在数学，尤其是概率论和相关领域中，归一化指数函数，或称Softmax函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。该函数多用于多分类问题中。做过多分类任务的同学一定都知道softmax函数。softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多
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2024-06-12 20:21:41
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2024-01-17 14:51:25
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洪水灾害是当今世界上造成损失最大的自然灾害之一，在洪涝灾害发生时，如何快速、动态、准确地提取水体信息，确定洪水淹没区域和受灾程度，为政府开展救援工作提供及时而准确信息，具有十分重要的意义。遥感技术以其高重复频率和大范围观测能力，能为决策部门提供了大量的洪涝地区淹没过程的实时信息。应用遥感技术监测洪涝灾害的技术方法和流程有很多，下面介绍一种较为实用和简单的方法。归一化水指数模型 
一 概述1. 广义线性模型一般得到的线性模型为: 。但是，我们通常希望线性模型的预测值能够逼近 实际值，故会对y进行处理。例如，对数回归：,这里的对数函数起到了将 预测值和实际标记联系起来的作用。推广到一般，考虑单调可微函数，令表示其反函数，有： 这就是“广义线性模型”，其中称为“联系函数”。2. Logistic Regression 介绍逻辑回归虽然叫回归，其实是分类模型。由于线性回归模型的预
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2024-04-10 12:15:57
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决策树一.决策树基本描述决策树是一种基本的分类与回归方法,呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程.学习时,利用训练数据根据损失函数最小化的原则建立决策树模型.预测时,对新的数据,利用决策树模型进行分类.而学习又通常包括三个步骤:特征选择,决策树生成,决策树修剪.二.决策树模型与学习1.决策树模型决策树定义:
分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构,决策树由节点(nod
线性回归(Linear Regression)，亦称为直线回归，即用直线表示的回归，与曲线回归相对。若因变量Y对自变量X1、X2…、Xm的回归方程是线性方程，即μy＝β0 +β1X1 +β2X2 +…βmXm，其中β0是常数项，βi是自变量Xi的回归系数，M为任何自然数。这时就称Y对X1、X2、…、Xm的回归为线性回归。简单回归：只有一个自变量的线性回归称为简单回归，如下面示例：X表示某商品的数量
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2024-05-21 12:02:39
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线性回归回归定义：给出一个点集，构造一个函数来拟合这个点集，并且尽可能的让该点集与拟合函数间的误差最小，如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条三次曲线，则被称为三次多项式回归。回归的目的就是一个回归方程来预测目标值，整个回归的求解过程就是求这个回归方程的回归系数。什么是线性回归？ 线性回归线具有Y = a + bX形式的方程，其中X是解释变量，Y是因变量。直线的斜率为b，a
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2024-03-15 14:53:16
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相关分析（Analysis of Correlation）是网站分析中经常使用的分析方法之一。通过对不同特征或数据间的关系进行分析，发现业务运营中的关键影响及驱动因素。并对业务的发展进行预测。接下来介绍几种常见的相关分析法官法。在开始介绍相关分析之前，需要特别说明的是相关关系不等于因果关系。因果关系目前加拿大院士黄彪老师在做一些该方面的研究，并且发表了一些文章，感兴趣的可以读以下。相关分析的方法很
机器学习，数据挖掘，推荐系统常用名词汇总：标准化(normalization,standardizing)：简单的说就是将数据映射到相同的量纲和区间上。比如取倒数，取对数等。归一化(normalization)：标准化的一种特殊形式，将所有数据映射到 区间[0,1]之间拟合(fitting)：拟合包括插值与逼近，插值曲线要经过型值点，逼近只要求曲线接近型值点，符合型值点趋势，插值和逼近的结果曲线方
如何用电脑画出一个公式的图表，如折线图以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容，让我们赶快一起来看一下吧！如何用电脑画出一个公式的图表，如折线图用EXCEL 之类的软件就可以如何用电脑制作双纵轴折线图可以用EXCEL来做,要有两个系列及以上,点其中一个系列,右键,设置数据系列格式,坐标轴,次坐标轴,这样就有两个纵轴了如何用matplotli
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2024-07-25 07:22:49
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# 使用Python拟合对数回归方程的指南
在数据分析和建模中，对数回归是一种非常有用的工具，特别是在处理非线性关系时。对于刚入门的开发者而言，理解如何用Python实现对数回归方程是非常重要的。本文将提供一个详细的流程，以及每一步所需的代码和解释，帮助你快速入门对数回归的实现。
## 整体流程
以下是我们将要执行的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-08 15:15:38
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线性回归总结1.简单原理：用一条直线去拟合数据，将其称之为线性关系2.线性回归的标签是连续性数值，如年龄、房价等等数值型信息。3.线性回归的损失函数：L1-distance： L1损失函数是将预测值y_hat与真实值y_true的残差绝对值化，这意味着数据的偏差bias对预测的效果影响比较大，对数据的的准确度要求更加苛刻。L2-distance: L2损失函数是将预测值y_hat与真实值y_tru
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2024-07-09 08:02:07
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注：读懂本文前两部分不需要线性代数基础 对勾函数理解正文内容的基础首先我们要理解以下几点： 1.我们不管怎么建立坐标系，曲线本身形状不会变2.要想写出平面上某条双曲线的标准方程，我们应该以它的中心对称点为原点，并且让其顶点（或焦点）同时落在x轴或y轴上，要建这样的直角坐标系3.我们在同一平面上建一个直角坐标系，然后固定原点不动，将它旋转得到坐标系。这两个坐标系都能描述平面上任意一点。根据两个坐标系
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2024-03-20 15:11:15
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支持向量机朗格朗日乘子法线性回归(预测连续值)逻辑回归(sigmoid二分类)对数函数 一般地，对数函数是以幂（真数）为自变量，指数为因变量，底数为常量的函数。
对数函数是6类基本初等函数之一。其中对数的定义：
如果ax =N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。
一般地，函数y=logaX
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2024-07-02 15:21:40
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在数学，尤其是概率论和相关领域中，归一化指数函数，或称Softmax函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。该函数多于多分类问题中。中文名归一化指数函数外文名Normalized exponential function领 域人工智能
目录什么是线性回归？ 线性回归基本步骤 数据特征归一化(Feature Normalize) 假设模型(Hypothesis Function) 代价函数(Cost Function) &nbs
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2024-02-27 19:33:34
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按照《机器学习实战》的主线，结束有监督学习中关于分类的机器学习方法，进入回归部分。所谓回归就是数据进行曲线拟合，回归一般用来做预测，涵盖线性回归（经典最小二乘法）、局部加权线性回归、岭回归和逐步线性回归。先来看下线性回归，即经典最小二乘法，说到最小二乘法就不得说下线性代数，因为一般说线性回归只通过计算一个公式就可以得到答案，如（公式一）所示： （公式一） &nbs
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2024-03-26 16:17:54
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线性回归：根据样本学习从x到y的映射关系，如y=W^T·x+b，利用这个映射关系对未知数据进行预估，因为y是连续实值，故为回归问题； ·损失函数： 最小二乘；平方损失函数 ·正则化：L１正则化： Lasso回归；产生稀疏权值矩阵（指很多元素为0，只有少数是非零值的矩阵，也就是得到的线性回归模型大部分系数为
//2014年5月6日回归与预测是数学建模的一大类问题。其主要思路有基于模型和基于数据两大类。基于模型：即利用先验知识建立模型，再用模型 learn 这些数据，得出参数。1）微分方程模型。2）如bayes网络，马尔科夫链，条件随机场，HMM等3）其他模型基于数据：插值与拟合回归模型灰色预测模糊评价时间序列神经网络小样本内部预测大样本内部预测小样本未来预测定性，定量结合较长时间的数据，大样本的随机因
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2024-04-19 13:54:24
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