回归改进1

最新推荐文章于 2025-06-03 10:37:24 发布
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多元线性回归改进Ridge&Lasso
weixin_52185313的博客
10-12 2371
多元线性回归改进 – 潘登同学的Machine Learning笔记 文章目录多元线性回归改进 -- 潘登同学的Machine Learning笔记(简单回顾)多元线性回归模型归一化normalization归一化的方法来个小例子试一试？正则化regularization正则项Lasso回归 和 Ridge岭回归L1稀疏L2平滑L1稀疏的应用--特征选择Lasso与Ridge例子L1和L2正则项同时作用 -- ElasticNetElasticNet例子 (简单回顾)多元线性回归模型 总目标：预测
线性回归模型
与时俱进，一专多能。
05-25 4140
线性回归是一种广泛应用于统计学和机器学习的技术，用于研究两个或多个变量之间的线性关系。在本文中，我们将深入探讨线性回归模型的定义、优缺点、应用场景以及未来展望。线性回归模型是一种基于线性假设的统计模型，用于预测一个连续型因变量（也称为响应变量）与一个或多个自变量（也称为解释变量）之间的关系。其基本形式为：其中，表示因变量，表示自变量，是待估参数，是误差项。该模型假设因变量与自变量之间存在线性关系，并且误差项服从正态分布。
logistic回归改进
修炼之路
09-12 5640
在上一篇文章中，我们已经介绍过了logistic回归也用python代码实现了logistic回归，这张我们主要介绍如何来改进logistic回归算法的效率和性能。上篇文章中也介绍主要是使用了梯度上升算法进行迭代来计算参数的值，这篇文章，我们使用随机上升梯度算法来实现logistic回归，随机梯度上升算法和梯度上升算法的效果差不多，梯度上升算法每次迭代的时候是使用所有的数据集进行迭代的，而随机梯度
线性回归（基础及改进）--基本机器学习算法
m0_74194861的博客
07-12 1216
线性回归总结及其扩展
线性回归的改进—岭回归
p1967914901的博客
12-22 787
线性回归的改进—岭回归带有L2正则化的线性回归-岭回归API正则化程度对结果的影响波士顿房价预测 带有L2正则化的线性回归-岭回归 岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果。 API sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0,fit_intercept=True,solver="auto", normalize=False) 具有L2正则化的线性回归 alpha:正则化力度，也叫入 入取值：0~1, 1~10
正则化线性模型和线性回归的改进—岭回归
王涛涛的博客
12-11 1183
九、正则化线性模型 Ridge Regression 岭回归 Lasso 回归 Elastic Net 弹性网络 Early stopping 1.Ridge Regression（岭回归） 岭回归是线性回归的正则化版本，即在原来的线性回归的cost function中添加正则项： 以达到在拟合数据的同时，使模型权重尽可能小的目的，岭回归代价函数： a=0：岭回归退化为线性回归 2.L...
回归测试 详解
T_Y_F_的博客
12-09 3949
回归测试 详解
YOLOv11 改进策略：引入 Focaler-IoU 损失函数加强边界框回归
最新发布
走向CTO的路上...
06-03 1771
YOLOv11改进：Focaler-IoU损失函数提升目标检测精度 本文提出在YOLOv11中引入Focaler-IoU损失函数来优化边界框回归效果。传统IoU在处理误差较大的预测时表现不佳，而Focaler-IoU通过焦点损失机制，重点关注困难样本（对齐较差的边界框），从而显著提升模型定位精度。该方法包含Focaler-DIoU、Focaler-GIoU和Focaler-CIoU三种变体，可有效解决目标检测中的对齐误差、远离中心和尺度变化等问题。改进后的模型特别适用于自动驾驶、智能安防和工业检测等场景，代
线性回归介绍
murmuringsOfAJi的博客
06-02 1435
线性回归是统计学和机器学习中最基本也是最常用的回归分析方法之一。它通过建立自变量与因变量之间的线性关系，用于预测或解释因变量。由于其直观性和计算的简便性，线性回归在经济、金融、工程和自然科学等领域得到了广泛应用。回归分析是一种统计方法，用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。它的主要目的是建立一个数学模型，通过自变量预测因变量。根据自变量的数量，回归分析可以分为简单回归和多元回归。线性回归是指自变量和因变量之间的关系可以用一个线性方程来表示的回归分析方法。
机器学习-Logistic回归（改进）
Vivinia的博客
07-19 1702
首先，alpha的确定如果太小，一步一步走的太慢： 如果取得太大，容易跨过最小（最大）值，造成震荡： 所以最合适的是取一个变化的量，逐步逼近： 另外，当数据过大时，使用全批量会计算所有数据，复杂度太高，其实这种算法大约计算一百个左右就可确定，所以改进全批量为随机： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt impo...
nenlou.zip_回归 改进_回归 斜率
07-15
包括邓氏关联度、绝对关联度、斜率关联度、改进绝对关联度,具有丰富的参数选项,进行逐步线性回归。
回归分析中的病态矩阵及其改进_莫惠栋1
08-04
本文由莫惠栋撰写，主要探讨了回归分析中病态矩阵的识别与改进策略。 病态矩阵通常出现在信息矩阵 \( X'X \) 的行列式值 \( det(X'X) \) 接近于零的情况下。当这种情况发生时，\( X'X \) 的逆矩阵 \( (X'X)^{-1} \)...
回归预测-基于改进粒子群优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序 IPSO-SVM
08-29
回归预测|基于改进粒子群优化支持向量机的数据回归预测Matlab程序 IPSO-SVM 1.程序已经调试好，一键运行出图和评价指标 2.数据是excel保存，只需替换即可运行属于你的实验结果 3.代码注释详细，可读性强，适合小白...
GMR-RRT*：基于采样的高斯回归策略改进RRT算法的路径规划研究
03-25
本文探讨了基于采样的高斯回归策略改进 RRT 算法的路径规划研究，提出了一种新的算法 GMR-RRT*，该算法能够快速规划机器人路径，提高路径规划的质量和效率。 机器人路径规划 机器人路径规划是机器人技术中的一个...
QT属性动画--设置样式属性(其他属性)
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lizequan的博客
03-02 13万+
这里写自定义目录标题故事背景遇到的问题解决过程最终方法感悟 故事背景   最近在制作一个按钮切换的动画特效中接触了属性动画这部分内容，并由此产生了一些思考。 遇到的问题 解决过程 最终方法 感悟 ...
Volatile的其他特性
我想月薪过万的博客
03-03 13万+
2.1 volatile总体概览 在上一节中，我们已经研究完了volatile可以实现并发下共享变量的可见性，volatile除了保证可见性外，volatile还具备如下一些突出的特性： volatile的原子性问题：volatile不能保证原子性操作 禁止指令重排序：volatile可以防止指令重排序操作 2.2 volatile不保证原子性 2.3 代码测试 package Ls; /** * 目标：研究Volatile的原子性操作 * <p> * 基本观点：V.
【安卓基础】Android直接通过路径来操作其他应用的私有目录，可以吗？
m0_48179608的博客
03-02 9202
在上篇文章[【安卓基础】一文搞懂Android历代版本文件访问权限变化](https://blog.youkuaiyun.com/m0_48179608/article/details/122838494)我们对同一个应用的的文件访问权限做了比较。 那么不同应用之间文件访问又有什么限制呢？我们准备分二到三篇文件来阐述。 这篇文章，主要来看下不同系统版本下，我们直接通过路径来访问其它应用的**内部存储、外部存储私有目录**，看看能不能访问以及不同系统版本的区别。
Silane-PEG-NHS，SIL-PEG-NHS，可以用来修饰蛋白质、多肽以及其他活性基团，NHS-PEG-Silane
qq_39152602的博客
03-03 13万+
英文名称：Silane-PEG-NHS 中文名称：硅烷-聚乙二醇-活性酯 分子量：1k，2k，3.4k，5k，10k，20k（可按需定制） 质量控制：95%+ 存储条件：-20°C，避光，避湿 用 途：仅供科研实验使用，不用于诊治 外观: 固体或粘性液体，取决于分子量 注意事项：取用一定要干燥，避免频繁的溶解和冻干 溶解性：溶于大部分有机溶剂，如：DCM、DMF、DMSO、THF等等。在水中有很好的溶解性 取用：现配现用，将包装从冰箱中取出，置于干燥器中缓慢升至室温，打开瓶盖，取用。取用.
[Golang]力扣Leetcode—中级算法—其他—两整数之和（位运算）
皮埃尔的博客
03-03 13万+
[Golang]力扣Leetcode—中级算法—其他—两整数之和（位运算）
resnet改进回归任务
03-08
### 改进ResNet用于回归任务 #### 调整网络结构适应回归需求 对于回归任务，通常需要修改ResNet的最后一层。原始的ResNet设计主要用于分类任务，在最后一层会有一个全连接层加上softmax激活函数来输出概率分布。为了适应回归任务，移除最后的softmax层并替换为线性激活函数的单个神经元[^1]。 ```python import torch.nn as nn class ResNetForRegression(nn.Module): def __init__(self, base_model): super(ResNetForRegression, self).__init__() # 去掉原模型中的最后一个全连接层 modules = list(base_model.children())[:-1] self.resnet = nn.Sequential(*modules) # 添加一个新的全连接层作为输出层 self.fc_out = nn.Linear(in_features=base_model.fc.in_features, out_features=1) def forward(self, x): x = self.resnet(x) x = x.view(x.size(0), -1) # 展平特征图 x = self.fc_out(x) return x ``` #### 数据预处理与增强 针对特定领域内的回归问题，适当的数据预处理至关重要。这可能涉及到标准化输入数据范围、去除异常值等操作。此外，应用合适的数据增强策略可以帮助提升泛化能力，比如随机裁剪、旋转图像等变换方式能够增加训练样本多样性。 #### 参数调优 合理设置超参数对改善模型表现具有重要作用。除了常见的学习率、批量大小外，还可以考虑调整权重衰减系数（即L2正则化的强度）、动量项以及优化器的选择等因素。通过网格搜索或贝叶斯优化方法找到最优组合有助于获得更好的拟合效果。 #### 正则化手段防止过拟合 为了避免过度拟合训练集而导致测试集上性能下降的情况发生，可以在网络内部加入Dropout层或者施加L2范数惩罚。这些措施能够在一定程度上抑制复杂度较高的子空间被过分利用，从而使得整个架构更加稳健可靠。
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