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
1. L1和L2范式的区别使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归），即为L1正则化项,指权值向量中各个元素的绝对值之和。 即为L2正则化项指权值向量中各个元素的平方和然后再求平方根。L1范式是对应参数向量绝对值之和 L1范式具有稀疏性L1范式可以用来作为特征选择，并且可解释性较强L2范式是对应参数向量的平方和，再求平方根L2范式
## Python线性回归预测精度
### 引言
在机器学习领域中，线性回归是一种基本且常用的算法，用于预测一个连续变量的值。它通过对已知的输入和输出数据进行拟合，从而得到一个线性方程，然后利用这个方程来进行预测。线性回归在很多领域都有广泛的应用，比如经济学、统计学、金融学等等。
在本文中，我们将介绍如何使用Python进行线性回归，并评估预测的精度。我们将使用一个简单的例子来说明这个过程，
原创
2023-08-29 03:21:27
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关键词：机器学习 / 回归 文章目录回归问题是什么生成数据最小二乘法学习一元线性回归模型最小二乘法学习多元线性回归模型梯度下降法学习回归模型 回归问题是什么回归问题是除了分类问题以外，机器学习中另一个经典问题。本节我们以从房价预测为问题背景，逐步介绍分类问题及其相关算法。回归的目的是想拟合一组数据的输入和输出之间的映射关系，进而用得到的拟合模型对未知的样本进行预测。分类和回归的最显著区别，是输出变
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2024-06-10 07:20:23
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文章目录前言一、实验准备二、实验内容三、实验注意事项四、实验源码五、实现结果总结 前言机器学习中线性回归模型也能解决许多问题，对大量的观测数据进行处理，从而得到比较符合事物内部规律的数学表达式。也就是说寻找到数据与数据之间的规律所在，从而就可以模拟出结果，也就是对结果进行预测。解决的就是通过已知的数据得到未知的结果。例如：对房价的预测、判断信用评价、电影票房预估等。今天就来分享一下线性回归模型的
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2024-05-07 11:02:21
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# 使用 PyTorch 实现回归问题的精度
在机器学习中，回归问题是一个常见的任务，旨在预测连续的数值。PyTorch 是一个强大的深度学习框架，非常适合处理这类问题。本文将引导你一步一步地实现一个简单的回归模型，并讨论如何评估模型的精度。以下是实现的整体流程。
## 实现流程
我们可以将实现流程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据
本文基于tensorflow官网教程（https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/basic_regression）
机器环境：ubuntu14.04+tensorflow1.8.0
1.回归问题简介
回归（Regression）问题不同于分类问题，分类问题的输出域是离散的标签，而回归问题的输出
域是连
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2024-05-14 21:47:33
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一、回归预测简介现在我们知道的回归一词最早是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton在根据上一年的豌豆种子的尺寸预测下一代豌豆种子的尺寸时首次使用了回归预测。他在大量的对象上应用了回归分析，包括人的身高。他注意到，如果双亲的高度比平均高度高的话，则他们的子女也倾向于比平均身高高，但尚不及双亲。孩子的身高向着平均高度回退（回归）。Galton在多项研究上都注意到这个现象，所以
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2024-05-06 08:51:37
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写在前面分类问题的目标是预测输入数据点所对应的单一离散的标签。另一种常见的机器学习问题是回归问题，它预测一个连续值而不是离散的标签，例如，根据气象数据 预测明天的气温，或者根据软件说明书预测完成软件项目所需要的时间。不要将回归问题与 logistic 回归算法混为一谈。令人困惑的是，logistic 回归不是回归算法， 而是分类算法。波士顿房价数据集本文将要预测20 世纪70 年代中期波士顿郊区房
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2023-11-19 18:27:31
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目录什么是线性回归模型？ 一元线性回归模型问题引入： 问题解析： 代价函数（损失函数）： 代价函数的图像为什么不是最小而是极小值？ 梯度下降算法 梯度下降算法公式（对于一元线性回归模型）学习率a的选择 关于梯度下降每一步的变化补充： 代码部分 - 案例实现数据 导入数据并绘制初始图 梯度
线性回归问题可以利用最小二乘法来确定误差，通过使误差最小化来确定线性方程的系数，而最小化可以通过求导来确定。非线性方程可以通过变量替换等方式转化为线性方程广义线性模型可以用于对离散取值变量进行回归建模，在广义线性模型中，因变量Y的变化速率是Y均值的一个函数，常见的广义线性模型有：对数回归：利用一些实际发生的概率作为自变量所建立的线性回归模型泊松回归模型：主要是描述数据出现次数的模型，因为它们常常表
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2024-03-18 14:39:22
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线性回归算法梳理 学习内容 ：1. 机器学习的一些概念 有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证2. 线性回归的原理3. 线性回归损失函数、代价函数、目标函数4. 优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等)5、线性回归的评估指标6、sklearn参数详解 机器学习的概念有监督和无监督有监督：数据有标签，过程通常是：在已知的训练数据（输入和对应的输出
分类模型的评估和回归模型的评估侧重点不一样，回归模型一般针对连续型的数据，而分类模型一般针对的是离散的数据。所以，评估分类模型时，评估指标与回归模型也很不一样， 比如，分类模型的评估指标通常包括准确率、精确率、召回率和F1分数等等。 而回归模型的评估指标通常包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等等， 不过，这些指标衡量的都是预测值与真实值之间的数值差异。关于回归模
图像信号处理与回归在图像处理中，最传统的问题是成像，用术语说是“图像信号处理（Image Signal Processing, ISP）”，也就是解决从光传感器采集的电信号数据到输出数字图像的问题。设采集到的数据(raw数据，通常是Bayer图像)为z∈Rn×1，输出数字图像为x∈R3n×1，表达ISP过程的函数为f，则 f:z→x我们知道机器学习问题可以分为分类（Classification）和
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2024-03-18 07:01:27
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softmax回归主要用于分类问题，通过将前几层网络的输出得分转为相应分类的概率，然后选取概率最高的类别作为此次分类的的结果。比如经过四分类问题经过softmax处理后的结果为[0.1，0.3，0.1，0.5]，则最后属于第四类，因为0.5最大了。其实softmax处理分类问题和用线性回归处理回归问题大致相同只不过线性回归在全连接层后用的恒等函数Relu函数输出，然后利用均方误差计算loss，然后
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2024-02-23 10:22:58
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回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方法，主要用于确定2种或2种以上变量间相互依赖的定量关系。回归分析的基本思想是：虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。建立线性回归模型后，根据实测数据求解模型的各个参数，然后评价回归模型能否很好地拟合实测数据，如果能，能可以根据自变量作进一步预测。由于客运量的影响因素复杂，其变化呈现一定的随机波动特
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2024-05-13 13:11:55
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JavaScript浮点数运算时经常出现精度异常问题，比如：0.1+0.2 !=0.3当计算机计算 0.1+0.2 的时候，实际上计算的是这两个数字在计算机里所存储的二进制，0.1 和 0.2 在转换为二进制表示的时候会出现位数无限循环的情况。js 中是以 64 位双精度格式来存储数字的，只有 53&nbs
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2023-10-16 13:35:08
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每天给小编五分钟，小编用自己的代码，带你轻松学习人工智能！本文将会带你做完一个深度学习进阶项目，让你熟练掌握线性回归这一深度学习经典模型，然后在此基础上，小编将在下篇文章带你通过此模型实现对股票涨幅的预测。野蛮智能，小白也能看懂的人工智能。 线性回归干货快递点：线性回归是什么？假如给定数据集{[x1,y1],[x2,y2][x3,y3]……}，线性回归希望用一个近似函数来描述这组数据，
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2024-08-21 12:00:25
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其中，i是第几个样本，j是第几个特征 其中，alpha是步长（学习率），后边是方向The Data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，
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2024-07-25 19:19:55
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模型预测精度（数值regression）评价指标 - RMSE, MAE, MAPE & Bias哪个指标更好？在销量/需求预测时常用的一些模型评价指标，尤其是在supplychain销量预测等领域，哪些指标好，哪些不好？什么时候用什么指标。Error 对于每一个数据，error等于预测减去实际值（这里是销量预测，所以为实际需求） Error = forecast (f) - demand
