回归学习笔记

最新推荐文章于 2024-12-05 11:27:27 发布
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博客记录了回归学习的相关笔记，涉及信息技术领域中回归学习的内容。
回归学习笔记
dodonei
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深度学习 时间序列回归学习笔记
jacke121的专栏
12-09 1676
深度学习 时间序列回归学习笔记
8个回归机器学习算法总结！
coszhuang的博客
01-30 2727
涉及到的机器学习回归模型有：线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归、弹性网络回归、逻辑斯蒂回归、决策树回归、随机森林回归
回归学习
何成俭的博客
07-13 782
http://blog.youkuaiyun.com/omenglishuixiang1234/article/details/50247143 示例：预测 1 收集数据：给定数据文件 2 准备数据：解析文本并填充缺失值 3 分析数据：可视化并观察数据 4 训练数据：使用优化算法，找到最佳的系数 5 测试算法：为了量化回归的效果，需要观察错误率，根据错误率决定是否回退到训练阶段，通过改变迭
李宏毅深度学习---回归分析（regression）预测宝可梦+机器学习任务攻略
chase_2414616363
09-15 1099
李宏毅深度学习
【Machine Learning】回归学习与示例
guduruyu的专栏
11-21 2354
回归学习（Regression Learning），又称为回归分析（Regression Analysis），是一种近似方法，从未知概率分布的随机样本中获得目标函数。变量之间的相互关系可以分为确定性和非确定性两大类，前者存在明显的函数关系，如线性函数。后者的变量之间存在关系但不完全确定，在某种随机干扰下产生统计关系们无法获得精确的数学函数关系。对于存在统计关系的变量，通过大量试验获取相关统计数据，并构造目标函数并逼近该关系，即回归学习。
回归（regression）——统计学习方法
Running Snail
11-26 1523
文章目录回归（regression）回归的分类损失函数应用 回归（regression） 回归是监督学习的另一个重要问题。 回归用于预测输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值随之发生的变化。 回归模型是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数。 回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数 据。 回归问题分为学习和预测两个过程。首先给定一个训练数据集： 这里，xix_ixi​是输入，yiy_iyi​是输出 学习
机器视觉学习之--回归学习
yangdeshun888的博客
12-07 555
参考文章：    (真正的好东西)偏最小二乘回归=多元线性回归分析 典型相关分析 主成分分析    主成分分析-课件
逻辑回归学习笔记，面向找工作笔记
12-22
逻辑回归学习笔记，面向找工作笔记 在当今数据驱动的就业市场中，逻辑回归作为机器学习算法中的基础工具，其重要性不言而喻。对于那些正在准备寻找实习或者就业机会的数据科学爱好者而言，掌握逻辑回归的原理和应用...
《机器学习实战》第五章Logistic回归学习笔记.pdf
08-09
《机器学习实战》第五章详细介绍了Logistic回归的原理与实现。 Logistic回归的核心思想是建立一个分类边界，这个边界由一个线性组合的回归公式确定，使得数据点被分配到边界两侧的不同类别。具体来说，Logistic回归...
统计学习导论（三）线性回归学习笔记
weixin_52547939的博客
07-06 2234
1 简单线性回归 假定XXX 和YYY 存在线性关系，然后估计待估参数。 1.1 估计系数 估计系数的原则: 最小化残差平方和（residual sum of squares, RSS），其中RSS的值由下列式子给出：RSS=∑i=1nei2 RSS=\sum_{i=1}^{n} e_{i}^{2} RSS=i=1∑n​ei2​ ​其中，ei=yi−y^ie_{i}=y_{i}-\hat{y}_{i}ei​=yi​−y^​i​代表第i个残差，从RSS的定义可以发现，RSS=n*(training MSE)。
个人笔记的回归分析学习笔记-2
11-07
笔记中提到的案例代码
线性回归学习
by 一目
07-10 679
进行线性回归的步骤：1.构建线性回归模型及目标，约束条件目标函数，即，使得到的模型为残差平方和最小，而Lasso回归是构建一个惩罚函数，即回归系数绝对值之和小于一个常数。2.参数估计3.模型检验模型的检验有：拟合优度检验，回归方程的显著性检验，解释变量的显著性检验，经济意义检验F检验用来检验拟合的模型的显著性，t检验用来检验拟合的模型系数的显著性4.经济预测线性回归相关的知识点：最小二乘估计，岭回...
监督学习——回归
人之初，性贪婪
07-15 1766
回归是有达尔文表弟提出的，这个梗想了解的可以自己查，他说‘回归’反映了系统的随机运动总是趋向于其整体运动规律的趋势。以下将介绍：（1）线性回归（2）二分类：Logistic回归（3）多分类：Softmax回归（4）广义线性模型1.1.1.1. 线性回归线性回归就是用一个超平面去拟合样本点的标签：对于一维的情况，就是用一条直线去拟合样本点，为方便把偏置b记到权重向量中，。1.求解回归任务，常用的损失...
回归学习--“理解”数据
ifruoxi的博客
12-22 645
我们在上一接提到了：如果数据的特征比样本点多，一般加入正则化，这种方法称之为“岭回归”，通过缩减系数来理解数据。 简单来说，岭回归就是在矩阵XTXX^{T}X上加入一个λI\lambda I正则项来使得矩阵非奇异（可逆）,其中I是单位矩阵，则回归系数的jisuango9ngshi变为： w∗=(XTX+λI)−1XTyw^{*} = (X^{T}X + \lambda I)^{-1}X^{T}y
一文彻底搞懂机器学习 - 回归（Regression）
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Everly_的博客
12-05 9265
***matplotlib高次项（如平方项、立方项等）非线性关系****。**********如何实现多项式numpymatplotlib**三、******正则化线性回归（）************正则化线性回归类型****有哪些？************如何实现****并进行可视化？matplotlib。
天池龙珠训练营逻辑回归学习笔记
scx1998的博客
09-12 168
1、起源 “线性回归”试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。线性回归模型一般可简写为 y=wTx+by = w^{T}x + by=wTx+b更一般地，考虑单调可微函数g，有 y=g−1(wTx+b) y = g^{-1}(w^{T}x + b) y=g−1(wTx+b)这样得到的模型称为“广义线性模型”，函数g为“联系函数”。 上述模型都是在进行回归学习，如果要做分类任务，那么就需要一个函数g将分类任务的真实标签y与线性回归模型的预测值联系起来。考虑二分类任务，这个函数g最理想的应当是“单位
回归前端学习第六天——表单学习（标签元素）
weixin_44584059的博客
07-27 356
标签元素form元素fieldset和legend元素``元素可以点击的复选框标签表单常用的HTML结构 form元素 每次要创建HTML表单时，都必须使用此元素将其内容嵌套在其中来启动它。 警告：严禁将一个表单嵌套在另一个表单中。嵌套会导致表单行为无法预测 fieldset和legend元素 <fieldset>元素是创建一个共享相同的目的，造型和语义目的部件组的便捷方式。许多辅助技术都会使用该<legend>元素，就像它是相应<fieldset>元素内每个控件的标签的
一元线性回归入门——自己写简单的回归算法
易火九天的博客
01-21 1万+
一元线性回归入门——自己写简单的回归算法 一元线性回归入门——自己写简单的回归算法 1 什么是线性回归？ 2 线性回归的方法 3 算法实现（Python） 4 总结 1 什么是线性回归？   早在初中我们就学习过一次函数 ，它的一般形式我们应该还记得吧，就像是这样y=kx+by=kx+by=kx+b。这个一次函数实际上，就是一元一次函数。那时候学到的求解这个函数解析式的方...
机器学习-线性回归总结
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rotation博客
01-19 2万+
最近学习了线性回归的模型，也是机器学习中最基础的一种模型。在此，总结一下线性回归的模型介绍、梯度下降以及正规方程。 回归问题 线性回归，顾名思义，属于回归问题。既然是回归问题，那必然属于监督学习。 在这里简单再介绍一下什么是回归问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值随之发生的变化。回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数，回归问题的...
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