之前我们曾经学习了简单线性回归模型的推导、sklearn实战，并尝试从零搭建了一个简单线性回归的模型工具。但是我们遇到的数据并不总是线性的，这时如果我们还拿线性模型去拟合，我们模型的效果就会大打折扣。不过不用担心，我们仍然可以使用线性回归的方法来拟合非线性的数据，只不过我们要先对输入数据做一些处理。一、快速理解多项式回归原理我们先来回顾一下简单线性回归的假设：假如我们通过散点图发现变量y与x之间的
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2024-03-07 13:26:13
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一、概率1.定义：概率（P）robability ，衡量一件事情发生的可能性2.范围：0<=P<=13.计算方法： 根据个人置信 根据历史数据  
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2023-08-08 12:52:00
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本文介绍机器学习中的线性模型的基本形式和求解线性回归方程方法设问题为：判断一个同学对机器学习算法的掌握程度 有以下观点：1.数学基础 &n
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2024-07-31 19:39:48
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文章目录前言多项式回归模型概念解释：sklearn实现多项式回归模型：广义线性可加(GAM)模型概念解释：pygam实现广义线性可加模型：GAM模型的优点与不足：回归树模型概念解释：算法流程：sklearn实现回归树模型：回归树与线性模型的比较：支持向量回归(SVR)模型概念解释：算法流程：sklearn实现支持向量回归模型：KKT和对偶理论的补充知识： 前言本文主要总结了解决非线性回归问题的机
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2024-03-26 12:02:17
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一、线性回归回归问题：目标值——连续型的数据线性回归应用场景：房价预测、销售额度预测、金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子定义与公式：线性回归（Linear regression）是利用回归方程（函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况叫多元回归通用公式h(w)=w1*x1+w2*x
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2024-04-08 14:09:47
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目录线性与非线性线性回归多重共线性常用的回归模型评估指标算法优缺点算法实现回归分析的主要算法包括：线性回归(Linear Regression)逻辑回归（Logistic regressions）多项式回归(Polynomial Regression)逐步回归(Step Regression)岭回归(Ridge Regression)套索回归(Lasso Regression)弹性网回归(Elas
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2024-02-15 16:46:52
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起步非线性回归是线性回归的延伸，线性就是每个变量的指数都是 1，而非线性就是至少有一个变量的指数不是 1。生活中，很多现象之间的关系往往不是线性关系。选择合适的曲线类型不是一件轻而易举的工作，主要依靠专业知识和经验。常用的曲线类型有 幂函数，指数函数，抛物线函数，对数函数和S型函数 。化非线性回归为线性回归通过变量代换，可以将很多的非线性回归转化为线性回归。比如目标函数假设是&
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2023-12-18 11:47:06
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1. 回归简介在客观世界中普遍存在着变量与变量之间的关系。变量之间的关系一般可以分为确定关系和不确定关系。确定关系是指变量之间的关系可以通过函数关系来表达。非确定关系即所谓的相关关系。而回归分析是研究非确定关系的方法，可以帮助我们从一个或一系列变量的值去估计另一个变量的值。线性回归模型为 通过最小化损失函数 求得最优的 。具体的方法有 线性回
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2024-05-09 19:44:09
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文章目录一、从最简单的logistic回归说起二、为什么需要激活功能三、常见激活函数特点：3.1 ReLU激活函数3.2 sigmoid激活函数3.3 tanh激活函数3.4 softmax激活函数3.5 其他激活函数四、常见问题4.1 RNN能否使用ReLU作为激活函数Reference 一、从最简单的logistic回归说起线性分类模型一般是一个广义线性函数，即一个或多个【线性判别函数】加上
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2024-04-10 20:26:06
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线性回归模型请看上篇文章，本篇文章介绍的是非线性回归模型线性回归模型链接在目前的机器学习领域中，最常见的三种任务就是：回归分析、分类分析、聚类分析。那么什么是回归呢？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。下面介绍几种常见的非线性回归模型。1、SVR众所周知，支持向量机在分
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2023-12-10 11:37:03
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作者：博观厚积 Python爱好者社区--专栏作者01 非线性决策边界的logistic回归拟合常规的logistic回归在解决分类问题时，通常是用于线性决策边界的分类(如下图-左图)，因为logistic回归可以视为线性回归的一种转化，其回归模型为 (sigmoid函数)：式中的z=θTx(i)就是不同x的线性表达式f(x) = g(w0+w1x1+w2x2)。那么，对于线性决策边界的分类，如何
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2023-09-05 14:15:40
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非线性回归目标区分线性回归和非线性回归用py实现非线性回归如果数据表现出一个曲线的趋势，那么相比于非线性回归，线性回归就不会产生一个非常精确的结果，因为线性回归假设数据是线性的。就让我们通过一个例子学习一下非线性回归。在这篇博客中我们对中国1960年到2014年的GDP拟合了一个非线性模型。导入相关库import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl
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2023-06-26 09:59:59
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在先前的两篇帖子中讨论了基本的线性回归和逻辑回归的问题，这些模型还比较理想，实际情况下样本数据的分布可能并没有这么完美，这个时候就会产生一系列的问题。1 非线性回归很多时候我们碰到的回归问题并不是线性的，而是非线性的。换句话说，我们的样本数据分布不是一条完美的直线，而是一条曲线。以之前线性回归的例子，如下图所示，样本数据的分布更符合一条曲线的形状。那么如何去拟合得到这样的曲线呢？在处理非线性回归的
简单来说，回归分析就是利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而（对未知数据）进行预测。主要包括线性回归和非线性回归。线性回归中又包括：一元线性、多元线性以及广义线性（代表为逻辑回归，下一节讲）在应用中，我们往往不知道是否能用线性回归。因此我们可以使用相关系数去衡量线性相关性的强弱。使用平方误差和衡量预测值不真实值的差距：我们希望平方误差越小越好，这代表拟合程度越高。求取最小值，可以使用两种方法。分
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2024-04-19 05:54:34
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1.线性回归(Linear Regression)1.1什么是线性回归我们首先用弄清楚什么是线性，什么是非线性。（1）线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。 注意：题目的线性是指广义的线性，也就是数据与数据之间的关系。（2）非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。 相信通过以上两个概念大家已经很清楚了，其次我们经常说的回归回归到底是什么
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2024-03-17 23:15:20
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from torch import nn,optim
from torch.autograd import Variable
import torch
x_data = np.linspace(-2,2,200)[:,np.newaxis]
noise = np.random.normal(
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2023-05-31 13:38:07
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非线性回归模型详解
非线性回归是一种统计方法，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的非线性关系模型。与线性回归不同，非线性回归允许模型以更灵活的方式拟合数据，适用于变量间存在复杂关系的情况。
非线性回归的基本概念
非线性回归模型的一般形式为：
[ y = f(x, \beta) + \epsilon ]
其中，( y ) 是因变量，( x ) 是自变量，( \beta ) 是模型参数，( \eps
线性回归：Liner Regression 主要是回忆一下最小二乘和梯度下降 文章目录什么是线性回归线性回归能做什么线性回归一般表达式如何计算（学习）参数w，b求解损失函数最小化L时w和b值的方法：最小二乘法代码实现求解损失函数最小化L时w和b值的方法：梯度下降法代码实现多项式的回归代码实现过拟合、欠拟合、正则化 什么是线性回归线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的图象是直线，叫做线性。非线性：
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2024-07-21 07:20:39
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文章目录线性回归1. 简单介绍一下线性回归。2. 线性回归的假设函数是什么形式？3. 线性回归的代价(损失)函数是什么形式？4. 简述岭回归与Lasso回归以及使用场景。5. 线性回归要求因变量服从正态分布吗？逻辑回归1. 简单介绍一下逻辑回归2. 简单介绍一下Sigmoid函数3. 逻辑回归的损失函数是什么4.可以进行多分类吗？5.逻辑回归的优缺点6. 逻辑斯特回归为什么要对特征进行离散化。7
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2024-04-30 23:07:35
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那个百分十先生：深度学习——keras中的Sequential和Functional APIzhuanlan.zhihu.com
在上篇深度学习框架Keras的教程中，我们详细的介绍了Keras中的Sequential和Functional API。也使用Keras的Sequential实现了手写字体的识别。这次的推文中我们继续来看看Keras的简单使用。因为简单，
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2024-01-31 00:21:20
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