模式识别之线性回归---最小二乘和线性回归2

最新推荐文章于 2025-09-07 20:32:33 发布

转载最新推荐文章于 2025-09-07 20:32:33 发布 · 178 阅读

文章标签：

#数据结构与算法

本文详细介绍了支持向量机(SVM)的基本原理及其应用。从数学角度解释了SVM如何工作，并探讨了核技巧在非线性分类中的作用。此外，还讨论了SVM在实际场景中的应用案例。

http://baike.baidu.com/view/139822.htm

http://baike.baidu.com/link?url=AHp30Rl0sWJZ9EhgknesZ595G0fLCR-KM20aRBLgf6kaqnF7MiixcRQrf7Uu8aKoRqkj8mE2nyZ9Y0wed_UXza

http://blog.youkuaiyun.com/viewcode/article/details/8794401

http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/03/13/1982639.html

http://www.youkuaiyun.com/article/2012-12-28/2813275-Support-Vector-Machine

http://zhidao.baidu.com/link?url=Pl0g2cvqNIuqn-z34JZ7t7Kl9tPMeudfFGy4-GSITWOj8FKhsk3d0M1wFDj_mj6umFcglxGaNlIlL_mPJkF5MK

http://tieba.baidu.com/p/1052697263

http://www.cnblogs.com/ello/archive/2012/04/28/2475419.html

关注博主即可阅读全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

weixin_34283445

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

回归预测|基于卷积神经网络-鲸鱼优化-最小二乘支持向量机的数据回归预测Matlab程序 CNN-WOA-LSSVM

2401_86241083的博客

08-07

1052

组合模型 PSO-SVM-AdaBoost 结合了粒子群优化 (PSO)、支持向量机 (SVM) 和 AdaBoost 集成学习技术，以提高分类任务的性能。CNN-WOA-LSSVM模型结合了深度学习中的卷积神经网络、群体智能算法中的鲸鱼优化算法和经典机器学习中的支持向量机，能够有效处理复杂的分类问题。该模型通过CNN提取数据的高级特征，通过WOA优化LSSVM的参数，使得LSSVM能够更好地拟合和分类数据，从而达到更高的分类准确性和泛化能力。包括但不限于。

机器学习：线性回归，原来是这么回事

分享日常的学习，开展的项目，编写的软件，解决的问题等~

01-28

751

本节介绍机器学习中最简单的线性回归模型和逻辑回归模型，注意，线性回归解决的是回归问题，而逻辑回归解决的是分类问题，不要被逻辑回归中的“回归”二字误导～ 线性回归 假设输入x是一个值，则线性回归的任务就是找到参数w和b，使得y^=f(x)=wx+b\hat{y}=f(x)=wx+by^=f(x)=wx+b 接近真实的标记y。在这种情况下，线性回归模型图像是一条直线。例如sklearn中的波士顿房价数据集，租金和房间面积就可以看做线性关系，使用线性回归方法拟合的结果如图所示：如果x是一个向量，则w.

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

模式识别（Pattern Recognition）学习笔记（三十一）-- 线性回归

凌桑的自我修养--You are the Eternity

06-17

5087

1.监督学习回归算法通常用在监督学习中的学习算法，所以在讲回归之前，先来说说监督学习。我们已经学习了很多的分类器设计方方法，如感知器、SVM等，他们的共同特点都是，根据给定的带有类别标签的样本，训练学习机器，然后使得机器能够对新来的无标签样本进行正确分类，像这种就属于监督模式识别，对学习机器来说就是监督学习。举个栗子，就拿老师们讲课最喜欢用的预测房价的例子，图形表示监督学习的过程如下：

模式识别之线性回归---最小二乘和线性回归

weixin_34209851的博客

12-08

302

-----------------------------author：midu ---------------------------qq：1327706646 ------------------------datetime：2014-12-08 02:29 （1）前言以前看最小二乘，一直很模糊，后面昨天看了mit的线性代数之矩阵投影和最小二乘，突然有种豁然开朗的感觉，那位老师把他...

模式识别和机器学习笔记第三章 线性回归模型

fuliang

04-27

444

第三章 线性回归模型这章主要介绍线性回归模型，回归问题的目标是给一个D-维的输入变量，预测出一个或者多个目标连续变量的值。第一章已经介绍了多项式曲线拟合的问题，这个是特殊的回归问题，被称为线性回归模型。通过线性组合基本函数，可以获得很有用的一类函数，具有很简单的分析属性，并且由于基本函数可以不是线性函数，所以相对于输入来说，具有非线性，可以描述相对复杂的问题。 ...

"分类" 和 "回归" 的区别

weixin_33896069的博客

10-28

207

"分类" 和 "回归" 的区别分类问题和回归问题都要根据训练样本找到一个实值函数g(x). 回归问题是: 给定一个新的模式, 根据训练集推断它所对应的输出y(实数)是多少, 也就是使用y=g(x)来推断任一输入x所对应的输出值. 分类问题是: 给定一个新的模式, 根据训练集推断它所对应的类别(如: +1, -1), 也就是使用y=sign(g(x))来推断任一输...

近代非线性回归分析-韦博成1989

11-23

非线性回归分析的基础在于识别和构建适当的数学模型来描述数据间的非线性关系。这往往涉及到对数据的深入探索和对模型的精细调整，以确保模型能够充分捕捉数据的本质特征和内在规律。非线性回归模型的形式多种多样，...

MATLAB技术资料---第30章偏最小二乘回归.zip

09-20

偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）是一种统计建模方法，尤其适用于高维数据和多重共线性环境。在MATLAB中，实现偏最小二乘回归可以借助于内置函数或者自定义代码。本资料将详细探讨这一主题...

噪声信号的区分：介绍了一些基本技术，例如线性回归和递归最小二乘滤波器。-matlab开发

05-30

本文将深入探讨两种常用的技术：线性回归和递归最小二乘（Recursive Least Squares, RLS）滤波器，并以MATLAB作为开发工具进行实践。MATLAB是一种强大的数学计算软件，广泛应用于工程计算、数据分析和算法开发。 ...

Least-Squares-Regression-for-subspace-clustering:最小二乘回归用于子空间聚类

05-16

这种方法常用于处理复杂的数据集，例如图像分析、计算机视觉和模式识别等领域。相比于传统的基于距离的聚类方法，子空间聚类能更好地捕捉数据内在的线性结构。 最小二乘回归（Least Squares Regression, LSR）是...

名词理解| Identifiability可识别性

最新发布

mrjieke6的博客

09-07

594

本文系统介绍了二叉树前序、中序和后序遍历的迭代实现方法。前序遍历采用栈结构，按;根→右→左 ;顺序入栈；中序遍历先全部左子树入栈再访问节点；后序遍历则通过修改前序遍历顺序为"根→右→左 ;后反转结果。三种遍历时间复杂度均为O(n)，空间复杂度最坏O(n)。与递归实现相比，迭代方法避免了栈溢出风险，处理大型树更稳定。每种遍历方式都配有详细代码解析、执行示例和复杂度分析，并讨论了实际应用场景，为掌握树结构操作提供了系统指导。

AMD KFD 技术分析 3-1: alloc memory in hsakmt

deeplyMind

09-04

169

本文分析了ROCm HSAKMT库中的核心API hsaKmtAllocMemory 的实现原理。该API为上层应用提供统一的内存分配接口，支持多种内存类型（VRAM、系统内存等）。文章详细解析了其参数校验、标志冲突检查、分配类型选择（系统内存、VRAM或Scratch内存）以及与aperture管理器的交互过程。同时介绍了典型使用场景（如VRAM分配、SVM一致性内存等）和内存管理机制（包括对象追踪、释放流程）。该API通过底层aperture管理和红黑树实现高效的内存分配与安全控制，支持多GPU共享和进

【链表】2.两两交换链表中的节点（medium）

2402_85428625的博客

09-04

292

给你⼀个链表，两两交换其中相邻的节点，并返回交换后链表的头节点。你必须在不修改节点内部的值的情况下完成本题（即，只能进⾏节点交换）。链表中节点的数⽬在范围 [0, 100] 内。输⼊：head = [1,2,3,4]画图画图画图，重要的事情说三遍~输⼊：head = [1]输出：[2,1,4,3]输⼊：head = []

机器学习-逻辑回归

爱分享，爱ai，用热爱驱动ai学习方向

09-03

1230

逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法，通过Sigmoid函数将线性结果映射为概率值（0~1）。核心原理包括极大似然估计和对数损失函数，采用梯度下降优化参数。应用场景涵盖金融风控、医疗诊断等领域。Python实现需注意参数配置（solver、penalty等），评估指标包括精确率、召回率、F1值和AUC。案例实践表明，月合约和光纤服务用户具有较高流失风险。该模型适用于处理二分类问题，但样本不均衡时需重点关注召回率指标。

机器学习：后篇

2301_82065950的博客

09-04

980

本文介绍了多种机器学习算法的原理与应用，主要包括KNN、朴素贝叶斯、决策树、随机森林、线性回归、逻辑回归和K-means聚类。KNN通过计算样本距离进行分类，但计算量大且易受维度灾难影响；朴素贝叶斯基于贝叶斯理论，通过独立性假设简化计算；决策树通过信息增益或基尼指数构建分类模型，但易过拟合；随机森林通过多决策树投票提升分类效果；线性回归采用最小二乘法或梯度下降优化参数；逻辑回归结合线性回归与Sigmoid函数实现分类；K-means通过簇内差异最小化进行无监督聚类。每种算法均配有scikit-learn的A

遗传算法结合偏最小二乘回归(GA-PLS)技术解析

资源摘要信息:"GA-PLS（遗传-偏最小二乘回归算法）是一种结合了遗传算法和偏最小二乘回归分析的统计方法。它主要用于解决多元线性回归问题，特别是在样本数据较少，而变量数量众多的情况下的数据分析。在GA-PLS算法...