pytorch 实现线性回归(深度学习)
一 查看原始函数 初始化 %matplotlib inlineimport randomimport torchfrom d2l import torch as d2l 1.1 生成原始数据 def synthetic_data(w, b, num_examples): x ...
100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析
第一天机器学习100天|Day1数据预处理,我们学习了数据预处理。知道了,数据预处理是机器学习中最基础和最麻烦,未来占用时间最长的一步操作。数据预处理一般有六个步骤,导入库、导入数据集、处理缺失值、分类数据转化、分出训练集和测试集、特征缩放等。在处理数据过程中,必须得两个库是numpy和pandas...
量化投资学习笔记15——回归分析:一元线性回归
变量之间的非确定性相关关系。一般形式:y = f(x0,x1,x2,…xp)+ε若为线性回归,y = β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+εβ0,β1等为回归系...
【小白学机器学习3】关于最简单的线性回归,和用最小二次法评估线性回归效果, 最速下降法求函数的最小值
目录 1 什么是回归分析 1.1 什么是线性回归 1.2非线性回归 2 数据和判断方法 2.1 原始数据 2.2 判断方法:最小二乘法 3 关于线性回归的实测 3.1 用直线模拟 3.2 怎么判断哪个线性模拟拟合更好呢? 3.2.1 判断标准 3.2.2 最小二乘法 3.2.3 高维度数据 3.3 ...
SPSS—非线性回归(模型表达式)案例解析(转)
非线性回归过程是用来建立因变量与一组自变量之间的非线性关系,它不像线性模型那样有众多的假设条件,可以在自变量和因变量之间建立任何形式的模型 &...
线性模型之二:线性回归模型性能的评估(残差图、MSE与R2)
为了获得对模型性能的无偏估计,在训练过程中使用未知数据对测试进行评估是至关重要的。所以,需要将数据集划分为训练数据集和测试数据集,前者用...
机器学习总结(2)—分类中的代数模型(线性回归,逻辑回归,感知机,支持向量机)
前言过去几个月,一直在学习机器学习模型,输入只是学习的一部分,输出可以帮助自己更熟练地掌握概念和知识。把一个复杂的事物简单的讲述出来,才能表示真正弄懂了这个知识。所...
从线性回归案例理解深度学习思想
我不是主攻人工智能、深度学习方向,但是作为计算机相关领域的学习者,如果不了解下,总觉得已经跟不上时代了,况且,人工智能真的是大势所趋,学会了,能够尝试用在不同领域。...
机器学习3- 一元线性回归+Python实现
目录1. 线性模型2. 线性回归2.1 一元线性回归3. 一元线性回归的Python实现3.1 使用 stikit-learn3.1.1 导入必要模块3.1.2 使...
线性模型之逻辑回归(LR)(原理、公式推导、模型对比、常见面试点) 3种类型的梯度下降算法总结李宏毅机器学习笔记2:Gradient Descent(附带详细的原理推导过程) 任何模型都会面临过拟合问题,所以我们也要对逻辑回归模型进行正则化考虑。常见的有L1正则化和L2正则化。
参考资料(要是对于本文的理解不够透彻,必须将以下博客认知阅读,方可全面了解LR):(1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291...
Tensorflow 线性回归预测房价实例
</a在本节中将通过一个预测房屋价格的实例来讲解利用线性回归预测房屋价格,以及在tensorflow中如何实现Tensorflow 线性回归预测房价实例1.1. 准备工作1.2. 归一化数据1.3. 用随机的值填充a,b并计算误差,误差采用上文所使用SSE(和方差)1.4. 计算误差梯度1.5...
[PyTorch 学习笔记] 1.3 张量操作与线性回归
本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson1/linear_regression.py张量的操作拼接torch.cat()torch.cat(tensors, dim=0, out=None)功能:将张...
用scikit-learn和pandas学习线性回归
对于想深入了解线性回归的童鞋,这里给出一个完整的例子,详细学完这个例子,对用scikit-learn来运行线性回归,评估模型不会有什么问题了。1. 获取数据,定义问题没有数据,当然没法研究机器学习啦。:) 这里我们用UCI大学公开的机器学习数据来跑线性回归。数据的介绍在这: http://archi...
局部权重线性回归(Locally weighted linear regression)
在线性回归中,因为对參数个数选择的问题是在问题求解之前已经确定好的,因此參数的个数不能非常好的确定,假设參数个数过少可能拟合度不好,产生欠拟合(underfitting)问题,或者參数过多,使得函数过于复杂产生过拟合问题(overfitting)。因此本节介绍的局部线性回归(LWR)能够降低这种风险...
MLR:利用多元线性回归法,从大量数据中提取五个因变量来预测一个自变量—Jason niu
from numpy import genfromtxtfrom sklearn import linear_modeldatapath=r"Delivery_Dummy.csv"data = genfromtxt(datapath,delimiter=",") x = data[1:,:-1]y ...
用basicTrendline画一元线性回归直线的置信区间
感慨统计学都还给老师了。。恶补!R安装包的时候貌似需要用管理员权限启动,否则安装不了,国内镜像卡得渣渣,还是国外镜像真香~选择hongkong就好了。install.packages("basicTrendline")library(basicTrendline)x1<-c(XXXXXXX)y...
AI 线性回归
线性回归(Linear Regression),顾名思义,输出是输入的线性函数。因为通常会附加偏置(bias)参数,所以实际是仿射函数。参考链接:http://cs229.stanford.edu/notes/cs229-notes1.pdf...
吴裕雄 python 机器学习——线性回归模型
import numpy as npfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.model_selection import train_test_splitdef load_data(): diabetes = datasets...
编程作业1.1——sklearn机器学习算法系列之LinearRegression线性回归
知识点scikit-learn 对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析。我们也可以使用scikit-learn的线性回归函数,而不是从头开始实现这些算法。 我们将scikit-learn的线性回归算法应用于编程作业1.1的数据,并看看它的表现。一般来说,只要觉得数据有线性关...
Matlab实现线性回归和逻辑回归: Linear Regression & Logistic Regression
原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归、多参数线性回归和 逻辑回归的总结版。旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们...