目录引言线性回归介绍手动实现梯度下降法线性回归调用API接口实现线性回归 引言线性回归可能是我们接触最早的机器学习算法了，在高中数学的课本上，我们第一次正式认识这位朋友，通过最小二乘法来得到数据的线性回归方程，进而求得模型的参数。但其实，在初中时，我们就学过通过两个已知点坐标求解一次函数的技能，这也算是线性回归模型的一种特例吧。今天来给大家介绍另一种求解线性回归模型的方法——梯度下降法。线性回归
转载
2024-03-26 05:40:04
40阅读
1） .回归算法： 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。 回归算法是统计机器学习的利器。 常见的回归算法包括： 最小二乘法（Ordinary Least Square），逻辑回归（Logistic Regression） ， 逐步式回归（Stepwise Regression） ， 多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Sp
转载
2024-02-15 15:28:03
79阅读
K近邻法(k-nearest neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树算法相同。 KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法
转载
2024-04-19 14:17:57
27阅读
线性回归算法线性回归算法类型:线性回归算法属于有监督学习的回归算法，可以处理标签为连续数据类型的数据。线性回归算法原理:通过寻找特征和标签之间的关系，生成一个线性方程，通过线性方程预测未知标签。 算法的结果是一个线性方程。 如果特征有一个，对应的结果就是一个一元线性方程。 如果特征存在多个，则结果为N元线性方程。线性回归算法的特点1.结果具有可解释性（根据线性方程可以明确的得出结果是如何计算出来的
转载
2024-02-04 00:26:06
42阅读
前言虽然不是搞分类的，但是还是看看多标签和多分类的区别。为了避免自己的错误理解, 当然是选择原谅他啊…….找正规文档看哇. 以下翻译分别来自scikit-learn.org和 维基 喂鸡百科scikit-learn介绍多类分类(Multiclass classification): 表示分类任务中有多个类别, 比如对一堆水果图片分类, 它们可能是橘子、苹果、梨等. 多类分类是假设每个样本都被设置了
转载
2024-10-10 13:55:26
13阅读
一.认识回归1.简单的介绍 回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义，分类算法用于离散型分布预测，如决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法；回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升
转载
2023-11-02 08:56:53
219阅读
我相信很多人跟我一样，学习机器学习和数据科学的第一个算法是线性回归，它简单易懂。由于其功能有限，它不太可能成为工作中的最佳选择。大多数情况下，线性回归被用作基线模型来评估和比较研究中的新方法。在处理实际问题时，你应该了解并尝试许多其他回归算法。一方面可以系统学习回归算法，另外一方面在面试中也常用到这些算法。在本文中，我们将通过使用 Scikit-learn 和 XGBoost 的动手实践来学习 9
转载
2024-01-03 11:57:36
70阅读
回归是一种通过建模和分析变量之间关系的的方法，其目的是通过模型来计算得出一个具体的值。回归模型有两种，一种是可以用一条回归线拟合的数据，有明显的函数关系，可以通过线性性回归等方式进行拟合；第二种就是无明显线性关系，这时候就认为长得相似的样本值也相同。常用算法如下：一、线性回归（一）原理回归分析用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系，其表达形式为y = w'x+e，其中只有一个自变量的情况称
转载
2023-08-24 13:42:07
182阅读
一：回归总论1，什么是回归算法 回归分析是一种研究自变量与因变量之间相互关系的一种建模技术，主要用来预测时间序列，找到变量之间的关系。 2，回归的种类 按照自变量和因变量之间的关系类型，可分类线性回归和非线性回归，按照自变量的多少可分为一元回归和多元回归二：线性回归1，概念 线性回归一般用来做连续值的预测，自变量可以是连续的，也可以是离散的，但预测结果是连续的，回归的性质是线性的，他使用最佳拟合直
转载
2024-03-01 12:10:20
124阅读
1 线性回归线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值 (房价呼叫次数总销售额等) 我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系这条最佳直线叫做回归线, 并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示理解线性回归的最好办法是回顾一下童年假设在不问对方体重的情况下, 让一个五年级的孩子按体重从轻到重的顺序对班上的同学排序, 你觉得这个孩子会怎么做? 他 (她) 很可能会目测人们的身高和体型, 综
转载
2024-02-26 17:38:48
80阅读
qRT-PCR是指先由RNA进行反转录生成cDNA，然后以cDNA为模板进行检测，检测的是该cDNA的含量，而cDNA由特定的RNA逆转录而来，所以间接地检测了RNA的含量。 基因表达：转录：DNA到RNA翻译：RNA到氨基酸、蛋白一般认为RNA， mRNA的量和最后的蛋白量一致「不考虑转录后调控」；当然目前绝大数研究基因表达的都是qPCR和WB一起来。基因表达水平一定意义上就是转录水平
文章目录机器学习基本概念1.监督学习：2.无监督学习：3.泛化能力：4.过拟合：（overfitting）5.欠拟合：（underfittin）6.交叉验证：线性回归的原理线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法1.梯度下降法：2.牛顿法：3.拟牛顿法：线性回归的评估指标sklearn参数详解 机器学习基本概念1.监督学习：我们给算法一个数据集，这个数据集是由多个“正确答案”组成。例如：在房
转载
2024-10-29 12:20:53
201阅读
泛型的基本应用、内部原理及更深应用1. jdk1.5以前的集合类中存在什么问题a) ArrayLIst collection = new ArrayList();
collectin.add(1);
collection.add(1L);
collection.add(“abc”);
int I = (Integer
转载
2024-07-25 19:51:38
22阅读
回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义，分类算法用于离散型分布预测，如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法；回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是
转载
2023-11-13 18:33:11
57阅读
任务内容1、逻辑回归与线性回归的联系与区别 2、 逻辑回归的原理 3、逻辑回归损失函数推导及优化 4、 正则化与模型评估指标 5、逻辑回归的优缺点 6、样本不均衡问题解决办法 7、sklearn参数具体解释逻辑回归与线性回归的联系与区别二者都属于监督学习算法。但是线性回归解决回归问题，逻辑回归解决分类问题。逻辑回归的原理基本原理 逻辑回归和线性回归的原理是相似的，可以简单描述为以下过程： （1）找
转载
2024-09-22 11:27:56
92阅读
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
转载
2024-05-19 06:16:05
34阅读
线性回归线性回归（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。线性回归有很多实际用途。分为以下两大类：如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这
转载
2024-03-05 22:52:30
62阅读
回归通常是机器学习中使用的第一个算法。通过学习因变量和自变量之间的关系实现对数据的预测。例如，对房价估计时，需要确定房屋面积（自变量）与其价格（因变量）之间的关系，可以利用这一关系来预测给定面积的房屋的价格。可以有多个影响因变量的自变量。线性回归：输出为数值 损失函数一般为： 逻辑回归：输出是概率 损失函数一般为：以下具体介绍几种常用的回归方法：**线性回归：**使用最广泛的建模技术之一。已存在
转载
2023-11-16 17:08:17
87阅读
学习笔记之Pytorch：线性回归的实现写在前面Pytorch实现loss的计算梯度下降迭代计算完整代码写在后面 写在前面小编写博客的初心是为了记录自己的学习历程，所以以下内容可能会有不严谨的地方，如果各位大佬发现内容有错或者有更好的方法，欢迎在评论区留言，一起进步！Pytorch实现本文只涉及线性回归代码的实现，不会太多的涉及到线性回归到数学原理，如果需要了解线性回归原理，可以在CSDN上搜索
转载
2024-02-02 19:58:00
49阅读
# 深度学习中的回归预测算法
回归预测是机器学习中的一个重要任务，其目标是找到输入数据与输出之间的关系。与分类问题不同，回归任务的输出是连续值。在深度学习中，有多种算法可以用于回归预测，本文将介绍几种常见的深度学习回归算法，并给出相关代码示例。
## 常用的回归预测算法
1. **线性回归**
线性回归是最基础的回归算法，尤其适合于线性关系的预测。
2. **多层感知机（MLP）
