1 简介支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。最开始接触SVM是去年暑假的时候，老师要求交《统计学习理论》的报告，那时去网上下了一份入门教程，里面讲的很通俗，当时只是大致了解了一些相关概念。这次斯坦福提供的学习材料，让我重新学习了一些SVM知识。我看很多正统的讲法都是从VC 维理论和结构风险最小原理出发，然后引出SVM什么的，还有些资料上来就讲分类超平面什么的。这份材料从前几节讲的logist
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2024-04-16 10:34:33
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⛄ 内容介绍一种基于CNNSVM的软件缺陷预测方法,从软件历史开发数据中提取软件数据特征,将获得的数据特征进行归一化处理;对归一化后的缺陷样本的数据特征进行SMOTE样本扩充;构建CNNSVM模型,正常样本和扩充后的缺陷样本一起输入到CNNSVM模型中,先由CNN网络进行卷积,下采样和扁平化处理,完成特征提取后,输入到SVM层进行缺陷预测;采用RMSProp优化器,基于binary_cross_e
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2024-04-08 10:34:11
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综述GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。 GBDT中的树是回归树（不是分类树），GBDT用来做回归预测，调整后也可以用于分类。 G
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2024-05-05 07:01:54
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分析师通常希望基于自变量的值在多元回归中预测因变量的值。我们之前曾讨论在只有一个自变量的情况下如何进行这种预测。使用多元线性回归进行预测的过程与此非常相似。要使用多元线性回归模型预测因变量的值，我们遵循以下三个步骤：1、获得回归参数b0，b1，b2，...，bk的估计值^b0，^b1，^b2，...，^bk。2、确定自变量^X1i，^X2i，…，^Xki的假定值。3、使用公式 计算因变
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2024-05-11 13:45:09
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sklearn.linear_model中的LinearRegression可实现线性回归 LinearRegression 的构造方法：
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2023-05-22 23:39:39
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线性回归从零开始问题解读这里要先详细解读一下我们前文提到的问题，如何实现我们的梯度下降的迭代？我们自然是使用最最常用的BP神经网络了。它是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络模型之一 。看起来很复杂是吧，那我们简而言之就是：前向传播，计算预测值，反向传播更新权重，不断迭代知道达到要求。这里具体过程我就不推导了，其实很简单，大家甚至可以手算一下，可以看这个UP主的视
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2024-08-21 09:49:27
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# 使用Python实现回归预测的完整指南
在数据科学领域，回归分析是一种重要的技术，用于预测一个变量（因变量）相对于另一个或多个变量（自变量）的关系。本文将带您深入了解如何在Python中实现回归预测。
## 文章结构
1. 数据准备
2. 数据拆分
3. 模型选择与训练
4. 预测与评估
5. 结论
### 流程概述
在开始编码之前，我们可以将整个过程分解为几个步骤。以下是每一步所需
原创
2024-08-11 03:47:36
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目录 一、线性回归简介 二、梯度下降算法 三、梯度下降代码实现 四、梯度下降算法求解线性回归 五、线性回归代码实现一、线性回归简介 线性回归来自于统计学的一个方法。什么是回归呢？我认为回归就是预测一系列的连续的值，而与之相对的分类就是预测一系列的离散的值。比如预测用户的性别、是否患病、西瓜的大小等等都是用分类算法来进行预测。而员工的月收
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2023-12-10 10:13:32
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回归分析的概念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。例如操作人员不安全操作与安全事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析估计了两个或多个变量之间的关系，比如说我们要去估计一家公司营收额的情况，调查显示营收额的增长速度是本地经济增长的3倍。我们使用根据当前和过去的信息来预测
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2024-01-29 01:31:47
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下面是一个线性回归模型的 Python 代码示例：
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2023-05-22 23:07:02
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前言 scikit-learn是基于Python的一个机器学习库，你可以在scikit-learn库中选择合适的模型，使用它训练数据集并对新数据集作出预测。对于初学者来说，有一个共同的困惑：怎么使用scikit-learn库中的模型做预测？本文的目的就是解答这个困惑，手把手地教你使用机器学习模型。分以下三点内容：针对特定的预测如何选择合适的模型什么是分类预测什么是回归预测废话不多说，让我们开始吧！
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2024-03-18 12:25:14
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总第161篇/张俊红1.回归模型简介我们先来看一下什么是回归模型，以下解释来源于百度百科：回归模型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。回归模型最重要的两个应用场景就是预测分析和因果关系分析，比如我们上学的时候学过的一元一次方程组y = kx + b就是一个最简单的回归模型，当我们知道一个x时
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2024-03-20 09:18:10
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基于Python的线性回归预测模型介绍及实践这是一篇学习的总结笔记完整代码及实践所用数据集等资料放置于：Github线性回归预测模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（即自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量）。例如，餐厅根据每天的营业数据（菜谱价格、就餐人数等等）来预测就餐规模或者营业额；网站根据访问的历史数据（包括新用户的注册量、老用户的活跃度等等）来预测用户的支付转化率
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2023-07-14 19:27:31
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目的本文使用Python的sklearn类库，基于对机器学习线性回归算法的理论学习，利用sklearn中集成的波士顿房价数据，以此来对线性回归的理论知识进行一次实践总结。本文不以预测的准确率为目的，只是简单的对机器学习的线性回归等理论知识进行一次实践总结，以此来体验下sklearn类库的使用方法。美国波士顿房价的数据集是sklearn里面默认的数据集，sklearn内置的数据集都位于dataset
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2024-03-28 09:01:17
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MLP回归预测 Python 代码
在处理回归问题时，多层感知器 (MLP) 是一种强大的方法。本文将详细探讨 ML 回归预测过程的实现，适用于 Python 环境，并涵盖从环境配置到部署的整个流程。
## 环境配置
首先，我们需要确保我们有一个合适的 Python 环境来运行我们的代码。这里推荐使用 Python 3.8 及其相关依赖库。接下来是环境配置的步骤：
1. 安装 Python
```markdown
在本篇文章中，我将分享如何使用Java代码进行回归预测的过程。在处理数据时，回归预测是一种常见的技术，能够帮助我在许多应用中进行数据分析和趋势预测。在这个过程中，我将强调一些重要的IT基础设施构建，如备份策略、恢复流程和灾难场景，同时融合工具链的集成与日志分析。此外，还会介绍预防措施，以确保整个系统的安全与稳定。
## 备份策略
在建立备份策略时，我首先制定了一份【甘特
回归模型：**import torch
from torch.autograd import Variable
import torch.nn.functional as F
import matplotlib.pyplot as pltx = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)
y = x.pow(2) + 0.2*torc
1 介绍主流的序列转换模型是基于复杂的循环或卷积神经网络，它们包括一个encoder和一个decoder。表现最好的模型也是用attention 机制连接encoder和decoder。我们提出了一个新的简单网络模型，即Transformer，该模型仅仅依靠attention机制，不用循环或卷积网络。实验结果显示该模型不仅质量很好，而且可以并行，需要较少的时间训练。循环网络模型主要是输入和输出序列
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2024-10-09 14:19:11
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前几天我们介绍了线性回归模型的原理，今天我们主要来看如何用Python代码将线性回归写出来。首先，打开我们的jupyter notebook，把常用的一些包都加载上吧：import numpy as np
import pandas as pd然后，加载我们的线性回归模型：from sklearn.linear_model import LinearRegression数据集就选择sklearn包
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2023-08-07 14:53:09
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随机森林（RandomForest）简单回归预测随机森林是bagging方法的一种具体实现。它会训练多棵决策树，然后将这些结果融合在一起就是最终的结果。随机森林可以用于分裂，也可以用于回归。主要在于决策树类型的选取，根据具体的任务选择具体类别的决策树。对于分类问题，一个测试样本会送到每一颗决策树中进行预测，然后投票，得票最多的类为最终的分类结果；对于回归问题，随机森林的预测结果是所有决策树输出的均
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2023-08-02 08:07:01
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