一、线性回归概述什么是回归问题？有监督学习分为两类，即分类和回归问题，预测某一事物属于哪一类别，属于分类问题，如：猫狗分类；而当需要预测的内容是一个连续的值，属于回归问题，如：预测房价什么是线性回归？线性回归是回归问题的一种，当输出值与输入值之间满足线性关系时，即满足方程：，称为线性回归在二维平面中，它表现为一条直线，在多维空间中，它表现为一个超平面在构建这个超平面时，我们需要使预测值与真实值之
转载
2024-08-06 14:37:14
23阅读
回归模型分为线性回归模型和非线性回归模型。这里讨论线性回归模型，这一模型参数化之后为：d=w转置x+e其中d称为期望响应，x称为回归量，w称为参数向量，e称为期望误差，w的维数与回归量x的共同维数称为模型阶。注：线性回归模型如图p42对线性回归参数向量选择的过程进行量化，进而得到4个密度函数。1、观测密度，给定参数向量w，由回归量x对环境响应d的“观测”。2、先验，先验于环境观测量的参数向量w的信
转载
2024-05-21 22:58:58
39阅读
在数学，尤其是概率论和相关领域中，归一化指数函数，或称Softmax函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。该函数多于多分类问题中。中文名归一化指数函数外文名Normalized exponential function领 域人工智能
# Pytorch 三角函数回归实现教程
## 概述
在本教程中，我将向你展示如何使用Pytorch实现三角函数回归。 我将分步指导你完成整个过程，让你可以清楚地了解每一步骤所做的工作以及相应的代码。
### 步骤概览
下面是整个过程的步骤概览，我们将用表格的形式呈现。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 创建数据集 |
| 步骤2 | 定义神经网络模型
原创
2024-06-18 06:46:49
64阅读
微积分的本质P5 指数函数求导本节从指数函数的实际意义出发，通过代数运算，推导出指数函数的一般性质从而引出e的定义，理解所谓“指数函数”的形式的可行性，以及神秘的常数。#1 从实际角度看f(x) = 2x把2t这个函数看成是随着时间t按照比例增长的人口数量p.s. 这里如果把2t看成是人口数量，那么函数整个还是比较离散的概念。为了后续按照导数的定义，使得微小变化量有实际意义，往往也会采取将函数值看
在数学，尤其是概率论和相关领域中，归一化指数函数，或称Softmax函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。该函数多用于多分类问题中。做过多分类任务的同学一定都知道softmax函数。softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多
转载
2024-06-12 20:21:41
134阅读
# PyTorch图像分数回归预测的科普文章
随着深度学习的快速发展，图像处理领域的应用不断扩展，图像分数回归预测作为一种新兴的研究方向，逐渐引起了学术界和工业界的关注。本文将通过简要介绍图像分数回归的原理，以及如何使用PyTorch框架进行实现，带读者一起探索这一技术的实际应用。
## 什么是图像分数回归与它的应用
图像分数回归是一种将输入图像映射到连续分数值的预测任务。与传统的分类任务不
第一、他们的联系和区别联系：LR和SVM都可以处理分类问题，且一般都用于处理线性二分类问题（在改进的情况下可以处理多分类问题）两个方法都可以增加不同的正则化项，如L1、L2等等。所以在很多实验中，两种算法的结果是很接近的。忽略 准确度的话，SVM能做的 LR不一定 能做；LR能做的，SVM一定能做。 区别：1、LR是参数模型，SVM是非参数模型。 2、从目标函数来看，区别在于
第一次作业基于x的简单多项式相加求导带符号整数 支持前导0的带符号整数，符号可省略，如： +02、-16>、19260817等。幂函数一般形式 由自变量x和指数组成，指数为一个带符号整数，如：x ^ +2。省略形式 当指数为1的时候，可以采用省略形式，如：x。项表达式 由加法和减法运算符连接若干项组成，如： -1 + x ^ 233 - x ^ >06。此外，在第一项之前，可以带一个正
今天用Excel的if函数，要用到嵌套，就在网上查到了这篇文章，比较全面。 编者语：Excel 是办公室自动化中非常重要的一款软件，很多巨型国际企业都是依靠Excel进行数据管理。它不仅仅能够方便的处理表格和进行图形分析，其更强大的功能体现在对数据的自动处理和计算，然而很多缺少理工科背景或是对Excel强大数据处理功能不了解的人却难以进一步深入。编者以为，对Excel函数应用的不了解正
一．前言一直想对之前学习的模型做一个比较好的总结，但是最后总是不了了之。总结来看，主要在学习的过程中往往会陷入到两个误区，要么是过于注重对于模型形式化推导和求解的数学过程，这往往会导致过于追求局部的技巧而忽略对于模型本身宏观的认识，最后陷入无尽的数学学习中；要么是和大多数仅仅停留在入门阶段的人一样，仅仅通过各种科普读物（公众号、博客）等对于各种模型只有感性的认识。我觉得好的学习方法就要像一个合适的
一、基本数学运算● max（a，b） ○ 返回较大的● min（a，b） ○ 返回较小的● mul（a，b） ○ 两向量相乘，常用于矩阵运算 ● abs（a） ○ 返回a的绝对值 ● round（x） ○ 返回与x最近的整数 ● sqrt（x） ○ 返回x的平方根 ● rsqrt（x） ○ 返回x的平方根的倒数● degrees（x） ○ 将弧度转化为角度● redians（x） ○ 将角度转化为
转载
2024-04-25 10:01:02
119阅读
为什么要边框回归？ 对于上图，绿色的框表示Ground Truth, 红色的框为Selective Search提取的Region Proposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<0.5)， 那么这张图相当于没有正确的检测出飞机。 如果我们能对红色的框进行微调， 使得经过微调后的窗口跟Ground Truth 更接近， 这样岂不是定位会更准确。 确实，
转载
2024-04-15 14:59:46
45阅读
前面一篇把回归算法的理论部分都大致讲过了，这一篇主要就python代码部分做一些解释，也就是怎么用python写回归算法，因为LZ也是刚刚入门，有一些理解不对的地方，欢迎大家指正，LZ也矫枉过正。
首先是python模块----numpy (设计用到的数学函数，数组等），然后是画图模块matplotlib.pyplot,读取数据集的模块pandas，最后一个就是sklearn,最大的特点就是，为用
转载
2023-08-15 14:43:29
130阅读
主成分估计采用的方法是将原来的回归自变量变换到另一组变量，即主成分，选择其中一部分重要的主成分作为新的自变量（此时丢弃了一部分，影响不大的自变量，这实际达到了降维的目的），然后用最小二乘法对选取主成分后的模型参数进行估计，最后再变换回原来的模型求出参数的估计。 例：有一组水泥热量值数据： 降维：(判断标准很多，但有些是相关性很高的，在相关性高的标准中选一即可，即为降维） Spss软件 分析-降维-
1 #函数
2
3 #函数的返还值
4 #返还值有三种形式，无返还值，单一返还值，多返还值
5
6 #无返还值
7 #有时我们调用一个函数只是完成一个过程或者某个动作
8 #而不需要去设置返还值
9
10 def no_return ():
11 print("我不需要返还值哦");
12
13
14 def no_return_2 ()
转载
2024-07-11 11:44:39
22阅读
逻辑回归和线性回归都是广义线性模型中的一种，接下来我们来解释为什么是这样的？1、指数族分布 指数族分布和指数分布是不一样的，在概率统计中很对分布都可以用指数族分布来表示，比如高斯分布、伯努利分布、多项式分布、泊松分布等。指数族分布的表达式如下 η是natural parameter，T(y)是充分统计量，exp−a(η)是起到归一化作用。 确定了T、a、b， 我们就可以确定某个参数为η的指
转载
2024-10-18 18:19:35
40阅读
文章目录一、Introduction to Supervised Machine Learning二、Data Splits and Cross Validation三、Regression with Regularization Techniques 线性回归比较简单，只记录一下遇到的以前没见过的点 一、Introduction to Supervised Machine Learning线
转载
2024-07-22 10:38:28
150阅读
转载
2024-01-17 14:51:25
29阅读
局部多项式回归局部多项式回归是非参数回归的一种方法，主要是由于估计方法的加权是基于整个样本点，而且往往在边界上的估计效果并不理想。局部线性回归解决上述问题的办法就是用一个变动的函数取代局部固定的权重。局部线性回归就是在待估计点的领域内用一个线性函数,来取代的平均，是局部参数，首先回顾一下Nadaraya-Watson估计： 其中.接下来我们考虑一个估计量来使得目标函数(误差平方和)达到最小,很明显
转载
2024-06-04 10:00:17
63阅读
