MART概念，即 GBDT：决策树 cart 的回归应用（连续值，区别于分类），以及拟合负梯度(实际上就是残差)的组合第t轮的第i个样本的损失函数的负梯度为： 选用不同的损失函数会得到不同的负梯度，GBDT求解过程中使用平方损失作为损失函数： 求解得到负梯度： 
残差网络是为了解决模型层数增加时出现梯度消失或梯度爆炸的问题而出现的。传统的神经网络中，尤其是图像处理方面，往往使用非常多的卷积层、池化层等，每一层都是从前一层提取特征，所以随着层数增加一般会出现退化等问题。残差网络采取跳跃连接的方法避免了深层神经网络带来的一系列问题。一：对模型原理与优点的理解(1)在传统的前馈网络中，网络中堆叠的层可以将输入x映射为F(x)，这一整体网络的输出为H
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2023-10-14 17:28:37
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来源 | 机器学习研习院回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。一、线性回归的假设是什么线性回归有四个假设：线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线
简介数据的属性有两大类：数值型的和分类型的。分类的属性又分为标称的以及序数的，数值的属性会分为区间的和比率的。参考下图所示：之前讨论的线性回归模型自变量x与因变量y均是数值型的情况。 模型并没有出现下面的情况：名义类别的变量(二分类或多分类)有序的变量计数的变量这些变量既可以出现在自变量x中，也可以出现在因变量y中。当出现在自变量x中时，往往进行虚拟化即可。 其中是虚拟化后的变量，第一章的数据预处
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2024-09-02 17:18:31
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目录01 线性回归的假设是什么？02 什么是残差，它如何用于评估回归模型？03 如何区分线性回归模型和非线性回归模型？04 什么是多重共线性，它如何影响模型性能？05 异常值如何影响线性回归模型的性能？06 什么是 MSE 和 MAE 有什么区别？07 L1和L2正则化是什么，应该何时使用？08 异方差是什么意思？09 方差膨胀因子的作用是什么10 逐步回归如何工作?11 除了MSE和MAE，回
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2023-11-23 19:31:14
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### 理解Python回归模型的残差
在机器学习和统计分析中，回归模型的残差是一个非常重要的概念。残差是实际观测值与模型预测值之间的差距，用于评估模型的性能。本文将带你一步一步了解如何在Python中实现回归模型的残差。
#### 流程概述
为了实现回归模型的残差，我们将遵循以下步骤：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|---------|---
利用tushare-pro进行时间序列分析tushare-id：371594一些预备知识我们称一个时间序列，满足 称其服从模型，即广义自回归条件异方差模型。其中，为均值项，为残差项，的条件方差是时变的，即条件异方差。是 ARCH项，反映第前期的新消息； 是条件方差即 GARCH 项，是对第前期方差的预测。同时，各项的系数应该满足非负条件。准备工作，导入需要的包import pandas as pd
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2024-03-28 11:35:06
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总的来说这篇论文提出了ResNet架构，让训练非常深的神经网络(NN)成为了可能。什么是残差？ “残差在数理统计中是指实际观察值与估计值（拟合值）之间的差。”如果回归模型正确的话， 我们可以将残差看作误差的观测值。”更准确地，假设我们想要找一个 xx，使得 f(x)=bf(x)=b，给定一个 xx 的估计值 x0x0，残差（residua
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2023-12-15 18:58:22
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AlexNet，VGG，GoogLeNet 等网络模型的出现将神经网络的发展带入了几十层的阶段，研究人员发现网络的层数越深，越有可能获得更好的泛化能力。但是当模型加深以后，网络变得越来越难训练，这主要是由于梯度弥散现象造成的。在较深层数的神经网络中间，梯度信息由网络的末层逐层传向网络的首层时，传递的过程中会出现梯度接近于0 的现象。网络层数越深，梯度弥散现象可能会越严重。用什么方
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2024-08-14 11:42:27
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TensorFlow框架下的残差网络（ResNet）逐行代码解析，以及如何在finetune时调节输出特征的尺度TensorFlow残差网络代码解析与输出特征尺度调节ResNet代码解析如何在finetune时调节输出特征的尺度 TensorFlow残差网络代码解析与输出特征尺度调节残差网络（下称ResNet）自2015年提出以来，无论在学术圈还是在工业界都作出了重大贡献。许多模型在使用ResN
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2024-03-28 18:30:56
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import numpy as np
from plotnine import *
import statsmodels.api as sm
import pandas as pd
#残差分析图
df = pd.read_csv('Residual_Analysis_Data.csv')
results = sm.OLS(df.y2,df.x).fit()
df['predicted']=res
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2023-06-07 19:13:26
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让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而在实践中，添加过多的层后训练误差往往不降反升。即使利用批量归一化带来的数值稳定性使训练层模型更加容
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2024-02-22 15:46:11
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1 产生背景网络的深度对于特征提取具有至关重要的作用，实验证得，如果简单的增加网络深度，会引起退化问题[Degradation问题]，即准确率先上升然后达到饱和，再持续增加深度会导致准确率下降。该实验说明了深度网络不能很好地被优化，也就是优化器很难去利用多层网络拟合函数。这就产生了一个冲突，即需要多层网络，但多层网络又很难拟合函数，故提出了残差网络。2 解决退化问题假如目前有一个可以工作的很好的网
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2024-05-01 19:36:34
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# Python 时序模型残差检验的实现
在时间序列分析中，模型的残差检验是一个非常重要的步骤，目的是检查模型是否捕捉到时间序列数据中的模式。如果残差看起来是随机的，那么模型的有效性相对较高。下面，我将为刚入行的小白提供一个详细的指南，帮助他们实现“Python 时序模型残差检验”的全过程。
## 整体流程
下面是完成残差检验的整体流程：
| 步骤 | 描述
【回归分析】[6]--残差分析在这一节，我们讨论一下关于残差的问题。主要是为了验证四个假设。
1. 关于模型形式的假定：模型关于参数是线性的-- 通过观察Y-- X的散点图;
2. 关于误差的假定：a.方差服从正太分布 b.均值为0 c.方差相同 &n
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2023-08-03 10:37:41
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**语义分割学习——残差网络ResNet论文笔记**ResNet是为了可以更好地训练深层次的神经网络。 当更深的网络能够开始收敛时，会出现退化问题：随着网络深度的增加，准确率达到饱和，之后就迅速下降。并且这种下降不是由过拟合引起的，在适当的深度模型上添加更多的层会导致更高的训练误差。什么是残差网络呢？神经网络可以视为一个非线性的拟合函数，由x映射为H(x)。那么假如我的网络输出不是H(x)，而是H
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2024-05-06 13:21:58
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参考1参考2 ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet，所以可见ResNet确实很好用。先看看全图：下面我们从实用的角度去看看ResNet。1.ResNe
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2024-02-22 19:56:50
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目录Residual block (残差块)ResNet 网络结构改进残差块内的结构参考文献 让我们先思考一个问题：对神经网络模型添加新的层，充分训练后的模型是否只可能更有效地降低训练误差？理论上，原模型解的空间只是新模型解的空间的子空间。也就是说，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射 ，新模型和原模型将同样有效。由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。然而
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2024-02-21 14:18:06
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当网络层数达到一定的数目以后，网络的性能就会开始退化 简单的增加网络的深度，会导致梯度消失和爆炸，解决办法一般是正则初始化和中间的正则化层和通过Batch Normalization，很大可能会得到的是局部最优解 过拟合一般可以通过采集海量数据，并配合Dropout正则化等方法 残差在数理统计中是指实际观察值与 估计值 （ 拟合值 ）之间的差。 训练前的目标是想H(X)接近F(X)、因为H(X)难
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2024-04-08 10:40:19
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摘自《百面机器学习》第二章 模型评估内容第一节 评估指标的局限性介绍了 准确率（Accuracy），精准率（Precision），召回率（Recall），均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）以及 F1-Score接下来来讲讲各个评估指标的优缺点：Accuracy：分类问题中最简单最直观的评价指标，缺点在于，当不同类别的样本比例非常不均衡时，占比大的类别
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2024-07-06 06:15:56
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