LIBSVM做回归预测--终于弄通（原创） 看了网上很多帖子和博客，自己琢磨了很久到现在才弄明白怎么用libsvm来做预测。因为网上的帖子一般都是转来转去的，所以第一个人感觉这样写详细了， 之后的人不管懂不懂照搬不误，这就苦了我们笨的人啦。不过我研究了一天，终于有点眉目，写点体会，应该会比较详细吧，至少是过来人碰到的问题。 p.s.这里暂且不讨论分类问题，其实分类比预测简单，下载
原创
2023-07-04 20:51:19
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一、如何学习回归分析？1.学习回归分析之前，我们需要先明白什么是回归分析? 为什么要学习回归分析？简单线性回归初中时期，我们都学习过简单的线性方程。例如，一元一次方程、一元二次方程等。这些简单的线性方程就是回归分析中线性回归的一种体现，通过线性回归方程，我们可以输入一个自变量得到一个预测的因变量。简单线性回归的自变量和因变量也被称为特征和标签。因为线性回归具有预测功能，所以线性回归时常运用到生活当
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2023-11-21 19:09:23
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写在前面：打算记录一下很常见的backbone网络，本篇博客用于记录自己ResNet网络的学习过程。 论文传送门：Deep Residual Learning for Image Recognition一、ResNet网络做了什么1、提出 Residual 结构（残差结构），并搭建超深的网络结构 我们在搭建更深层网络时，并不是简单堆叠就能取得比较好的效果的。 如上图，56层的网络效果反而更差，这是
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2024-04-23 15:16:30
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本文介绍如何构建简单线性回归模型及计算其准确率，最后介绍如何持久化模型。线性回归模型线性回归表示发现函数使用线性组合表示输入变量。简单线性回归很容易理解，使用了基本的回归技术，一旦理解了这些基本概念，可以更好地学习其他类型的回归模型。回归用于发现输入变量和输出变量之间的关系，一般变量为实数。我们的目标是估计映射从输入到输出的映射核函数。下面从一个简单示例开始：1 --> 2
3 -->
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2023-07-11 20:05:50
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最近因工作需要，学习了台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等人开发的SVM算法开源算法包。为了以后方便查阅，特把环境配置及参数设置等方面的信息记录下来。 林教授年轻时照片 SVM属于十大挖掘算法之一，主要用于分类和回归。本文主要介绍怎么使用LIBSVM的回归进行数值预测。LIBSVM内置了多种编程语言的接口，本文选择Python。
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2024-05-24 11:13:56
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Transformer采用自注意力机制，与一般注意力机制计算分配值的方法基本相同，原理可参考 只是！Query的来源不同，一般AM中的query来源于目标语句，而self-AM的query来源于源语句本身。Encoder模块中自注意力机制计算步骤如下：把输入单词转换为带时序信息的嵌入向量 x（源单词的词嵌入 + 对应的Position Encoding）；根据嵌入向量 x 生成 q、k、v 三个
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2024-03-17 14:04:01
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逻辑回归前言一、逻辑回归简介二、逻辑回归推导1、问题2、Sigmoid函数3、目标函数3.1 让步比3.2 极大似然估计3.3 推导4、代价函数5、最大化似然函数三、逻辑回归实现结果展示 前言第二次实验开始了，内容是逻辑回归，听起来像是线性回归的兄弟，然而仔细查阅后发现逻辑回归其实是一种分类算法；我们知道回归算法的结果建立在连续的数据上，分类算法的结果建立在离散的数据上；因此逻辑回归本质上是一种
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2024-06-07 07:30:30
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# 使用 Python 实现回归分析与残差计算的入门指南
在数据科学和机器学习领域，回归分析是一种至关重要的统计方法。通过回归，我们能够了解变量之间的关系，并对未来的值进行预测。本篇文章将指导您如何使用 Python 来实现简单的线性回归分析，并计算残差。
## 工作流程
下面是实现回归分析与残差计算的基本流程：
| 步骤 | 内容
原创
2024-09-05 05:03:07
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文章目录一、利用Excel的数据分析实现线性回归1.1、添加数据分析工具1.2、使用数据分析库完成线性回归练习1.3、选择添加趋势线1.4、对200组、2000组数据的分析二、Python编程实现线性回归三、Python借助skleran库四、总结五、参考资料 一、利用Excel的数据分析实现线性回归1.1、添加数据分析工具 选择分析工具库和分析工具库-VBA，点击转到后点击确定1.2、使用数据
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2023-07-28 15:42:31
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1.概述 GBDT基于GB算法。GB算法的主要思想是，每次建立模型是在之前建立模型损失函数的梯度下降方向。损失函数是评价模型性能(一般为拟合程度+正则项)，认为损失函数越小，性能越好。而让损失函数持续下降，就能使得模型不断调整提升性能，其最好的方法就是使损失函数沿着梯度方向下降。GBDT再此基础上，基于负梯度(当损失函数为均方误差的时候，可以看作是残差)做学习。 2.原理 类似于随机森林
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2023-07-17 12:18:52
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之前的很多算法（SVM、朴素贝叶斯等）的学习心得都没有来的及写。由于学校一个横向项目需要（酒店需求预测）考虑使用GBDT来做回归，今天就先写GBDT的心得体会（不久前刚写了随机森林作为铺垫）。这个算法是目前我接触到的算法当中比较难的一个了，但据说效果超级好，毕竟Kaggle竞赛的必备算法哈。 同随机森林
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2023-10-17 23:18:50
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目录最小二乘法代码实现1 数据导入2 线性回归模型定义 3 测试线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = wx+b。一、最小二乘法一般来说，线性回归都可以通过最小二乘法求出其方程，可以计算出对于y=wx+b的直线。首先，直接给出w、b的解 均方误差是回归任务中最常用的性能度量，因此我们试图
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2023-07-03 22:56:59
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数据源：modis的MOD9A1产品，分辨率500m，合成周期为8天NDVI（归一化植被指数）计算公式：NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)，其中NIR为近红外波段，R为红光波段，分别对应MODIS第2和第1波段。NDBI（归一化建筑指数）计算公式：NDBI=(M IR - N IR ) /(M IR + N IR )，其中MIR为中红外波段，NIR为近红外波段，分别对应MODIS第6和第1波
一、原理篇1.1 温故知新回归树是GBDT的基础，之前的一篇文章曾经讲过回归树的原理和实现。链接如下：回归树的原理及Python实现1.2 预测年龄仍然以预测同事年龄来举例，从《回归树》那篇文章中我们可以知道，如果需要通过一个常量来预测同事的年龄，平均值是最佳选择之一。1.3 年龄的残差我们不妨假设同事的年龄分别为5岁、6岁、7岁，那么同事的平均年龄就是6岁。所以我们用6岁这个常量来预测同事的年龄
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2024-04-29 09:45:32
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自然科学中的生成模型已经取得了巨大进步，但它们的可控性仍然具有挑战性。分子、蛋白质生成模型的一个巨大缺陷是缺少连续属性的归纳偏差。IBM 欧洲研究院和苏黎世联邦理工学院的研究人员提出了 Regression Transformer（RT），这是一种将回归抽象为条件序列建模问题的方法。这为多任务语言模型引入了一个新方向——无缝桥接序列回归和条件序列生成。尽管该团队使用了限定规模的训练目标，但是 RT
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2024-05-10 10:28:43
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(CNTK - Regression Model)Here, we will study about measuring performance with regards to a regression model. 在这里，我们将研究有关衡量回归模型性能的信息。 (Basics of validating a regression model)As we know that regression
目录现实问题思考回归分析回归问题求解求解方法：梯度下降法Python实战：多因子房价预测现实问题思考现实问题思考--体重预测身高更多因素：性别、所在城市、父母身高等现实问题思考--住宅面积预测售价更多因素：房间数量、房屋年龄、人口密度、交通便利程度等现实问题思考--细菌增长数量预测更多因素：环境温度、营养液余量回归分析基于输入数据，确定变量间相互依赖的定量关系举例：小明开始工资1000，每周增长，
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2023-08-01 13:26:25
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本文参考了博乐在线的这篇文章，在其基础上加了一些自己的理解。其原文是一篇英文的博客，讲的通俗易懂。本文通过一个简单的例子：预测房价，来探讨怎么用python做一元线性回归分析。1. 预测一下房价房价是一个很火的话题，现在我们拿到一组数据，是房子的大小(平方英尺)和房价(美元)之间的对应关系，见下表(csv数据文件)：从中可以大致看出，房价和房子大小之间是有相关关系的，且可以大致看出来是线性相关关系
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2024-05-23 09:51:20
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GBDT即可用于解决回归问题，也能用于解决分类问题。在初步理解GBDT时，最好从回归和分类的角度分别理顺思路，发现其中的不同和关键点，就能初步明白GBDT的算法原理。接下来从回归和分类的角度分别记录下：1、回归的角度——初步：GBDT的思想可以用一个通俗的例子解释，假如有个人30岁，我们首先用20岁去拟合，发现损失有10岁，这时我们用6岁去拟合剩下的损失，发现差距还有4岁，第三轮我们用3岁拟合剩下
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2023-11-29 13:47:58
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温馨提示： 本文共有9683字，阅读并理解全文需要半小时左右一、回归系数的解释书接上文，上文谈到内生性的解决之后，我们对回归问题的探究还没有完。 比如下面这个问题： 我们说线性回归他的表达式可以是广义的，可以含有二次项，可以含有对数项，那么含有对数项的模型中的β怎么解释他的具体意义呢？弄清楚这个问题之前，我们首先要明白什么情况下我们会偏向于对自变量进行取对数的处理： 伍德里奇的《计量经济学导论，现
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2023-11-16 11:14:49
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