回归了

最新推荐文章于 2024-06-19 09:58:54 发布
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作者分享了离开论坛一年后的感悟和个人成长，强调了面对困难坚持不懈的重要性，并宣布开始新的FPGA学习旅程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

    离开论坛有将近一年的时间了，这一年过的真快，经历也是相当的丰富，改变也很大，对自己也有了一定的认识。

如何保持这个状态是现在最大难题，但是再大的难题也要跨过去，人生要坚持！不论将来怎么样，都不能畏惧，坚实的走好脚下的每一步才是当务之急。FPGA的旅程就此开始......

[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
C/C++ 线性回归算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-07 7842
线性回归是一种常用的预测和建模算法，用于建立自变量（特征）和因变量之间的线性关系模型。拟合直线：使用线性方程 y = mx + b 来拟合数据，其中m是斜率，b是截距。线性回归算法的目标是找到最佳的m和b，使得拟合直线与数据点的误差最小。损失函数：常用的损失函数是均方误差（MSE），它是实际值与预测值之间差异的平方的平均值。数据准备：从数据集中选择自变量和因变量的数据，并进行预处理，例如去除异常值、缺失值处理和归一化处理。参数估计：使用最小二乘法来估计参数m和b的值，最小化损失函数。
线性回归模型
与时俱进，一专多能。
05-25 4008
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。
逻辑回归（Logistic Regression)详解
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weixin_60737527的博客
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逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集）来训练模型，并在训练结束后对给定的一组或多组数据（测试集）进行分类。其中每一组数据都是由p 个指标构成。 （1）逻辑回归所处理的数据 逻辑回归是用来进行分类的。例如，我们给出一个人的 [身高，体重] 这两个指标，然后判断这个人是属于”胖“还是”瘦“这一类。对于这个问题，我们可以先测量n个
随机森林回归算法讲解
欢迎来到爱吃熊掌的鱼的博客
04-08 6万+
随机森林回归作为一种强大的机器学习方法，具有较高的预测准确性、鲁棒性和适应性，广泛应用于各种领域，如金融、医疗、电商、推荐系统等。在本教程中，我们介绍了随机森林回归的基本原理、步骤和优缺点，并通过Python的Scikit-learn库进行了实际的示例演示。在使用随机森林回归时，需要注意选择合适的超参数、进行特征工程、合理评估模型性能，并进行模型的调优。同时，也应该了解随机森林回归的局限性，对于不适合使用随机森林回归的数据类型和场景，应该选择其他合适的方法。
多元线性回归模型
小高~的博客
11-28 3万+
本文主要介绍多元线性回归模型的概念及引入，模型构建的基本假定，如何去估计参数，随后介绍模型的检验及注意事项，最后介绍利用模型如何预测。
回归算法详解
最新发布
甜盐的博客
06-19 3683
回归分析是一种统计方法，用于确定因变量（目标变量）和自变量（预测变量）之间的关系。回归分析的目标是建立一个模型，通过自变量预测因变量。回归分析是机器学习中的一类重要方法，用于预测连续变量。本文介绍了几种常见的回归算法，包括线性回归、岭回归、Lasso 回归、弹性网络回归、决策树回归和支持向量回归，并展示了它们的数学公式、特点、应用场景及其在 Python 中的实现。不同的回归算法适用于不同的应用场景，通过合理选择算法，可以在实际应用中取得良好的预测效果。希望本文能帮助你更好地理解和应用回归算法。
数据分析之Logistic回归分析中的【二元逻辑回归】
当我把这件事情做出来的时候，我想要的东西就已经拿到了
03-01 3万+
Logistic回归分析用于研究X对Y的影响，并且对X的数据类型没有要求，X可以为定类数据，也可以为定量数据，但要求Y必须为定类数据，并且根据Y的选项数，使用相应的数据分析方法。
多元回归分析
weixin_52640021的博客
12-12 9301
回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具。通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。常见的回归分析有：线性回归，0-1回归，定序回归，计数回归和生存回归。其划分的依据是因变量Y的类型。一、回归的思想回归分析：研究X和Y之间的相关性。相关性：不解释Y:因变量，类型：1）0-1变量：1是好瓜，0是坏瓜。2）定序变量：Y为a,b,c,d或者为1，2，3，4....表示不同的水平3）计数变量：次数，非负整数（完成作业的次数）
LASSO回归
fakerth的博客
09-10 9460
LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对值收敛和选择算子算法)是一种回归分析技术，用于变量选择和正则化。它由Robert Tibshirani于1996年提出，作为传统最小二乘回归方法的替代品。
Matlab 基于支持向量机(SVM)的数据回归预测 SVM回归
06-13
1. Matlab实现支持向量机的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图和散点图 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上...
C++实现回归算法(逻辑回归 线性回归)
03-17
回归算法是机器学习领域中的基础方法，用于预测连续数值型数据。C++作为一门强大的编程语言，被广泛应用于科学计算和高性能计算，因此在实现回归算法时，C++提供了高效和灵活的选择。本主题主要围绕两个核心概念展开...
PIC18F97J60+mrf24wb WIFI API
pine222的专栏
05-20 1670
Unlike Ethernet, a WiFi application needs to initiate a connection to an access point or an ad hoc network) before data communications can commence. In order to initiate an connection there is a seque
宏定义函数用法
pine222的专栏
04-26 1194
先上一段代码： /////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// //下面这个函数是什么用法,ln10定义了如下函数（宏定义）  #define list_for_each_entry_bssdes(pos, head, member)
PIC18F97J60+MRF24WB APPDEMO main loop
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(                               ) (cooperatibe multitasking) Once your program has been initialized, you should enter an infinite loop which will handle your application tasks. Within this loop,
Access Point Compatibility of MRF24WB
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Pass Criteria The following tests are part of the current testing suite and must pass for the Access Point to be considered compatible.  • Following in conditions of no security, WEP40 and WEP104, W
openrisc u-boot移植
pine222的专栏
06-03 741
遇到的问题：1,权限问题                              原因：在mnt下进行操作不行，要复制到其他盘进行操作                         2. arm-linux-ld.bfd:u-boot.lds:1: ignoring invalid character `#' in expression             原因：因为在inclu
岭回归与Lasso回归的基础及OLS回归矩阵解析
资源摘要信息:"本次分享的主题是数学建模中重要的回归分析技术，包括岭回归（Ridge Regression）、Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）以及普通最小二乘法（Ordinary Least ...
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