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【数据结构和算法】小行星碰撞
其他系列文章导航 Java基础合集 数据结构与算法合集 设计模式合集 多线程合集 分布式合集 ES合集 文章目录 其他系列文章导航 文章目录 前言 一 题目描述 二 题解 2 1 什么情况会用到栈 2 2 方法一 模拟 栈 三 代码 3 1
数据结构与算法合集
数据结构
算法
Java
线性回归
(超全面,超基础)Kriging插值推导理论笔记,算法,普通克里金
最近老师让我再重新推导一下克里金插值的方法如何求出预测结果 于是我又无数次地打开了大神的推导原理过程链接 克里金 Kriging 插值的原理与公式推导 作者 xg1990 但是不可避免地在推导过程中 数学知识基础薄弱的我卡住在一些公式推导的
代理模型
克里金插值
普通克里金
算法
线性回归
吴恩达机器学习笔记1:手写linear regression
最近手写了linear regression 有以下几点收获 做batch gradient descent时 注意每一轮迭代要使用同一个error同时更新所有参数 归一化的时候 要注意记录相应的均值和方差 后续对新样本做预测时也需要使用这
机器学习
python
线性回归
归一化
R语言与多元线性回归方程及各种检验
R语言与多元线性回归方程及各种检验 文章目录 R语言与多元线性回归方程及各种检验 一 模型建立 二 多重共线性 1 产生的背景 2 多重共线性的检验 1 简单相关系数法 2 方差膨胀因子 vif 法 3 矩阵 X T X
R语言
线性回归
开发语言
线性回归建模及模型诊断
目录 一 建模背景及目的及数据源说明 二 描述性分析 2 1 连续自变量与连续因变量的相关性分析 2 2 二分类变量与连续变量的相关性分析 2 3 多分类变量与连续变量的相关性分析 三 模型建立与诊断 3 1 一元线形回归及模型解读 3 2
线性回归
python
机器学习分类模型-线性回归Linear regression
Linear regression module from collections import Counter import numpy as np import pandas as pd from imblearn over sampl
机器学习
线性回归
sklearn
python
分类
线性回归误差项方差的估计
线性回归误差项方差的估计 摘要 线性回归误差项概念的回顾 残差平方和 residual sum of squares 残差平方和的期望 实验验证 参考文献 摘要 之前在文章线性回归系数的几个性质 中 我们证明了线性回归系数项的几个性质 在这
机器学习
概率统计
算法
线性回归
多元线性回归&梯度下降法——多元线性回归
多特征 当Y值的影响因素不是唯一时 采用多元线性回归模型 例子 梯度下降法 多元线性回归 import numpy as np from numpy import genfromtxt import matplotlib pyplot as
线性及非线性回归
线性回归
回归
python
多元线性回归超详细详解(一步一步手推公式)
上一篇我们详细的讲解了一元一次线性回归算法 今天我们接着上一篇 为大家讲解多元线性回归是怎么一回事 何为多元 当我们的输入x只有一维属性时 我们称之为一元 就像我们判断人胖瘦 只需了解体重这一个属性 我们就可以辨识 当x包含n个属性 由n个
机器学习
算法
人工智能
线性回归
R语言绘图:实现数据点的线性拟合,进行显著性分析(R-squared、p-value)、添加公式到图像
最近在做关于数据点线性拟合相关的研究 感觉R语言在这方面很方便 而且生成的图片很漂亮 所以在这里和大家分享一下代码 这是别人所绘制的拟合图像 很漂亮 自己也用iris鸢尾花数据集进行一个线性拟合看看 拟合线性模型最基本的函数就是lm 格式为
R语言
线性回归
线性代数
数据分析
机器学习-线性回归总结
最近学习了线性回归的模型 也是机器学习中最基础的一种模型 在此 总结一下线性回归的模型介绍 梯度下降以及正规方程 回归问题 线性回归 顾名思义 属于回归问题 既然是回归问题 那必然属于监督学习 在这里简单再介绍一下什么是回归问题 回归用于预
深度学习amp机器学习
机器学习
线性回归
【数学建模】预测模型——多元回归分析 SPSS实现
线性回归介绍 回归分析是研究变量之间因果关系的一种统计模型 因变量就是结果 自变量就是原因 基于结果变量 因变量 的种类 回归分析可分为 线性回归 因变量为连续变量 logistic回归 因变量为分类变量 柏松回归 因变量为计数变量 这三种
数学建模
计量统计
spss
线性回归
机器学习之多元线性回归
1 多元线性回归模型 定义 具有多个特征的线性回归模型 多元线性回归模型 见下图 多元线性回归总结 参数 模型 损失函数 梯度下降算法 见下图 注意 梯度下降算法每次都是同时更新wj和b 2 多维特征 多维特征 x1 x2 xn 其中xj表
机器学习与深度学习
线性回归
python
Scikit-Learn 机器学习笔记 -- 线性回归、逻辑回归、softmax回归
Scikit Learn 机器学习笔记 线性回归 逻辑回归 softmax回归 参考文档 handson ml import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt 创建线性回归数据
机器学习
sklearn
线性回归
逻辑回归
Softmax
机器学习:正则化
正则化 引入正则化的目的是为了解决过拟合问题 左边的图中蓝色的线是目标函数 随机产生五个带噪声的点 我们理想的拟合曲线为红色的线 虽然有些许误差 但是整体拟合情况和目标函数接近 但是 事先不知道需要用二次曲线来拟合这些点 如果使用了更高次方
机器学习
线性回归
回归
数据分析——最小二乘法建立线性回归方程(最简单的一元线性模型为例)
概述 别看公式多 其实很简单 最小二乘法其实又叫最小平方法 是一种数据拟合的优化技术 实质上是利用最小误差的平方寻求数据的最佳匹配函数 利用最小二乘法可以便捷的求得未知的数据 起到预测的作用 并且是的这些预测的数据与实际数据之间的误差平方和
最小二乘法
线性回归
数据拟合
【MindSpore易点通】深度学习系列-那些介于模糊与清楚之间的一些概念
之前小编就给大家提过正则化 超链接 其实还有很多定义大家是有点模糊又有点清楚的 今天好好带大家一起捋一遍 1训练集 验证集 测试集 正确地配置训练 验证和测试数据集 会很大程度上帮助大家创建高效的神经网络 即使是深度学习专家也不太可能一开始
机器学习
线性回归
人工智能
神经网络
算法
【数模】预测模型
一 灰色系统 白色系统 系统信息完全明确 灰色系统 系统部分信息已知 部分信息未知 对在一定范围内变化的 与时间有关的灰色过程进行预测 过程 原始数据找规律 生成强规律性的数据序列 建立微分方程来预测未来趋势 黑色系统 系统的内部信息未知
数学建模
线性回归
回归
MATLAB
预测模型
matlab画一个正弦函数y=sin(x)(全网最简便,没有之一)
本博日常打卡 x 0 pi 100 2 pi y sin x plot x y plottools 说明 plottools on 按照您上次使用时的布局在当前图窗上显示图窗选项板 绘图浏览器和属性编辑器 不带参数的 plottools 与
MATLAB
矩阵
开发语言
均值算法
线性回归
基于梯度下降的线性回归(Gradient Descent For Linear Regression)
概述 梯度下降是很常用的算法 它不仅被用在线性回归上和线性回归模型 平方误差代价函数 在本次 我们要将梯度下降和代价函数结合 我们将用到此算法 并将其应用于具体的拟合直线的线性回归算法里 梯度下降算法和线性回归算法比较如图 左边梯度下降 右
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线性回归
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