鱼年龄的实战
一 什么是回归？回归的目的是预测数值型的目标值，最直接的办法是依据输入，写入一个目标值的计算公式。 假如你想预测小姐姐男友汽车的功率，可能会这么计算： HorsePower = 0.0015 * an
3、线性模型
线性模型主要就是两个作用，一是做回归预测，二是做分类任务。按照西瓜书的定义来说，即试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。3.1 基本形式线性模型一般形式为：f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b通过输入数据 x ,得到f(x)，从而进行预测。这里的关键就是如何确定w和b才能使得我们的预测值更加准确。3.2 线性回归 什么是回归分析呢？这是一个来自统计学的
标签： 机器学习算法1. 感知机算法（Perceptron Algorithm） 感知机算法是机器学习中的一个二分类监督学习算法，通过一个函数决定由向量代表的一个输入是否属于某一类。它是一种线性分类器：特征通过权重线性组合，然后通过一个线性预测函数来判断。这个算法最早由Frank Rosenblatt在1957年提出。 假设输入为x⃗ ，通过某种确定的非线性变换成一组特征向量Φ(
本来想按照实操上的建模工作顺序，从数据源计算IV和WOE值、变量筛选、逻辑回归到模型评价写这系列文章，但有读者反应读起来有些生涩无聊(请原谅笔者也是第一次写公众号啊/(ㄒoㄒ)/~~)。于是这里插入了本篇，主要就介绍下常用的两种回归模型，从中你会知道为什么信贷风控普遍使用逻辑回归而不是我们熟悉的线性回归。希望读者看完，能对风控建模要达到的目的有一个总体的sense。~~~~~~~~~切入正题~~~
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-09-28 14:16:53
282阅读
引言最基本的机器学习算法必须是单变量线性回归算法。现如今有很多先进的机器学习算法，线性回归显得似乎并不重要。但夯实基础是为了更好的发展，这样你就能很清楚地理解概念。在本文中，我们将逐步实现线性回归算法。思想和公式线性回归使用了最基本的预测思想，这里有一个公式：Y = C + BX我们都学过这个公式，这是一条直线的方程。Y是因变量，B是斜率，C是截距。通常对于线性回归，它的公式如下：在这里，h是假设
转载
2023-06-25 10:04:51
198阅读
线性回归实现%matplotlib inline
import random
from mxnet import autograd, np, npx
from d2l import mxnet as d2l生成数据集根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集。任务是使用这个有限样本的数据集来恢复这个模型的参数。##使用线性模型参数w=[2,-3.4]T,b=4.2和噪声声项e生成数据集
y = X
前言：学习了吴恩达机器学习线性回归部分内容后，再结合很多优秀博客总结，搬运出来的干货。1、原理2、单变量线性回归数据准备：第一列当作人口Population，第二列当作收益Profite实现技术：梯度下降实现目标：（1）作原始数据散点图（2）作线性回归模型折线图（3）根据模型预测一些数据（4）作代价函数随迭代次数增加而变化的折线图；会发现代价函数慢慢趋向某个最小值，从而调整迭代次数（5）作代价函数
转载
2023-06-27 17:20:39
155阅读
线性回归的概念：给定数据集D = {(x1, y1), (x2, y2)........(xm, ym)},向量x和结果y均属于实数空间R。“线性回归”试图学得一个线性模型以尽可能准确的预测实值进行标记。其数学表达式如下图所示：再定义损失函数：其中h(x)为预测值，y为真实值现在就是要找到一个θ使得J(θ)的值最小（1）标准公式法：然而实际情况下往往不满秩，为了解决这个问题，常见的做法是引入正则项
多元线性回归_梯度下降法实现【Python机器学习系列（六）】 文章目录1. 读取数据2.定义代价函数3. 梯度下降4.可视化展示 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•
转载
2023-08-01 20:16:14
171阅读
Python多元线性回归1.首先导入需要的模块import pandas
from sklearn.model_selection import train_test_split #交叉验证 训练和测试集合的分割
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
import matplotlib.pyplot
转载
2023-07-06 23:14:03
534阅读
简单线性回归 1、研究一个自变量(X)和一个因变量（y）的关系 简单线性回归模型定义：y=β0+β1x+ε 简单线性回归方程：E(y)=β0+β1x 其中： β0为回归线的截距 β1为回归线的斜率 实际编程时，主要是根据已知训练数据，估
原创
2019-03-27 21:32:00
91阅读
逻辑回归一、线性回归简介1.1 线性回归1.2 损失函数二、梯度下降法2.1 什么是梯度2.2 梯度下降法求解三、Ridge回归四、最小二乘法求线性回归五、Sklearn实现5.1 线性回归5.2 Ridge 回归5.3 LASSO回归附录 一、线性回归简介1.1 线性回归 我们以身高来举例，直觉告诉我们爸爸妈妈的身高会共同影响子女的身高，为了同时考虑到父母双方的身高的影响，可以取其两者的平均
# XGBoost Python回归实现教程
## 概述
本教程旨在教会你如何使用Python中的XGBoost库进行回归分析。XGBoost是一种基于梯度提升树的机器学习算法，被广泛应用于数据挖掘和预测建模任务。
在这个教程中，我们将按照以下步骤来实现XGBoost回归模型：
1. 加载数据集
2. 数据预处理
3. 划分训练集和测试集
4. 构建XGBoost回归模型
5. 模型训练与优
原创
2023-08-26 12:16:33
433阅读
## XGBoost回归实现流程
本文将介绍如何使用Python的XGBoost库实现回归问题。XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，具有较高的准确性和可解释性。以下是实现XGBoost回归的流程图：
```mermaid
graph LR
A[数据准备] --> B[划分训练集和测试集]
B --> C[模型训练]
C --> D[模型预测]
```
### 数据准备
在进行XG
原创
2023-09-28 14:23:15
376阅读
一、xgboost模型函数形式 xgboost也是GBDT的一种，只不过GBDT在函数空间进行搜索最优F的时候，采用的是梯度下降法也就是一阶泰勒展开；而xgboost采用的是二阶泰勒展开也就是牛顿法，去每次逼近最优的F，泰勒展开越多与原函数形状越接近，比如在x0处进行展开，其展开越多，x0附近与原函数值越接近，且这个附近的区域越大。另外一个xgboost加入了正则化项，有效防止过拟合。 xgbo
