回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。回归方法有许多种，可通过 3 种方法进行分类：自变量的个数、因变量的类型和回归线的形状。1)依据相关关系中自变量的个数不同进行分类，回归方法可分为一元回归分析法和多元回归分析法。在一元回归分析法中，自变量只有一个，而在多元回
转载
2024-04-08 11:10:37
106阅读
线性回归定义 线性回归属于机器学习中监督学习的范畴。其训练集中的数据一般拥有多个输入变量（也称特征）和一个输出变量，我们对训练集中的数据进行拟合，得到一条近似曲线，并输出为确定的连续函数，即预测函数，是一个从输入变量x到输出变量y的关系函数。然后就可以使用该预测函数对输入的数据进行结果预测。
转载
2024-05-10 03:19:01
46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
常见的预测模型有回归于分类两类模型 回归问题：回归预测建模是将输入变量（X）的映射函数（f）近似为连续输出变量（y）的任务。既用一条曲线拟合已知离散数据。 分类问题：分类预测建模是将输入变量（X）到离散输出变量（y）的映射函数（f）近似的任务。 输出变量通常称为标签或类别。映射函数预测给定观察的类别或类别。回归与分类：回归问题预测连续数值 当我们试图预测的目标变量是连续的，比如在我们的住房例子中，
转载
2024-05-08 14:37:19
67阅读
前言 scikit-learn是基于Python的一个机器学习库，你可以在scikit-learn库中选择合适的模型，使用它训练数据集并对新数据集作出预测。对于初学者来说，有一个共同的困惑：怎么使用scikit-learn库中的模型做预测？本文的目的就是解答这个困惑，手把手地教你使用机器学习模型。分以下三点内容：针对特定的预测如何选择合适的模型什么是分类预测什么是回归预测废话不多说，让我们开始吧！
转载
2024-03-18 12:25:14
20阅读
6. 使用LSTM递归神经网络进行时间序列预测任务： 建立循环网络， 对时间序列的数据进行学习预测数据集： 1949年1月至1960年12月，即12年，144次数据记录， 每个月飞机的乘客数量。数据形式如下： 一.LSTM回归网络 ## 2019.11.1# time_step = 1 lstm-cell个数# n_inputs = 1 输入大小， 也就是look-back
转载
2024-03-26 16:05:43
60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
一般回归采用的模型主要是线性模型，即通过一系列连续型和/或类别型预测变量来预测正态分布的响应变量。但在许多情况下，假设因变量为正态分布（甚至连续型变量）并不合理，比如：结果变量可能是类别型的。01型的变量（比如：是/否、通过/失败、活着/死亡）结果变量可能是计数型的非负的有限值（比如，一周交通事故的数目，每日酒水消耗的数量），而且它们的均值和方差通常都是相关的（正态分布变量间不是如此，而是相互独立
转载
2023-12-12 15:46:33
241阅读
本文实例讲述了Python实现的随机森林算法。分享给大家供大家参考，具体如下：随机森林是数据挖掘中非常常用的分类预测算法，以分类或回归的决策树为基分类器。算法的一些基本要点：*对大小为m的数据集进行样本量同样为m的有放回抽样；*对K个特征进行随机抽样，形成特征的子集，样本量的确定方法可以有平方根、自然对数等；*每棵树完全生成，不进行剪枝；*每个样本的预测结果由每棵树的预测投票生成(回归的时候，即各
转载
2023-08-09 19:07:51
181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
在深度学习中，回归预测模型被广泛应用于各种实际问题，比如房价预测、销售数据分析等。这类模型的核心目标是根据输入特征，输出一个连续的数值。随着深度学习技术的日益发展，我们可以实现更高精度的回归预测。下面，我们将逐步介绍如何设置环境、编译模型、调优参数、定制开发、部署方案以及与其他工具的生态集成。
### 环境配置
要构建一个深度学习的回归预测模型，首先需要配置一个合适的开发环境。以下是推荐的配置
在日常工作中，无论是销售、运营、产品还是市场，很多情况下都需要一份清晰明了的数据分析报告，能有效地将主题信息和分析结果传达给客户、领导和同事。在一份高质量的数据分析报告中，最重要的信息是数据可视化的表示，例如图表和图形，还有简洁有力的分析结论。那我们应该如何做出一份高质量的分析报告呢？既然是分析，一定是结果，也就是必须有观点，有结论。一定要在报告中呈现结论，哪怕是错误的结论。分析结论是基于当前的数
问题描述：项目频繁的改动，我们在做回归测试的时候若选择完全重复测试。把所有的测试用例，全部再完全的执行一边，以确认问题修改的正确性和修改后周边是否受到影响，但是如果把全部用例全部执行，会增加项目成本，也会影响项目进度。若选择性重复测，不能确保周边受影响的能测试到，请问如何更高效的进行回归测试？回答：1、回归测试基本策略及其评价基于以上基本原则的阐述，回归测试的基本策略目前有如下几种，现一一进行阐述
转载
2024-08-05 11:09:45
58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
53阅读
距离上一篇文章，正好两个星期。 这篇文章9月15日 16：30 开始写。 可能几个小时后就写完了。用一句粗俗的话说， “当你怀孕的时候，别人都知道你怀孕了， 但不知道你被日了多少回 ” ，纪念这两周的熬夜，熬夜。 因为某些原因，文章发布的有点仓促，本来应该再整理实验和代码比较合适。文章都是两个主要作用： 对自己的工作总结， 方便自己回顾和分享给有兴趣的朋
转载
2024-08-23 13:27:06
35阅读
DataWhale基于逻辑回归的分类预测Demo示例库函数导入训练模型模型参数查看可视化构造的数据样本点可视化决策边界可视化预测新样本在训练集和测试集上分布利用训练好的模型进行预测基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践数据读取/载入数据信息简单查看特征数据标签数据可视化描述利用 逻辑回归模型 在二分类上 进行训练和预测数据集划分模型训练评估分类结果利用 逻辑回归模型 在三分类(多分类)上
1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性一、算法简介1.1 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。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。1.2 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
转载
2023-05-18 11:11:13
866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）
回归测试，是对修复Bug后的软件进行验证，确保所有缺陷得到修复，并且没有引入新的Bug。如果确保缺陷得到修复，那么只需要执行发现缺陷的测试用例，但这样不能排除引入新的Bug；而如果把所有测试用例都执行一遍，可以确保没有新的Bug，但这样做又需要大量的测试工作量，可能代价太大。所以，回归测试需要讲究方法、策略。以下是两种回归测试方法介绍。基于用例的回归测试方法基于用例的回归测试方法又可分为全部回归、
转载
2024-05-06 12:32:59
42阅读
前言直接搬别人的笔记了，只做排版梳理，可能会加一点自己见解Java的数据类型基础数据类型引用类型：除了基础数据类型剩下都是引用类型Java 中的几种基本数据类型是什么？Java 中有 8 种基本数据类型6 种数字类型 ：byte、short、int、long、float、double
1 种字符类型：char
1 种布尔型：boolean
位(bit)是计算机 内部数据 储存的最小单位，11001
转载
2024-10-12 09:25:41
53阅读
