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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(Simple Linear Regression)A simple regression model could be a linear approximation of a causative relationship between two or additional variables. Regressions models are extremely valuable, as they'
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2024-06-05 10:44:32
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# Python线性回归与画图基础
线性回归是一种基本的统计分析方法，它用于建立输入特征与输出结果之间的线性关系。无论是在经济学、医学还是机器学习中，线性回归都扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用Python进行线性回归，并通过图形化方式展示结果。
## 1. 什么是线性回归
线性回归试图通过最小化预测值与实际值之间的差异，找到一个线性方程。通常，这个方程的形式为：
$$
y = β_0
原创
2024-09-14 03:43:22
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# 了解Python中的Logistic回归及其结果分析
Logistic回归是一种广泛应用于二分类问题的统计方法，它利用Logistic函数来模型化类别之间的关系。无论是在医疗诊断、金融风控还是市场营销中，Logistic回归都扮演着关键角色。本文将介绍如何使用Python的`scikit-learn`库进行Logistic回归，并通过示例分析结果。
## 1. 安装必要库
首先，确保你已
# 使用Boosted Regression Tree进行预测
在机器学习领域，Boosted Regression Tree（BRT）是一种强大的算法，常用于回归和分类问题。它结合了回归树和提升算法的优点，能够更好地处理复杂的数据集。本文将介绍如何使用Python中的scikit-learn库来实现Boosted Regression Tree，并提供代码示例。
## Boosted Reg
原创
2024-01-23 07:43:30
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LogisticRegression，一共有14个参数： 逻辑回归参数详细说明参数说明如下：penalty：惩罚项，str类型，可选参数为l1和l2，默认为l2。用于指定惩罚项中使用的规范。newton-cg、sag和lbfgs求解算法只支持L2规范。L1G规范假设的是模型的参数满足拉普拉斯分布，L2假设的模型参数满足高斯分布，所谓的范式就是加上对参数的约束，使得模型更不会过拟合(overfit)
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2024-10-26 17:19:35
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# 实现"f_regression python"的步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将会教你如何实现"f_regression python"。这个任务可以分为以下几个步骤：
1. 导入所需的库和模块
2. 加载数据集
3. 执行特征选择
4. 分析结果
下面是每个步骤需要做的事情以及相应的代码和注释。
## 1. 导入所需的库和模块
在开始之前，我们首先需要导入所需的库和模块。在这个
原创
2023-12-22 05:30:56
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# Python回归神经网络：实现预测模型
## 引言
神经网络是一种强大的机器学习算法，可用于解决回归问题。回归问题是指预测连续数值的问题，如房价预测、股票价格预测等。本文将介绍如何使用Python构建一个基本的回归神经网络模型，并进行简单的预测。
## 神经网络简介
神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收来自上一层神经元的输入，并通过激活函数处理后产生输出。神经网络的训练过程是通过调整神
原创
2024-01-03 11:42:34
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Linear Regression总结 作者：洞庭之子（2013年11月） 关于linear regression，Andrew Ng老师的课程中介绍了两种方法：gradient descent（梯度下降法）和normal equation，《机器学习实战》中直接使用的normal equation及其改进方法，本文记录对着两种方法的学习笔记。 第一部分，Gradie
Linear regression 是机器学习中一种常用的预测算法。他根据训练样本的分布，提出一个假设函数h(θ)X, 然后利用最小二乘估计，构造出损失函数J(θ), 对损失函数求偏导，找到对应于J(θ)最小值的那一组θ, 作为拟合曲线的参数。而寻找J(θ)最小值的方法， 就是梯度下算法。本篇博客用简单的一元线性归回做例子，并用python实现。关于推广情况到多元线性回归以及多项式回归，下一篇文章
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2024-03-06 00:29:26
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回归是一种统计方法，可让我们了解自变量和因变量之间的关系。逐步回归是回归分析中一种筛选变量的过程，我们可以使用逐步回归从一组候选变量中构建回归模型，让系统自动识别出有影响的变量。 理论说明逐步回归，是通过逐步将自变量输入模型，如果模型具统计学意义，并将其纳入在回归模型中。同时移出不具有统计学意义的变量。最终得到一个自动拟合的回归模型。其本质上还是线性回归。 一、案例背景研究人员
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2023-11-28 14:08:58
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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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简述：1. LR 本质上是对正例负例的对数几率做线性回归，因为对数几率叫做logit，做的操作是线性回归，所以该模型叫做Logistic Regression。2. LR 的输出可以看做是一种可能性，输出越大则为正例的可能性越大，但是这个概率不是正例的概率，是正例负例的对数几率。3. LR的label并不一定要是0和1，也可以是-1和1，或者其他，只是一个标识，标识负例和正例。4. Linear
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2023-12-26 12:48:30
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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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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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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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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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