如果你是个纯粹的理论派，相信简化和忽略无关紧要的参数是解决问题的终极手段，你坚贞的确信，牛顿正是因为忽略了大气浮力，风向和物体形状，把苹果体验成一个没有大小的质点，最后才写出了f=ma。那么，请你看看如下两张图。 &nbs
高斯判别分析基本原理算法详解GDA和逻辑回归 基本原理在二分类中逻辑回归是通过不断优化参数，找到最合适的分类界限。而高斯判别分析法采用先通过数据特征建立类别模型，然后在寻找分界线分类。 简单来说我们要进行区分猫和狗，逻辑回归分析法就是找到猫和狗的分界线，当新的猫狗要判断这种方法只会确定猫狗在分界线的那一边，也就说它并不能解释什么是猫什么是狗。而高斯判别分析是一种生成学习方法，通过猫狗的数据，建立
转载
2024-03-01 12:08:13
60阅读
# 高斯过程回归预测模型
高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）是一种强大的非参数贝叶斯学习方法，广泛应用于回归任务，尤其是在数据较少或噪声较大的情况下。GPR不仅能够提供预测值，还能够给出不确定性估计，这使得它在科学研究和工程中的应用愈加广泛。
## 什么是高斯过程？
高斯过程是一种通过高斯分布定义的随机过程，可以被看作无穷多个随机变量的集合，这些
原创
2024-09-09 04:07:40
265阅读
目前，常用的机器学习方法主要有支持向量机（support vector machine，SVM)、反向传播神经网络（backpropagation neural network，BPNN)等非概率方法以及高斯过程回归(gaussian process regression，GPR)等概率方法。而GPR作为一种非参数概率核模型[1]，不仅可以用于预测，而且可以为预测中的每个点提供置信度区间，从而将预
高斯过程回归（Gaussian Processes Regression, GPR）简介一、高斯过程简介二、高斯分布1. 一元高斯分布2. 多元高斯分布三、高斯过程回归1. 高斯过程2.高斯过程回归四、sklearn中高斯过程回归的使用1. 核函数的选择2. sklearn中高斯过程回归的使用a. 初始数据b. 高斯过程回归拟合c. 高斯过程回归后验结果分布d. 不同核函数拟合结果对比 一、高斯
转载
2023-09-03 22:01:54
856阅读
高斯过程回归(GPR)a基本原理：利用高斯过程回归将可能的数据趋势曲线都保存下来（每条趋势曲线都有自己的置信度，在区间内呈高斯分布），最后在一张图中显示出来，再判断总体的趋势情况。b算法原理：高斯过程GP 高斯过程回归GPR核函数Kernel支持向量机（SVM）通过某非线性变换 φ( x) ，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在
转载
2023-09-11 15:45:37
306阅读
# 高斯回归模型：一种强大的统计学习方法
在机器学习和统计学中，回归分析是一个非常重要的领域。高斯回归（Gaussian Regression），也称为高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR），是一种基于概率理论的回归方法。它对于不确定性建模表现出色，适合处理复杂的非线性关系。本文将探讨高斯回归的基本概念，并通过 Python 代码示例展示其使用方式。
一. 高斯马尔科夫定理是什么高斯马尔科夫定理说：对于线性回归模型，在某些约束条件下，由最小二乘法得到的估计量（估计子），即线性回归模型的系数，是最优的线性无偏估计子。也就是说高马解决的问题是线性回归模型，他的作用是给出线性模型的系数估计。1. 线性回归模型： &
首先阐述什么是回归问题（数学上就是用曲线拟合一系列点）：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。通常使用曲线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小 。线性回归公式推导及其原理解析： 1：实质就是构建多元线性方程，然后写成矩阵形式 2：构建出的方程和
转载
2024-01-02 12:02:12
134阅读
利用高斯过程回归预测模型GPR建立多特征输入单个因变量输出的拟合预测模型。 程序内注释详细，直接替换excel数据就可以使用。 程序语言为matlab。ID:1330681066615482 Matlab建模 高斯过程回归预测模型（GPR）是一种强大的数据分析工具，可以用于建立多特征输入单个因变量输出的拟合预测模型。在这个技术层面的分析中，我们将重点介绍如何利用GPR模型，通过简单替
转载
2024-07-02 08:03:18
69阅读
基于Python的线性回归预测模型介绍及实践这是一篇学习的总结笔记完整代码及实践所用数据集等资料放置于：Github线性回归预测模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（即自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量）。例如，餐厅根据每天的营业数据（菜谱价格、就餐人数等等）来预测就餐规模或者营业额；网站根据访问的历史数据（包括新用户的注册量、老用户的活跃度等等）来预测用户的支付转化率
转载
2023-07-14 19:27:31
663阅读
分类的目标变量是标称型数据，分类解决离散问题； 回归将会对连续型的数据做出预测，回归解决连续问题一、KNN分类问题：from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier回归问题：from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor原理： K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类（k-Neare
转载
2024-04-11 08:57:00
88阅读
本文主要包含以下内容：1 简介2 最大似然和最小二乘3 最小二乘几何4 序列学习5 正则化最小二乘6 多元输出1 简介其中。这通常称为线性回归(linear regression)。这个模型的主要的属性是其是参数的线性函数。同时也是变量的线性函数，这个暗示了模型的限制。因此，通过输入变量的固定的非线性函数的组合来扩展这个模型的类：其中是基函数(basis functions)，其最大值的索引是，所
转载
2024-10-15 08:46:54
168阅读
回归分析的概念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。例如操作人员不安全操作与安全事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析估计了两个或多个变量之间的关系，比如说我们要去估计一家公司营收额的情况，调查显示营收额的增长速度是本地经济增长的3倍。我们使用根据当前和过去的信息来预测
转载
2024-01-29 01:31:47
64阅读
第3章 线性高斯系统状态估计线性高斯系统状态估计问题可以分为连续时间状态估计和离散时间状态估计。连续时间的状态估计又称为高斯过程回归(Guassian Process Regression)。离散时间状态估计可以看作连续时间状态估计问题在观测时刻的精确实现。先从离散时间的状态估计问题讲起。离散时间状态估计问题离散时间状态估计用运动方程和观测方程来建模：
离散时间状态估计的解决方法可以分为批量的方
转载
2024-05-24 20:54:30
162阅读
前几天我们介绍了线性回归模型的原理，今天我们主要来看如何用Python代码将线性回归写出来。首先，打开我们的jupyter notebook，把常用的一些包都加载上吧：import numpy as np
import pandas as pd然后，加载我们的线性回归模型：from sklearn.linear_model import LinearRegression数据集就选择sklearn包
转载
2023-08-07 14:53:09
178阅读
# 岭回归预测模型：Python实现与应用
岭回归（Ridge Regression）是一种用于解决多重共线性问题的线性回归扩展。与传统线性回归相比，岭回归通过引入L2正则化项，能够有效地减少模型的复杂度，从而提高预测性能。本文将介绍如何使用Python实现岭回归，并通过示例代码和相关解释来帮助读者更好地理解岭回归的原理和应用。
## 什么是岭回归？
在标准线性回归中，我们试图通过最小化平方
在本文中，我将详细记录我使用“Python高斯模型回归”的整个过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和生态集成。高斯模型回归是一种强大的统计建模技术，在许多领域都有广泛的应用。
## 环境配置
首先，我需要配置开发环境，以便能够高效地进行高斯模型回归。我使用的是 Python 和相关库。以下是我的环境配置流程图和依赖版本表格。
```mermaid
flowchart T
GPR tutorial1. 高斯过程回归原理1.1 高斯过程1.2 高斯过程回归2. python实现高斯过程回归2.1 参数详解2.2 核函数cookbook2.2 代码模版附录-数学基础知识A1 高斯分布的基本性质A2 贝叶斯框架A3 后验预测分布参考资料 1. 高斯过程回归原理高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)是一个随机过程（按时间或空间索引的
转载
2023-10-10 21:59:09
312阅读
线性回归预测模型的实现（linear model）y=x*w+b通过 numpy包穷举找到线性模型的预测的w和b值，并用matplotlib和mpl_toolkits包画出在训练过程中w、b、loss的三维变化。 1、实现y=x*w + b线性回归预测。关键是求解出w和b的值，w和b的值知道了其线性模型就确定了。 如下图所示：xy15283112、训练模型需要调用的包和原始数据（存于列表中，为浮点
转载
2023-12-12 15:19:44
90阅读
