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。

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

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...
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
热门推荐
weixin_60737527的博客
04-14 27万+
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。
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...
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
TMS320F28335 SVPWM三相逆变学习板卡：硬件组成与功能详解
08-11
基于TMS320F28335 DSP的SVPWM三相逆变学习板卡，涵盖硬件组成、供电与保护机制、SVPWM技术原理及其优势、应用场景和输入电压范围。文中还展示了闭环控制程序的工作流程，并附有简化的示例代码。该板卡采用高效的SVPWM技术，使逆变器电压利用率提升至1.1倍，远高于传统SPWM的0.866倍，适用于多种逆变和控制任务，具有广泛的实际应用价值。 适合人群：对电力电子、嵌入式系统和数字控制感兴趣的工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：①研究和学习SVPWM技术及其在三相逆变中的应用；②掌握TMS320F28335 DSP的硬件设计和编程技巧；③应用于电机控制、电源管理等领域，提高逆变效率和稳定性。 其他说明：文中提供的示例代码有助于理解和实现AD采样数据处理及SVPWM更新，便于读者快速上手实践。
一个一键设置时间同步并关闭防火墙的桌面应用小工具
08-11
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MATLAB实现主从博弈电热综合能源系统的动态定价与智能能量管理仿真
08-11
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB的主从博弈电热综合能源系统动态定价与智能能量管理仿真实验平台。该平台利用主从博弈理论和多时间尺度优化方法，构建了动态定价决策层、用户响应层和耦合约束处理模块。核心代码采用了双层循环结构进行博弈均衡迭代搜索，结合非线性规划和混合整数规划求解器。热力系统建模引入了热惯性的动态传播模型，通过滑动窗口和指数衰减加权求和模拟热量传递的滞后特性。此外，还设计了非对称奖惩的价格激励机制，以及可视化工具展示博弈策略的演化过程。 适合人群：从事电力系统、能源管理和博弈论研究的专业人士，尤其是对MATLAB编程有一定基础的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于研究电热综合能源系统的动态定价策略、用户响应行为及其相互作用。目标是探索最优的能量管理策略，提高能源利用效率，降低运营成本。 阅读建议：由于涉及复杂的数学模型和算法实现，建议读者在阅读过程中结合相关理论知识，逐步理解和调试代码，以便更好地掌握模型的工作原理和应用场景。
YOLOv5与海康相机在工业视觉领域的高效图像采集与目标检测解决方案 深度学习
最新发布
08-11
内容概要：本文介绍了YOLOv5与海康相机在工业视觉领域的结合应用。首先阐述了海康相机的图像采集技术及其在多个领域的广泛应用，接着详细解释了YOLOv5作为一种高精度、高效率的深度学习目标检测算法的工作原理。两者结合实现了高效的图像采集和目标检测，YOLOv5通过C++进行推理并封装成DLL文件，便于与其他系统的集成。同时，调用海康SDK确保图像的实时性和稳定性。该系统还支持MFC、Qt、LabVIEW等多种调用方式，为用户提供更多选择和灵活性。最后展望了该技术在未来智能制造、质量检测等领域的广阔应用前景。 适合人群：从事工业视觉、智能制造、图像处理等相关领域的技术人员和研究人员。 使用场景及目标：适用于需要高效图像采集和目标检测的应用场景，如智能制造、质量检测、物流等。目标是提高工业自动化的效率和准确性。 其他说明：随着AI和物联网技术的发展，YOLOv5与海康相机的结合将进一步提升检测精度和处理速度，为工业自动化提供更强有力的支持。
基于MATLAB平台的多目标粒子群算法在冷热电联供综合能源系统优化运行中的应用 v4.0
08-11
基于MATLAB平台的多目标粒子群算法（MOPSO）在冷热电联供综合能源系统（CCHP）中的应用。通过构建含冷、热、电负荷的优化调度模型，综合考虑了燃气轮机、电制冷机、锅炉以及风光机组等资源，并与上级电网的购售电交易相结合。目标是实现CCHP系统的经济运行，降低用户购电、购热、冷量的成本，提高CCHP收益。文中还分析了多目标优化策略及其影响因素，如能源价格、负荷变化和电网调度策略。 适合人群：从事能源系统优化研究的技术人员、研究生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于需要优化冷热电联供系统运行的研究和实际项目，旨在通过多目标粒子群算法提升系统的经济性和稳定性。 其他说明：本文不仅提供了详细的MATLAB代码解析，还深入探讨了优化策略的理论依据和实际效果，有助于理解和应用多目标粒子群算法解决复杂的能源系统优化问题。
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