记录一下自己深度学习的开始2020.12.08,以后坚持每天都写一点自己学习心得回归:根据输入的数据,预测出某个具体的值 h(x)就是预测的值,也可以写作y^ 因此,为了找到合适的权重(theta),数学上有很多找到其值的方法,在机器学习和数据分析中,我们常用的方法有四种线性回归多项式回归岭回归LASSO代价函数(损失函数) 在学习各类回归方法之前,必须有必要先了解代价函数 损失函数是由似然函数推
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2024-03-24 18:33:59
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目录线性模型损失函数解析解随机梯度下降用模型进行预测矢量化加速正态分布与平方损失从线性回归到深度网络神经网络图线性模型.和称为权重（weight），权重决定了每个特征对我们预测值的影响。 b称为偏置（bias）、偏移量（offset）或截距（intercept）。偏置是指当所有特征都取值为0时，预测值应该为多少。如果没有偏置项，我们模型的表达能力将受到限制。当我们的输入包含d个特征时，我们将预测结
文章目录线性模型基本形式线性回归求解参数w和b常见的参数求解方法批量与小批量算法正则化（参数范数惩罚） 线性模型基本形式通过属性的线性组合来进行样本预测：写成向量的形式：w 表示每个属性的权重，b 为偏置值，x 为样本向量，f(x) 为预测值线性回归回归分析是一种预测性的建模，研究自变量和因变量之间的关系数学描述：给定训练集 其中 表示对 求解参数w和b一般来说，我们要使预测值的均方误差最小，
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2024-09-15 07:01:24
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(1)线性回归通过权重与特征的乘积相加，即y = w1*x1+w2x2+....wn*xn + bias ①准备好已知的特征值x和目标值y （如y = x * 0.7 + 0.8，训练的目的是为了找到权重0.7和bias0.8） ②建立模型，随机初始化准备权重w和偏置b，得到预测值y_predict ③y_predict = x * w + b (这里的权重
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2023-10-29 16:37:19
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线性回归（一）实践篇模型思路线性模型损失函数梯度下降优化公式算法结构参数初始化损失函数完整的模型训练使用训练好的参数进行预测（输出）将设计好的模型进行封装（待续） QQ:3020889729 小蔡 本文可
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2024-07-26 14:03:04
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基本概念 线性模型是用属性的线性组合来进行预测的函数： 对于一个n维的数据$\mathbf{x}=\{x_1,x_2,…,x_n\}$，要学的一组权重$w_1,w_2,…,w_n;b$,使得预测结果为： 向量的形式是这样的 线性模型的权重可以代表每个属性所占有的比重，其中权值越大，代表这个属性越重要。所以线性的模型可以作为一种嵌入式的特征选择，使用它
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2024-06-12 22:10:10
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关于线性回归模型的由来以及定义的更涉及本质的深入的分析见 文章目录1. 线性回归问题的数学描述2. 最小均方算法（LMS, Least Mean Square）2.1. 只有一个样本的情况2.2. 多个样本的情况2.3. 线性回归的闭式解（解析解）3. 线性回归模型的概率解释3.1. 线性回归模型前提假设条件3.2. 损失函数为均方误差的证明 1. 线性回归问题的数学描述记为n维的输入特征，为参数
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2024-04-08 12:25:55
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# Python线性回归与权重的理解
线性回归是机器学习中一种基本而重要的算法，广泛用于数据分析和预测。在这篇文章中，我们将深入探讨线性回归中的权重概念，并提供Python代码示例以帮助理解。
## 什么是线性回归？
线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。它的基本思想是通过一条直线来拟合输入特征和目标变量之间的关系。线性回归的模型可以表示为：
$$
y = w_0 + w
原创
2024-10-09 06:16:34
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# Python 权重线性回归的入门指南
线性回归是一种在统计分析和机器学习中广泛应用的方法，用于预测一个因变量与一个或多个自变量之间的关系。相比于传统的线性回归，权重线性回归通过为不同的输入数据赋予不同的权重，从而提高模型的准确性和适应性。在本篇文章中，我们将探讨如何在Python中实现权重线性回归，并给出相关的代码示例。
## 权重线性回归简介
权重线性回归（Weighted Linea
局部加权线性回归 线性回归的一个问题是有可能出现欠拟合现象，因为它求的是具有小均方误差的无偏估 计。显而易见，如果模型欠拟合将不能取得好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一 些偏差，从而降低预测的均方误差。 其中的一个方法是局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression，LWLR）。在该方法中，我们给待预测点附近的每个点赋予一定的
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2024-06-19 21:19:42
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假设一个数据集有n个样本，每个样本有m个特征，样本标签y为{0, 1}。数据集可表示为： 其中，x(ij)为第i个样本的第j个特征值，y(i)为第i个样本的标签。X矩阵左侧的1相当于回归方程的常数项。每个特征有一个权重（或系数），权重矩阵为：开始可以将权重均初始化为1。将特征及权重分别相乘得到Xw (即特征的线性组合，为n维列向量)。经过Sigmoid函数处理得到预测值：y为预
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2024-03-22 11:36:36
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1.线性回归概述实例：数据：工资和年龄（2个特征）目标：预测银行会贷款给我多少钱（标签） 考虑：工资和年龄都会影响最终银行贷款的结果那么它们各自有多大的影响呢？（参数） X1,X2就是我们的两个特征（年龄，工资）Y是银行最终会借给我们多少钱 找到最合适的一条线（想象一个高维）来最好的拟合我们的数据点 误差： 真实值和预测值之间肯定是要存在差异的（用 来表示该误差）
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2024-07-23 06:41:02
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3.1. 线性回归回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。 3.1.1. 线性回归的基本元素线性模型矩阵向量表示为： 线性回归的目标是找到一组权重向量w和偏置b： 当给定
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2024-09-10 17:07:55
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1.如果我们将权重初始化为零，会发生什么。算法仍然有效吗？ 2.假设你是 乔治·西蒙·欧姆 ，试图为电压和电流的关系建立一个模型。你能使用自动微分来学习模型的参数吗? 3.您能基于 普朗克定律 使用光谱能量密度来确定物体的温度吗？ 4.如果你想计算二阶导数可能会遇到什么问题？你会如何解决这些问题？ 5.为什么在 squared_loss 函数中需要使用 reshape 函数？ 6.尝试使用不同的学
前言由于本部分内容讲解资源较多，本文不做过多叙述，重点放在实际问题的应用上。一、线性回归线性回归中的线性指的是对于参数的线性的，对于样本的特征不一定是线性的。线性模型（矩阵形式）：y=XA+e 其中：A为参数向量，y为向量，X为矩阵,e为噪声向量。对于线性模型，通常采用最小二乘法作为其解法（可通过最大似然估计推得）。最小二乘法是通过最小化误差的平方和寻找数
一、概念线性回归（Linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。下面是《商务与经济统计》对简单线性回归的知识点 简单线性回归知识点 二、建立简单线性模型的要点自
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2023-07-30 00:00:05
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一、相关问题 层次分析法一般用于评价类问题，选择哪种方案最好、哪种决策最优。摘自2016国赛B题 二、层次分析法解题方法 1.分析系统中各因素之间的关系，建立系统的递阶层次结构2.对于同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，构造两两比较矩阵(判断矩阵)3. 由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权重，并进行一致性检验(检验通过权重才能用)4 . 根据权重矩阵
目录 一、基础理论介绍 0. 前提介绍：1. 介绍：回归(regression) Y变量为连续数值型(continuous numerical variable)如：房价，人数，降雨量分类(Classification): Y变量为类别型(categorical variable)如：颜色类别，电脑品牌，有无信誉 2. 简单线性
（作者：陈玓玏）假设有一组数据，包含个样本，其中每一个样本有个特征值，每一个样本还对应其label ，也就是说这组数据是一个的矩阵，那么我们可以通过一组参数来实现对label的预测，这样当新来一个样本时，我们可以通过找到的这一组参数和样本的运算（实际是一个函数）来预测其值。1. 代价函数那怎么评估我们的预测是否准确呢？先来科普一个三个概念： 损失函数（Loss Function）：是定义在单个
线性回归 上图是描述线性回归过程的一个例子。横坐标表示目标值，纵坐标表示一个特征值。这样我们就可以在坐标系中生成一个散点图，我们算法实现的就是通过这些散点图来运算出最符合这些数据的一条直线（图中的红线） 线性回归就是通过一个或者多个自变量（特征）与因变量（目标值）之间进行建模的回归分析。一、原理我们通过算法来运算如下函数的相关参数 上式中的w为权重（某一特征在整体上所占据的权重），b为偏置项，x为
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2024-10-22 15:05:58
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