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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
2022吴恩达机器学习(Deep learning)课程对应笔记20:特征工程&多项式回归
2022吴恩达机器学习 Deep learning 课程对应笔记20 特征工程 多项式回归 更新时间 2023 03 20 特征工程 特征工程指的是选择特征 选择特征对模型的影响巨大 多项式回归 多项式回归就是 x n x n xn 对于多
2022吴恩达最新机器学习课程
机器学习
深度学习
回归
python实现主成分估计
什么是PCA 主成分分析的主要目的是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异 将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量 通常是选出比原始变量个数少 能解释大部分资料中的变异的几个新变量 即所谓主成分 并用以解释资料
python
数据分析
回归
用python进行FamaMacBeth回归
from linearmodels import FamaMacBeth import pandas as pd import numpy as np 生成所用面板数据集 该数据集在不同的日期有不同的个体 期望回归模型 Y 3 6 X1 4
期权
python
回归
数学建模
Python支持向量回归SVR拟合、预测回归数据和可视化准确性检查实例
最近我们被客户要求撰写关于支持向量回归的研究报告 包括一些图形和统计输出 支持向量回归 SVR 是一种回归算法 它应用支持向量机 SVM 的类似技术进行回归分析 正如我们所知 回归数据包含连续的实数 为了拟合这种类型的数据 SVR模型在考虑
机器学习
python
回归
数据挖掘
浅谈机器学习-回归与分类的区别
前言 机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题 分类和回归 本文将浅谈下两者的区别 区别 回归会给出一个具体的结果 例如房价的数据 根据位置 周边 配套等等这些维度 给出一个房价的预测 分类相信大家都不会陌生 生活中会见到很多的应用 比如垃圾邮
机器学习
回归
逻辑回归
【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
回归分析的基本步骤与自相关性
一个回归分析的步骤 1 用scat x y 查看散点图 2 使用适当的模型进行回归分析 ls 估计出参数 3 统计检验 包括拟合优度检验和模型显著性检验 4 时间序列数据要做自相关性分析 横截面数据做异方差性检验 4 检查是否有多重共线性
计量经济学
自相关性
回归
回归分析
【机器学习】机器学习回归模型的最全总结!
导读 大家好 我是泳鱼 一个乐于探索和分享AI知识的码农 回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础 在这篇文章中 我们将介绍回归分析概念 7种重要的回归模型 10 个重要的回归问题和5个评价指标 什么是回归分析 回归分析是一种预测性的建模
机器学习
回归
人工智能
数据挖掘
算法
基于粒子群改进深度信念网络的回归分析,基于PSO-DBN的回归分析
目录 背影 DBN神经网络的原理 DBN神经网络的定义 受限玻尔兹曼机 RBM 粒子群算法的原理 DBN的粒子群改进深度信念网络的回归分析 基本结构 主要参数 数据 MATALB代码 结果图 展望 背影 DBN是一种深度学习神经网络 拥有提
DBN深度信念网络及改进
100种启发式智能算法及应用
回归
粒子群算法优化深度信念神经网络
PSODBN回归分析
回归分析及实际案例:预测鲍鱼年龄
上一篇文章 线性回归 Linear regression 算法 引入 1 线性回归 算法的优点 结果易于理解 计算不复杂 缺点 对非线性数据拟合不好 目标 平方误差和最小 求解 对参数w求导等于0 的回归系数 模型预测 函数说明 标准回归
机器学习
回归
监督学习
使用matlab里的集成树进行数据回归预测
当使用MATLAB时 您可以使用集成学习方法中的决策树来进行数据回归预测 决策树回归是一种基于树状结构的机器学习算法 它通过对训练数据进行分层次的决策来进行预测连续值的输出 MATLAB提供了一个称为RegressionTree的集成树回归
MATLAB
回归
开发语言
回归评估指标:MSE、R2
原数据标签 预测结果 平均值 1 均方误差 MSE Mean Squared Error 2 均方根误差 RMSE 对MSE开平方 3 R2 R Square 注 R2一般取 0 1 0表示拟合效果不好 如果出现负值 首先考虑数据集是否有问
回归
数据挖掘
人工智能
数据回归算法
文章目录 效果一览 文章概述 研究内容 程序设计 参考资料 效果一览 文章概述 数据回归算法 Matlab实现高斯过程回归预测模型 研究内容 高斯过程回归 Gaussian Process Regression 是一种基于概率的非参数回归方
数据回归算法(DR)
回归
MATLAB
数据挖掘
边界框回归的魔法:揭秘精准高效的MPDIoU损失函数
文章目录 摘要 1 简介 2 相关工作 2 1 目标检测和实例分割 2 2 场景文本识别 2 3 边界框回归的损失函数 3 点距最小的并集交点 4 实验结果 4 1 实验设置 4 2 数据集 4 3 评估协议 4 4 目标检测的实验结果 4
回归
数据挖掘
人工智能
原力计划
多元统计分析与R语言练习
多元考试练习 文章目录 多元考试练习 一 多元线性回归模型 1 建立回归模型 2 逐步筛选 3 最优标准方程 影响最大 4 全局择优法 使用4 2 1版本的R 5 分析 6 由标准化偏回归系数可见 方差分析结果 二 判别分析 1 线性判别
R语言
回归
开发语言
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】支持向量回归
有任何的书写错误 排版错误 概念错误等 希望大家包含指正 在阅读本篇之前建议先学习 机器学习 支持向量机 上 硬间隔 机器学习 支持向量机 下 软间隔与核函数 支持向量回归 支持向量回归 support vector regression
机器学习
回归
人工智能
支持向量机
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
使用布谷鸟算法优化的LSTM进行数据回归预测
使用布谷鸟算法优化的LSTM进行数据回归预测 在时间序列数据分析方面 长短时记忆网络 LSTM 已经成为一种流行的方法 然而 LSTM模型中的大量参数使得该模型的训练变得困难 因此 本文提出了一种基于布谷鸟算法的优化方法来加速LSTM模型的
算法
LSTM
回归
MATLAB
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