PyTorch搭建多项式回归模型（三）
这篇文章主要为大家详细介绍了PyTorch搭建多项式回归模型，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
PyTorch搭建一维线性回归模型（二）
这篇文章主要为大家详细介绍了PyTorch搭建一维线性回归模型，文中示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
Python数学建模StatsModels统计回归模型数据的准备
这篇文章主要介绍了Python数学建模StatsModels统计回归模型数据的准备学习，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助，祝大家多多进步
机器学习笔记（三）Logistic回归模型
Logistic回归模型1.模型简介：线性回归往往并不能很好地解决分类问题，所以我们引出Logistic回归算法，算法的输出值或者说预测值一直介于0和1，虽然算法的名字有“回归”二字，但实际上Logistic回归是一种分类算法（classificationy=0or1）。Logistic回归模型：课...
吴恩达机器学习笔记22-正则化逻辑回归模型(Regularized Logistic Regression)
针对逻辑回归问题，我们在之前的课程已经学习过两种优化算法：我们首先学习了使用梯度下降法来优化代价函数吴恩达机器学习笔记22-正则化逻辑回归模型(RegularizedLogisticRegression)的更多相关文章逻辑回归模型（LogisticRegression）及Python实现逻辑回归模型...
R语言时间序列TAR阈值自回归模型示例详解
这篇文章主要介绍了R语言时间序列TAR阈值自回归模型,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细，对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值，需要的朋友可以参考下
如何在R语言中使用Logistic回归模型
在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测，例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等，发现这些被预测的变量都属于连续型变量。然而有些情况下，被预测变量可能是二元变量，即成功或失败、流失或不流失、涨或跌等，对于这类问题，线性回归将束手无策。这个时候就需要另一种回归方法进行预测，即Logi...
一行Python代码训练所有分类或回归模型
在本文中，我们将讨论如何使用开源Python库LazyPredict自动化模型训练过程。
机器学习---最小二乘线性回归模型的5个基本假设（Machine Learning Least Squares Linear Regression Assumptions）
在之前的文章《机器学习---线性回归（MachineLearningLinearRegression）》中说到，使用最小二乘回归模型需要满足一些假设条件。但是这些假设条件却往往是人们容易忽略的地方。如果不考虑模型的适用情况，就只会得到错误的模型。下面来看一下，使用最小二乘回归模型需要满足哪些假设，以...
R语言实现广义线性回归模型
本文主要介绍了R语言实现广义线性回归模型，文中通过示例代码介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
(原创)（三）机器学习笔记之Scikit Learn的线性回归模型初探
一、ScikitLearn中使用estimator三部曲1.构造estimator2.训练模型：fit3.利用模型进行预测：predict二、模型评价模型训练好后，度量模型拟合效果的常见准则有：1. 均方误差（meansquarederror，MSE）：2. 平均绝对误差（meana...
机器学习笔记（四）Logistic回归模型实现
一、Logistic回归实现（一）特征值较少的情况1.实验数据吴恩达《机器学习》第二课时作业提供数据1。判断一个学生能否被一个大学录取，给出的数据集为学生两门课的成绩和是否被录取，通过这些数据来预测一个学生能否被录取。2.分类结果评估横纵轴（特征）为学生两门课成绩，可以在图中清晰地画出决策边界。3...
分位数回归模型quantile regeression应用详解及示例教程
这篇文章主要为大家介绍了介绍了分位数回归quantile regeression的概念详解及代码示例教程，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所帮助
SPSS数据分析—Poisson回归模型
在对数线性模型中，我们假设单元格频数分布为多项式分布，但是还有一类分类变量分布也是经常用到的，就是Poisson分布。Poisson分布是某件事发生次数的概率分布，用于描述单位时间、单位面积、单位空间内某件事发生的次数规律，在对数线性模型中，如果单元格频数分布服从Poisson分布，那么拟合的模型就...