深度学习基础pytorch：线性回归，多层感知机，softmax与分类模型-什么是线性回归-线性回归的基本要素- 模型：- 数据集：- 损失函数：- 小批量随机梯度下降（mini-batch stochastic gradient descent）：- 线性回归模型从零开始实现：- 生成数据集- 读取数据集- 初始化模型参数- 定义模型- 定义损失函数- 定义优化函数- 开始训练- softma
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2024-04-17 12:05:21
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1. 多元回归分析是什么? 多元回归分析是一种统计分析方法,用于研究多个自变量与一个依变量之间的定量关系。2. 多元回归模型的一般表达式是什么? 一般表达式为:Y=β0+β1X1+β2X2+...+βnXn+ε3. 怎样判断一个变量是否适合作为多元回归模型的自变量? 自变量应该与依变量之间存在理论上的相关性或因果关系,而且自变量之间不应该存在完全相关或高度相关。4. 怎样判断多元回归模型是否存在多
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2023-12-03 21:00:12
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应该掌握的7种回归模型 博客你应该掌握的7种回归模型！。 线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法。由于这二者的知名度很大，许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了。而了解更多的学者会知道它们是所有回归模型的主要两种形式。 &nb
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2024-01-11 08:53:29
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1. sklearn构建完整的机器学习项目流程详解一般来说，一个完整的机器学习项目分为以下步骤：第一步：明确项目任务：回归/分类。第二步：收集数据集并选择合适的特征。第三步：选择度量模型性能的指标。第四步：选择具体的模型并进行训练以优化模型。第五步：评估模型的性能并调参。1.1 sklearn构建完整的“回归”项目（第一步）# 引入相关科学计算包
import numpy as np
import
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2023-12-07 14:38:03
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Deep Ordinal Regression Network for Monocular Depth Estimation作者：Huan Fu、 Mingming Gong 、Chaohui Wang 、Kayhan Batmanghelich 、Dacheng Tao摘要：单目景深估计是一个不适定问题，在理解三维场景几何中起着至关重要的作用。近年来，通过从深卷积神经网络（DCNNs）中挖掘图像
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2024-01-21 23:30:50
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# 实现回归深度学习模型的步骤
## 流程图
```mermaid
gantt
title 实现回归深度学习模型的步骤
section 准备数据
数据预处理 :done, a1, 2022-01-01, 3d
数据集划分 : done, a2, after a1, 2d
section 构建模型
定
原创
2024-02-26 06:28:11
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下雨天： 有些人能听见下雨的声音，有些事只是在奔跑中淋湿！ We are all in the gutter, but some of us are looking at the stars.Oscar Wilde我们都生活在阴沟里，但仍有人仰望星空。——奥斯卡·王尔德！ 本文综述了几种常用的优化 主要比较的是SGD、Adagrad、Adadelta、Adam、adamax、Nada。
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2024-09-23 16:35:29
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回归模型在深度学习中的应用是一个引人注目的话题。在许多场景中，使用深度学习进行回归分析能显著提高模型的预测精度，尤其是在处理大规模数据时。本文将详细探讨如何借助备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成等环节，来更好地实现回归模型的深度学习过程。
### 备份策略
为了保证数据的安全性和可达性，建立有效的备份策略至关重要。以下是针对回归模型训练数据的备份流程图，帮助我们理清备份的步骤。
```
使用深度学习框架来实现线性回归模型一、生成数据集直接调用d2l中的synthetic_data生成数据集# 生成数据集
import numpy as np
import torch
from torch.utils import data
from d2l import torch as d2l
true_w = torch.tensor([2,-3.4])
true_b = 4.2
feat
现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念，不过经过各种媒体的转载播报，这个概念也逐渐变得有些神话的感觉：例如，人们可能认为，深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式，从而能够让计算机具有人一样的智慧；而这样一种技术在将来无疑是前景无限的。那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢？ 深度学习是什
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2024-09-25 07:58:36
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目录4.参数初始化与数据预处理初始化方法：（1）基于固定方差的参数初始化（2）基于方差缩放的参数初始化（3）Xavier初始化（4）He初始化：与前一层的神经元个数有关（5）对比：数据预处理（1）数据归一化逐层归一化（1）批量归一化：对一个中间层的单个神经元进行归一化操作（2）层归一化：对一个中间层的所有神经元进行归一化（3）批量归一化 vs 层归一化超参数优化（1）网格搜索（2）随机搜索（3）贝
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2024-05-31 09:01:43
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目录一、回归分析概述1.1 确定性关系（函数关系）1.2 非确定性关系（相关关系）1.3 回归分析1.4 最小二乘法二、一元线性回归三、多元线性回归四、回归检验4.1 一元回归检验4.1.1 方差分析法（F检验法）4.1.2 相关系数检验（r检验法）4.1.3 t 检验法4.2 多元线性回归检验4.2.1 拟合优度检验（r）——模型有效性4.2.2 回归方程显著性检验（F）——
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2024-03-23 10:31:22
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作者: 陆平1. 线性回归表达式回归模型是根据输入特征来对连续型输出做出预测的模型。现实生活中，有很多问题可以用回归模型来解决，例如，人们通过构建回归模型来预测房屋售价、制定产品销售计划、研判经济走势等。回归模型可以是线性的，即输入特征分别乘以回归系数（权重）后以加和的方式得到输出。回归模型还可以是非线性的，例如，经济学中常用的Cobb-Douglas生产函数，衡量了企业产出与要素投入之间的关系，
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2023-10-10 08:42:24
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上篇介绍的传递函数模型的假设是，会影响到，而不会影响到，因此称为外生变量（exogenous variable）。如果和以及更多的变量之间能够相互影响，此时它们就是内生变量（endogenous variable）。向量自回归模型（vector autoregressive model，VAR模型）研究的就是内生变量之间的相互影响作用。1 模型形式以双变量为例：402 Payment Requir
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2023-08-21 19:36:00
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回归模型评价体系SSE(误差平方和)：R-square(决定系数)Adjusted R-square：分类模型评价体系 一 ROC曲线和AUC值二 KS曲线三 GINI系数四 Lift , Gain
五 模型稳定度指标PSI1.回归模型评价体系回归模型的几个评价指标 对于回归模型效果的判断指标经过了几个过程，从SSE到R-square再到Ajusted R-square, 是一个完善的过程：SS
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2024-01-17 05:54:09
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Datawhale开源学习，机器学习课程，项目地址：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes首先讲机器学习中的：回归，回归Regression可以做哪些东西呢？股票预测输入为以往股票走势，预测未来走势自动驾驶车辆输入为无人驾驶检测的路况信息，输出为方向盘角度推荐系统输入为使用者A和商品B，输出为使用者A购买商品B的可能性模型选择的步骤有三步：模型假
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2023-12-10 18:15:31
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第三章节：一、回归：1、定义：Regression 就是找到一个函数 function ，通过输入特征 xx，输出一个数值 Scalar2、实例：股市预测自动驾驶商品推荐3、建模步骤：梯度下降算法：单个特征-一元线性模型；多个特征-多远线性模型评估损失函数：看在训练集和测试集上的实际结果带学习速率的梯度下降提高模型精度-降低损失函数总和4、注意事项：过拟合：提高模型阶次可能造成过拟合优化方法：多线
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2024-01-20 22:14:33
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在《机器学习---最小二乘线性回归模型的5个基本假设（Machine Learning Least Squares Linear Regression Assumptions）》一文中阐述了最小二乘线性回归的5个基本假设以及违反这些假设条件会产生的后果。那么，我们怎么检测出是否有违反假设的情况出现以及如何解决出现的问题呢？（注：内生性的问题比较复杂，这里暂时略过。） 非线性的检测1，残差
## 深度学习中的多元回归模型
在机器学习和深度学习的广泛应用中，回归模型作为一种基本的预测模型，帮助我们解决各种现实问题，包括房价预测、销售预测等。而多元回归模型更是扩展了传统线性回归的能力，可以处理多个输入变量与输出变量之间的关系。本文将介绍多元回归模型的基本概念及其在深度学习中的应用，并提供相应的代码示例。
### 一、多元回归模型概述
多元回归模型是一种统计方法，用于建立多个自变量与
# 实现回归的深度学习模型
在现代机器学习领域，深度学习因其强大的特征提取和表示学习能力而备受关注。本文将指导你如何实现一个简单的回归模型，我们将从基本步骤开始，逐步深入。以下是实现回归模型的流程：
## 流程步骤
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[数据预处理]
B --> C[构建模型]
C --> D[编译模型]
