这是voidAlex原创的第四篇博文。源码在我的GitHub回归问题回归问题是研究自变量和因变量之间关系的一种预测模型技术。例如我们可以通过回归模型去预测房价与房子面积之间的关系，一个人每周花在微信上的时间和他微信好友数量之间的关系等。回归模型定义了输入和输出的关系。输入为现有信息，输出为预测。一个预测问题在回归模型下的解决步骤为：构造训练集；学习，得到输入输出间的关系；预测，通过学习得到的关系预
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2023-08-24 17:32:11
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@目录什么是回归算法线性回归似然函数/对数似然函数目标函数/损失函数常用的其他损失函数局部加权回归-损失函数线性回归的过拟合Ridge回归(岭回归)LASSO回归Elasitc Net算法(弹性网络算法)梯度下降算法批量梯度下降算法(BGD)随机梯度下降算法(SGD)小批量梯度下降法(MBGD)梯度下降法调优策略Logistic回归Softmax回归模型效果判断机器学习调参什么是回归算法有监督算法
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2023-07-20 15:46:13
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java 线性回归算法 大家好，之前，我讨论了二进制搜索算法的工作原理，并分享了在Java中实现二进制搜索的代码。 在那篇文章中，有人问我是否还有其他搜索算法？ 如果数组中的元素未排序，又该如何使用它而不能使用二进制搜索算法，该如何搜索呢？ 为了回答他的问题，我提到了线性搜索算法，它是二进制搜索的前身。 通常，在二进制搜索算法之前进行讲授，因为二进制搜索比线性搜索快 。 但是，没关系，您仍
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2023-08-15 16:35:52
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今天跟大家一起学习机器学习比较简单的一个算法，也就是线性回归算法。让我们通过一个例子开始：这个例子就是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含一个地方的住房价格，这里我们要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我们的数据集，比方说，如果你朋友的房子是1250平方尺大小，你要告诉他这个房子能卖多少钱。那么，你可以做的一件事就是构建一个模型，也许是条直线，从这个数据模型上来看，也许你可以告诉你的朋
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2023-07-20 16:00:15
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一、Softamx回归模型的原理softmax回归的输出值个数等于标签里的类别数。比如线性回归中很常见的问题----预测房屋价格，我们通常会选取面积（平方米）和房龄（年）作为影响价格的两个因素，在这里面积和房龄作为特征而输出只有一个价格的预测值。而对于softmax，它更适用于做分类预测，比如在垃圾邮件分类问题中，我们往往需要选取几个主要的特征作为系统的输入，然后经过softmax分类算法得到邮件
1. 线性最小二乘，Lasso回归和岭回归线性最小二乘法是回归问题的最常见公式。损失函数如下：通过使用不同类型的正则化来导出各种相关的回归方法：普通最小二乘或线性最小二乘不使用正则化; 岭回归使用L2正则化; Lasso使用L1正则化。对于所有这些模型，平均损失或训练误差，被称为均方误差。MLlib的所有方法都使用Java友好类型，因此您可以像在Scala中一样导入和调用它们。唯一需要注意的是，这
生成模型——自回归模型详解与PixelCNN构建自回归模型（Autoregressive models）简介PixelRNN使用TensorFlow 2构建PixelCNN模型输入和标签掩膜实现自定义层网络架构交叉熵损失采样生成图片完整代码自回归模型（Autoregressive models）深度神经网络生成算法主要分为三类：生成对抗网络(Generative Adversarial Netwo
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2023-07-19 19:43:17
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# 逻辑回归算法在Java中的实现
## 引言
逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于预测二元分类问题。在该算法中，我们使用已知的输入特征来预测特定类别的输出。这篇文章将教会你如何在Java中实现逻辑回归算法。
## 实现步骤
下面是实现逻辑回归算法的一般步骤。我们将使用表格形式展示每个步骤的名称和所需的代码。
| 步骤 | 代码 |
| ------ | ------ |
| 1. 收集数
原创
2023-08-09 09:57:57
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文章目录一、逻辑回归简介1.1 什么是逻辑回归1.2 Sigmoid函数1.3 预测函数二、逻辑回归实战 - Java代码实现 一、逻辑回归简介1.1 什么是逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。逻辑回归不
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2023-09-17 00:06:09
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本次实验我们来学习使用逻辑回归算法来检测java meterpreter. 先来学习逻辑回归算法 首先需要搞懂逻辑回归与线性回归（Linear Regression）的区别，虽然二者都带有“回归”二字，但是用来解决不同的问题。线性回归解决“回归”问题，用一条直线来拟合所有的点，例如探究某超市的销售额与小区常住人口数的关系；而逻辑回归则解决“分类”问题，例如可预测一封邮件是否为垃圾邮件，预测客户是否
1.线性回归简述：在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方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（自变量都是一次方）。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。1.1 举个例子说明线性回归数据：工资和年龄（2个特征，即2个自变量）目标：预测银行会贷
常见的机器学习算法：1）.回归算法：回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。 常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally
通过上节的介绍我们知晓了机器学习的大致范围，那么机器学习里面究竟有多少经典的算法呢？在这个部分我会简要介绍一下机器学习中的经典代表方法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想，数学与实践细节不会在这讨论。 回归算法 在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的
梯度下降是做线性回归时比较常用的方法，关于线性回归和梯度下降的详细介绍可详见： ，这里用到的数学知识比较多了，推导过程真心看不懂了，不过幸好最终的公式（文章最后的公式）还能看个大概，依葫芦画瓢还能写成Code。其实里面有个重要的概念 Cost Function，而选用是 最小二乘法，就是为了对比线性公式计算后的值与实际值直接的偏离。
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2023-10-23 23:00:45
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据，然后挑选出最好的线性函数。需要注意两点：A．因为是线性回归，所以学习到的函数为线性函数，即
上上一章已经学习了感知机模型、策略和算法，感知机对于分类任务有着其优点，但是该模型是在具有强假设的条件下——训练数据集必须是线性可分的，但是如果数据集是呈现无规则的分布，那么此时如果要做分类任务，还可以考虑k近邻（KNN），这是一种基本的分类和回归方法，既可以做简单的二分类也可以做复杂的多分类任务，还可以做回归任务。KNN模型KNN模型实际上对应于对特征空间的划分，虽然没有具体的数学抽象语言描述，
1.1 逻辑回归原理详解1.1.1 LR原理讲解+公式推导从公式推导中详细讲解逻辑回归算法的原理。 线性回归模型： 逻辑回归是用来估计一个实例属于某个特定类别的概率，是一个二分类算法，如果预估概率大于等于50%，则模型预测该实例为正类，反之，则预测为负类。则需要把y从负无穷大到正无穷大映射为概率p从0到1，可以设置为：则：&nb
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2023-07-22 17:50:20
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判断对象是否存活的方法： 一、引用计数算法（Reference Counting）介绍：给对象添加一个引用计数器，每当一个地方引用它时，数据器加1；当引用失效时，计数器减1；计数器为0的即可被回收。优点：实现简单，判断效率高缺点：很难解决对象之间的相互循环引用（objA.instance = objB; objB.instance = objA）的问题，所以java
文章目录1 线性回归1.1 定义1.2 题目分析1.3 误差项分析1.4 目标函数推导1.5 线性回归求解1.6 最小二乘法的参数最优解2 目标函数（loss/cost function）3 模型效果判断4 机器学习调参5 梯度下降算法5.1 梯度方向5.2 批量梯度下降算法（BGD）5.3 随机梯度下降算法（SGD）5.4 BGD和SGD算法比较5.5 小批量梯度下降法（MBGD）5.6 梯度
回归算法，是一种应用比较广泛的机器算法。智能算法中，回归算法往往与其他算法结合使用。在锂电池SOC估计中，开路电压估计SOC的方法，就是一种典型的回归算法应用形式。详细过程在本文最后一部分说明。1 什么是回归算法简单的理解回归，就是找到模型函数中未知系数的方法。我们常常会遇到这样的情形，一个系统的输入变量与输出变量之间，关系比较复杂，不存在现成的理论公式描述这种关系。而我们知道，输入与输出之间一定
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2023-09-24 19:28:12
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