线性回归[1] 线性回归输出是⼀个连续值，因此适⽤于回归问题。回归问题在实际中很常⻅，如预测房屋价格、⽓温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是⼀个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适⽤于分类问题。[2] 由于线性回归和softmax回归都是单层神经⽹络，它们涉及的概念和技术同样适⽤于⼤多数的
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2024-06-23 20:40:19
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大数据机器学习与深度学习——回归模型评估回归模型的性能的评价指标主要有：MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、RMSE(平方根误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏，这就需要用到R2_score。平均绝对误差(MAE Mean Absolute Error)是绝对误差的平均值，能更好地反映预测值误差的实际情况。均方误差(MSE mean-
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2024-07-29 16:20:39
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# JAVA岭回归参数的确定
在数据科学和机器学习领域，岭回归是一种常用的线性回归扩展形式，特别适合于有多重共线性问题的数据集。对于刚入行的小白，确定岭回归的参数可能会显得有些复杂，但通过一步一步的学习，我们可以理清思路。本文将为你详细阐述如何在Java中实现岭回归参数的确定。
## 流程概述
实现岭回归的基本步骤如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
概念在回归（一）中提到用最小二乘法求解回归系数的过程中需要考虑特征矩阵是否可逆的问题，事实上当特征数量比样本数量多的时候（样本数m大于特征数n，X不是满秩矩阵）就会遇到这个问题，这个时候标准线性回归显然就无从下手了
引入岭回归就是为了解决这个问题，它是最先用来处理特征数多余样本数的算法。该算法的基本思想是在X
TX上加上一个
λ
I
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2023-10-24 05:36:25
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文章目录什么是回归？一、用线性回归找到最佳拟合直线二、局部加权线性回归三、示例：预测鲍鱼的年龄四、缩减系数来“理解”数据1、岭回归2、lasso3、前向逐步回归五、示例：预测乐高玩具套装的价格1、获取数据2、建立模型六、总结 什么是回归？回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输入写出一个目标值的计算公式。假如你想预测小姐姐男友汽车的功率，可能会这么计算：HorsePower = 0.
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2024-05-13 10:34:49
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主题域主题域比较抽象，可以理解成我们要分析业务的范围，实际开发中接触更多的是主题，一个主题对应一个单独的模型，一个模型则有多个实体，多个维度、多个度量。 主题主题就是我们要分析的对象，业务关心数据实体，比如我们的订单主题、用户客户主题、渠道主题、流量主题、企业主题、产品主题、销售主题、财务主题、活动大赛主题等一个主题：包含要统计的度量、分析度量的维度、数据调度周期、存放时间等，举个例子：
1、方法有三个部分：方法的拥有者，方法名，方法形参表。
2、对象有表面类型和真实类型，编译器编译的时候，仅仅知道对象的表面类型，而不知道对象的真实类型。
3、调用方法的时候，有很多同名方法，到底调用那个方法呢？
4、依据是：
a、如果是virtual方法，根据方法拥有者的真实类型，决定调用哪个方法。
b、根据形参表的表面类型，决定调用哪个方法。
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2013-11-28 19:44:00
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线性回归 顾名思义，线性回归即解决机器学习中的回归问题。通过对不同的特征赋予不同的权重，以及一个偏置来构建一个回归模型。以达到最好的 拟合数据的效果，并实现预测数据的目的。我们直接使用pytorch封装好的神经网络模型来完成一个初步的线性回归问题。，生成数据集import numpy as np
import torch
from torch.utils import data
from d2l
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2023-10-23 09:29:53
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对于下面的情况，应该在Heap上分配内存：
1、对象比较大（要考虑包含的对象的大小），栈的大小有限，不宜分配很大的对象。
2、创建之后，还要在其他地方经常使用，要进行频繁的传递。
对象比较大，以及频繁的传递，都会导致Copy代价较大。Copy代价大，为什么不使用引用呢？
引用必须进行初始化（先有真名，再有别名），有些地方可以使用引用，比如方法的形参。有些地方不能使用引用，比如存在关联关系的对象
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2013-10-29 20:39:00
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文昌位，即是文昌星所处的位置。在风水学中，文昌星是主宰文人学子命运之星。因此，确定住侧中文昌屋（书房）文昌位（书桌）的位置和朝向，是关系到学子成才与否的大事。由于地球磁场和天体星宿的作用，我们都有这样的经验：即在同一住宅的不同房间，甚至在同一房间不同位置，读书学习的效果完全不同。所以，许多望子成龙望女成凤的家长都急切地求测字女的文昌位。而测定文昌位置，自古以来，不外乎种方法，就是宅屋文昌，流年文昌和本命文昌。一、住宅文昌位宅屋文昌，就是依据宅屋的坐向，按八卦九星之吉凶方位，确定此宅的文昌位。这个方法比较简单，我们首先要找出坐向。找坐向的方法是：我们背向大厅，面向大门，背向的是「坐」，面向的是「
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2009-11-26 16:14:00
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文昌位，即是文昌星所处的位置。在风水学中，文昌星是主宰文人学子命运之星。因此，确定住侧中文昌屋（书房）文昌位（书桌）的位置和朝向，是关系到学子成才与否的大事。
原创
2022-01-06 14:16:17
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假设一个数据集有n个样本，每个样本有m个特征，样本标签y为{0, 1}。数据集可表示为： 其中，x(ij)为第i个样本的第j个特征值，y(i)为第i个样本的标签。X矩阵左侧的1相当于回归方程的常数项。每个特征有一个权重（或系数），权重矩阵为：开始可以将权重均初始化为1。将特征及权重分别相乘得到Xw (即特征的线性组合，为n维列向量)。经过Sigmoid函数处理得到预测值：y为预
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2024-03-22 11:36:36
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NFA的确定化
原创
2016-10-30 23:09:43
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在软件项目管理中，项目范围的确定是一个至关重要的环节。它涉及到项目的目标、任务、工作范围以及最终交付物，是项目成功的基础和前提。本文将围绕项目范围的确定展开探讨，分析其在软考中的重要性，并介绍一些实用的方法和工具，以帮助项目管理人员更好地把握项目范围，确保项目的顺利进行。
首先，我们来明确什么是项目范围。简单来说，项目范围就是项目所涉及的工作内容和边界，它定义了哪些工作是属于项目的，哪些工作则不
原创
2024-05-29 14:24:27
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对于铣削（加工中心）加工零件时。开始段和结束段采用快速移动定位，节省空刀时间。起刀点和退刀点必须离开零件表面
原创
2022-09-30 13:01:50
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回归 概念假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（这条直线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就叫做回归。进而可以得到对这些点的拟合直线方程。最后结果用sigmoid函数输出因此，为了实现 Logistic 回归分类器，我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数（如下公式所示），然后把所有结果值相加，将这个总和代入 Sigmoid 函数中，进而得到一个范围在 0~1 之间的数值。任何大于
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2024-09-04 13:55:45
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《老饼讲解机器学习》https://www.bbbdata.com/ml/text/48目录一.无归一化情况 二. 数据归一化时情况 (一) 公式推导(二) 例子说明在建好模型后，我们需要提取出逻辑回归模型的表达式。本文讲解1.无归一化时，直接提取。2.数据作归一化后，对应原始数据的模型系数。一.无归一化情况 直接 使用 clf.coef_[0] 和 clf.inte
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2024-03-18 11:50:03
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# 使用 PyTorch 构建回归模型
在机器学习中，回归是一种用于预测连续值的任务。比如说，你可能想要根据历史数据来预测某个城市未来几天的温度。在本文中，我们将介绍如何使用 PyTorch 构建一个简单的线性回归模型，处理基本的回归问题。
## 为什么选择 PyTorch？
PyTorch 是一个流行的深度学习库，因其简洁、灵活和易用而受到广泛欢迎。它支持动态计算图，意味着你可以实时修改图
原创
2024-10-07 03:28:44
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目录一、线性回归的原理二、线性回归的损失和优化原理三、 实例——波士顿房价预测四、拓展-关于优化方法GD、SGD、SAG五、 总结 一、线性回归的原理1.1 线性回归使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1.2什么是线性回归线性回归(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
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2024-08-22 16:30:57
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题目要求相关的基础知识马尔萨斯(Malthus)人口指数增长模型逻辑斯蒂(Logistic)增长模型改进的Logistic模型BP神经网络模型模型的建立及求解Malthus模型Logistic模型改进的Logistic模型BP神经网络模型预测人口数量Malthus模型Logistic模型改进的Logistic模型BP神经网络模型四种模型预测结果对比题目要求 1790-1980年间美国每隔10年的人口记录如下表.
原创
2021-05-20 07:34:27
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