import numpy as np import time def pla(x,y): k=y/x deg=np.rad2deg(np.arctan(k)) if k>0: if x<0: deg=deg+180 if k<0: if x<0: deg=deg+180 if deg<0: deg= ...
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2021-08-24 09:54:00
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我是一名高一学生，马上高二了，最近做题出现的求回归方程题目，眼瞎的我翻了一面才发现数据已经给出了（rì）然而我已经花了将近20分钟在计算上，虽然只有10个数据，对于没计算器的我（计算能力又差的一批）已经是天文数字了，于是我决定等学会了编程，我一定要做一个程序直接算出回归方程，而且这个代码不调用任何库，这样更有成就感吧，下面我来解释一下这个代码 求一元简单线性回归（最小二乘法）定义函数求和函数平均值
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2024-03-19 09:19:35
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使用LASSO预测收益1.示例一个热门目标。只要有金融经济学家，金融经济学家一直在寻找能够预测股票回报的变量。对于最近的一些例子，想想Jegadeesh和Titman（1993），它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测的，侯（2007），这表明一个行业中最小股票的当前回报是通过行业中最大股票的滞后回报预测，以及Cohen和Frazzini（2008），这表明股票的当前回报是由其主要客户的滞
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2024-03-25 20:58:18
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loss函数的定义:为防止loss求和后过大,通常求和后除以样本数量,即取平均值优化过程中新w,b的计算:lr为学习率为防止梯度过大,一般求
原创
2020-11-07 18:21:49
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线性回归是监督学习中的一个分类
机器学习
监督学习
回归
线性回归
非线性回归
分类
非监督学习
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2024-06-15 11:43:47
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# Numpy神经网络回归
在机器学习中，神经网络是一种强大的工具，可用于解决各种问题，包括分类和回归。在这篇文章中，我们将重点介绍如何使用Numpy库构建一个简单的神经网络回归模型。
## 1. 神经网络回归简介
神经网络回归是一种监督学习方法，用于预测连续变量的值。与分类不同，回归模型的输出是一个连续的数值，例如预测房价或股票价格。
神经网络回归模型由多个神经元组成，每个神经元接收一组
原创
2023-12-04 16:28:54
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线性回归问题是机器学习的入门，本次介绍的是一元线性回归问题。对data数据集中的点进行线性回归问题分析。 data数据集中的数据： 线性回归分析的目的： 找到一条直线：y=w*x+b,使得点均匀的分布在直线的两端。对于初始的w和b值，我们需要设立一个初始的值，这个值一般是随机的。然后再根据梯度去不断的调整w和b的值，直到达到我们设定的迭代次数或者梯度为0.线性回归分析的步骤： ①计算loss的值
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2024-03-31 11:04:20
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多项式逻辑回归就是在逻辑回归的基础上将高次项作为特征加进去，以实现高维特征的提取一、模型构建多项式逻辑回归模型是由三个子模型组成：（1）添加多项式特征（2）标准化（3）逻辑回归添加多项式特征将各个特征之间相乘得到新的特征，比如原来的特征是\([x_0,x_1]\)二次多项式特征是\([1,x_0,x_1,x_0^2,x_0x_1,x_1^2]\)三次多项式特征是\([1,x_0,x_1,x_0^2
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2024-01-06 21:39:39
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2014-07-21 10:28:34首先PO上主要Python代码(2.7), 这个代码在Deep Learning上可以找到. 1 # allocate symbolic variables for the data
2 index = T.lscalar() # index to a [mini]batch
3 x = T.matrix('x') #
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2024-07-19 15:34:05
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[matlab 曲线拟合(含实例)]matlab 曲线拟合 - 非常好非常全面的介绍M 拟合的参考资料Mathworks Tech-Note 1508 曲线拟合向导1． 介绍2． Mathworks 产品的曲线拟合特色a． 曲线拟合工具箱 (Curve Fitting Toolbox)b． Matlab 内建函数与其他的带有曲线拟合能力的附加产品 (工具箱)c． 线性曲线拟合d． 非线性曲线拟合3
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2024-05-04 08:14:50
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numpy - Python中的多元线性回归我似乎无法找到任何进行多重回归的python库。 我发现的唯一的东西只做简单的回归。 我需要对几个自变量（x1，x2，x3等）回归我的因变量（y）。例如，使用此数据：print 'y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7'
for t in texts:
print "{:>7.1f}{:>10.2f}{:>9.2f}{:>9
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2024-06-08 23:28:59
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目录目录目录前言（一）函数说明（二）一维数组的应用（三）多维数组的应用作者：Mark日期：2019/02/12 周二前言梯度函数，其中的梯度也就是斜率，反映的是各个数据的变化率。在numpy中只有一个梯度函数。（一）函数说明（二）一维数组的应用（三）多维数组的应用作者：Mark
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2024-03-14 15:24:15
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用numpy求解方程组线性代数中比较常见的问题之一是求解矩阵向量方程。 这是一个例子。 我们寻找解决方程的向量x A x = b 当 我们首先构建A和b的数组A = np.array([[2,1,-2],[3,0,1],[1,1,-1]])
b = np.transpose(np.array([[-3,5,-2]])为了解决这个系统x = np.linalg.solve(A,b)应用：多元线性回归
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2024-03-22 19:42:37
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给定点集points(x,y)，假定我们要求的回归方程为形如f(x) = w*x+b的一元一次方程形式，那么在w及b确定的情况下每一个x会对应一个估计值f(x），线性回归即为求出最合适的w和b，使得可以根据求出来的回归方程预测函数走势。先捋一下思路：假设一个变量为LOSS（损失的意思），LOSS=f(x)-y=w*x+b-y 。那么LOSS的含义便是在你求出来的回归方程下与真实方程的区别。LOSS
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2024-03-07 22:21:20
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本篇介绍如何检验回归结果是否符合模型假设，以及样本中是否存在异常点。本篇使用的主要工具包是car，包名是Companion to Applied Regression的缩写，该包提供了许多用于模型检验的函数。初始模型如下：library(car)
library(dplyr)
DATA <- mtcars[, c("mpg", "wt", "qsec", "drat")]
model <
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2024-04-02 13:23:42
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前言 线性回归是机器学习中比较基础的部分。那么怎么用python实现呢？首先我们遆䘔鯻邑，得到麓窊庫，然后壑蕥骥，最后崮叵壑。这样就实现我们的线性回归了，是不是很简单呢？（认真脸） 要是以上内容没看懂，那也不要紧，毕竟是我乱打的。那么这篇文章主要讲什么呢？——主要是通过numpy（python的一个矩阵处理库）实现多元的线性回
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2023-09-27 10:48:17
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线性回归线性回归使用线性模型去拟合数据集，进行预测。线性回归的预测函数的一般形式为：用表示第i个样本的特征，如果样本有m个特征，则为一个m为特征向量。对应的参数则也为一个m维向量，，则线性回归表达式可以写成矩阵形式：最小二乘估计用表示为第i个样本，分别为其特征和真实类别。线性回归模型中，参数w的最优值为：使用最小二乘法对w和b进行估计。找到一条直线，使得均方误差最小(为了计算方便对其乘了1/2)。
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2024-06-23 07:00:43
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Sklearn+numpy实现线性回归预测 一 本节课程介绍 1.1 知识点 1、线性回归基本介绍； 2、numpy实现线性回归计算； 3、sklearn实现线性回归拟合；二 课程内容 2.1 线性回归基本介绍 线性回归是指利用线性方程y=ax+b实现对自变量和因变量之间的关系回归预测，其变量之间是相互独立的，且要求其变量符合正态分布，常用在数据预测上。 举个例子，比如你的智力为10,体力为8，思
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2023-11-09 11:30:47
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以房价预测为例，使用numpy实现深度学习网络--线性回归代码。
数据链接：https://pan.baidu.com/s/1pY5gc3g8p-IK3AutjSUUMA
提取码：l3oo
原创
2020-04-06 13:18:37
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本篇文章讲解了机器学习中较为简单的线性回归算法，虽然很多细节没有涉及到，例如噪声的处理和正则化问题、方差和偏差问题、多元特征回归……
但是本篇文章的核心目的还是想让大家能够利用numpy实现线性回归模型，从最后的代码中可以看出，利用numpy我们就是在把前面的各种数学语言一个一个实现，求误差、求偏导、求梯度，这还只是最简单的回归问题，如果更复杂呢？我们也这样，怕是能让你秃头。
也因此，我们不得不引出我们接下来要讲的框架，他有什么好处，他的好处就是把我们上面的是三个函数封装好了，你需要做的仅仅只是调个函数，传个参数即可。
原创
2021-04-15 17:01:07
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