什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点
回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小。1. 线性回归线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数w和b。通长我们可以表达
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2023-11-27 09:52:21
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线性回归算法1.线性回归2.随机梯度下降3.线性回归 1.线性回归 不进行梯度清除 进行梯度清除2.随机梯度下降3.线性回归import torch
def synthetic_data(w, b, num_examples):
"""生成y=Xw+b+噪声"""
X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w)))
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2024-05-21 10:58:23
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# 最新的回归拟合深度学习模型
随着深度学习技术的发展，回归分析作为一种重要的统计工具，越来越多地被应用于预测和数据分析中。深度学习模型，尤其是神经网络，因其在高维数据上的表现优异而广泛应用于回归问题。本文将介绍一种常用的深度学习回归模型，并提供相应的代码示例，帮助读者理解回归分析在深度学习中的应用。
## 深度学习回归模型简介
回归模型的目标是找到一个函数，使得它能够预测连续变量的值。深度
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]
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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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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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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
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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logistic Regression（逻辑回归）是一种概率线性模型，主要用来解决判别概率问题，即用于对样本进行分类。一、逻辑回归与线性回归 在线性回归模型中，主要是训练出输入x与输出y的一个映射关系，输出一般是连续的，模型形如 在逻辑回归模型中，输入可以是连续的[-∞,+∞]，但是输出一般是离散的，也就是输出是有限个值。例如，其值域可以只有两个值{0, 1}，这两个值可以表示
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2024-05-05 11:12:03
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一: 线性回归方程 线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归 在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模，并且未知的模型参数也是通过数据来估计。这些模型被叫做线性模型。最常用的
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2024-03-28 10:18:42
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目录一、回归分析概述1.1 确定性关系（函数关系）1.2 非确定性关系（相关关系）1.3 回归分析1.4 最小二乘法二、一元线性回归三、多元线性回归四、回归检验4.1 一元回归检验4.1.1 方差分析法（F检验法）4.1.2 相关系数检验（r检验法）4.1.3 t 检验法4.2 多元线性回归检验4.2.1 拟合优度检验（r）——模型有效性4.2.2 回归方程显著性检验（F）——
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2024-03-23 10:31:22
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写在前面这几天看的深度聚类文章也不少了，在这里重点总结一下聚类的原理1. 基础知识1.1 GMM高斯混合模型1.1.1 GMM概要GMM算是比较基础的传统聚类模型，模型优化的方法是EM算法。GMM假设数据的分布是由多个高斯分布混合而成，我们要做的就是解出GMM模型的参数，包括每个component的均值和方差还有各个高斯分布的权重。为了求解GMM，我们引入了隐变量，并假设数据的生成过程是： (1)
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2024-08-22 15:08:09
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1 回归模型的引入由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型。所以在遇到有些无法用机理分析建立数学模型的时候，通常采取搜集大量数据的办法，基于对数据的统计分析去建立模型，其中用途最为广泛的一类随即模型就是统计回归模型。回归模型确定的变量之间是相关关系，在大量的观察下，会表现出一定的规律性，可以借助函数关系式来表达，这种函数就称为回归
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2024-03-06 07:02:58
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1、逻辑回归基本概念Logistic 回归模型是目前广泛使用的学习算法之一，通常用来解决二分类问题（即输出只有两种，分别代表两个类别），虽然名字中有“回归”，但它是一个分类算法。Logistic 回归的优点是计算代价不高，容易理解和实现；缺点是容易欠拟合，分类精度可能不高。与线性回归的区别：线性回归预测输出的是（-∞,+∞）而逻辑回归输出的是{0,1}，这里面0我们称之为负例，1称之为正例。如果分
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2024-04-25 17:49:55
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Datawhale开源学习，机器学习课程，项目地址：https://github.com/datawhalechina/leeml-notes首先讲机器学习中的：回归，回归Regression可以做哪些东西呢？股票预测输入为以往股票走势，预测未来走势自动驾驶车辆输入为无人驾驶检测的路况信息，输出为方向盘角度推荐系统输入为使用者A和商品B，输出为使用者A购买商品B的可能性模型选择的步骤有三步：模型假
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2023-12-10 18:15:31
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一、xgboost模型函数形式 xgboost也是GBDT的一种，只不过GBDT在函数空间进行搜索最优F的时候，采用的是梯度下降法也就是一阶泰勒展开；而xgboost采用的是二阶泰勒展开也就是牛顿法，去每次逼近最优的F，泰勒展开越多与原函数形状越接近，比如在x0处进行展开，其展开越多，x0附近与原函数值越接近，且这个附近的区域越大。另外一个xgboost加入了正则化项，有效防止过拟合。 xgbo
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2024-03-27 11:59:36
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研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的，回归分析通常所预测的目标函数是连续值。三个主要任务：1.识别重要变量，那些是重要变量，哪些不是。哪些X变量与Y相关，哪些不是。 2.判断相关性方向。自变量与因变量之间的相关性是正的还是负的。 3.估计回顾系数。就是看相关性强不强的权重。数学建模中回归分析比较常用的是线性回归，所以这里我们只针对数学建模讲线性回归
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2023-10-11 06:45:41
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回归目的：研究变量之间的关系（回归分析与相关分析）区别：相关分析只能看出变量之间的线性相关程度，回归分析可以进行分析与预测基本理论概述 1.相关分析 测度方法：1）列相关表2）画相关图找关系3）计算相关系数（前两个是初步观察，最后一个是定量判断）2.回归分析1）基本步骤：设置指标变量，数据处理，构建模型，参数估计，参数的显著性检验，分析控制预测2）一般形式：y=f(x1,x2,x3,…xn)+ε
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2024-03-27 20:52:49
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文章目录引言5.1基于logistic回归和sigmoid函数的分类5.2基于最优化的最佳回归系数确定5.2.1梯度上升法5.2.2训练算法5.2.3分析数据：画出边界线5.2.4随机梯度上升5.3示例：从气病症预测病马的死亡率5.3.1准备数据5.3.2 测试算法：用Logistic回归进行分类5.4小结 引言利用logistic回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以
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2024-02-08 07:35:38
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目录一、岭回归模型1 λ 值的确定1.1 可视化方法确定 **λ** 值1.2 交叉验证法确定λ值2 模型预测二、LASSO模型1 λ 值的确定1.1 可视化方法确定 λ 值1.2 交叉验证法确定λ值2 模型预测三、Logistic回归分类模型1 模型特点2 模型用途3 模型参数的解释4 模型的构建 线性回归模型的参数估计得到的前提是变量构成的矩阵可逆。在实际问题中，常出现的问题：可能会出现自变
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2024-03-15 14:10:28
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