回归

最新推荐文章于 2024-05-25 00:45:00 发布
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本文探讨了常见的回归分析方法，包括线性回归、支持向量回归和分类回归树等，并介绍了评估回归模型性能的指标，如平均绝对误差、均方根误差及确定性系数。

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典型的回归方法：
线性回归
支持向量回归
分类回归树（基于平方误差）等
回归问题的评价：
平均绝对误差
均方根误差
确定性系数

[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。
Python从0到100（五十一）：机器学习-线性回归及加州房价预测
人工智能、大模型、计算机视觉、Python 爬虫— —商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
08-18 7万+
线性回归是⼀种⽤于建⽴输⼊。它是机器学习和统计学中最简单、最常⻅的回归⽅法之⼀。线性回归假设特征与⽬标之间存在线性关系，并试图找到⼀条最佳拟合的直线（或超平⾯）来描述数据之间的关系。在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。常见的例子包括：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人等）、 预测需求（零售销量等）, 但不是所有的预测都是回归问题。
逻辑回归里的sigmoid函数是何方神圣？
weixin_37749881的博客
04-07 5994
本篇文章主要介绍逻辑函数中的假设函数h(x)的由来。假设读者已经知道了逻辑函数的大概意义以及伯努利分布等概率知识。今天学习了一下逻辑回归，之前在Ng的公开课中听他讲完后一直心里耿耿于怀，为什么我们的假设函数就是这个样子？我们从逻辑回归的本质出发，逻辑回归(Logistic regression)一般适用于二分类的问题，即给一组数据，判断结果是0或1，这里的0或1当然在实际中有着它们实际的意义。比如...
逻辑回归案例
weixin_41789633的博客
08-12 1293
import pandas as pd root="G:/python/源码/源码/luqu.csv" dataframe=pd.read_csv(root) #print(dataframe) x=dataframe.ix[:,1:4] y=dataframe.ix[:,0] from sklearn.linear_model import LogisticRegression model2=...
机器学习常见算法优缺点之逻辑回归
CDA数据分析师
04-01 1793
我们在学习机器学习的时候自然会涉及到很多算法，而这些算法都是能够帮助我们处理更多的问题。其中，逻辑回归是机器学习中一个常见的算法，在这篇文章中我们给大家介绍一下关于逻辑回归的优缺点，大家有兴趣的一定要好好阅读哟。 首先我们给大家介绍一下逻辑回归的相关知识，逻辑回归的英文就是Logistic Regression。一般来说，逻辑回归属于判别式模型，同时伴有很多模型正则...
Sigmoid函数
sysylh20080531的专栏
03-04 811
 From：http://science.scileaf.com/library/214 Sigmoid function Sigmoid函数是一个S型函数. Sigmoid函数的数学公式为 它是常微分方程 的一个解. Sigmoid函数具有如下基本性质： 定义域为值域为, 为有界函数函数在定义域内为连续和光滑函数函数的导数为不定积
线性回归模型
与时俱进，一专多能。
05-25 3998
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
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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。
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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...
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