实验目的：1．掌握单样本t检验、两样本t检验、配对样本t检验、单因素方差分析、多元回归分析的基本原理；2．熟悉掌握SPSS软件或者R软件关于单因素、多因素方差分析、多元回归分析的基本操作；3．利用实验指导的实例数据，上机熟悉以上3种方法（t检验、方差分析、多元回归分析）。实验内容：1. 实验数据为专业学生核心课程成绩及实验指导中的数据；2. 利用SPSS或者R软件上机实践单样本t检验、两样本t检验
Q1: 什么是多重逻辑回归? A: 多重逻辑回归是逻辑回归的扩展,用于预测因变量有3个或更多个类别的分类问题。它使用softmax函数将多个二分类逻辑回归组合,以概率形式给出每个类别的预测结果。Q2: 多重逻辑回归的假设是什么? A: 多重逻辑回归的主要假设是:给定的自变量,每个类别的对数几率是线性函数,且各个类别的对数几率加和为1。Q3: 什么是softmax函数? A: softmax函数是多
介绍线性回归和逻辑回归是我们经常用来做预测模型的利器。由于他们的受欢迎成都，很多股票量化交易员甚至认为他们就是唯一的回归形式，或者一些分析师会认为这两个回归是所有回归中最重要的。事实上，在数学世界中有回归方程有无数多的形式。每种形式都有其自身的重要性和最适合应用的特定场景。在本文中，我们以最简单的方式解释最常用的七种回归的形式。通过这篇文章，希望大家能形成回归广度的概念，而不是仅仅对遇到的每个问题
深度学习loss大体上分成两类分类loss和回归loss。回归loss：平均绝对误差L1loss，平均平方误差L2loss， smooth L1 loss分类loss ： 0-1损失， logistic loss, hinge loss 铰链损失， exponential loss（指数损失）， KL散度。回归lossL1 loss 在loss为0处不可导，求解效
文章目录1目标函数2损失函数3目标函数优化方式4线性回归5多项式扩展6线性回归+多项式扩展7Logistic回归8SoftMax回归9交叉验证10KNN 1目标函数在算法模型优化的过程中，优化的方向函数，每次迭代优化的时候都让这个目标函数的值最小化，而我们的最优解其实是目标函数最小化的时候的取对应的参数值2损失函数一般情况下和目标函数是同一个，有时候损失函数表达的意义是指我们的模型参数给定的时候
K-means 算法是一种简单有效的无监督学习方法，它可以有效地将多维空间（用N表示）中的点聚成一个个紧密的簇。K-means算法的优化目标是使求出K个中心点，使每一个点到该点的欧氏距离平方之和尽量小。简单来说就是把一个分到一个类中的所有数据点的每一维相加，得一个向量。然后，该向量的每一维除以该类的点的个数。这样得的向量就是该类的中心(centroid).算法的思路如下：1. 初始化K个中心点。这
文章目录一、多维特征二、梯度下降算法三、梯度下降算法实践1—特征缩放四、梯度下降算法实践2—学习率五、特征和多项式回归 一、多维特征例子： 我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征， 例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（X1,X2,…Xn） n 代表特征的数量X(i)代表第 i 个训练实例，是特征矩阵中的第 i 行，是一个向量（vector）。
CART算法什么是CART？CART是英文Classification And Regression Tree的简写，又称为分类回归树。从它的名字我们就可 以看出，它是一个很强大的算法，既可以用于分类还可以用于回归，所以非常值得我们来学习。CART算法使用的就是二元切分法，这种方法可以通过调整树的构建过程，使其能够处理连续型变量。具体的处理方法是：如果特征值大于给定值就走左子树，否则就走右子树。C
一、多变量线性回归（Multivariate Linear Regression）1.1 多维特征（Multiple Features）目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征， 例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为（x 1 ,x 2 ,…,x n ）。 增添更多特征后，我们引入一系列新的注释： n 代表特征的数量 m 代表训练样
# 如何实现 Python svr回归 loss 选择
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何在Python中实现svr回归时选择loss函数。svr回归是支持向量回归的一种形式，而选择合适的loss函数对于模型的性能至关重要。
## 流程
首先，让我们看一下整个实现的流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白 ->> 经验丰富的开发者: 请求帮助
数据归一化数据的归一化是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定范围。 最典型的是将数据统一映射到【0，1】区间上。数据归一化，简单说就是对不同性质的数据进行书同文、车同轨的规范化，将数据映射到同一个范围，这样便于对比分析不同性质的数据之间的区别和联系，而数据之间更普遍的联系会让他们产生1+1>2的效果。无论是从整体还是局部上看，数据规划都会让我们对数据的认识更加深入透彻，也会让数据发挥出更强
忽略loss函数直接对loss数值进行讨论... 嗯～～～ 天呐！流氓！loss数值代表啥呢？我觉得代表的就是你的模型输出与真实结果之间的距离(度量)，这个距离的计算方式是你自己定义的(loss函数)，所以这个数值代表啥得看你怎么定义这个loss。一、交叉熵二、MSE假设你在训练一个简单的回归任务，输入数据是你们班同学的身高，回归你们班同学的体重，
最近训练一个BP神经网络做回归，发现拟合效果很烂，甚至我用单样本训练竟然还是欠拟合。然后我昨天晚上发现，这个预测结果，随着我epoch次数的增加，最后所有预测结果会趋同。 这边一共放了三张大图，每张大图里面有两张小图，上面的小图记录了train accuracy（红）和test accuracy（蓝），评价标准是R square；下面的小图是我追踪的预测结果。三次训练分别是10、3、2个样本。 可
目录1. 使用Smoooh L1 Loss的原因2. Faster RCNN的损失函数2.1 分类损失2.2 回归损失一些感悟关于文章中具体一些代码及参数如何得来的请看博客：tensorflow+faster rcnn代码解析（二）：anchor_target_layer、proposal_target_layer、proposal_layer最近又重新学习了一遍Faster RCNN有
这就是logistic regression的原理logistic regression相比于linear regression而言，外面套了一个sigmoid函数 y_hat是110而不是101y_hat是110而不是101交叉熵(cross entropy):cross entropy代表的含义是这两个分布有多接近，两个分布越接近cross entropy算出来就会越小s
KNN回归实验一、基础知识什么是回归： 回归实际上就是“最佳拟合”。根据已有的数据拟合出一条最佳的直线、曲线、超平面或函数等，用于预测其它数据的目标值。如已知一系列的点(x,y)，我们可能就可以拟合出一条最佳的直线y=kx+b。那么如果已知自变量x，要预测目标值y的话，就可以直接带入到该直线方程中求出y。回归的目的就是预测数值型的目标值分类与回归的区别： 分类是判断对应类别，而回归的输出是一个具体
如题，在caffe训练时，遇到这个特殊的数字之后，loss会一直就是这个数字。 网上虽然有很多针对这个问题调参的trick，但少有详细的分析，因此，有必要研究一下caffe的源代码。 softmax的公式为 pk=exp(xk)∑iexp(xi) 其中x为softmax前一层的输出softmax的loss计算公式也很简单，就是对softmax之后预测的概率做对数似然函数 loss=−∑kyklog
概述上一篇讲述了《机器学习｜算法笔记(一)k近邻(KNN)算法以及应用实现》，本篇讲述机器学习算法线性回归，内容包括模型介绍及代码实现。线性回归线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数w和b。通长我们可以表达成如下公式： y^为预测值，自变量x和因变量y是已知的，而我们想实现的是预测新增一个x
多元回归是六西格玛管理中我们常用的一统计工具，它可以帮助考察多个x对y的影响，并建立可以用于预测的回归方程。这一块的内容我们在之前的文章中做了详细介绍，但是我们今天将基于Minitab 19向大家介绍机器学习下的多元回归。 Minitab中已经引入很多机器学习的算法，在Minitab 19中我们还加入了CART分类树与CART回归树算法，当然我们今天的重点是多元回归。 什么是好的模型&nb
EXCEL回归分析
通过数据间的相关性，我们可以进一步构建回归函数关系，即回归模型，预测数据未来的发展趋势。相关分析与回归分析的联系是：均为研究及测量两个或两个以上变量之间关系的方法。在实际工作中，一般先进行相关分析，计算相关系数，然后拟合回归模型，进行显著性检验，最后用回归模型推算或预测。
简单线性回归简单线性回归也称为一
