背景：一直想要梳理一下自己对广义线性模型的认识及思考，所有就有了这篇随笔。前提：1、首先明确，介绍模型会按照模型的三要素来展开，即模型（模型的参数空间），策略（如何选择最优模型，一般指代价函数/损失函数），算法（模型学习参数的方法，包括最优化方法等）2、因为介绍的模型都是线性模型及其演化，有个概念必须要介绍超平面：N维空间的N-1维子空间，比如当N=2时，超平面就是二维空间中的一条线 一
MXNet网络模型（一）—— 线性回归线性回归网络模型Show me the code! 线性回归线性回归是机器学习中一个简单的例子，使用线性回归，可以简单地入门机器学习。在这个例子里面，我们使用的函数关系式是：y = x1 + 2 * x2步骤如下：生成随机数对 x1 和 x2求 与 ( x1, x2 ) 对应的 y( x1, x2 ) 作为数据样本，y 作为数据标签，输入到神经网络在测试集上
《智能计算系统》——神经网络基础线性回归为什么会用到线性回归？线性回归作为机器学习方法的一种基础理论，也是最简单的机器学习方法，使用线性回归，找到一些点的集合背后的规律，进而更好的理解机器学习的原理。示例： 线性回归主要分为一元线性回归与多元线性回归，接下来以各种因素对房屋售价的影响作为例子来进行展示：一元线性回归（使用tensorflow实现）训练步骤：1. 导入所需要的库
2. 确定训练数据（
深度学习PyTorch笔记（11）：线性神经网络——线性回归5 线性神经网络5.1 线性回归5.1.1 线性回归的基本元素5.1.2 解析解5.1.3 数值解5.2 线性回归的从零开始实现5.2.1 生成数据集5.2.2 读取数据5.2.3 建立模型5.3 线性回归的简洁实现5.3.1 生成数据集5.3.2 读取数据5.3.3 建立模型 这是《动手学深度学习》（PyTorch版）（Dive-in
第4章 单入单出的单层神经网络4.0 单变量线性回归问题4.0.1 提出问题在互联网建设初期，各大运营商需要解决的问题就是保证服务器所在的机房的温度常年保持在23摄氏度左右。在一个新建的机房里，如果计划部署346台服务器，我们如何配置空调的最大功率？这个问题虽然能通过热力学计算得到公式，但是总会有误差。因此人们往往会在机房里装一个温控器，来控制空调的开关或者风扇的转速或者制冷能力，其中最大制冷能力
一、线性回归 需要通过训练集和求解x,y之间的映射关系 1.线性回归 ①模型  
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2023-09-20 15:56:25
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1、简单介绍线性回归模型为，其中w1和w2为对应特征x1、x2的权重，b为偏差。用神经网络图表现线性回归模型如下，图中未展示权重和偏差：输入层为x1、x2，输入层个数为2，在神经网络中输入层个数即为特征数。输出为o，输出层个数为1.，即为线性回归模型中的输出。由于输入层不参与计算，计算层仅有输出层一层，故神经网络层数为1，即线性回归是一个单层神经网络。神经网络中负责计算的单元叫神经元，在该模型中o
原创
2019-05-19 17:16:00
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线性回归神经网络1.线性回归基本概念2.线性回归的从零开始实现流程图3.线性回归的简洁实现流程图 1.线性回归基本概念回归:能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。表示输入和输出之间的关系,通常与预测有关,但不是所有的预测都是回归问题注:回归和分类 预测包括分类和回归，若预测的是离散值,比如好瓜和坏瓜,则是分类问题；若预测的是连续值,比如西瓜熟度0.95,0.55,则是回归问题。预测
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2023-10-13 21:38:39
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本篇主要学习《动手学深度学习》第三章线性神经网络线性回归的实现。可以结合线性分类器学习笔记和《计算机视觉与深度学习》——线性分类器一起学习。1 线性回归1.1 从零开始实现1. 导入需要的库import random
import torch
from d2l import torch as d2l2.
1.1线性回归 我理解的就是对方程： 根据现有的数据来求解该方程中的w和b。但由于实际问题中的数据x和y并不是都能被这个方程所描述，就像二维的散点图中，不能用一条直线来穿过所有的点，所以我们的目标是要让这条直线能够穿过尽可能多的点，不在该直线上的点也能让它尽可能的离这条直线近。即我们要找到合适的
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2023-10-24 08:25:54
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线性回归是人工神经网络的基础，线性回归属于有监督的学习，即根据有标签（已知结果的数据）拟合线性方程权重，然后根据拟合的方程预测未知数据。通常步骤为：准备数据：获取有标签的数据（有结果的数据）。建立模型：根据线性方程设计模型。配置模型：确定损失函数、优化方法、初始化参数。训练模型：根据有标签的数据进行回归学习。测试：根据训练好的（回归结果）线性方程模型计算，评估模型是否准确。神经网络算法的1 准备工
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2023-08-05 15:56:20
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01.线性回归回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。常见的例子包括：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人等）、预测需求（零售销量等）。但不是所有的预测都是回归问题
线性回归与神经网络的关系
## 介绍
在机器学习领域中，线性回归和神经网络是两个重要的概念。线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计模型，而神经网络则是一种模拟人脑神经元之间相互连接的算法。虽然它们看起来不同，但实际上它们在某些方面是相似的，并且可以相互关联。
## 线性回归
线性回归是一种基本的统计分析方法，用于建立一个自变量和一个或多个因变量之间的线性关系。在线性回归中，我们试图找
《神经网络与深度学习》学习笔记（1）概述、线性回归、BP网络 目录《神经网络与深度学习》学习笔记（1）概述、线性回归、BP网络前言1 概述2 线性回归2.1 线性回归2.2 线性二分类问题2.3 对数回归与多分类回归2.4 神经元模型2.5 感知机模型2.6 程序实例3 BP网络3.1 多层感知机3.2 BP算法3.3 程序实例参考文献 前言 作者目前为某高校在读研究生，本文是应《神经网络与深度
综述线性回归：其实就是一层神经网络线性回归是对n维输入的加权，外加偏差 假设x是影响房价的因素，x可以是卫生间，居住面积等等，成交价就是y=w1x1+w2x2，w是权重，b是偏置。 y = w1x1+w2x1+…+b那么衡量预估质量，也就是房屋售价和估价的差距，也就是损失函数了。 这里利用均方误差： **训练数据：**就是收集一些数据点来决定参数值，比如过去六个月卖的房子。梯度下降在机器学习算法中
文章目录一. 生成数据集二. 线性回归实现1. 批量读取2.初始化模型参数3.定义模型，损失函数，优化算法4. 训练三. 线性回归的框架实现1.读取数据集2.定义模型3.初始化参数4.定义损失函数及优化算法5.训练 一. 生成数据集我们使用线性模型参数 w=[2,−3.4]⊤ 、 b=4.2 和噪声项 ϵ 生成数据集及其标签： 在这里我们认为标准假设成立，即 ϵ 服从均值为0的正态分布。 为了简
3.1 线性回归回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。3.1.1 线性回归的基本元素这一部分主要是各种原理及公式，还是需要直接去阅读全文~
总结部分要点如下：线性回归的前提假设
假设自变量X和因变量y之间的关系是线性的， 即y可以表示为X中元素的加权和，这里通常允许包含观测值的一些噪声；
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2023-07-30 20:26:32
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文章目录多类特征新的符号（Notation）多元线性回归模型引入符号重写表达式向量化向量化和不向量化的区别多元线性回归的梯度下降法梯度下降公式：特征缩放如何选择w的值参数(w)的选择与梯度下降的关系进行特征缩放除以各自的最大值均值归一化离差归一化（Z-score 归一化）什么时候需要进行特征缩放检查梯度下降是否收敛使用学习曲线判断（推荐）使用自动收敛测试学习率的选择尝试选择学习率特征工程多项式回
1.单一神经元非线性变换。如下图所示： 2.神经网络 sigmod激活函数的作用是什么呢？它把一个数从负无穷到正无穷映射为0到1的部分，它只干这么一件事。那什么是神经网络呢？神经元是一个函数吧，那么神经网络是一个超级超级复杂的复合函数。 上图中的神经网络实际上与线性分类器如出一辙。你看看啊，上图中有三层网络，每两层之间有权重，这些权重相当于线性分类器中的W矩阵。换句话说，这个神经
【引言】BP神经网络 人工神经网络无需事先确定输入和输出之间映射的数学函数关系，仅通过自身的训练，学习某种规则，使得在给定某种输入时，能给出特定的输出值。 BP（Back-Propagation）神经网络是一种按误差反向传播(简称误差反传)训练的多层前馈网络，其算法称为BP算法，
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2023-10-12 13:13:18
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