《Tensorflow机器学习实战指南》戴明回归的问题

最新推荐文章于 2024-04-30 17:39:09 发布
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文章标签： tensorflow deming 人工智能 戴明回归 python
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《Tensorflow机器学习实战指南》第三章介绍了DEMING回归，并通过IRIS数据集进行演示，使用花瓣宽度作为X轴，花瓣长度作为Y轴。然而，在多次执行过程中发现结果差异较大，本文探讨了解决这一问题的方法。

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《Tensorflow机器学习实战指南》第三章讲DEMING回归。示例是IRIS的数据集，分别取了花瓣宽度为X，花瓣长度为Y。使用戴明回归来进行模拟。

多次执行的结果，差别特别大。有没有办法解决？

 

 

基于Tensorflow的线性回归
君子以阅川的博客
05-20 616
3.1用Tensorflow求逆矩阵 3.2用Tensorflow实现矩阵的分解 3.3用Tensorflow实现线性回归算法 3.4理解线性回归中的损失函数 3.5用Tensorflow实现戴明回归 3.6用Tensorflow实现lasso回归和岭回归算法 3.7用Tensorflow实现弹性网络回归算法
线性拟合2-正交回归
ningzian的博客
05-17 5242
文章目录正交回归目标函数求解推导结果整理几何意义 上一篇文章使用最小二乘法来拟合直线，有一个重要的缺点就是仅考虑了因变量yyy存在误差的情况，但是很多情况下，原始点的横纵坐标都会有误差存在。 正交回归 正交方法能够同时考虑自变量xxx和因变量yyy的误差。正交回归将横纵坐标残差的平方和作为目标函数，来求得最优解。所以如果拟合点的横纵坐标都包含误差的情况下，使用正交回归能够得到更准确的结果。 目标函...
线性戴明回归：戴明执行线性戴明回归。 当 x 和 y 变量都存在错误时很有用。-matlab开发
06-01
[b sigma2_x x_est y_est 统计] = deming(x,y,lambda,alpha) deming() 执行线性戴明回归以找到线性系数： y = b(1) + b(2)*x 假设 x 和 y *都包含测量误差，测量误差方差与 lambda = sigma2_y/sigma2_x 相关（sigma2_x 和 sigma2_y 分别是 x 和 y 变量的测量误差方差）。 计算按照 Anders Christian Jenson 在 2007 年 5 月对 MethComp 的 Deming 回归函数的描述（网站： http ://staff.pubhealth.ku.dk/~bxc/MethComp/Deming.pdf）中的描述进行，其中包括一个很好的斜率、截距、方差和 (x,y) 估计值的推导。 输入： x - [Nx1] 带误差的测量数据y - [Nx1] 有误
【人工智能AI书籍】TensorFlow机器学习实战指南（推荐）
最新发布
2401_82469710的博客
04-30 977
今天又来给大家推荐一本人工智能方面的书籍
《Tensorflow机器学习实战指南》神经网络算法
sogobaidu的博客
11-18 386
《Tensorflow机器学习实战指南》神经网络算法，示例代码中，有几处小的错误，做了修改。   １.　是数据做归一化的时候，多做了一次，需要删除。 ２.　训练完成后，使用真实数据做预测时，数据做归一化时少了两个变量。（ValueError: setting an array element with a sequence.） ３.　网络数据运行时拿不下来，建议直接将url放到浏览器上获取...
《TensorFlow机器学习实战指南》学习笔记一
COST_97的博客
05-10 611
实现一个简单函数 声明a和b为变量，x为占位符。向目标值50优化输出结果。 代码如下： import tensorflow as tf import numpy as np sess=tf.Session() a=tf.Variable(tf.constant(1.)) b=tf.Variable(tf.constant(1.)) x_val=10. x_data=tf.placehold...
Tensorflow实战指南
gaoyishu91的博客
05-30 411
给亲爱的老板搭建人工智能平台，数据预处理花了2周已经准备完毕。开始模型搭建。使用 TensorFlow, 你必须明白 TensorFlow:使用图 (graph) 来表示计算任务.在被称之为 会话 (Session) 的上下文 (context) 中执行图.使用 tensor 表示数据.通过 变量 (Variable) 维护状态.使用 feed 和 fetch 可以为任意的操作(arbitrary...
用TensorFlow实现戴明回归算法的示例
09-20
TensorFlow是一个由Google开发的开源机器学习库，用于数值计算和大规模机器学习。在TensorFlow中，可以通过定义变量、占位符、模型操作、损失函数和优化器来实现戴明回归算法。使用TensorFlow来实现戴明回归首先需要...
线性戴明回归：在 MATLAB 中处理测量误差分析
线性戴明回归是一种统计学中用于分析两个变量之间关系的回归技术，特别适用于当两个变量都存在测量误差时。在此背景下，戴明回归能够提供一种考虑了测量误差影响的参数估计方法。在给定的文件信息中，我们将探讨线性...
线性拟合3-戴明回归
ningzian的博客
05-19 6219
文章目录戴明回归目标函数求解结果验证正交回归附录：详细推导过程对$x_i^{\star}$求导:对$b$求导:对$a$求导: 上一篇是用正交回归算法来拟合直线。本文将正交回归一般化，当原始点的横纵坐标都有噪声和误差，并且噪声不同时，就可以考虑在目标函数中假如权值。这样看起来就像是斜投影，所以也可以说是优化的斜距离。 戴明回归 正交方法考虑的是自变量xxx和因变量yyy有相同方差的情况。但是更一般的...
tensorflow 戴明线性回归
weixin_33827965的博客
10-07 246
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
线性回归tensorflow例子，完整python代码
12-09
使用神经网络框架tensorflow实现的线性回归demo，里面附有完整的代码，可直接运行，有详细注释
统计分析软件MedCalc
04-13
统计分析软件MedCalc This page lists the more important changes and new features in recent versions of MedCalc. The most recent additions and changes are listed at the top. Version 11.4 New: Cochran's Q test. New: option in the Bland & Altman plot to plot the differences against one of the methods, if this is a reference or "gold standard" method. New: vertical or horizontal layout option for Summary statistics table. New: option to copy/paste graphs with landscape or portrait aspect ratio. See Options. New: Reset graph titles and options command. New: ability to read Stata files (see Open). New: FINV spreadsheet function which returns the inverse of the F probability distribution. Version 11.3.5
Passing 和 Bablok 回归：Passing 和 Bablok 回归是一种线性回归程序，可用于比较临床方法-matlab开发
06-01
Passing & Bablok 在 1983 年描述了这个程序。 如果您想比较测量同一样品中相同化学分析物的 2 种不同方法（仪器），此程序是理想的选择。 经典线性回归方法假设变量 X 和 Y 是正态分布的，并且在浓度范围内具有测量误差。 然而，在方法比较研究中，我们通常发现测量值的分布不正常，误差的方差不是一致的。 Passing & Bablok 回归不需要对预期值或误差项的分布进行特定假设。 函数 PassingBablok (x,y) 的说明： 输入：x 和 y 是使用 2 种不同分析方法测量同一样品获得的值列中的数组。 这意味着，如果您有 ie i = 1....N 个样本，则 x (i) 是使用方法 A 测量样本 (i) 获得的值，而 y (i) 是测量相同样本 (i ) 方法 B。 输出： 1) 回归线的斜率2) 斜率的 95% CI（slope_UB 和lope_L
3.2 tensorflow戴明回归Deming Regression
拟古的新打油诗的博客，输出人工智能、计算机软硬件、通信网络等领域原创内容，欢迎关注。
08-19 1465
戴明回归算法和线性回归算法的区别在于损失函数;戴明回归最小化到回归直线的(垂直)距离,线性回归算法则是最小化到回归直线的竖直距离. import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn import datasets from tensorflow.python.framework import ops ops.reset_default_graph() tf.set_random_se
戴明看管理
呦呦鹿鸣，食野之芩
12-04 1049
流行的管理体系很摧残人。人与生俱来的，是激情和固有的内在动机、自重、尊严、好奇心和学习的快乐。而摧毁这些的外力从幼儿学步时就陆续出现了，如万圣节最佳服饰奖、学校的分数、金色五角星等等，类似的东西一直持续到大学。在职场，人群、团队、小组被分出等级，位居前列的获得奖励，落在后面的受到惩罚。目标管理、配额、奖金、商业计划，这些加在一起，一步步地加深这种损害 - 一种尚未得知也不可得知的损害。 - 爱
基于Tensorflow的戴明回归算法
moge19的专栏
09-10 966
1、戴明回归算法 戴明回归最小化，求的是点到回归直线的距离。具体是最小化x值和y值两个方向的误差。 2、Tensorflow实现戴明回归算法 （1）导入编程库，创建会话等 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf from sklearn import datasets s...
用TensorFlow实现戴明回归算法
小龙在线
02-24 1523
如果最小二乘线性回归算法最小化到回归直线的竖直距离（即，平行于y轴方向），则戴明回归最小化到回归直线的总距离（即，垂直于回归直线）。其最小化x值和y值两个方向的误差，具体的对比图如下图。 线性回归算法和戴明回归算法的区别。左边的线性回归最小化到回归直线的竖直距离；右边的戴明回归最小化到回归直线的总距离。 线性回归算法的损失函数最小化竖直距离；而这里需要最小化总距离。给定直线的斜率和截距，则...
求解Stiefel流形上二次问题的一种广义幂迭代法
qq_53673860的博客
12-25 1502
在看这篇论文前先了解一点基础知识。我们记得希腊英雄忒修斯在漫游中遇到过一个叫普罗克鲁提斯的人物，他的床铺适合所有旅行者。对那些太矮的人，他残忍地把他们伸直，对那些太高的人，他把他们砍成合适的尺寸。如果一个研究者满足于——像许多人一样——通过视觉判断宣布契合度很好，那么这个程序就会让自己成为一项残酷的壮举，使几乎任何数据都符合几乎任何假设!由于这种可能的倾向，我们给这个程序命名为Procrustes，因为这个参考描述了它的功能，无论是好是坏。
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