在学习了一些基本初等函数后，会接触“幂函数”概念，其实幂函数并不是陌生的，之前学过的依次函数、二次函数和反比例函数都是幂函数，幂函数其实同指数函数、对数函数一样，都是函数中的一类特殊函数。利用几何画板探究幂函数的性质，可以克服黑板作图的不精确性，而且可以将函数直观化，从而利用数形结合思想来研究函数。那么如何用几何画板画幂函数呢？具体的绘制步骤如下：步骤一 建立坐标系。启动几何画板，依次单击“绘图”
相关函数求导公式先复习回顾下一些数学基础，帮助推导过程可以更好的理解。下面列举的公式都是，接下来的推导中会用到的，没有涉及到的公式，此处不再列举。常数项求导以 e 为底的指数求导公式对数复合求导公式幂函数复合求导公式函数的和、差、积、商的求导法则设，都可导，则:(1) (2) (3) (4) 复合函数求导法则设 而且 及&nb
前言一般来说，一个完整的机器学习项目分为以下步骤：明确项目任务：回归/分类收集数据集并选择合适的特征。选择度量模型性能的指标。选择具体的模型并进行训练以优化模型。评估模型的性能并调参。让我们通过这几个步骤了解一下基本的回归模型。一、收集数据集并选择合适的特征波士顿房价数据集包含美国人口普查局收集的美国马萨诸塞州波士顿住房价格的有关信息，数据集很小，只有506个案例。查看数据集：v_housing
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2024-03-20 12:28:44
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目录一、岭回归模型1 λ 值的确定1.1 可视化方法确定 **λ** 值1.2 交叉验证法确定λ值2 模型预测二、LASSO模型1 λ 值的确定1.1 可视化方法确定 λ 值1.2 交叉验证法确定λ值2 模型预测三、Logistic回归分类模型1 模型特点2 模型用途3 模型参数的解释4 模型的构建 线性回归模型的参数估计得到的前提是变量构成的矩阵可逆。在实际问题中，常出现的问题：可能会出现自变
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2024-03-15 14:10:28
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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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引言 在之前介绍贝叶斯网络的博文中，我们已经讨论过概率图模型（PGM）的概念了。Russell等在文献【1】中指出：“在统计学中，图模型这个术语指包含贝叶斯网络在内的比较宽泛的一类数据结构。” 维基百科中更准确地给出了PGM的定义：“A graphical model or probabilistic graphical model is a probabilistic model for wh
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2024-06-15 11:17:18
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> Photo by Thought Catalog on Unsplash 暂时忘记深度学习和神经网络。随着越来越多的人开始进入数据科学领域，我认为重要的是不要忘记这一切的基础。统计。如果您不熟悉分析领域，那就可以了！ 我们都是从某个地方开始的！但是，重要的是要意识到我将在本文中分享的机器学习模型假设的存在。很幸运，我在大学时代就已经研究了所有这些概念，所以我认为回到基础知识并撰写
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2024-05-13 12:07:57
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文章目录1. 什么是回归？2. 回归模型2.1 线性回归2.1.1 普通线性回归2.1.2 岭回归2.2 决策树回归2.3 SVM回归参考 1. 什么是回归？分类的目标变量是标称型数据，而回归是对连续型数据的预测。回归分析是一种预测建模技术，研究因变量和自变量之间的关系，如销售量预测或制造缺陷预测等，下图中的红线表示的就是回归曲线。回归不同于分类和聚类，他们的区别可以用下图形象的表达出来。2.
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2024-02-21 20:18:03
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一：线性回归算法：1.模型的介绍在线性回归中，我们建立模型，来拟合多个子变量x（机器学习中成为特征）与一个因变量y之间的关系，y的范围不是离散的，所以这是一个回归问题。线性回归模型，就是 y=w*x+b 我们的目的就是求得一组权重w，使得它与X的点积与真实的y值更加接近。2.损失函数接下来我们想如何让y的真实值与预测值更加接近，或者说怎么表示这个差距，很明显就
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2024-03-26 12:45:45
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文章目录介绍简单的线性回归和逻辑回归介绍线性回归基本概念Python实现逻辑回归基本概念Python实现共同点和不同点总结 介绍简单的线性回归和逻辑回归介绍线性回归和逻辑回归是深度学习中最基础的模型之一，也是解决许多实际问题的重要工具。线性回归和逻辑回归均属于监督学习中的模型。线性回归模型用于连续数值型数据的预测，逻辑回归模型用于分类问题。在本教程中，我们将介绍线性回归和逻辑回归的基本概念，并用
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2024-10-12 11:05:44
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模型名AlexNetVGGResＮetInception发布时间2012201420152015层数81915222卷积层数51615121卷积核大小11，5，337，1，3，57，1，3，5池化方式MaxPoolingMaxPoolingMax+AvgPoolingMax+AvgPooling全连接层数3311全连接层大小4096，4096，10004096，4096，100010001000D
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2024-08-12 11:51:49
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线性回归模型线性回归线性回归在求解时，一般需要给所有样本添加一个常数项，作为回归模型的偏置线性回归模型可以表述为
y^=hθ(x)=θTx 该方程有封闭解，利用最小二乘法可以有
θ^=(xTx)−1x⋅y%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# .T是转置，dot是矩阵乘法
X =
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2024-08-20 16:55:45
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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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要评估模型的效果，就需要将模型预测结果f(X)和真实标注Y进行比较，评估指标定义为f(X)和Y的函数：score = metric(f(X),Y)。模型的好坏是相对的，在对比不同的模型效果时，使用不同评估指标往往会导致不同的结论。 通常离线评估使用的是机器学习评估指标，在线评估使用的是业务指标。如果离线指标和在线指标不同，则可能会出现离线指标变好而在线指标变差的现象。所以，在一个新的问题开始的初
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2024-04-22 14:43:10
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文章目录前言一、简单线性回归方程实现二、梯度下降三种方式实现以及对比1.批量梯度下降2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.三种梯度下降方式的比较三、多项式线性回归方程的实现四、标准化及特征值维度变化五、样本数量对模型结果的影响六、正则化1.Ridge2.Lasso七、总结 前言在机器学习中，优化模型参数是非常关键的一步。针对不同的模型和数据集，我们需要选择合适的优化方法以获得最优的模型参数。同时
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2024-03-30 13:53:22
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逻辑回归模型在评分卡开发中的应用 课程简介：在分类场景中，逻辑回归模型是常用的一类算法。它具有结构简单、可解释性强、输出结果是"软分类"的特点。评分模型多采用这类算法。同时逻辑回归模型也面临一些限制，因此在特征工程阶段我们对输入特征做了相应的调整和约束。 目录：
逻辑回归模型的基本概念
基于逻辑回归模型的评分卡构建工作
尺度化
1.
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2024-08-02 22:07:11
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逻辑回归因变量随着自变量变化而变化。多重线性回归是用回归方程描述一个因变量与多个自变量的依存关系，简称多重回归，其基本形式为：Y= a + bX1+CX2+*+NXn。二项分布即重复n次独立的伯努利试验。在每次试验中只有两种可能的结果，而且两种结果发生与否互相对立，并且相互独立，与其它各次试验结果无关，事件发生与否的概率在每一次独立试验中都保持不变，则这一系列试验总称为n重伯努利实验，当试验次数为
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2024-08-02 23:07:59
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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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回归（ressgression）我对回归的认识线性回归局部加权回归logistic回归4.softmax回归总结代码实现（机器学习实战Python代码）：特别感谢 回归（ressgression）我对回归的认识在我现在的认识中，回归是找到反映一系列事物的各个特征之间的联系和规律的方法，以充分了解这一系列事物，发现其内部存在的规律，得到回归模型。比如房价预测中房价与面积、地段、楼层等之前的关系，首
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2024-03-15 05:09:21
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自回归模: 利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。 向量自回归模型（简称VAR模
原创
2023-11-07 11:25:58
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