HMM:隐式马尔可夫链 HMM的典型介绍就是这个模型是一个五元组：观测序列（observations）：实际观测到的现象序列隐含状态（states）：所有的可能的隐含状态初始概率（start_probability）：每个隐含状态的初始概率转移概率（transition_probability）：从一个隐含状态转移到另一个隐含状态的概率发射概率（emission_probability）
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2024-10-21 18:50:13
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第十章 隐马尔可夫模型（HMM）摘要隐马尔可夫模型的基本概念前言生成模型和判别模型马尔可夫过程马尔可夫链马尔可夫模型隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型的三个问题第一 概率计算第二 学习问题第三 预测问题参考文献 摘要隐马尔可夫模型（HMM）是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型。隐马尔可夫模型在语音识别、自然语言处理、生物信息、模式识别等领域有着广泛
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2024-09-22 06:47:49
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机器学习中回归算法基本流程1. 如何开始小朋友你是不是对机器学习有很多问好❓❓❓❓ 看着别人一直调参数，一直调参数 而自己对着原理一直停留在ABC so 我也有有很对问号 之前一直没有接触过机器学习的具体问题分析， 最近由于工作方向原因，需要学习一些机器学习针对具体业务中的实战项目， 那么，这篇文章就是我从接触到实战的一整个过程， 针对于入门和具体问题实战的一些我学习过程中的流程。如果你之前不知道
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2024-09-04 23:48:37
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# Huber回归
Huber回归是一种用于处理异常值(outliers)的回归方法，它在普通最小二乘法(OLS)和绝对值误差回归(LAD)之间进行了平衡。OLS对于异常值非常敏感，而LAD对异常值不敏感但对于正常值的拟合效果较差。Huber回归能够在一定程度上同时考虑到二者的优点。
## Huber损失函数
Huber损失函数是Huber回归的核心。它的定义如下：
![Huber Los
原创
2024-01-19 08:26:22
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自由度 ()：degree of freedom 平方和 ()：Sum of Square 均方 ()：Mean Square1. 方差分析表1.1 单因素方差分析表k：因素总体的个数n：观测值个数误差来源平方和自由度均方值值临界值组间（因素影响）根据显著性水平确定组内（误差）总和1.2 双因素方差分析表：行因素个数：列因素个数 （为什么不是为行因素个数，是列因素个数呢？哼？）1.2.1 无交互作
四、回归算法 4.1线性回归 4.1.1线性回归的原理 回归问题-目标值是连续型数据  
Robust Variance模块中的函数用于计算线性回归、逻辑回归、多类逻辑回归和Cox比例风险回归的稳健方差（Huber-White估计）。它们可用于计算具有潜在噪声异常值的数据集中数据的差异。此处实现的Huber-White与R模块“sandwich”中的“HC0”三明治操作完全相同。  
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2024-05-29 10:16:56
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逻辑回归是将线性回归的结果通过sigmoid函数映射到0到1的区间内，而[0,1]对应百分比即概率，从而转化为分类问题逻辑回归只能解决二分类问题。公式：e为常数：2.71；默认0.5作为阀值；z为线性回归的结果g(z)为sigmoid函数。逻辑回归的损失函数：损失函数目前整理了两种：
均方误差：不存在局部最低点，只有一个最小值，通过梯度下降可以求出最低点。对数似然损失：如下图所示存在多个局部
目录1.回归分析定义2.回归分析的步骤3.线性回归3.1一元线性回归模型结构模型假设最小二乘法估计回归系数误差方差的估计回归系数的区间估计和假设检验有效性检验利用一元线性回归模型进行预测matlab实现3.2多元线性回归模型结构误差方差计算回归系数区间估计和假设检验模型有效性检验预测例子4.非线性回归 基于Matlab的非线性回归分析例子1.回归分析定义根据自变量的数值预测因变量的大小，
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2024-04-19 13:43:53
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线性回归、损失函数与梯度下降线性回归损失函数梯度下降 线性回归线性回归简单的说就是线性函数； 线性回归属于机器学习 回归问题；在线性回归建立的线性关系的模型中，假设目标变量和自变量之间存在一种线性关系，模型的目标是找到最佳的拟合线，是的模型对于未知的数据能够进行最准确的预测；线性回归模型的一般形式为： 其中 表示自变量， 是模型的参数，用于确定每个自变量对目标变量的贡献程度。 线性回归模型简单
文章目录回归问题解析解方法求解线性回归线性回归OLS：LinearRegression在wave数据集的应用在boston数据集的应用岭回归：Ridge在boston数据集的应用lasso在boston数据集的应用Ridge和lasso对比分类问题二分类：Logistic回归、线性SVM在forge数据集的应用高维空间中的LogisticRegression用于多分类的线性模型在blobs数据集上
众所周知，最小二乘法对于异常值非常敏感，所以在面对污染数据时常常需要稳健方法。Huber提出的M估计是最流行的稳健回归估计量之一。常用的稳健估计方法通常都是针对回归模型，或者说是基于最小二乘方法。对于回归模型最小二乘法得到的估计量为本文介绍了几种基于回归模型的稳健估计方法。1.Huber回归估计量为其中 ，为预先给定的阈值。由上式可以看出，在残差绝对值小于阈值时，仍然采用平方损失。在残差
Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。当预测偏差小于 δ 时，它采用平方误差,当预测偏差大于 δ 时，采用的线性误差。相比于最小二乘的线性回归，HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度，所以 HuberLoss 是一种常用的鲁棒的回归损失函数。Huber Loss 定义如...
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2021-08-13 09:39:08
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Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。当预测偏差小于 δ 时，它采用平方误差,当预测偏差大于 δ 时，采用的线性误差。相比于最小二乘的线性回归，HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度，所以 HuberLoss 是一种常用的鲁棒的回归损失函数。Huber Loss 定义如下参数 a 通常表示 residuals，写作 y−f(x)，当 a = y−f(x) 时，Hu.
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2021-08-13 09:38:20
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Huber Loss 是一个用于回归问题的带参损失函数, 优点是能增强平方误差损失函数(MSE, mean square error)对离群点的鲁棒性。当预测偏差小于 δ 时，它采用平方误差,当预测偏差大于 δ 时，采用的线性误差。相比于最小二乘的线性回归，HuberLoss降低了对离群点的惩罚程度，所以 HuberLoss 是一种常用的鲁棒的回归损失函数。Huber Loss 定义如下 参数 a 通常表示 res...
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2021-08-13 09:38:33
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# PyTorch中的Huber损失函数
在机器学习和深度学习的应用中，损失函数在模型训练的过程中起着至关重要的作用。损失函数用于量化模型预测值与真实值之间的差异，帮助模型学习如何更好地拟合数据。Huber损失函数是一种常用的损失函数，尤其适用于回归任务。相较于传统的均方误差（MSE），Huber损失对异常值具有更强的鲁棒性。本文将介绍什么是Huber损失函数，并展示如何在PyTorch中使用它
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2024-10-01 06:57:42
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代码 损失函数的一般表示为\(L(y,f(x))\)，用以衡量真实值\(y\)和预测值\(f(x)\)之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为\(y-f(x)\)，在分类问题中则为\(yf(x)\)。下面分别进行讨论。回归问题的损失函数回归问题中\(y\)和\(f(x)\)皆为实数\(\in R\)，因此用残差 \(y-f(x)\
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2023-12-25 21:50:51
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在统计学习角度，Huber损失函数是一种使用鲁棒性回归的损失函数，它相比均方误差来说，它对异常值不敏感。常常被用于分类问题上。 下面先给出Huber函数的定义：这个函数对于小的a值误差函数是二次的，而对大的值误差函数是线性的。变量a表述residuals，用以描述观察值与预测值之差：，因此我们可以将上面的表达式写成下面的形式： Huber loss (green, )
一、CART ( Classification And Regression Tree) 分类回归树 1、基尼指数：在分类问题中，假设有K
K 个类，样本点属于第k
k 类的概率为P k
Pk ，则概率分布的基尼指数定义为： Gini(P)=∑ k=1 K P k (1−P
在计算机科学和工程领域，数据处理是一个至关重要的任务。权重FIFO（Weighted First-In-First-Out）是数据处理过程中的一个关键组件，用于管理和调度数据的流动。本文将深入探讨权重FIFO的定义、工作原理、应用领域以及为何它在数据处理中如此重要。什么是权重FIFO？权重FIFO是一种数据结构，用于管理数据的排队和处理。它是FIFO（First-In-First-Out）队列的一
