在本文中，首先简要解释一下 混合密度网络 MDN （Mixture Density Network）是什么，然后将使用Python 代码构建 MDN 模型，最后使用构建好的模型进行多元回归并测试效果。回归“回归预测建模是逼近从输入变量 (X) 到连续输出变量 (y) 的映射函数 (f) […] 回归问题需要预测具体的数值。 具有多个输入变量的问题通常被称为多元回归问题 例如，预测房屋价值，可能在
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2024-03-29 23:01:49
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在第1章中，您了解了数据科学家的角色如何类似于一位小提琴手，他使用他的管弦乐队和乐器合奏来创作一首优美的乐曲。同样，如果数据科学家想从他的数据和模型中挤出世界级的性能，他可以使用多种集成工具。在本章中，主要目标是学习混合训练数据以获得集成模型的不同方法。以下是本章的目标。建立对混合训练数据如何在集成学习中取得良好表现的直观理解引入决策树查看使用 scikit-learn 的决策树实现示例引入随机森
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2024-05-12 15:54:19
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逻辑斯蒂回归模型（对数几率回归 Logisitic Regression）未完待续！！！1.模型介绍Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 具有简单、可并行化、可解释强等优点。逻辑回归由于存在易于实现、解释性好以及容易扩展等优点，被广泛应用于点击率预估（CTR）、计算广告（CA）以及推荐系统（RS）等任务
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2024-02-29 22:42:02
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5.模型融合，学习者：天天向上-天天模型融合目标对于多种调参完成的模型进行模型融合完成对于多种模型的融合，提交融合结果并打卡内容介绍简单加权融合
回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean）, 几何平均融合（Geometric mean）分类：投票（Voting）综合：排序融合（Rank averaging），log融合stacking/blending:
构建多层
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2024-04-11 22:00:52
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http://www.zhihuishi.com/source/2073.html 高斯模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，将一个事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。 对图像背景建立高斯模型的原理及过程：图像灰度直方图反映的是图像中某个灰度值出现的频次，也可以以为是图像灰度概率密度的估计。如果图像所包含的目标区域和背景区域
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2024-05-13 15:42:32
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第一章 引言1.1 做为科学的统计统计是科学(science),而科学的基本特征是方法论：对世界的认识源于观测或实验的信息（或者数据），总结信息时会形成模型（亦称假说或者理论）,模型会指导进一步的探索，直到遇到这些模型无法解释的现象，这就导致对这些模型的更新和替代。这就是科学的方法，只有用科学的方法进行的探索才能成为科学。科学的
在运动目标检测提取中，背景目标对于目标的识别和跟踪至关重要。而建模正是背景目标提取的一个重要环节。前景是指在假设背景为静止的情况下，任何有意义的运动物体即为前景。运动物体检测的问题主要分为两类，摄像机固定和摄像机运动。对于摄像机运动的运动物体检测问题，比较著名的解决方案是光流法，通过求解偏微分方程求的图像序列的光流场，从而预测摄像机的运动状态。对于摄像机固定的情形，当然也可以用光流法，但是由于
目录1.线性模型2.线性回归3.损失函数(误差大小)3.1最小二乘法之梯度下降3.1.1梯度下降API4.回归性能评估4.1sklearn回归评估API5.过拟合与欠拟合5.1欠拟合原因以及解决办法5.2过拟合原因以及解决办法6.带有正则化的线性回归-Ridge 1.线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：2.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
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2024-06-10 15:07:13
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1.基本形式给定由d个属性描述的示例，其中是在第个属性上的取值，线性模型通过对属性的线性组合来预测的函数：
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2024-05-13 10:36:56
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前面的分类都是基于标签是离散值进行的，这里回归是针对标签是连续值进行的。 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合，这个拟合过程就是回归，该线就是最佳拟合直线。主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。回归就是最佳拟合，找到最佳拟合参数集，训练分类器的做法就是寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。 找到分类回归系数就可以了。 1：基于logistic回归和Si
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2024-04-02 11:01:07
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回归分析是科学研究中十分重要的数据分析工具。随着现代统计技术发展，回归分析方法得到了极大改进。混合效应模型（Mixed effect model），或称多水平模型（Multilevel model）/分层模型(Hierarchical Model)/嵌套模型(Nested Model)，无疑是现代回归分析中应用最为广泛的统计模型，代表了现代回归分析主流发展方向。混合效应模型形式灵活可以应对现代科学
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2023-12-09 21:56:15
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下面介绍一下几种典型的机器算法首先第一种是高斯混合模型算法: 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： ，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： （2）混合高斯模型： 对于(b)图所示的情况，很明显，单高斯模型是无法解决的。
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2023-12-01 10:44:36
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重复测量资料在临床数据中非常普遍，常用重复测量的方差分析进行统计分析，但是经常面临的问题有：①临床资料又常常含有缺失值，例如采用某新药治疗疾病，分别在治疗前，治疗后1月，治疗后3月测量Y指标，但由于病人依从性等原因，导致治疗3月后缺失几例数据。②Y不满足正态性、方差齐性，且样本量不是很大。怎么办？推荐分析神器之一：混合效应模型。本文结合文献，分享基于R语言实现混合效应分析的方法，主要采用nlme包
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2024-06-06 15:01:37
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高斯混合回归是一种强大的统计方法，广泛应用于数据建模和预测。在这篇博文中，我们将通过一个具体的步骤，介绍如何使用 Python 实现高斯混合回归。接下来，我们将涵盖从环境准备到扩展应用的各个方面。
## 环境准备
### 软硬件要求
- **操作系统**: Windows, macOS 或 Linux
- **Python 版本**: 3.7 或更高
- **所需库**: `numpy`,
模型融合模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式。1. 简单加权融合:回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）；分类：投票（Voting)2. boosting/bagging（在xgboost，Adaboost,GBDT中已经用到）:多树的提升方法3. stacking/blending:构建多层模型，并利用
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2024-07-15 14:21:35
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第五章 多变量线性回归 6、多变量回归方程 矩阵形式： 7、多变量梯度下降法： 这里i表示第i种拟合曲线，因为对一个数据模型进行拟合时我们有很多种曲线作为备选方案，我们一直在做的就是找出其中与真实情况误差最小的曲线。所以先要指定某条拟合曲线，再由此确定它的参数，进而判断是不是最优的，这里的i就指假设拟合的是第i条曲线。下角标j表示拟合曲线的第j个属性，因为这里是多变量拟合，比如房价与地段、
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2024-07-23 18:57:25
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1.高斯混合模型概述高斯密度函数估计是一种参数化模型。高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）是单一高斯概率密度函数的延伸，GMM能够平滑地近似任意形状的密度分布。高斯混合模型种类有单高斯模型（Single Gaussian Model, SGM）和高斯混合模型（Gaussian Mixture Model, GMM）两类。类似于聚类，根据高斯概率密度函数（Proba
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2024-03-11 11:30:20
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本文的参考资料：《Python数据科学手册》； 本文的源代上传到了Gitee上；本文用到的包：%matplotlib inline
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.patches import Ellipse
f
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2024-01-08 13:54:46
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01. 高斯混合模型简介高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）和隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是语音算法中常用的统计模型。HMM前面已经讲过了，这里介绍一下GMM算法。当数据分布中有多个峰值的时候，如果使用单峰分布函数去拟合会导致结果不佳，这时候可以使用具有多个峰值的分布去拟合，如下图所示，可以明显的看到使用两个峰值的高斯模
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2024-04-17 15:21:40
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第4章 训练模型写在前面参考书《机器学习实战——基于Scikit-Learn和TensorFlow》工具python3.5.1，Jupyter Notebook, Pycharm线性回归算法比较算法m很大是否支持核外n很大超参数是否需要缩放sklearn标准方程快否慢0否LinearRegression批量梯度下降慢否快2是n/a随机梯度下降快是快≥2是SGDRegressor小批量梯度下降快是快
