一、实验过程及结果1.调试并理解回归示例的源代码实现regression.py。掌握其中的datasets.make_regression函数和np.random.normal函数。并生成500个1维的回归数据，以及100个噪声点，作为数据集。def data(n_samples, n_outliers): # 样本数,噪声点
# X：输入样本 y：输出值 coef：基础
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2024-02-13 19:14:43
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作者：一元，四品炼丹师Self-Attention Attribution: Interpreting Information Interactions Inside Transformer（AAAI21）论文：https://arxiv.org/abs/2004.11207问题背景在之前大家对于Transformer的理解都是，Transformer的成功得益于强大Multi-head自注意机制
delivery_analyze.csv文件中提供了4个输入数据，一个标签数据；1 49.986721,50,48.862217,49,34
2 23.480339,63,22.087894,23,45
3 47.97068,121,38.859943,44,74
4 61.894985,117,48.692921,56,90
5 52.253571,61,49.11853,55,
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2024-07-26 13:50:02
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本文首先介绍线性回归（具体概念解释可以参考CS229,吴恩达讲义的译文：传送门），包括其名称的由来和python实现。在这之后引入了局部平滑技术，分析如何更好地你和数据。接下来，本文将探讨回归在"欠拟合"情况下的shrinkage技术，探讨偏差和方差的概念。
原创
2023-03-07 12:59:52
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回归分析技术是一种非常重要的数据分析方法，有着广泛的应用，能够解决目标变量为连续的预测分析问题。什么是回归分析?回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来
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2023-11-18 15:48:47
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回归，最初是遗传学中的一个名词，是由英国生物学家兼统计学家Galton首先提出。他在研究人类身高时发现高个子回归于人口的平均身高，矮个子从另一个方向回归于人类平均身高。回归分析是研究自变量与因变量之间数量变化关系的一种方法。主要是通过建立因变量Y与自变量X之间的回归模型，衡量X对Y的影响能力，进而来预测Y的发展趋势。相关分析与回归分析的联系：均是研究两个或两个以上变量之间关系的方法。实际工作中，回
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2024-04-28 14:16:30
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# 实现lasso回归R语言数值缺失
## 简介
在数据分析和机器学习中，lasso回归是一种常用的特征选择方法。当数据中存在缺失值时，我们需要对缺失值进行处理才能进行lasso回归。本文将教会你如何使用R语言实现lasso回归并处理数值缺失。
## 流程
```mermaid
journey
title 实现lasso回归R语言数值缺失
section 流程
原创
2024-03-18 05:04:58
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机器学习中需要归一化的算法有SVM, 逻辑回归，神经网络，KNN, 线性回归，而树形结构的不需要归一化，因为它们不关心变量的值，而是关心变量分布和变量之间的条件概率，如决策树，随机森林，对于树形结构。树模型的构造是通过寻找最优分裂点构成的，样本点的数值缩放不影响分裂点的位置，对树模型的结构不造成影响，而且树模型不能进行梯度下降，因为树模型是阶跃的，阶跃是不可导的，并且求导没意义，也不需要归一化。对
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2024-09-04 17:52:33
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# 机器学习非回归数值预测初探
在机器学习中，数值预测是一个重要的任务，它帮助我们在面对大量数据时，预测和解决未来的不确定性。与回归任务常常相联系的，是我们所称的非回归数值预测。今天，我们将探讨机器学习中的非回归数值预测，并提供一些代码示例和可视化工具来帮助理解。
## 什么是非回归数值预测？
非回归数值预测主要涉及对数据进行分类或排序，而非直接预测数值。在这种情况下，我们可以使用一些机器学
原创
2024-10-05 05:55:07
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机器学习中分类和预测算法的评估准确率：例如分类达到的准确率是多少 速度：准确率高，但是算法复杂度高不高（时间快不块） 强壮行：当样本集数据与一些噪音的时候或者有一些值缺失的时候，算法表现的是不是很好。 可规模性：当一下算法在小的数据集中表现良好，但是当数据集成指数形式增长的时候，变成很大的数据集时，算法的表现如何，是否可规模化。 可解释性：当算法做出一些特征值的选择和归类的时候，我们是否能容易的解
一、前述回归问题求解时梯度下降由于样本数据的多样性，往往对模型有很大的影响，所以需要对样本数据做一些优化二、归一化能力弱• 受离群...
原创
2022-12-30 16:46:17
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线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂 缺点：对非线性的数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 回归的目的就预测数值型的目标值。最直接的办法就是依据输入写一个目标值的计算公式。这个计算公式就是所谓的回归方程(regression equation)，其中的参数就是回归系数，求这些回归系数
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2016-12-21 22:43:00
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误差很小。简单来说 a ,b 叫做 回归系数 , 求 a , b 的过程就是回归。...
原创
精选
2023-07-20 16:58:04
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如图所示的梯度下降，左边的训练集上特征1和特征2具有相同的数值规模，而右边的训练集上，特征1的值则比特征2要
原创
2024-08-08 10:44:43
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展开全部取对数作用主要有：缩小数32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333363386231据的绝对数值，方便计算。例如，每个数据项的值都很大，许多这样的值进行计算可能对超过常用数据类型的取值范围，这时取对数，就把数值缩小了，例如TF-IDF计算时，由于在大规模语料库中，很多词的频率是非常大的数字。2. 取对数后，可以将乘法计算转换称加法计算
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2023-12-10 10:20:10
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决策时主要用于做分类任务，通过变形也可以做回归任务（叫做回归树）。它是一颗数据结构中的树的概念，它的非叶节点对应属性，叶节点对应预测结果。在我之前关于西瓜书第一章绪论部分的笔记中就提到过，所有的模型都是对现实世界某一个函数的逼近。决策树也不例外。训练样例是由特征属性和类标组成，而分类任务则是根据这些特征属性来对类标进行预测，与回归任务预测变量是连续值不同，分类任务主要用于预测离散值。神经网络对用户
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2024-08-22 22:27:36
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简介众所周知，回归在机器学习中一般是指对连续值得预测，但是对数几率回归其实是一个用来处理离散值得分类模型，是从线性回归演化而来的。参数得求解与线性回归相似，求解对数几率回国模型就是求解参数w和b。不同的地方是周志华书本上线性回归模型中参数求解方法是最小二乘法（说白了就是求导取极值），当然也可以用梯度下降法。这就是为什么当你调用python中的包实现线性回归时需要设置epoch，learning_r
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2023-12-06 18:51:33
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文章目录线性回归找到最佳拟合直线局部加权线性回归函数线性回归找到最佳拟合直线l=
原创
2022-12-03 00:02:28
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分布分析：揭示数据的分布特征和分布类型。数据类型需求图表定量数据分布形式（对称、非对称）发现特大（特小）可疑值 频率分布表频率分布直方图茎叶图 定性分类数据分布情况饼图、条形图 对比分析：把两个相互联系的指标进行比较，从数量上展示和说明研究对象规模的大小、水平的高低，速度的快慢，以及各种关系是否协调。特别适用于指标间的横纵向比较、时间序列的比较分析。在对比
1.逻辑回归与线性回归的联系与区别 联系：逻辑回归的模型 是一个非线性模型，sigmoid函数，又称逻辑回归函数。但是它本质上又是一个线性回归模型，因为除去sigmoid映射函数关系，其他的步骤，算法都是线性回归的。可以说，逻辑回归，都是以线性回归为理论支持的。 区别：使用线性回归的输出其值有可能小于0或者大于1,这是不符合实际情况的，逻辑回归的输出正是[0,1]区间。2.逻辑回归的原理 面对一个
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2024-04-03 10:39:45
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