Orange3实战教程：教育---多项式回归

最新推荐文章于 2025-12-06 13:23:16 发布
最新推荐文章于 2025-12-06 13:23:16 发布
阅读量58 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： Orange3 实战教程 文章标签： 回归 数据挖掘 人工智能 神经网络 深度学习 机器学习 自然语言处理
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/err2008/article/details/149797150

多项式回归

本小工具以交互方式展示不同回归器的回归线。

输入

  • 数据：输入数据集。至少需要两个连续属性。
  • 预处理器：数据预处理工具。
  • 学习器：小工具中使用的回归算法，默认设置为线性回归。

输出

  • 学习器：小工具中使用的回归算法。
  • 预测器：训练好的回归模型。
  • 系数：回归模型的系数（如有）。

功能描述

此小工具使用模型模块中的任意回归器，交互式展示回归线。在工具中可设置多项式扩展。多项式扩展用于调节变换输入数据时所用的多项式次数，直接影响曲线的形状。若设置为1，表示回归直接使用未变换的原始数据。

在这里插入图片描述

  1. 回归器名称
  2. 输入：x
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Orange3实战教程：模型---支持向量机
err2008的专栏
04-29 639
使用房屋数据集，通过“数据采样器”将数据分为“数据样本”和“剩余数据”。将样本输入 SVM 生成模型，再通过“预测”小部件对剩余数据进行预测。若数据已分为两个文件，可直接用两个“文件”小部件代替“文件-数据采样器”组合。支持向量机（SVM）是一种机器学习技术，通过超平面划分属性空间，最大化不同类别或类值实例之间的间隔。在鸢尾花数据集上训练 SVM 模型，输出支持向量（即学习阶段使用的实例），并通过“散点图”可视化这些实例。若要禁用默认预处理，可将空白的“预处理器”小部件连接到学习器。其估计精度取决于参数。
Orange3实战教程：教育---多项式分类
err2008的专栏
08-01 38
摘要： 多项式分类小部件是一个可视化教学工具，用于展示二维空间中的分类效果。它支持交互式探索多项式扩展（可调次数）和正则化对分类边界的影响。默认使用逻辑回归算法，用户可自定义学习器（如调整正则化强度）。通过颜色梯度与等高线直观呈现分类概率，轮廓线表示真实类别，填充色显示预测结果（支持二元/多元分类）。典型应用包括观察多项式次数变化对决策边界的影响，以及正则化强度调整对模型泛化能力的调节效果。示例展示了从简单二元分类到复杂三分类场景的可视化分析过程。
Orange3 实战教程 总目录
err2008的专栏
03-28 1249
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练、评估和使用模型。
Orange3 实战教程 目录
err2008的专栏
03-28 564
Orange3 是一款以 可视化编程 为核心的数据挖掘和机器学习工具，其界面设计直观且模块化，用户通过拖放组件（Widgets）构建数据分析流程。通过平台上的工作流，自己训练和评估模型。
【AI认证】微软 Azure AI-900 重点：回归分析
海棠AI实验室
01-04 643
回归分析（Regression Analysis）是一种统计分析方法，它的目标是通过观察自变量（独立变量）与因变量（依赖变量）之间的关系来预测和建模。这种方法的核心目的是寻找一个函数模型，用以预测连续变量的值。在机器学习和数据科学中，回归分析主要用于预测任务，尤其是当数据存在连续性变化时。回归分析广泛应用于各种数据分析任务中，包括经济预测、股票市场分析、房价估算、销售预测等。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】多项式回归（附R语言和python代码实现）
qq_36130719的博客
04-03 440
目录前言几个高频面试题目线性回归、多项式回归、逻辑回归一、线性回归二、多项式回归三、逻辑回归算法原理数学模型什么是多项式回归？为什么选择多项式回归:Python实现多项式回归步骤 原理 优缺点优点:缺点:代码实现R语言样条曲线回归B样条曲线自然样条曲线pythonsklearn中的多项式回归关于PolynomialFeaturessklearn中的Pipeline过拟合和欠拟合解决过拟合问题透过学习曲线看过拟合 多项式回归，回归函数是回归变量多项式的回归。多项式回归模型是线性回归模型的一种，此时回归函数关于
sklearn实战-----9.sklearn中的线性回归大家族
zjmy的博客
07-24 1808
1 概述 1.1 线性回归大家族 回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans并不求解标签，注意加以区别。回归算法源于统计学理论，它可能是机器学习算法中产生最早的算法之一，其在现实中的应用非常广泛，包括使用其他经济指标预测股票市场指数，根据喷射流的特征预测区域内的降水量，根据公司的广告花费预测总销售额，或者根据有机物质中残留的碳-14的量来估计化石
R 语言实战-Part 3 笔记
weixin_30252709的博客
04-04 585
R 语言实战（第二版） ## part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念：用一个或多个自变量（预测变量）来预测因变量（响应变量）的方法 #最常用：OLS——普通最小二乘回归法，包括简单线性回归、多项式回归、多元线性回归 #过程：拟合OLS回归模型——>评价拟合优度——>假设检验——>选择模型 #OLS回...
27.线性回归：预测数字的入门神器
qq_75211380的博客
08-12 804
线性回归：预测数字的入门神器 摘要： 线性回归是机器学习中最基础的预测模型，通过建立自变量(X)与因变量(Y)之间的线性关系进行预测。本文从一元线性回归(Y=aX+b)入手，用冰淇淋销量预测案例生动讲解其原理，并详细演示了房价预测实战项目。文章还介绍了多元线性回归模型，用于处理多因素影响下的预测问题，如同时考虑面积、楼层、房龄等因素的房价预测。通过Python代码示例展示了数据准备、模型训练、预测评估等完整流程，并配有直观的可视化图表，帮助读者理解模型性能评估方法。最后简要提及了模型评估指标和常见问题解决方
告别VAE压缩损耗，南京大学用DiP让扩散模型回归像素空间，实现10倍加速与SOTA级画质
最新发布
2502_93987700的博客
12-06 623
扩散模型（Diffusion Models）重塑了图像合成、视频生成和3D创作的格局，全面超越了生成对抗网络（GANs），但其背后的算力消耗惊人。南京大学，腾讯优图实验室，新加坡国立大学发布了DiP框架（模型、代码也即将开源）。DiP框架在不依赖VAE的情况下，以仅增加0.3%参数量的代价，将推理速度提升10倍并在ImageNet上取得1.79的FID分数，彻底解决了扩散模型在像素空间难以兼顾质量与效率的顽疾。
深度学习在教育数据挖掘（EDM）中的方法体系：从任务建模到算法范式的理论梳理与总结
nmdbbzcl的博客
12-06 596
教育场景的任务看似众多，但在工程上，常被归并到若干“可监督/可排序/可决策”的问题模版中。为了避免概念漂浮，可先把四类主线场景用统一结构描述：数据从哪里来、核心要预测什么、特征长什么样、常用技术是什么。下表给出一份面向落地的“场景—用户行为—关键特征—技术主线”对应关系（译写自一份公开梳理的汇总表）。场景用户典型行为常见关键特征（示例）主要技术主线（示例）知识追踪（Knowledge Tracing）做题、作业、测验、练习题目/知识点 ID，答题正确性，时间间隔，题目难度，学习时长等。
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 1097
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
hiliang521的博客
12-02 902
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 1188
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
人工智能的基石之三：硬件
最简单的方法，解决最实际的问题。
12-05 580
高性能硬件是人工智能的基石，尤其是在机器学习和深度学习领域，海量数据是常态。从充当计算机大脑的中央处理器 (CPU) 到加速计算的图形处理器 (GPU)，硬件的作用是提供处理和运行复杂数据算法所需的原始能力。
AI泡沫什么时候破？
脑极体
12-04 577
而AI企业面对的短期形势，可能更为严峻。而AI公司和技术服务商，为了迎合决策者或拿下B端大项目，往往不计成本的低价竞标，无视人工成本的驻场开发，技术价值让位于领导偏好，企业自身也深陷人效黑洞，沦为挣辛苦钱的技术外包。To B/G不赚钱，To C也卖不上价，所以目前AI领域唯一清晰的商业模式，就是类似英伟达的“卖铲人”模式，卖加速卡和算力的企业成了这一轮AI浪潮的最大受益人。去伪存真之后，资本会冷却，叙事会修正，共识会重新凝聚，而那些持续追问“AI如何创造真实价值”的人，会与行业一同穿越周期，走向成熟。
【AI是否能替代IT从业者？】
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
12-03 1072
2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
AI驱动的网联自动驾驶汽车网络安全测试方法
NewCarRen的博客
12-03 1011
本文综述了网联自动驾驶汽车(CAV)网络安全测试面临的挑战与解决方案。随着CAV普及，网络攻击风险加剧，现有渗透测试方法面临测试环境成本高、专业人才匮乏等挑战。研究表明，人工智能(AI)在传统行业渗透测试中展现出缩短时间、提高效率的优势，但在CAV领域应用仍存在明显缺口。文章重点分析了强化学习等AI算法在渗透测试中的应用潜力，指出创建仿真环境是测试AI模型有效性的可行方案。开源工具VEINS被推荐为合适的仿真平台，其Python/C++接口便于AI模型集成。研究认为，若证实AI方法有效，可扩展应用于完整CA
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
Azhiyuanshijie的博客
12-04 273
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

err2008

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值