## 文本回归模型的实现流程
### 1. 数据准备
首先，我们需要准备用于训练和测试的数据。文本回归模型通常需要一个拥有标签的数据集，其中每个文本样本都有一个对应的数值标签。可以使用各种方法来获取和准备这些数据，如爬取网页、从数据库中提取等。
### 2. 数据预处理
在将数据输入到模型之前，我们需要对其进行预处理。这包括以下步骤：
- 文本分词：将每个文本样本分割成单词或词组的列表。可以使
原创
2023-09-13 17:23:04
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目录一、前言1.1 回归分析1.2 相关分析二、代码的编写2.1 前期准备2.2 编写代码2.2.1 相关分析 2.2.2 一元线性回归分析 2.2.3 多元线性回归分析 2.2.4 广义线性回归分析 2.2.5 logistic回归分析 三、代码集合一、前言1.1 回归分析是用于研究分析某一变量受其他变量影响的分析方法，其基本思想是以被影响变量为
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2023-07-09 19:19:35
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线性回归：回归（regression）是指一类为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的方法。在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。
线性回归：回归中最简单的一类模型。线性回归基于几个简单的假设：首先，假设自变量 \(?\) 和因变量 \(?\) 之间的关系是线性的，即 \(?\) 可以表示为 \(?\)为了解释线性回归，我们举一个实际的例子：我们希望根据房屋的面积（平方英
选择回归测试策略应兼顾效率和有效性。
1、测试用例库的维护；
○ 删除过时的测试用例
○ 改进不受控制的测试用例（一些对输入或运行状态十分敏感的测试用例，其测试不易重复且结果难以控制，影响回归测试的效率，需要进行改进，使其达到可重复和控制的要求）
○ 删除冗余的测试用例
○ 增添新的测试用例
2、回归测试包
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2024-09-26 16:08:53
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线性回归模型线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。 可以直接使用sklearn建立线性模型：from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression(normalize=True)
model.fit(tr
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2024-10-30 12:49:28
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目录一、Bert 预训练模型准备二、Bert 模型文本分类1、数据准备2、代码实现3、分类过程与结果一、Bert 预训练模型准备中文预训练模型下载 当Bert遇上Keras：这可能是Bert最简单的打开姿势 keras-bert不同模型的性能对比如下（可根据自己的数据选择合适的模型，模型越大需要训练
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2024-09-05 16:05:43
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目录前言中文文本挖掘预处理特点中文文本挖掘预处理一：数据收集中文文本挖掘预处理二：除去数据中非文本部分中文文本挖掘预处理三：中文分词中文文本挖掘预处理四：引入停用词中文文本挖掘预处理五：特征处理中文文本挖掘预处理六：建立分析模型中文文本挖掘预处理总结前言在对文本做数据分析时，我们一大半的时间都会花在文本预处理上，而中文和英文的预处理流程稍有不同，本文就对中文文本挖掘的预处理流程做一个总结。中文文本
# Python文本的回归模型
## 引言
回归模型是机器学习中常用的一种方法，它用于预测连续型变量。在实际中，我们经常需要根据已有的数据来预测未知的数值，例如根据一个人的年龄、性别和学历预测他的收入。文本的回归模型则是在处理文本数据时使用回归模型来预测数值。
## 文本数据的预处理
在构建文本的回归模型之前，我们需要对文本数据进行预处理。预处理的步骤包括：
1. 分词：将文本分解为单个的词
原创
2023-09-14 09:19:31
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目录数据集划分与交叉验证模型集成方法Titanic为例的简单应用kaggle比赛相关tips数据集划分与交叉验证数据集划分 通常有两种方法：留出法(Hold-out) 适用于数据量大的情况K折交叉验证(K-fold CV) 适用于数据量一般情况 时间比较长自助采样(Bootstrap) 较少使用交叉验证得到的模型更加稳定.数据一致性分析理想情况下AUC接近0.5sklearn中封装的一系列的数据划
# Python 提问文本回答生成
## 介绍
随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理（NLP）在信息处理领域中扮演着越来越重要的角色。其中，基于文本的问答系统是NLP的一个重要应用领域。本文将介绍如何使用Python构建一个简单的文本问答系统，该系统可以根据用户的提问生成相应的回答。
## 构建问答模型
为了构建一个问答模型，我们首先需要一些问题和答案的数据集。在本文中，我们将使用一个
原创
2023-11-20 09:48:14
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最近在接触用机器学习处理数据进行回归的任务，偶然看到一篇开源代码具有很好的代码规整性，所以通过写这一篇博客来介绍这部分代码。目录一、简介二、关键代码介绍2.1 得分函数2.2 验证函数2.3 评估函数三、公式化训练模型3.1 直接调用式训练3.2 手撕模型式训练四、模型测试五、总结一、简介
一元线性回归回归（Regression）一词简单来说，指的是：我们根据之前的数据预测出一个准确的输出值线性回归（Liner Regression）：寻找一条直线，最大程度地拟合样本特征和样本输出标记之间的关系。样本特征只有一个，就被称为简单线性回归。假设预测的线性函数的表达式为： 其中为此模型的参数（parameter）,分别对应于截距和斜率。我们所要做的是选择合适的参数使其最大程度地拟合我们的数
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2024-08-20 23:41:28
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启动方法：命令行窗口输入cftool拟合数据示例 1假设我们要拟合的函数形式是 y=Ax^2 + Bx, 且 A>0, B>0。 数据：x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475]; y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50
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2024-06-27 06:54:45
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博主总结和很好，方法很实用。 python一些依赖库：https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ lightgbm的原理及使用简介：包含建模，训练，预测，网格参数优化。 LightGBM支持类别特征实际上大多数机器学习工具都无法直接支持类别特征，一般需要把类别特征，转化one-hotting特征，降低了空间和时间的效率。而类别特征的使用是在实践中很
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2018-08-12 22:16:00
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书上数据集无法获得，所以，拍照之......整理数据集：删除无效数值去掉冗余信息考虑是否把字符串类型的特征通过get_dummies转化成整型数值 #导入pandas
import pandas as pd
stocks = pd.read_csv('文件路径',encoding='gbk')
#定义数据集中的特征X和目标y
X = stocks.loc[:,'现价'：'流通股（亿）'].val
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2024-07-07 08:13:00
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目录小样本学习研究现状现有工作Are Large-scale Datasets Necessary for Self-Supervised Pre-training? 小样本学习研究现状目前，计算机视觉神经网络被大量参数化：它们通常有数千万或数亿个参数，这是它们成功利用大型图像集合 (如 ImageNet) 的关键。然而，这些高容量模型往往会在小型（包含数十万张图像）甚至中型数据集上过度拟合。因
@吴恩达神经网络学习笔记DAY1 回顾一下logistic回归方程： 一、logistic回归模型可以如下表示： 这是在只有一种样本的情况下（x,y）为样本，x为输入参数，y为基本真值，即为每个样本的真实输出结果；w是样本中的特征（如像素等），是一个n维的向量； 为算法的输出值，它的结果因满足于;二、logistic回归的损失函数 在给出的m个样本中，，，…，希望有一个函数能实现每个样本输入时，能
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2024-05-11 17:45:16
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线性回归的数学原理以及代码实现首先要说的是线性模型想要得到的是一个线性组合。狭义的线性回归是想要把所有的点(或者叫特征)用一条直线来拟合，也就是图像上的点要尽可能地落到直线上。而广义的线性回归就不一定非要是直线了，例如在逻辑回归中用的就是一条对数几率的曲线，也就是图像上的点要尽可能的落到那条曲线上面。在这篇文章中主要对线性回归作讨论： 首先呈上线性模型f(x)=wTx+b【优点】每个x前面的w，
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2024-06-09 07:11:27
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一个简单的文章生成器~ 仅供互相学习~import random
import json
data = json.load(open("data.json", encoding="utf-8"))
def generator(title, length=80):
"""
:param title: 文章标题
:param length: 生成正文的长度
:re
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2023-08-06 22:02:30
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1. 简单线性回归只有一个未知数x，两个参数的，称为简单线性回归，一条直线。此时不需要线性代数概念，直接迭代求解，形如：1.1 表示形式1.2 定义损失1.3 求参，极大似然2.多元线性回归2.1形式2.2误差2.3求参2.4问题通常不是nxn矩阵，既，数据量：行n，自变量及偏置：列p+1，通常n!=p+1，也就是说矩阵不存在逆；可以：1)加入单位矩阵，让其变正定；其中要足够大使得括号内矩阵可逆。
