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教你使用Python Statsmodel进行假设检验和线性回归
如果你使用 Python 处理数据 你可能听说过 statsmodel 库 Statsmodels 是一个 Python 模块 它提供各种统计模型和函数来探索 分析和可视化数据 该库广泛用于学术研究 金融和数据科学 在本文中 我们将介绍 s
python
线性回归
开发语言
pytorch 线性回归拟合sin函数
目录 1 库文件 2 定义超参数 3 获取数据集 4 加载训练集 测试集 5 搭建线性网络 6 实例化网络和优化器 7 训练网络 8 可视化 9 结果展示 10 完整代码 1 库文件 os 文件是为了消除matplotlib 绘图的错误 T
pytorch 深度学习
Pytorch
线性回归
深度学习
R语言 多元线性回归 研究年龄、身高、体重的关系
0 20岁数据分析 data lt read table e kg txt header TRUE sep t data lt data gt as tibble data gt attach data gt ggplot aes cm k
R语言Python画图
R语言
线性回归
回归
机器学习之线性回归
什么是线性回归 线性回归利 回归 程 函数 对 个或多个 变量 特征值 和因变量 标值 之间 关系进 建模的 种分析 式 一般只有一个特征值的称之为单变量回归 多个特征值的称之为多变量回归 线性回归 线性回归可以分为两类 线性关系和非线性关
机器学习
线性回归
回归
机器学习基础学习-多元线性回归问题(梯度下降法实现)
1 基本概念 在之前的博客当中描述了怎样模拟出了梯度下降的过程 如果是多维情况 theta其实是一个向量 那么对其求导的损失函数也是向量 梯度就是损失函数对每个方向的theta求偏导 和之前的一维线性回归相比 我们对只是对w这个数字进行求导
机器学习
线性回归
人工智能
(实战)sklearn----多元线性回归&sklearn----多项式回归
import numpy as np from numpy import genfromtxt from sklearn import linear model import matplotlib pyplot as plt from mp
线性及非线性回归
sklearn
线性回归
python
手写python实现梯度下降算法(base问题:多元线性回归)
手写python实现梯度下降算法 因为课程设计的原因 接触了很多和机器学习相关的事情 在学习的时候发现 机器学习如果只是听不写代码基本什么都学习不到 于是自己利用python手写了大部分的常见的基础的算法 很有趣呢 慢慢更新咯 文章目录 手
python
算法
线性回归
吴恩达机器学习笔记:手搓线性回归(梯度下降寻优)
概念就不介绍了 记录下公式推导和代码实现 以及与最小二乘的比较 吴恩达老师课程中使用一个参数theta保存两个变量 不过我好像没把中间变量的形状对齐 所以最后实现了两个参数的版本 代码 import time import numpy as
python基础
笔记
线性回归
回归
客户价值预测:线性回归模型与诊断(概念)
客户生命周期可分为四个阶段 潜在客户阶段 响应客户阶段 既得客户阶段 流失客户阶段 本章整体是一个客户价值预测的案例 背景是某信用卡公司在地推活动之后 获取了大量客户的信用卡申请信息 其中一个部分客户顺利开卡 并且有月消费记录 而另外一部分
python
线性回归
线性回归与逻辑回归的联系与区别
1 联系 线性回归 sigmoid函数 逻辑回归 2 区别 1 功能不同 线性回归是做回归的 逻辑回归是做分类的 2 参数求解方法不同 线性回归是用最小二乘法求解参数 逻辑回归是用梯度上升法求解参数 后续补充
线性回归
逻辑回归
基于线性回归对神经网络的解释以及梯度下降鞍点与局部最优的产生原理
首先 机器学习的本质是让计算机找到一个函数来解决问题 这种函数非常复杂以至于人类无法直接手写出来 本文参考李宏毅教授视频ML 2021 Spring 神经网络是解决线性不可分问题 你可以引入多条线来分割当然我们也可以引入激活函数 非线性函数
线性回归
神经网络
算法
【机器学习笔记1】一元线性回归模型及预测
目录 什么是线性回归模型 一元线性回归模型 问题引入 问题解析 代价函数 损失函数 代价函数的图像 为什么不是最小而是极小值 梯度下降算法 梯度下降算法公式 对于一元线性回归模型 学习率a的选择 关于梯度下降每一步的变化 补充 代码部分 案
机器学习
回归算法
线性回归
回归
python
sklearn中的线性回归模型中的transform()模型讲解
利用sklearn进行线性拟合时 通常要进行数据转换 目的在于将数据集中的数据转换为可供Python进行解算的矩阵 举一个栗子来说明 假设我们使用多项式回归来做模拟 阶次为2 有4个特征 易知 我们的多项式展开为 由上式易知 4个特征加一个
人工智能
机器学习
线性回归
【Matlab】基于多元线性的数据回归预测(Excel可直接替换数据)
Matlab 基于多元线性的数据回归预测 Excel可直接替换数据 1 模型原理 2 模型说明 3 数据说明 4 代码绘图 5 输出回归模型 6 代码及注释 1 模型原理 多元线性回归原理概述如下 多元线性回归是一种对一个因变量和多个自变量
预测模型
MATLAB
线性回归
Python多元线性回归预测模型实验完整版
多元线性回归预测模型 实验目的 通过多元线性回归预测模型 掌握预测模型的建立和应用方法 了解线性回归模型的基本原理 实验内容 多元线性回归预测模型 实验步骤和过程 1 第一步 学习多元线性回归预测模型相关知识 一元线性回归模型反映的是单个自
python
线性回归
机器学习
【机器学习】使用scikit-learn实现多元线性回归(10min阅读时长)
Multiple Linear Regression 多元线性回归 之前有一篇简单线性回归的文章 大家感兴趣可以看看 使用scikit learn实现简单线性回归 Objectives 目标 看完这篇文章 将会 1 使用scikit lea
ML
机器学习
scikitlearn
线性回归
python
利用Python中的statsmodels简单建立多元线性回归模型(一)
利用Python中的statsmodels简单建立多元线性回归模型 一 概念简单介绍 多元线性回归其实是在一元线性回归的基础上增加了若干个自变量个数 数学表达式如下 其中 y y y是因变量 响应变量 0
线性回归
Python数据建模
多元线性回归
statsmadels
机器学习基础(二)
线性回归 误差是独立并且具有相同的分布通常认为服从均值为0方差为的高斯分布 损失函数 loss Function 代价函数 Cost Function 其实两种叫法都可以 损失函数 loss function 或代价函数 cost func
学习之路
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线性回归
深度学习基础:线性回归、感知机、反向传播和梯度下降法
当代机器学习领域中 线性回归和多层感知机是最常用的基本模型 在深度学习中 这些模型通常是由多个神经网络层次组成 其中前向传播和反向传播是两个非常重要的步骤 本文将介绍线性回归 多层感知机 前向传播和反向传播的基本原理 线性回归 线性回归是一
深度学习
线性回归
机器学习
机器学习之单变量线性回归
1 线性回归基础概念 回归模型 regression model 数据集 包含feature 输入变量 和与之对应的target 输出变量 训练集 training set 输入数据 x feature or input feature 输
机器学习与深度学习
线性回归
回归
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