学习笔记，仅供参考，有错必纠回归树与基于规则模型基于规则的模型A rule(规则) is defined as a distinct path through a tree(树中一条不重复的路径).For thetree, a new sample can only travel dow
原创
2022-06-03 00:37:16
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学习笔记，仅供参考，有错必纠回归树与基于规则的模型回归模型树One limitation of simple regression trees is that each terminal node(最终节点) uses th
原创
2022-06-03 00:35:21
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在人工智能的浪潮下，现在各类科技领域都要加上一点AI、深度学习、神经网络的概念，以免不落后于潮流。但是产品归产品，技术归技术。就人工智能当下的成熟度而言，笔者认为至少在信息安全领域，由专业的安全专家团队利用庞大的项目经验、客户运维经验组成的各类安全规则库能力依然是优于AI引擎的。类似于Exabeam之流采用机器学习的UEBA产品，无论实在公开案例还是我所了解的客户反馈均表示，客户专业的安全运维
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2023-11-19 07:49:16
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基于规则的方法
这些方法成功关键取决于将陈述句转换到疑问句的规则设计得是否足够好，而转化规则通常需要设计者具有深层的语言知识。为了改进纯基于规则的系统，2010 年，Heilman 等人引入了一种冗余问题生成和排序的方法，该方法使用基于规则的方法从输入语句生成多个问题，然后使用监督学习的方法，利用术语抽取以及浅层语义分析对它们进行排序，仅仅保留排名靠前的问题，由此生成的问题相较于
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2023-11-13 15:45:11
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学习笔记，仅供参考，有错必纠回归树与基于规则的模型简单回归树简单回归树将数据划分为若干组，其中组内的样本点在结果变量取值上具有一定的同质性
原创
2022-06-03 00:35:06
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基于规则的 NLP 模型是处理自然语言中的一种重要技术，通过定义一系列语法和语义规则，可以实现对特定领域和任务的文本分析。接下来，我们将详细说明如何解决基于规则的 NLP 模型问题的整个过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和迁移指南。
首先进行环境预检，确保我们的开发与运行环境兼容。这可以通过四象限图进行可视化，展示不同环境下的兼容性分析。
```mermaid
quad
学习笔记，仅供参考，有错必纠回归树与基于规则的模型if-then语句基于树的模型由一个或多个针对预测变量的if−thenif-thenif−then语句组成，它们被用来对数据进行划分，基于这些划分，一个特定的模型将用来对结果变量进行预测。例如，一个简单的树模型可以定义为：在这个例子中，二维的预测变量空间被分为了三块区域，并且在每一块区域中，结果变量将被预测为同
原创
2022-06-03 00:35:13
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1.分类评估方法【准确率：预测正确的数占样本总数的比例。 （TP+TN）/（TP+TN+FP+FN）】1.1 精确率与召回率1.1.1 混淆矩阵在分类任务下，预测结果(Predicted Condition)与正确标记(True Condition)之间存在四种不同的组合，构成混淆矩阵(适用于多分类)1.1.2 精确率(Precision)与召回率(Recall)精确率：预测结果为正例
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2024-04-28 23:03:10
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# 使用Python实现基于回归分析的Wilson模型
在机器学习和数据分析中，回归分析是一种非常流行的方法。Wilson模型是一种特定类型的回归模型，通常用来估计比例或概率。在这篇文章中，我将教你如何用Python实现Wilson模型，并给出具体步骤和代码示例。
## 实现流程
实现Wilson模型的过程可以分为几个主要步骤。以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述
文章目录@[toc] 用神经网络解决回归问题代码分析构造伪数据定义一个神经网络类优化算法与目标函数反向传播，调整参数 用神经网络解决回归问题机器学习的问题分为两大类:回归问题分类问题对于输出值是连续型的，称为回归问题。 对于输出只是有限个离散值的，称为分类问题。今天看的视频教程中，是用神经网络来解决一个简单的回归问题。 直接上代码import torch
from torch.autograd i
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2024-04-09 08:16:26
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论文笔记（基于回归分析的人脸年龄预测研究）1. 基本信息2. 核心内容3. 图标公式* 预测流程* ＰＣＡ方法的计算过程* ＳＶＲ方法的计算过程* 结果比较4. 补充说明 1. 基本信息基于回归分析的人脸年龄预测研究，张德 哈曼，2020，北京建筑大学学报。 关键词：年龄估计； 支持向量机； 人脸属性； 人脸年龄2. 核心内容A. 本文进行了基于人脸图像的年龄预测研究，采用主成分分析法（PCA）
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2024-08-23 09:14:14
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一 、线性回归分析回归问题判断条件：1.目标值连续线性关系模型：二维：直线关系三维：特征，目标值，平面关系试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：线性关系（单个特征): f(x)= wx+b w为权重 b为偏置项:为了是对于让单个特征的情况更加通用线性关系（多个特征）如下：线性回归：定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个
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2024-06-10 10:35:27
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2018-06-14 20:39:44regress函数和regstats函数利用普通最小二乘法估计模型中的参数, 参数的估计值受异常值的影响比较大. robustfit函数采用加权最小二乘法估计模型中的参数, 受异常值的影响就比较小. robustfit函数可用来作稳健的多重线性或广义线性回归分析, 下面介绍robustfit函数的用法.调用方法b = robustfit(X
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2024-01-30 06:13:14
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一、逻辑回归简介**1、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，即该方是一个分类算法。 • 典型应用： • 图像分类 • 垃圾邮件检测 • 购买商品预测 • …2、Sigmoid 函数 Sigmoid函数，也称为逻辑函数（Logistic function） 直观理解 • 将任意的输入映射到了[0,1]区间我们在线性回归中可以得
前言在前面的文章中，我们都是简单的对线性回归模型进行构建，这篇文章我们采用网上下载的数据量比较大的数据来对模型进行构造，最后讲述在线性的情况下如何对模型进行评估。数据集介绍下图是该数据集的前10行截图：我们使用的数据集是一个广告和收入的关系的数据集，其特征实例一共有200条，其中每个实例有三个特征值，其含义分别如下：TV：在电视上广告上的花费（单位是千元）Radio：在广播媒体中的广告费用News
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2023-12-13 16:45:11
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一、线性回归模型假设条件我们接着上篇文章《R语言下的线性回归模型》开始讲解线性模型诊断方面的操作。我们说过，线性模型的参数估计采用了最小二乘法的思想，但基于该思想是有前提...
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2022-08-12 10:28:03
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基于关联规则的推荐基于关联规则的推荐关联分析关联性衡量指标 基于关联规则的推荐基于关联规则的推荐思想类似基于物品的协同过滤推荐“啤酒与尿布”关联分析中最有名的例子就是“啤酒与尿布”。据报道，在美国沃尔玛超市会发现一个很有趣的现象：货架上啤酒与尿布竟然放在一起售卖，这看似两者毫不相关的东西，为什么会放在一起售卖呢？原来，在美国，妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后给孩子买一点尿布回来，而丈夫在买完尿
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2024-07-04 17:36:55
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回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。一、线性回归的假设是什么线性回归有四个假设：线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同
在本文中，你将学习如何在分布式环境中实现线性回归。1. 题目背景 假设每个节点i都可以访问以下观测数据： 给定的公式
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2024-08-02 06:44:03
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线性分类相关文章：
1、Fisher线性判别分析(LDA)[1]
2、广义模型与线性模型& 判别分析 [2]
3、逻辑回归[3]
4、
线性分类模型简介
5、
感知机原理及代码复现
6、
概率生成模型
7、
概率判别模型
8、
拉普拉斯近似
现在转到逻辑回归的贝叶斯处理。
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2024-07-08 10:04:23
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