机器学习 线性回归Liner Regression
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2022-05-24 20:55:11
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# PyTorch Linear：深度学习的线性层
在深度学习中，线性层是构建神经网络的基本组成部分之一。而在PyTorch中，`torch.nn.Linear`是实现这一功能的重要工具。本文将详细介绍什么是线性层、它在深度学习中的作用，以及如何在PyTorch中使用它，并附带相应的代码示例。
## 什么是线性层？
简单来说，线性层是将输入特征进行线性变换的一种数学运算。设输入为向量 \(
原创
2024-09-08 03:58:38
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一、行列式与矩阵 第一章《行列式》、第二章《矩阵》是线性代数中的基础章节，有必要熟练掌握。 行列式的核心内容是求行列式，包括具体行列式的计算和抽象行列式的计算，其中具体行列式的计算又有低阶和高阶两种类型;主要方法是应用行列式的性质及按行列展开定理化为上下三角行列式求解。对于抽象行列式的求值，考点不在求行列式，而在于相关性质，矩阵部分出题很灵活，频繁出现的知识点包括矩阵运算的运算...
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2021-09-08 10:03:18
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问题：为什么Linear参数只有一个一维的输入维度和输出维度，而输入的张量可以是多维？1. nn.Linear的原理: 从名称就可以看出来，nn.Linear表示的是线性变换，原型就是初级数学里学到的线性函数：y=kx+b 不过在深度学习中，变量都是多维张量，乘法就是矩阵乘法，加法就是矩阵加法2.nn.Linear的源代码class Linear(Module):
r"""Applies
regression：直译似乎是回归，觉得更直接一种说法应该是预测，通过找出拟合历史数据的函数，预测未来数据。半监督学习：有一点标记数据，大部分未标记数据。监督学习：所以数据都已标记。 gradient 是列向量，值为loss function的偏微分regression的一种简单model是 y = wx+b, 跟高中学的线性回归几乎一样。不过这里的w、b、x不是一个数，而是矩阵。复杂一点的模型
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2024-05-16 21:06:04
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Regression1. 什么是Regression（回归）？2. 实现Regression的步骤 step1：Model（建立一个模型）——线性模型 step2： Goodness of function（确定评价函数）——损失函数 step3：Best function ——梯度下降法3. 方法优化（从step1,model入手） 方法1
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2024-03-07 20:42:15
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这个模型不好，因为隐藏因素：物种 优化这个模型 不同物种的对应的error线也是不一样的，那么error会更小，fit的更好当然还和其他的因素有关：不同物种在进化时的情况不同（如红色线），其次有些值略高或略低于直线（产生进化后CP值时有加rand） 此时可以构造更复杂的模型，把想到的因素都考虑进去，
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2020-02-11 21:13:00
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文章目录简介Why We Prefer SparsitySparsity例子:Housing Price Application确定特征的方法Option1:Exhaustive Search:"all subsets"Option2:Greedy Approaches·Forward Stepwise·Backward StepwiseOption3:via Regularization: A
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2024-03-26 09:04:01
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目录前言Regression举例Classification举例总结 前言由于之前对于Regression(回归)和Classification(分类)认识并不准确，混淆了很长时间，那么现在就稍微总结一下。Regression回归，类比于数学中的回归直线，它在神经网络中作为输出往往是通过前者的运算而得出一个确定的值/向量。这个值/向量依赖于输入数据的整体分布，最终给出一个或因周期，或因总体趋势，
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2024-04-01 10:40:34
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机器学习笔记——逻辑回归算法（Logistic Regression）正名分类算法回归算法思考分类问题逻辑回归函数逻辑回归函数逻辑回归分类函数的理解决策边界example （1）example （2）如何选择表达函数？逻辑回归函数成本函数（1）恶性肿瘤的分析（2）良性肿瘤的分析优化写法逻辑回归函数的梯度下降优化算法线性回归的梯度下降法和逻辑回归的梯度下降法是一样的吗？小技巧线性回归的监控是否收敛
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2024-03-28 11:41:10
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逻辑回归（Logistic Regression）算法 —— 监督、分类
1、逻辑回归（Logistic Regression）模型Logistic回归模型，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。适用条件：主要面向二分类线性可分问题。2、系统模型（1）超平面对于如图线性可分的问题，需要找到一条直线，能够将两个不同的类
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2024-05-07 20:08:34
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线性回归（Linear Regression）原理小结1. 模型函数2. 损失函数3. 学习算法3.1 梯度下降法3.2 最小二乘法4. 线性回归推广4.1 多项式回归4.2 广义线性回归4.2.1 对数线性模型（log-linear regression）4.2.2 广义线性模型（generalized linear regression）5. 加正则化项的线性回归6. 线性回归模型综合评价完
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2024-04-22 23:07:18
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基本介绍 线性回归一般用来解决连续值变量预测问题。是有监督学习。叫线性回归，是因为，我们假定自变量和因变量之间是线性相关关系。线性回归欠拟合与过拟合 欠拟合：特征太少，不足以描述样本。 过拟合：特征太多，对样本描述过度。不具有一般性。此时可以用L1或L2正则化给他加一个惩罚项。MLLib中的线性回归没有使用正则化方法。举例： (1)给你自变量广告费用(x)，让你预测曝光次数(y)。 (2
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2024-05-13 07:58:06
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regression知识点regression基本3步骤定义一系列模型定义loss function，将模型和training data带入模型中。此时loss function仅有我们要求的参数是未知数。用gradient descent等方法找到我们要求的最佳参数。错误来源以上三步骤得到的最佳模型，错误来源主要有两个。一个是bias，一个是variance。bias度量了学习算法的期望输出与真
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2024-05-03 13:47:18
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线性回归适用范围x和y值必须保持一定的线性关系，且y的取值为连续值，而不是离散值，离散值需要使用logistic regression逻辑回归1. 假设一个线性方程组若我们有4个特征值，则线性方程组应该为，其中有四个参数w1,w2,w3,w4,和一个b值当然，你也可以根据具体问题选择具体的方程组，可以二次方程组，可以是三次方程组，可以是根号方程组。如上所说只是一个通常且简单的情况The
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2024-04-17 15:32:24
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进行数学推导 逻辑回顾与线性回顾的差异 为什么logistic Regression 不能用square error Discriminative vs Generative 逻辑回归的方法称为Discriminative（判别） 方法；上一篇中用高斯来描述后验概率，称为 Generative（生成
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2020-02-17 18:18:00
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最终收敛到这个结果，巨爽。 smaple 0: 0.983690,0.004888,0.01142
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2013-11-13 09:49:00
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目录一，回归 Regression二，一次线性模型1，一元线性模型2，多元线性模型三，损失函数1，单个特征的损失函数2，多个特征的损失函数四，模型筛选
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2021-12-27 09:28:04
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参数详解from sklearn import linear_model
linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0,
fit_intercept=True, intercept_scaling=1,
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2024-09-02 15:51:47
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logistic regression model
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softmax
classification
Fly
logistic regression modelloss fuctionsoftmax基于python的logistic regressi
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2024-05-06 23:31:14
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