3.1.线性回归_demo

最新推荐文章于 2025-10-13 10:13:33 发布
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博客主要围绕回归回归展开演示。虽未提供具体内容，但可推测是对回归回归相关知识进行示例展示，可能涉及算法原理、应用场景等信息技术领域关键信息。

在这里插入图片描述

Tensorflow机器学习：线性回归demo
weixin_42483763的博客
04-05 369
一、前言 文章主要通过一个简单的demo介绍Tensorflow基础知识以及Tensorflow初级API的使用方法，非常适合想接触tensorflow机器学习但又无从下手的的朋友。如果你有幸刷到这篇文章，那么恭喜你，看完它之后，你一定会有所收获！ 阅读本文必须要掌握些基础的技能。一些Tensorflow的基础知识，线性回归的概念，《你不知道的javascript》。 二、基础知识 什么...
机器学习【线性回归算法2】
weixin_43923463的博客
08-04 1123
过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂)欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单)那么是什么原因导致模型复杂？线性回归进行训练学习的时候变成模型会变得复杂，这里就对应前面再说的线性回归的两种关系，非线性关系的数据，也就是存在很多无用的特征或者现实中的事物特征跟目标值的关系并不是简单的线性关系。....
Python线性回归Demo
06-01
Python线性回归的简单Demo，包含Python代码、简单数据，文档
机器学习——线性回归demo
11-24
这是一个学习demo,相当于开始编程时的hello world，本资源只是配套我写的博客，让需要验证线性回归的小伙伴不需要 自己再敲一遍代码。但是，说实话，你自己照样子再敲一遍是学习的最好方式。
线性回归Demo
MusicDancing的博客
05-23 309
1. 相关包导入 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import me
C++调用StatsLib库中的线性回归和逐步回归功能
weixin_30777913的博客
10-13 1666
StatsLib是一个功能强大的C++统计库，提供了类似MATLAB的统计函数接口。它包含线性模型、广义线性模型、概率分布、假设检验等多种统计工具。StatsLib为C++开发者提供了强大而灵活的回归分析工具。理解线性回归和逐步回归的实现原理掌握StatsLib库的基本使用方法学会进行模型诊断和结果解释了解在实际项目中的应用技巧该库特别适合需要高性能统计计算的应用程序，如金融分析、科学计算和机器学习系统开发。
python回归模型 变量筛选_多元线性回归变量筛选
weixin_39825322的博客
12-06 2950
目录##变量筛选方法预测与回归诊断其他统计量SAS中Weight和Freq的区别Refreence1. 变量筛选方法全回归模型 (None)向前发(Forward) -- 逐步引入法向后发(Backward) --逐步剔除法逐步筛选法 (Stepwise)最大Rsquare增量法(Maxr)最小Rsquare增量法(Minr)Rsquare选择法(Rsquare)修正Rsquare选择法(Adjr...
学习笔记1：线性回归和逻辑回归、AUC
m0_64375823的博客
11-23 946
复习笔记1——线性回归和逻辑回归 文章目录复习笔记1——线性回归和逻辑回归一、机器学习基本概念1.1 什么是模型1.2 极大似然估计1.3为啥使用梯度下降法求解1.4 梯度下降法本质1.5 梯度下降的算法调优1.6 归一化的作用1.7 类别特征的表示1.8 组合特征二、线性回归2.1为啥线性回归使用mse做损失函数2.2 线性回归的抗噪声、抗冗余2.3 正则化和过拟合2.4 欠拟合的解决办法2.5 泛化误差上界三、逻辑回归3.1为何逻辑回归使用交叉熵为损失函数3.2如何理解AUC3.2.1、关于ROC的几个
线性回归总结
CharlesDavid
12-26 3785
线性回归 文章目录线性回归线性回归简介线性回归应用场景什么是线性回归定义与公式线性回归的特征与目标的关系分析线性回归api初步使用线性回归API举例数学:求导常见函数的导数导数的四则运算练习3.2 y=ln(sinx), 求dy/dx矩阵（向量）求导 [了解]线性回归的损失和优化损失函数优化算法正规方程正规方程求解举例正规方程的推导梯度下降(Gradient Descent)什么是梯度下降梯度的概念梯度下降举例梯度下降**（**Gradient Descent）公式**优化动态图演示**梯度下降法介绍1 全
线性回归python demo
01-24
machine learning的小作业，一个简单的线性回归的demo，喜欢的请下载
tensorlow线性回归demo
08-03
随机100个点，符合一个线性回归，再利用tensorflow训练这些点，得到一个线性回归模型的参数w和b
线性回归demo
a793620101的博客
03-11 531
一个简单的线性回归的例子，可以可视化回归过程import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltN=500 y_point=[] x_point=[] a=0.22 b=0.62for i in range(N): x=np.random.normal(0.0,0.5) y=a*x+b+n
第一个机器学习例子（线性回归）
qq_29444571的博客
10-11 635
  # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 11 20:22:33 2018 @author: Administrator """ #%% from __future__ import print_function import tensorflow as tf import numpy import matplotlib.pyplo...
机器学习-线性回归模型python demo
杨杨杨~~的博客
06-25 820
如果您觉得有用的话，记得给，写作不易啊^ _ ^。而且听说，实在白嫖的话，那欢迎常来啊!!!
线性回归的实现：Demo Pytorch
zy1996code的博客
03-29 330
import torch from torch.autograd import Variable from visdom import Visdom epochs = 5000 global_step = 0 # train data x_data = Variable(torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])) y_data = Variable(torch....
Pytorch实现线性回归demo
hhyer的博客
03-23 369
关于线性回归 即对于几组input和target的值用模型进行线性的拟合。比如对于房子的不同地理位置大小等因素决定的房价。线性的模型就是对于一组input输入得出与target相近的out。 过程 较为普式的把输入对象的属性整合为一组集合[x1j,x2j,x3j,...,xnj][x_1^j,x_2^j,x_3^j,...,x_n^j][x1j​,x2j​,x3j​,...,xnj​]，对应的target为yjy^jyj。 然后对于一个jjj给出预测的out（target的prediction）： hθ(x
机器学习入门学习笔记：（2.2）线性回归python程序实现
hongbin_xu的博客
08-12 1663
上一篇博客中，推导了线性回归的公式，这次试着编程来实现它。（机器学习入门学习笔记：（2.1）线性回归理论推导 ）   我们求解线性回归的思路有两个：一个是直接套用上一篇博客最后推导出来的公式；另一个是使用梯度下降法来求解极值。如果数据量很大不建议采用第一个，采用后者能更有效地减小计算量。这篇博客后面的程序也采用的是后者。   事先声明，这篇博客是我自己的学习笔记，代码参考了《机器学习实战》一书，
机器学习之线性回归例子
编程之路
04-12 1461
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets import pandas as pd ''' 房子大小与price的关系 ''' import random house_size = [random.randrange(70,200) for i in range(10...
dpkg: 警告: 无法找到软件包 x11vnc-data 的文件名列表文件，现假定该软件包目前没有任何文件被安装在系统里。 (正在读取数据库 ... 系统当前共安装有 189370 个文件和目录。) 正准备解包 CMS-UI_linux-x86_64-3.1.0.20251120N75_release.deb ... 准备安装 正在解包 cms-ui (3.1.0.20251120N75) ... dpkg: 处理归档 CMS-UI_linux-x86_64-3.1.0.20251120N75_release.deb (--install)时出错： 正试图覆盖 /etc/ld.so.conf.d/cms-lib.conf，它同时被包含于软件包 cms 3.1.0.20251120N75 dpkg-deb: 错误: 粘贴 子进程被信号(断开的管道) 终止了 在处理时有错误发生： CMS-UI_linux-x86_64-3.1.0.20251120N75_release.deb
最新发布
11-21
以下是针对安装 `CMS-UI_linux-x86_64-3.1.0.20251120N75_release.deb` 时出现的不同问题的解决思路： ### 无法找到软件包 x11vnc-data 的文件名列表文件 此问题或许是由于软件包索引文件不完整或者损坏造成的。可...
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