博客回归

最新推荐文章于 2024-08-14 17:14:53 发布
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博客又回归优快云了，很高兴能认识这里的朋友，和大家交流技术和心得！

 

之前在google的blogspot住过一段时间，现在回国发现，blogspot被和谐了，所以决定回归优快云，虽然她有点慢，有点不稳定:(，呵呵！~

 

在此也衷心的祝愿优快云博客能够再接再厉，为广大博友提供更好的服务！

wangxg_7520
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[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。
matlab做偏最小二乘回归
yjslifeng的博客
01-09 4930
matlab做偏最小二乘  (2012-03-03 18:59:15 参考电脑中保存的《偏最小二乘回归.pdf》 clc,clear load ppz.txt %原始数据存放在纯文本文件pz.txt 中 pz=ppz; mu=mean(pz);sig=std(pz); %求均值和标准差 rr=corrcoef(pz); %求相关系数矩阵 data=zscore(pz
线性回归
herosunly的博客
03-07 1万+
线性回归的定义 外事问谷歌,内事问百度。对于机器学习的重要概念的定义，我们需要去维基百科学习。原因在于两点，一为中文的翻译可能会误导人或者丢失一些重要知识点，二为百度百科中定义的内容良莠不齐。 先把维基百科的定义搬运过来：In statistics, linear regression is a linear approach to modelling the relationship betwe...
Logistic 回归
零度°C的博客
08-14 5095
Logistic回归是一种广泛应用于分类问题的统计方法，特别是在二分类问题中。它通过使用Logistic函数（或称为Sigmoid函数），将线性回归的输出映射到0和1之间的概率值，从而实现分类。定义PY1∣X11e−β0β1X1βnXnPY1∣X1e−β0​β1​X1​βn​Xn​1​其中，PY1∣XP(Y=1|X)PY1∣X表示给定特征X时，样本属于类别1的概率，β0β1βnβ0​β。
线性回归详解
热门推荐
春华秋实
08-28 7万+
说句废话哈，相信大多数人和我一样，最开始学习机器学习遇到的第一个模型便是线性回归，而且是一元线性回归，但就这个模型，其实包含了很多的知识点，矩阵计算，最小二乘、梯度下降等知识点，在这篇文章中，对回归模型在此进行阐述，在学习了之前的分类算法基础上，来看回归模型，也许另有体验。好了不废话了，进入正题。   1 摘要       本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义
回归写博客
07-14 480
回来写博客
回归算法详解
甜盐的博客
06-19 3668
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。
核回归
jesseyule的博客
07-09 1万+
核回归和loess类似，都是非参数回归方法。 整体来说，核回归和loess有点接近，但又有点不同，首先，loess对于在x0估计y的取值，它会选择划定一个范围，通过该范围的样本去估计x0的y值，但是核回归不一样，它会考虑选择全部样本去估计这个x0的y值。另一方面，loess在估计关于x0的y值，计算各点的权重需要先计算距离再通过权重函数计算，而loess则直接把核函数作为权重函数，因为核函数本身...
一元线性回归
chp的博客
10-23 1810
监督学习中，如果预测的变量是离散的，我们称其为分类（如决策树，支持向量机等），如果预测的变量是连续的，我们称其为回归。回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。 简单来讲就是给一些离散的点，求出一条预测直线h(x)=wx+bh(x)=wx+bh(x)=wx+b，这条直线的要求是基本满足这些点的变化趋势，那么我们用什么来衡量这条直线选取的好坏呢？可以通过损失函数来衡量
5. 逻辑回归(logistic regression)的本质——极大似然估计 - zjuPeco的博客 - 优快云博客1
08-03
《逻辑回归(logistic regression)的本质——极大似然估计》 逻辑回归是一种广泛应用的分类方法，它虽然名字中含有“回归”，但实际上是解决分类问题的一种有效工具。逻辑回归的核心思想是通过引入Sigmoid函数，将...
PyTorch 实现 线型回归-谢TS的博客.pdf
07-17
在PyTorch中实现线性回归是一个基础且重要的任务，它是深度学习模型的起点，能够帮助我们理解如何构建和训练神经网络。线性回归模型通常用于寻找两个变量之间的线性关系，但在某些情况下，我们可能需要处理非线性的...
PyTorch 实现 非线型回归-谢TS的博客.pdf
07-17
在本文档中，我们探讨了如何使用PyTorch来实现非线性回归，这是一个常见的机器学习任务，尤其在深度学习领域。非线性回归通过构建包含激活函数的神经网络模型来处理非线性关系的数据。 首先，让我们了解非线性回归...
PyTorch 实现 逻辑回归、多元分类-谢TS的博客.pdf
07-17
《PyTorch 实现逻辑回归与多元分类》 在机器学习领域，逻辑回归是一种广泛应用的二元分类模型，尤其在预测结果只有两种可能性的问题中。它与线性回归和非线性回归的主要区别在于，后者预测的是连续的数值，而逻辑...
MPU9250九轴传感器数据融合：扩展卡尔曼滤波（EKF）算法解析与应用——以四元数、陀螺仪和加速度计为核心 · 四元数
08-13
MPU9250 九轴传感器的工作原理及其应用背景，重点讲解了如何利用扩展卡尔曼滤波 (EKF) 进行数据融合。文中解释了选择四元数作为状态量、三轴陀螺仪的漂移作为控制量以及三轴加速度计和磁偏角作为观测量的原因。通过这种方式，在短时间尺度上优先信任陀螺仪提供的高精度角速度数据，而在长时间尺度上则依赖于加速度计提供的稳定姿态信息。此外，还提供了 Python 实现的简单 EKF 数据融合算法代码示例。 适合人群：对传感器数据融合感兴趣的电子工程技术人员、自动化控制领域的研究人员、从事机器人导航系统开发的技术人员。 使用场景及目标：适用于需要精确测量和稳定控制的场合，如无人机飞行控制系统、自动驾驶汽车的姿态感知模块、智能穿戴设备的动作捕捉单元等。目的是提高运动信息的准确性与稳定性。 其他说明：本文不仅理论阐述详尽，而且附有实际代码示例，便于读者理解和实践。对于希望深入了解传感器数据融合技术并掌握其实现细节的专业人士而言，是一份非常有价值的参考资料。
S7-200与MCGS PLC控制抽水泵系统：梯形图程序、接线图及组态画面解析 梯形图
08-13
No.201 S7-200与MCGS PLC在控制抽水泵系统中的应用。首先，文章讲解了梯形图程序作为控制逻辑的关键组成部分，展示了如何通过梯形图实现自动化控制，如当水位低于设定值时启动抽水泵电机。其次，文章阐述了IO分配与接线图原理图的重要性，通过合理的输入输出分配，确保系统的高效稳定运行。最后，文章介绍了MCGS PLC的组态画面，使操作人员能实时监控和管理系统，提供便捷的操作界面和故障排查工具。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，特别是对PLC控制系统有一定了解的人群。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握S7-200与MCGS PLC在抽水泵系统中的具体应用场合，帮助工程师和技术人员更好地设计、安装和维护此类系统。 其他说明：文章不仅提供了理论知识，还附有具体的实例和图表，便于读者理解和实践。
威纶通触摸屏配方管理模板（含图库与宏程序详解）
08-13
内容概要：本文深入介绍了威纶通触摸屏配方管理模板的应用，涵盖从模板概览、文件构成到宏程序详解等多个方面。首先，模板包含完整的图库、原图和PS原文件，用户可以通过直接拖拽的方式快速设计触摸屏界面，或者对原文件进行个性化修改。其次，文中详细解释了宏程序的工作原理，以一个简单的照明控制系统为例，展示了如何利用宏程序实现灯光的开关控制。最后，文章强调了这套模板在实际应用中的灵活性和高效性，无论是简单控制还是复杂工艺流程，都能提供极大便利。 适合人群：从事自动化控制领域的工程师和技术人员，尤其是需要使用威纶通触摸屏进行项目开发的人员。 使用场景及目标：适用于各类工业控制场景，旨在提高工作效率，简化触摸屏界面设计和配置过程，帮助用户更好地理解和应用宏程序。 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还通过具体实例进行了操作演示，确保读者能够在实践中掌握相关技能。
DC-Buck芯片TPS56637 4.5V-28V输入,6A
最新发布
08-13
同步降压，三阶环路调节
### 【工业自动化】西门子梯形图程序转换手册：指令与内存映射解析
08-13
内容概要：本文档是西门子梯形图程序转换器的操作手册附录，版本为 Rev 1.10。主要内容包括三大部分：指令转换列表、指令转换解决方案以及I/O内存转换表。指令转换列表详细列出了从S7-200到不同型号PLC（如CP1E、CP1L、CP1H）之间的指令对应关系，涵盖了逻辑操作、比较、定时器、计数器、数据移动、算术运算、转换指令等。对于某些复杂指令，提供了详细的转换解决方案。I/O内存转换表则详细说明了S7-200与各型号PLC之间输入输出寄存器、变量存储器、位存储器、定时器、计数器等内存区域的映射关系。此外，还包括特殊内存位的转换对照。 适合人群：具有PLC编程基础的技术人员，特别是从事西门子S7-200系列PLC向其他品牌或型号PLC迁移工作的工程师。 使用场景及目标：①帮助工程师将现有S7-200程序迁移到其他型号PLC上；②确保转换后的程序逻辑正确性和功能完整性；③提供详细的转换规则和步骤，减少迁移过程中可能出现的问题。 其他说明：文档提供了详尽的指令和内存映射表，适用于多种应用场景。工程师可以根据具体需求选择合适的转换方案，并参考提供的详细说明进行实际操作。同时，对于一些复杂指令，文档给出了具体的转换方法和注意事项，有助于提高迁移的成功率。
Java开发的物联网云平台源码：支持远程控制、多设备管理和传感器数据处理 · 物联网 v1.0
08-13
一个基于Java语言和主流技术组合（如MQTT、Spring Boot、Shiro、MyBatis、Druid、Ehcache、Thymeleaf、Bootstrap、Swagger）开发的物联网云平台全套源码。该平台支持远程控制、多设备管理、传感器数据处理等功能，适用于设备远程控制、智能家居等领域。平台提供了丰富的功能模块，如设备管理、开关管理、计划管理、传感器管理、报警规则管理、用户管理等。此外，平台还具备代码一键生成、XSS防范、响应式布局等特点，确保系统的高效开发和安全性。 适合人群：具备一定Java开发经验的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①用于开发和部署物联网应用，特别是需要远程控制和多设备管理的场景；②研究和学习物联网云平台的设计和实现，掌握相关技术和最佳实践。 其他说明：该平台源码全部开放，无任何加密，方便用户进行二次开发。平台支持多数据源配置，具有良好的扩展性和灵活性。
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