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回归
2024/4/11 12:42:06
C语言：L1-078 吉老师的回归 (15 分)
文章目录一、题目二、方法11、思路2、代码一、题目 曾经在天梯赛大杀四方的吉老师决定回归天梯赛赛场啦！ 为了简化题目，我们不妨假设天梯赛的每道题目可以用一个不超过 500 的、只包括可打印符号的字符串描述出来，如：Problem A: P…
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测（一）——介绍
本节讲的是二分类结局变量的临床模型预测，与之前讲的Cox回归不同，https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/124088364https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/124088364https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/…
![[补充]机器学习实战｜第二周｜第2章：监督学习｜课后习题](https://img-blog.csdnimg.cn/2783ed1074834e64b8f261b0b23fe118.jpeg)
[补充]机器学习实战｜第二周｜第2章：监督学习｜课后习题
目录
第二章 监督学习
2. 使用不同的超参数，如kernel"linear"和kernel“rbf”，尝试一个支持向量机回归器。并思考最好的SVR预测器是如何工作的？
[代码]3. 为MNIST数据集构建一个分类器，并在测试集上达成超过97%的精度…
复旦量化多策略公开课总结
《掘金之心公众号：gnu_isnot_unix》前Citadel现自营交易与量化管理，分享热点，主观，量化交易内容。活在当下，终身学习 - 给在职却对未来始终迷茫的人的公众号。借此想告诉不断努力，对生活充满热情的读者们&a…
深度学习（五）softmax 回归之：分类算法介绍，如何加载 Fashion-MINIST 数据集
Softmax 回归
基本原理
回归和分类，是两种深度学习常用方法。回归是对连续的预测（比如我预测根据过去开奖列表下次双色球号），分类是预测离散的类别（手写语音识别，图片识别）。 现在我们已经对回…
角度回归——角度编码方式
文章目录 1.为什么研究角度的编码方式？1.1 角度本身具有周期性1.2 深度学习的损失函数因为角度本身的周期性，在周期性的点上可能产生很大的Loss，造成训练不稳定1.3 那么如何处理边界问题呢：（以θ的边界问题为例&#x…
大数据机器学习与深度学习——回归模型评估
大数据机器学习与深度学习——回归模型评估
回归模型的性能的评价指标主要有：MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、RMSE(平方根误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏，这就需要用到R2_score。
平均绝对…
泊松回归和地理加权泊松回归
01
泊松回归 泊松回归（Poisson Regression）是一种广义线性模型，用于建立离散型响应变量（计数数据）与一个或多个预测变量之间的关系。它以法国数学家西蒙丹尼泊松（Simon Denis Poisson）的名字命名，适用于计算“事件发生次数”的概率，比如交通事故发生次数、产品缺陷数…
统计工具更新了！一站式完成医学研究影响因素分析（线性回归法），比SPSS和R更好用...
郑老师的“风暴统计”平台更新了！接下来，我们的平台将陆陆续续形成一站式统计分析模块，包括： 影响因素分析混杂偏倚控制临床预测模型 我们也将春节后形成统计软件的PC端版本，将再也不怕宕机了！ 今天我们先更…
基于长短期神经网络LSTM时间序列回归分析
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于长短期神经网络LSTM的回归分析 MATALB代码：基于长短期神经网络的回归分析，基于LSTM的回归预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88184633 效果图 结果分析 展望 参考论文
背影
LSTM神经…
【机器学习】 逻辑回归算法：原理、精确率、召回率、实例应用(癌症病例预测)
1. 概念理解
逻辑回归，简称LR，它的特点是能够将我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说，回归不用在分类问题上，但逻辑回归却能在二分类(即分成两类问题)上表现很好。
逻辑回归本质上是线性回归，只是在特…
第85步 时间序列建模实战：CNN回归建模
基于WIN10的64位系统演示
一、写在前面
这一期，我们介绍CNN回归。
同样，这里使用这个数据：
《PLoS One》2015年一篇题目为《Comparison of Two Hybrid Models for Forecasting the Incidence of Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome i…
Cox等级资料是个坑
R语言做！初学者先进来看看！！！ SCI冲
COX多因素模型需要满足的条件：
1.各观测值间相互独立，即残差之间不存在自相关；
2.因变量和自变量之间存在线性关系；
3.残差的方差齐…
sklearn的knn模型学习
参考： Scikit Learn - KNN Learning 1.6最近邻算法 https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html 机器学习中的几种常用距离度量方法
k-NN 最近邻算法
特点
非参数化：没有数据分布的假设，模型架构由数据集决定 惰性/基于实例机制&…
Data Mining_聚类分析分类器关联规则回归分析 (Python)
Data mining
一种从大量数据中提取知识的过程，它涉及到统计学、机器学习和人工智能等多个领域。 它通常使用计算机程序来分析数据，发现潜在的关系或规则，并产生有用的信息。
常见技术
包括：
聚类分析、分类器、关联规则挖掘回…
对数几率回归的损失函数,线性回归损失函数公式
怎么从通俗意义上理解逻辑回归的损失函数
两种都见类算,目标函数看,区别于逻辑归采用logistical loss,svm采用hinge loss.两损失函数目都增加类影响较数据点权重,减少与类关系较数据点权重.SVM处理考虑support vectors,类相关少数点,习类器.逻辑归通非线性映射,减离类平面较远…
【Python机器学习】决策树集成——梯度提升回归树
理论知识： 梯度提升回归树通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。虽然名字里有“回归”，但这个模型既能用于回归，也能用于分类。与随机森林方法不同，梯度提升采用连续的方式构造树，每棵树都试图纠正前一…
机器学习模型——回归模型
文章目录 监督学习——回归模型线性回归模型最小二乘法求解线性回归代码实现引入依赖：导入数据：定义损失函数：定义核心算法拟合函数：测试：画出拟合曲线： 多元线性回归梯度下降求线性回归梯度下降和最小二乘…
机器学习:什么是分类/回归/聚类/降维/决策
目录
学习模式分为三大类：监督，无监督，强化学习
监督学习基本问题
分类问题
回归问题
无监督学习基本问题
聚类问题
降维问题
强化学习基本问题
决策问题
如何选择合适的算法 我们将涵盖目前「五大」最常见机器学习任务：…
【Tent-SSA-BP】基于Tent混沌映射改进的麻雀算法优化BP神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
Xgboost回归四种调参方法及Python简单实现
前言
Xgboost对特征工程和数据处理比较友好，相比之下调参成为用好Xgboost重要的一环，本文分别从参数、调参方法、Python实现的维度进行梳理，作为调参思路的记录。
本文将关注以下几个问题：
1.Xgboost哪些参数需要调参ÿ…
数学建模-回归分析（Stata）
注意：代码文件仅供参考，一定不要直接用于自己的数模论文中国赛对于论文的查重要求非常严格，代码雷同也算作抄袭 如何修改代码避免查重的方法：https://www.bilibili.com/video/av59423231 //清风数学建模 一、基础知识
1.简介
…
多元线性回归改进RidgeLasso
多元线性回归改进 – 潘登同学的Machine Learning笔记 文章目录多元线性回归改进 -- 潘登同学的Machine Learning笔记(简单回顾)多元线性回归模型归一化normalization归一化的方法来个小例子试一试？正则化regularization正则项Lasso回归 和 Ridge岭回归L1稀疏L2平滑…
catBoost regression Python 简单实现
# coding:utf-8
import time
notebookstart time.time()
import pandas as pd
from sklearn import metrics
from catboost import CatBoostRegressor
from pylab import *
mpl.rcParams[font.sans-serif] [SimHei] #绘图正常显示中文"""
catboost 回归简单实…
【Matlab回归预测】麻雀搜索算法优化SVM回归预测【含源码 1625期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab回归预测】麻雀搜索算法优化SVM回归预测【含源码 1625期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[M].电子…
机器学习-分类与回归的联系与区别
1.前言
在学习完机器学习基础之后，对分类和回归之前的联系和区别还有一点困惑，通过知识重新回顾学习，对二者的关系有了进一步了解。
2.分类和回归是做什么的？
分类（classification）: 将实例数据划分到合…
【PSO-RFR预测】基于粒子群算法优化随机森林回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
【Matlab回归预测】粒子群算法优化极限学习机ELM回归预测【含源码 1722期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab回归预测】粒子群算法优化极限学习机ELM回归预测【含源码 1722期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1]戴邵武,陈强强,刘志豪,戴洪德.基于粒子群极限学习机的排气温度裕度预测[J].仪表…
【Matlab回归预测】麻雀算法SSA优化混合核KELM回归预测【含源码 1646期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab回归预测】麻雀算法SSA优化混合核KELM回归预测【含源码 1646期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[…
【Matlab BP回归预测】GA优化BP回归预测（含优化前的对比）【含源码 1901期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab BP回归预测】GA优化BP回归预测（含优化前的对比）【含源码 1901期】
二、相关技术原理简介
1 BP神经网络原理 反向传播（Back Propagation,BP）神经网络于1986年由Rume…
SHAP（六）：使用 XGBoost 和 HyperOpt 进行信用卡欺诈检测
SHAP（六）：使用 XGBoost 和 HyperOpt 进行信用卡欺诈检测
本笔记本介绍了 XGBoost Classifier 在金融行业中的实现，特别是在信用卡欺诈检测方面。 构建 XGBoost 分类器后，它将使用 HyperOpt 库（sklearn 的 …
淘宝、小红书回归“真实”，虚假营销会否成为过去式？
评价，或许是在网购平台购物、本地生活消费，都能碰见的一种现象。
但大多数用户觉得麻烦、或是不方便，便没有对消费进行评价，而面对商家的“蝇头小利”、返现、或是赠送等等，不少用户还是忍不住对此进行好评。
日前&a…
【乳腺肿瘤诊断分类及预测】基于自适应Spread-GRNN学习广义回归神经网络
课题名称：基于自适应Spread-GRNN神经网络的乳腺肿瘤诊断分类及预测
版本日期：2023-03-15
运行方式: 直接运行GRNN0501_2.m 文件即可
代码获取方式：私信博主或QQ：491052175
模型描述：
威斯康辛大学医学院经过多年的…
机器学习——KNN回归
1、前提知识：
回归：可以理解为拟合，就是根据训练数据的趋势，对输入数据进行预测。KNN回归：是一种有监督学习，因为需要提供目标数据（target） 2、案例：
用KNN回归拟合sin…
sklearn岭回归
文章目录 基本原理sklearn实现 基本原理
最小二乘法的判定条件是 min w ∥ X w − y ∥ 2 2 \min_w\Vert Xw-y\Vert_2^2 wmin∥Xw−y∥22
其中， min w F ( w ) \min_w F(w) minwF(w)表示 F ( w ) F(w) F(w)最小时的 w w w； w w w是拟合参数…
【活动】CSDN诚邀您参与回归创作
时光荏苒，2022年即将过去，而您也已经有段时间没有回CSDN看看了。也许在这段时间里，您为了完成了你的学业，您忙的没时间回来；也许在这段时间里，您进入了更好的平台，您不想回来；也许在…
【SVM回归预测】基于LibSVM实现多特征数据的预测
文章目录前言一、数据集二、实现步骤（1）数据集的划分（2）数据归一化（3）SVM训练与预测（4）预测数据的反归一化三、MATLAB代码参考资料前言 案例：假设有一辆二手电动车&#…
ArcGIS/GeoScene脚本：基于粒子群优化的支持向量机回归模型
参数输入
1.样本数据必须包含需要回归的字段
2.回归字段是数值类型
3.影响因子是栅格数据，可添加多个
4.随机种子可以确保每次运行的训练集和测试集一致
5.训练集占比为0-1之间的小数
6.迭代次数：迭代次数越高精度越高，但是运行时间越长…
leetcode46dfs回归-每日刷题档
实习生在公司熟悉两个星期断更了!!! 以后会继续更新 不断更 46. 全排列
给定一个不含重复数字的数组 nums ，返回其 所有可能的全排列 。你可以 按任意顺序 返回答案。 思路: 使用深度优先遍历 无非就是是否符合条件、选择、抛弃 本题难点是 : 设置了一个全局变量 刷…
深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？
深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？ 目录 深度学习和机器学习中针对非时间序列的回归任务，有哪些改进角度？引言1 数据预处理2 数据集增强3 特征选择4 模型选择5 模型正则化与泛化6 优化器7 学习率8 超…
R语言-受限三样次条回归RCS-基于logistic
临床上，因变量和临床的结局有时候不是线性关系，而回归模型有一个重要的假设就是自变量和因变量呈线性关联，因此非线性关系模型用回归分析来拟合受到限制。因此，一个更好的解决方法是拟合自变量与因变量之间的非线性关系，限制性立方(Restricted cubic spline，RCS)就是分析…
【算法分析与设计】回溯法（下）
目录 一、符号三角形问题二、N皇后问题三、0-1背包问题四、最大团问题4.1 进一步改进 五、图的m着色问题5.1 算法设计六、旅行售货员问题七、连续邮资问题八、回溯法效率分析九、重排原理十、回溯法的效率分析十一、Monte Carlo方法附一、四后问题的搜索树附二、随机选择路径附…
ARIMA学习（一）
文章目录1 ARIMA前提1.1 平稳性1.2 严平稳与弱平稳1.3 差分法：时间序列在t和t-1时刻的差值自回归模型（AR）1 ARIMA前提
1.1 平稳性
要求序列的均值和方差不发生明显的变化。
1.2 严平稳与弱平稳
一般来说，我们的数据都是弱平稳…
【零基础入门学习Python---Python中机器学习和人工智能之快速入门实践】
🚀 零基础入门学习Python🚀 🌲 算法刷题专栏 | 面试必备算法 | 面试高频算法 🍀 🌲 越难的东西,越要努力坚持，因为它具有很高的价值，算法就是这样✨ 🌲 作者简介：硕风和炜…
【机器学习】详解回归（Regression）
文章目录 是什么的问题案例说明 是什么的问题
回归分析（Regression Analysis） 是研究自变量与因变量之间数量变化关系的一种分析方法，它主要是通过因变量Y与影响它的自变量 X i （ i 1 , 2 , 3 … ） X_i（i1…
基于Softmax回归的多分类任务
Logistic回归可以有效地解决二分类问题，但在分类任务中，还有一类多分类问题，即类别数C大于2 的分类问题。Softmax回归就是Logistic回归在多分类问题上的推广。 使用Softmax回归模型对一个简单的数据集进行多分类实验。 首先给大家看一下需要的…
粒子群算法优化支持向量SVM的供热量预测，粒子群优化支持向量机SVM回归分析
目录
背影 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 粒子群算法原理 SVM应用实例，粒子群算法优化支持向量SVM的供热量预测，粒子群优化支持向量机SVM回归分析 代码 结果分析 展望 完整代码：粒子群算法优化支持向量SVM的供热量预测，粒子群优化支持向量机SVM回归分析_lssv…
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测—— 模型评价（二）
本节讲的是二分类结局变量的临床模型预测，与之前讲的Cox回归不同，https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/124088364https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/124088364https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/1240…
第82步 时间序列建模实战：LightGBM回归建模
基于WIN10的64位系统演示
一、写在前面
这一期，我们介绍LightGBM回归。
同样，这里使用这个数据：
《PLoS One》2015年一篇题目为《Comparison of Two Hybrid Models for Forecasting the Incidence of Hemorrhagic Fever with Renal Syndr…
自动建模推理机的可决系数模块
参考资料
import numpy as np
def R_Square(train_X,test_x,train_Y,test_y,functinNone):y,p_y XGBRegressor_model(train_X,test_x,train_Y,test_y)n test_y.size one_vector np.ones(n)"""$$ \bar{y}\frac{1}{n} \sum_{i1}^{n} y_{i} $$""&quo…
【MATLAB第77期】基于MATLAB代理模型算法的降维/特征排序/数据处理回归/分类问题MATLAB代码实现【更新中】
【MATLAB第77期】基于MATLAB代理模型算法的降维/特征排序/数据处理回归/分类问题MATLAB代码实现
本文介绍基于libsvm代理模型算法的特征排序方法合集，包括： 1.sing 2.adaboost 3.corr 4.svmrfe_ker 5.svmrfe_ori
1.sing 十折交叉取平均错误率值 累计贡…
Linear、Logistic回归
线性回归 线性回归的目标是找到最佳拟合线，以使观测数据点与该线的残差（实际值与预测值之间的差异）最小化。线性回归通常用于探索变量之间的趋势、预测未来数值，或者用于发现因果关系。
简单实例（波士顿房价ÿ…
目标检测模型回归anchor偏移量等问题
为什么要学习偏移而不是实际值？ Anchor已经粗略地“框住了”输入图像中的目标，明显的一个问题是：框的不够准确。因为受限于Anchor的生成方式，Anchor的坐标永远都是固定的那几个。所以，如果我们需要预测相对于Anchor的o…
神经网络与深度学习Pytorch版 Softmax回归 笔记
Softmax回归 目录
Softmax回归
1. 独热编码
2. Softmax回归的网络架构是一个单层的全连接神经网络。
3. Softmax回归模型概述及其在多分类问题中的应用
4. Softmax运算在多分类问题中的应用及其数学原理
5. 小批量样本分类的矢量计算表达式
6. 交叉熵损失函数
7. 模型预…
逻辑回归算法学习笔记
逻辑回归算法介绍： 逻辑回归是一种常用的分类算法，用于将数据分为两个类别。与线性回归不同，逻辑回归使用的是逻辑函数（sigmoid函数）将线性输出转换为概率值，并根据概率进行分类。在本学习笔记中࿰…
空气质量预测 | Matlab实现基于SVR支持向量机回归的空气质量预测模型
文章目录 效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览 文章概述
政府机构使用空气质量指数 (AQI) 向公众传达当前空气污染程度或预测空气污染程度。 随着 AQI 的上升，公共卫生风险也会增加。 不同国家有自己的空气质量指数，对应不同国家的空气质量标准。
基于支持向量机（Su…
【计量经济学】第一次作业（1、2、5）
计量经济学作业
第一次个人作业题目如下： 伍德里奇《计量经济学导论：现代观点》第五版， 第53-55页，题目序号：1，2，5，7，8，10.
上交时间：23年3月24日 1.为什么计量经济学模型的理论方程中必须包含随机干扰项？ 2.下列计量经济学方程中哪些是正确的，哪些是错误的？为…
python-如何选择回归分析算法
目录 1.如何选择回归分析算法
2.python回归分析
3.补充 1.如何选择回归分析算法
回归分析算法按照自变量的个数分为一元回归和多元回归，按照影响是否线性分为线性回归和非线性回归。在面对不同回归方法的选择时，可参考以下因素：
&#…
Logistics回归、Softmax代码实现--Tensorflow部分
Logistics回归、Softmax代码实现–Tensorflow部分–潘登同学的机器学习笔记
python版本–3.6 ; Tensorflow版本–1.15.0 ;编辑器–Pycharm 文章目录Logistics回归、Softmax代码实现--Tensorflow部分--潘登同学的机器学习笔记导入必要的库和数据集声明学习率, 批量大小, 占位符…
回归预测常见评估指标R2_Score能否为负数
文章目录 R2 —— 评估回归的方法什么是R2参考文献R2 —— 评估回归的方法
回归是将函数拟合到数据的方法。例如，我们能够通过卫星统计沃尔玛门口停车场的汽车数量，也可以通过其收益报告了解沃尔玛在对应时段的销售额。于是，你想建立一个汽车数量与沃尔玛季度收益的函数关系…
2.3基于回归模型的协同过滤推荐
如果我们将评分看作是一个连续的值而不是离散的值，那么就可以借助线性回归思想来预测目标用户对某物品的评分。其中一种实现策略被称为Baseline（基准预测）。
Baseline：基准预测
Baseline设计思想基于以下的假设： 有些用户的评分普遍高于其他用户，有些用户的评分普遍低于…
Python机器学习17——Xgboost和Lightgbm结合分位数回归(机器学习与传统统计学结合)
最近XGboost支持分位数回归了，我看了一下，就做了个小的代码案例。毕竟学术市场上做这种新颖的机器学习和传统统计学结合的方法还是不多，算的上创新，找个好数据集可以发论文。 代码实现
导入包
import numpy as np
import pandas…
基于卷积神经网络的回归分析
目录 背影 卷积神经网络CNN的原理 卷积神经网络CNN的定义 卷积神经网络CNN的神经元 卷积神经网络CNN的激活函数 卷积神经网络CNN的传递函数 卷积神经网络的回归分析 完整代码：卷积神经网络的回归分析（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/…
CCF A类会议或期刊----回归相关论文
工具代码位置 期待您的PR
会议/期刊论文sigmod2020PrIU: A Provenance-Based Approach for Incrementally Updating Regression Models.neurips2021BAST: Bayesian Additive Regression Spanning Trees for Complex Constrained Domain.neurips2021Efficient Truncated Linear…
机器学习-波士顿房价预测
目录 一.数据处理 读入数据 数据形状变换 数据集划分 数据归一化处理 将上面封装成load data函数 二. 模型设计 完整封装运行代码： 根据loss值进行梯度计算 控制部分变量的变化图像： 一.数据处理 读入数据 # 导入需要用到的package import numpy as np…
基于樽海鞘算法的极限学习机(ELM)回归预测-附代码
基于樽海鞘算法的极限学习机(ELM)回归预测 文章目录 基于樽海鞘算法的极限学习机(ELM)回归预测1.极限学习机原理概述2.ELM学习算法3.回归问题数据处理4.基于樽海鞘算法优化的ELM5.测试结果6.参考文献7.Matlab代码 摘要：本文利用樽海鞘算法对极限学习机进行优化&…
第2篇 机器学习基础 —（2）分类和回归
前言：Hello大家好，我是小哥谈。机器学习中的分类和回归都是监督学习的问题。分类问题的目标是将输入数据分为不同的类别，而回归问题的目标是预测一个连续的数值。分类问题输出的是物体所属的类别，而回归问题输出的是数值。本节课就…
tcn 时间序列回归实例
目录
torch-tcn库
示例代码
自定义实现tcn层 torch-tcn库
pip install torch-tcn
示例代码
import torch
from torch import nn
from tcn import TCNLayerbatch_size = 16
seq_length = 100 # 序列长度
n_features = 32 # 特征数量
n_outputs = 10 # 输出大小# 输入…
机器学习实战-第5章 Logistic回归
Logistic 回归 概述
Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的。其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式，以此进行分类。
须知概念
Sigmoid 函数
回归 概念
假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行…
回归算法|长短期记忆网络LSTM及其优化实现
本期文章将介绍LSTM的原理及其优化实现 序列数据有一个特点，即“没有曾经的过去则不存在当前的现状”，这类数据以时间为纽带，将无数个历史事件串联，构成了当前状态，这种时间构筑起来的事件前后依赖关系称其为时间依赖&…
【ARIMA-WOA-LSTM】合差分自回归移动平均方法-鲸鱼优化-长短期记忆神经网络研究（Python代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
【ArcGIS微课1000例】0071：普通最小二乘法 (OLS)回归分析案例
严重声明：本文来自专栏《ArcGIS微课1000例：从点滴到精通》，为CSDN博客专家刘一哥GIS原创，原文及专栏地址为：(https://blog.csdn.net/lucky51222/category_11121281.html)，谢绝转载或爬取！！！ 文章目录 一、空间自回归模型二、ArcGIS普通最小二乘法回归（OLS）一、空间自…
【深度学习】基于MindSpore和pytorch的Softmax回归及前馈神经网络
1 实验内容简介
1.1 实验目的
（1）熟练掌握tensor相关各种操作；
（2）掌握广义线性回归模型（logistic模型、sofmax模型）、前馈神经网络模型的原理；
（3）熟练掌…
碳排放预测模型 | Python实现基于SVR支持向量机回归的碳排放预测模型
文章目录 效果一览文章概述研究内容源码设计参考资料效果一览 文章概述 碳排放预测模型 | Python实现基于SVR支持向量机回归的碳排放预测模型 研究内容 碳排放被认为是全球变暖的最主要原因之一。 该项目旨在提供各国碳排放未来趋势的概述以及未来十年的全球趋势预测。 其方法是…
程序切片(定义+用途)
程序切片(定义用途)
介绍 让我们假设我们测试了一个程序 p 并失败了（错误的 输出）。然后我们想找出导致失败（故障）的原因。 现在假设我们要更改程序的一部分。我们可能会问：程序的哪些其他部分受到影响 我们想找到导致…
GLM: 自回归空白填充的多任务预训练语言模型
当前，ChatGLM-6B 在自然语言处理领域日益流行。其卓越的技术特点和强大的语言建模能力使其成为对话语言模型中的佼佼者。让我们深入了解 ChatGLM-6B 的技术特点，探索它在对话模型中的创新之处。 GLM: 自回归空白填充的多任务预训练语言模型 ChatGLM-6B 技…
EI期刊完整程序：MEA-BP思维进化法优化BP神经网络的回归预测算法，可作为对比预测模型，丰富内容，直接运行，免费
适用平台：Matlab 2020及以上
本程序参考中文EI期刊《基于MEA⁃BP神经网络的建筑能耗预测模型》，程序注释清晰，干货满满，下面对文章和程序做简要介绍。
适用领域：风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多…
机器学习的复习笔记2-回归
一、什么是回归
机器学习中的回归是一种预测性分析任务，旨在找出因变量（目标变量）和自变量（预测变量）之间的关系。与分类问题不同，回归问题关注的是预测连续型或数值型数据，如温度、年龄、薪水…
SPASS-ARIMA模型
基本概念 在预测中，对于平稳的时间序列，可用自回归移动平均（AutoRegres- sive Moving Average, ARMA）模型及特殊情况的自回归（AutoRegressive, AR）模型、移动平均（Moving Average, MA）模型等来拟合，预测该时间序列的未来值，但在实际的经济预测中，随机数据序列往往…
Seaborn 回归(Regression)及矩阵(Matrix)绘图
Seaborn中的回归包括回归拟合曲线图以及回归误差图。Matrix图主要是热度图。 1. 回归及矩阵绘图API概述 seaborn中“回归”绘图函数共3个： lmplot（回归统计绘图）：figure级regplot函数，绘图同regplot完全相同。(lm指lin…
softmax回归python实现
from d2l import torch as d2lutils
import torch
import torchvision
from torch.utils import data
from torchvision import transformsclass Accumulator:"""在n个变量上累加。"""def __init__(self, n):self.data [0.0] * ndef add(self, …
python：使用卷积神经网络(CNN)进行回归预测
作者：CSDN @ _养乐多_
本文详细记录了从Excel或者csv中读取用于训练卷积神经网络（CNN）模型的数据，包括多个自变量和1个因变量数据，以供卷积神经网络模型的训练。随后，我们将测试数据集应用于该CNN模型，进行回归预测和分析。
该代码进一步修改可用于遥感影像回归模型. …
【Python机器学习】零基础掌握check_increasing等渗回归
有没有想过为什么在线购物推荐系统总能准确地推荐出喜欢的商品？
在当今的大数据时代，推荐系统无处不在，从电商网站到社交媒体，都在用复杂的算法来预测喜好和趋势。但这其中有一个不为人知的问题：如何确保推荐结果是单调递增或递减的，即保证推荐结果与用户的实际需求更加…
20 Gaussian Process Regression——高斯过程回归
文章目录 20 Gaussian Process Regression——高斯过程回归20.1 背景介绍20.2 高斯过程回归解决非线性问题20.3 从weight-space到function-space20.4 function-space view解决问题 20 Gaussian Process Regression——高斯过程回归
20.1 背景介绍
高斯过程中，高斯…
【手把手教你】搭建神经网络（回归）
大家好，我是羽峰，今天要和大家分享是回归 (regression) 问题，希望通过今天的讲解，各位对回归问题能有个更好的认识。
目录
1.认识回归
2. Auto MPG 数据集
2.1获取数据集
2.2 数据清洗
2.3 拆分训练数据集和测试数据集
2.…
统计学习基础--第三章 线性回归
目录 一、简单线性回归
1、表达式
2、估计系数
（1）方法：最小二乘法
（2）实质： （3）结果
（4）评估系数估计的准确性
3、评估模型的准确性 二、多元线性回…
粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析，pso-lssvm回归预测
目录
支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 SVM应用实例，粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析 代码 结果分析 展望
支持向量机SVM的详细原理
SVM的定义
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大…
（Matalb回归预测）GA-BP遗传算法优化BP神经网络的多维回归预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势： 二、实际运行效果：
三、部分代码：
四、分享本文全部代码数据说明手册： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于M…
ICML2021 | RSD: 一种基于几何距离的可迁移回归表征学习方法
目录 引言动机分析主角（Principal Angle）表征子空间距离正交基错配惩罚可迁移表征学习实验数据集介绍 实验结果总结与展望 论文链接 相关代码已经开源
引言
深度学习的成功依赖大规模的标记数据，然而人工标注数据的代价巨大。域自适应&…
SHAP（一）：使用 XGBoost 预测英雄联盟获胜
SHAP（一）：使用 XGBoost 预测英雄联盟获胜
本笔记本使用 Kaggle 数据集 英雄联盟排名比赛，其中包含从 2014 年开始的 180,000 场英雄联盟排名比赛。 根据这些数据，我们构建了一个 XGBoost 模型，根据有关该球…
【ArcGIS微课1000例】0073：ArcGIS探索性回归分析案例
一、探索性回归工具简介
“探索性回归”工具会对输入的候选解释变量的所有可能组合进行评估，以便根据用户所指定的指标来查找能够最好地对因变量做出解释的 OLS 模型。
给定一组候选解释变量，找出正确指定的 OLS 模型：
用法：
工具还会生成一个可选表，该表包括所有满足…
机器学习——房屋价格预测【回归问题】
机器学习——房屋价格预测【回归问题】
1. 导工具包
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import warnings
warnings.filterwarnings(ignore) #过滤所有警告2. 读取数据
# 读取数据集
train pd.read_csv("…
分类、回归算法简单介绍
分类
logistic 回归算法
用了一个Logistic Function将线性回归的连续值映射到了{0,1}空间，类似得到事件发生概率值，让自变量的分布和伯努利分布联系起来
logistic 回归算法使用的是特征的线性组合，最终得到的分隔超平面属于线性模型&…
【Matlab回归预测】鲸鱼算法优化ELMAN神经网络回归预测【含源码 1667期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab回归预测】鲸鱼算法优化ELMAN神经网络回归预测【含源码 1667期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例（第2版）[…
Spatial Data Analysis（一）：线性回归
Spatial Data Analysis（一）：线性回归
来源：https://github.com/Ziqi-Li/GEO4162C/tree/main
在此示例中，我们将介绍如何在 python 中拟合线性回归模型。 我们将使用的数据集是 2020 年县级选举投票数据以及来自 ACS …
解读Stata输出的OLS回归结果
Stata是一个广泛用于统计分析和数据管理的软件，以下是一些Stata的基础命令： 输入数据：use + 数据文件路径 显示数据：browse 或 list 或 describe 选择数据：keep 或 drop 或 select 或 exclude 建立变量和赋值：generate 或 replace 汇总数据：summarize 或 tabulate 画图：…
门控循环单元(GRU)-多输入回归预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果： 三、部分程序： 四、全部代码数据分享： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编译…
贝叶斯优化 | BO-RF贝叶斯优化随机森林多输入单输出回归预测（Matlab完整程序）
贝叶斯优化 | BO-RF贝叶斯优化随机森林多输入单输出回归预测（Matlab完整程序） 目录 贝叶斯优化 | BO-RF贝叶斯优化随机森林多输入单输出回归预测（Matlab完整程序）预测结果基本介绍评价指标程序设计参考资料预测结果 基本介绍 贝叶斯优化 | BO-RF贝叶斯优化随机森林多输入单…
机器学习--回归算法
🌳🌳🌳小谈：一直想整理机器学习的相关笔记，但是一直在推脱，今天发现知识快忘却了（虽然学的也不是那么深），但还是浅浅整理一下吧，便于以后重新学习。 …
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测—— 模型评价（一）
本节讲的是二分类结局变量的临床模型预测，与之前讲的Cox回归不同，https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/124088364https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/124088364https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/1240…
如何在分类器的基础上进行cox回归?(python)
Cox回归是一种半参数模型，它基于一个称为Cox比例风险假设的假设，该假设认为不同个体之间的风险比例保持不变。换句话说，Cox回归假设风险因素对事件发生的影响是乘法关系，而不是加法关系。
在Python中，可以使用lifelin…
【损失函数】SmoothL1Loss 平滑L1损失函数
1、介绍
torch.nn.SmoothL1Loss 是 PyTorch 中的一个损失函数，通常用于回归问题。它是 L1 损失和 L2 损失的结合，旨在减少对异常值的敏感性。
loss_function nn.SmoothL1Loss(reductionmean, beta1.0)
2、参数 size_average (已弃用): 以前用于确定是…
PyTorch深度学习实践1——线性回归和Logistic回归
PyTorch的风格
准备数据集使用类设计模型计算损失函数和优化器训练【前向、反向和更新】
线性回归 import torch# 准备数据集
# x,y是矩阵，3行1列 也就是说总共有3个数据，每个数据只有1个特征
x_data torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])
y_data to…
机器学习系列——（十四）正则化回归
引言
在机器学习领域，正则化回归是一种常用的技术，旨在解决过拟合问题，提高模型的泛化能力。本文将简单探讨正则化回归的概念、类型和应用，帮助读者更好地理解和运用这一重要技术。 一、概念
正则化回归是一种通过引入额外信息&…
机器学习笔记：地理加权回归（GWR）
1 传统的线性回归
机器学习笔记：线性回归_线性回归的读书笔记-CSDN博客 最优的β为：
2 地理加权回归（GWR）
2.1 模型概述 地理加权回归（Geographically Weighted Regression，GWR）是传统回归分…
目标检测回归损失函数（看情况补...）
文章目录 L1 loss-平均绝对误差(Mean Absolute Error——MAE)L2 loss-均方误差（Mean Square Error——MSE）Smooth L1 LossMAE、MSE、Smooth L1对比IoU LossGIoU LossDIoU Loss、CIoU LossE-IoU Loss、Focal E-IoU LossReferenceL1 loss-平均绝对误差(Mean Absolute Error——…
Salesforce回归后：谁在成为中国市场上的CRM首选？
怎样的C RM才是在中国这片土地上的最佳答案？
在Salesforce重新回归的今天，其所面临的产品、生态、技术、服务、数据等问题也恰是中国本土的CRM厂商被多年磨练和审视的问题。
在如Salesforce等国外软件进军中国市场的同时，中国本土的CRM厂商…
【机器学习 | 回归问题】超越直线:释放多项式回归的潜力 —— 详解线性回归与非线性 （含详细案例、源码）
🤵♂️ 个人主页: AI_magician 📡主页地址： 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。 👨💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！&…
哈里斯鹰算法优化BP神经网络(HHO-BP)回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
波士顿房价预测分析----以线性回归LinearRegression为例
波士顿房价预测分析----以线性回归LinearRegression为例 一、数据预处理波士顿房价数据集介绍1.1 加载数据集1.2 处理缺失值、异常值1.3 标准化处理波士顿房价数据集回归问题 数据标准化 代码二、选择特征2.1 查看热力图2.2 查看各个特征与MEDV房价的散点图2.3 定义特征值和目标…
白话机器学习的数学-1-回归
1、设置问题 投入的广告费越多，广告的点击量就越高，进而带来访问数的增加。 2、定义模型 定义一个函数：一次函数 y ax b （a 是斜率、b 是截距） 定义函数： 3、最小二乘法 例子： 用随便确定的参…
GEE：CART（Classification and Regression Trees）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）
作者：CSDN @ _养乐多_
对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签 ，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。
本文将介绍在Google…
基于信号功率谱特征和GRNN广义回归神经网络的信号调制类型识别算法matlab仿真
目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本
MATLAB2022a
3.部分核心程序
................................................................
%调制识别
len1 func_f…
双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)-多输入回归预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果：
三、部分代码展示：
四、完整代码下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编…
监督学习 - 支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）
什么是机器学习
支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）是一种基于支持向量机（Support Vector Machine，SVM）的回归算法，用于解决回归问题。与传统的回归算法不同，SVR的目标是…
异方差与多重共线性对回归问题的影响
异方差的检验
1.异方差的画图观察
2.异方差的假设检验，假设检验有两种，一般用怀特检验使用方法在ppt中，课程中也有实验，是一段代码。 异方差的解决办法 多重共线性 多重共线性可能带来的影响： 多重共线性的检验 多重…
碳排放预测模型 | Python实现基于机器回归分析的碳排放预测模型——数据清理和准备
文章目录 效果一览文章概述研究内容源码设计参考资料效果一览 文章概述 碳排放预测模型 | Python实现基于机器回归分析的碳排放预测模型——数据清理和准备 研究内容 分析国家在设计用于预测和预测二氧化碳排放的机器学习模型方面的特定记录，利用来自全球绝大多数国家的记录。…
【MATLAB】史上最全的7种回归预测算法全家桶
有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~
大家吃一顿火锅的价格便可以拥有9种时序预测算法，绝对不亏，知识付费是现今时代的趋势，而且都是我精心制作的教程，有问题可随时反馈~也可单独获取某一算法的代码（…
自然语言处理-文本对分类或回归
我们研究了自然语言推断。它属于文本对分类，这是一种对文本进行分类的应用类型。
以一对文本作为输入但输出连续值，语义文本相似度是一个流行的“文本对回归”任务。 这项任务评估句子的语义相似度。例如，在语义文本相似度基准数据集&#x…
长短期记忆(LSTM)神经网络-多输入回归预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果：
三、部分程序：
四、完整代码数据下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编…
数据回归算法 | Python逻辑回归
逻辑回归是一种经典的机器学习算法，用于解决二分类问题。
它常被用于预测某个事件发生的概率，通过将输入特征映射到一个概率值来进行分类。 简单聊聊
逻辑回归就像一位智能的侦探，根据一些线索（输入特征）判断某件事情是否会发生。
它将这些线索组合起来，计算出一个关于…
贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据...
原文链接：http://tecdat.cn/?p22702 贝叶斯回归分位数在最近的文献中受到广泛关注，本文实现了贝叶斯系数估计和回归分位数（RQ）中的变量选择，带有lasso和自适应lasso惩罚的贝叶斯（点击文末“阅读原文”获取…
机器学习——感知机模型（手动代码）
感知机，应该是很简单的模型了 1. 建立模型
感知机的模型，是一种多元线性回归符号函数的二分类模型。 多元线性回归函数：【Z  W T X W^{T}X WTX】 符号函数：
y sign(Z) 1，当y…
分类情况下处理缺失值方法综述
1.删除含有缺失值实例 分为只要含有缺失值的即删除和关键值缺失的实例删除
2.基于统计学计算 1）使用均值填充 使用在该部分不缺失的实例的均值填充 使用同类在该部分不缺失的实例的均值填充 2）回归计算 线性回归计算和非线性回归计算 3）Hot …
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】COX回归（附R语言和python代码实现）
目录
前言
几个相关概念
几个高频面试题目
多重线性回归、logistic回归和Cox回归的区别
机器学习-线性回归实践
目标：使用Sklearn、numpy模块实现展现数据预处理、线性拟合、得到拟合模型，展现预测值与目标值，展现梯度下降；
一、导入模块
import numpy as np
np.set_printoptions(precision2)
from sklearn.linear_model import LinearRegr…
使用投票回归器VotingRegressor对糖尿病数据集进行回归预测
目录 1. 作者介绍2. 投票回归器VotingRegressor简介2.1 VotingRegressor介绍2.2 VotingRegressor算法遵循以下关键原则： 3. 使用投票回归器VotingRegressor对糖尿病数据集进行回归预测实验过程3.1 代码流程介绍3.2 完整代码3.3 实验结果 1. 作者介绍
余成伟&#x…
scitb5函数1.4版本（交互效应函数P for interaction）发布----用于一键生成交互效应表
在SCI文章中，交互效应表格（通常是表五）能为文章锦上添花，增加文章的信服力，增加结果的可信程度，还能进行数据挖掘。 交互效应表我在既往文章《R语言手把手教你制作一个交互效应表》已经介绍怎么制作了&…
【AI】自回归 (AR) 模型使预测和深度学习变得简单
自回归 (AR) 模型是统计和时间序列模型，用于根据数据点的先前值进行分析和预测。这些模型广泛应用于各个领域，包括经济、金融、信号处理和自然语言处理。
自回归模型假设给定时间变量的值与其过去的值线性相关，这使得它们可用于建模和预测时…
GEE机器学习——利用梯度决策树Gradient Tree Boost 方法（GBDT/GBRT）进行土地分类和精度测试
Gradient Tree Boost 方法的具体介绍
梯度提升树（Gradient Tree Boost）是一种集成学习方法，通过串行训练多个决策树来解决回归和分类问题。它通过迭代的方式不断优化模型预测结果，使得每一棵树能够纠正前一棵树的预测误差。
Gradient Tree Boost方法的具体步骤如下： 1. …
从零实现softmax回归【基于Pytorch】
参考资料：沐神——动手学深度学习
import torch
import torchvision
from matplotlib import pyplot as plt
from torch.utils import data
from torchvision import transforms
from d2l import torch as d2l
from IPython import displaydef get_dataloader_work…
【MATLAB】数据拟合第10期-二阶多项式的局部加权回归拟合算法
有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义
二阶多项式局部加权回归拟合算法是一种用于回归分析的方法，主要通过局部加权线性回归模型来实现。以下是对二阶多项式局部加权回归拟合算法的介绍： 局部加权线性回…
Python数据分析案例36——基于神经网络的AQI多步预测(空气质量预测)
案例背景
不知道大家发现了没，现在的神经网络做时间序列的预测都是单步预测，即(需要使用X的t-n期到X的t-1期的数据去预测X的t期的数据)，这种预测只能预测一个点，我需要预测X的t1期的数据就没办法了，有的同学说可以把预…
【BP-Adaboost预测】基于BP神经网络的Adaboost的回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
第2篇 机器学习基础 —（1）机器学习概念和方式
前言：Hello大家好，我是小哥谈。机器学习是一种人工智能的分支，它使用算法和数学模型来使计算机系统能够从经验数据中学习和改进，而无需显式地编程。机器学习的目标是通过从数据中发现模式和规律，从而使计算机能够自动进…
社交网络分析4（下）：社交网络链路预测分析、LightGBM框架、LLSLP方法（LightGBM 堆叠链路预测）、堆叠泛化 、社交网络链路预测分析的挑战
社交网络分析4 写在最前面LightGBMLightGBM简介GBDT的核心概念和应用LightGBM的特点LightGBM与GBDT的比较 LightGBM的原理与技术GBDT的传统算法LightGBM的创新算法 GOSS（Gradient-based One-Side Sampling）算法解析概念和工作原理算法的逻辑基础GOSS算法…
【python】startswith()函数的用法
startswith() 是 Python 字符串 (str) 对象的一个方法。这个方法用于检查字符串是否以特定的前缀开始。 用于检查字符串是否以特定的前缀开始。 语法： str.startswith(prefix, start0, endlen(string)) 参数： prefix：要检查的前缀字符串。 st…
【人工智能Ⅰ】实验6：回归预测实验
实验6 回归预测实验
一、实验目的
1：了解机器学习中数据集的常用划分方法以及划分比例，并学习数据集划分后训练集、验证集及测试集的作用。
2：了解降维方法和回归模型的应用。 二、实验要求
数据集（LUCAS.SOIL_corr-实验6数据…
2021遥感应用组二等奖：基于机器学习回归算法的鄱阳湖水质遥感定量反演及时序变化监测研究
作品介绍 一、作品背景
鄱阳湖是中国第一大淡水湖，也是中国第二大湖，它在调节长江水位、涵养水源、改善当地气候等方面起着重大的作用。但近年来受围垦、环境污染等人类活动影响，鄱阳湖湿地退化严重，同时使鄱阳湖的容量减少&…
python：绘制回归预测结果真实值和预测值之间的散点密度图
作者：CSDN @ _养乐多_
对博客《python：使用卷积神经网络(CNN)进行回归预测》中的，回归预测结果真实值和预测值之间的散点密度图升级了一下。
如下图所示， 文章目录 一、完整代码二、参考一、完整代码
def plot(y_test, y_test_predict, method):d
机器学习---adaboost二分类、回归
1. adaboost二分类
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.datasets import make_gaussian_quantiles# 几个关键参数有n_samples（生…
监督学习 - 决策树回归（Decision Tree Regression）
什么是机器学习
**决策树回归（Decision Tree Regression）**是一种机器学习算法，用于解决回归问题。与分类问题不同，回归问题的目标是预测连续型变量的值，而不是离散的类别。决策树回归通过构建一棵决策树来进行预测。…
使用R语言glmnet包进行正则化lasso回归
正则化的原理是尽可能多的将数据中的特征塞进最终模型，特征越多越可以更好地解释数据集的错综复杂。在应用正则化后，每个特征对模型部分的解释程度可能完全不同。通过使用正则化可以减少数据集的噪声，这些噪声可能来对最终模型几乎没有形象的…
PYTHON基础：线性算法--线性回归｜岭回归｜套索回归模型
常用的三种线性模型算法–线性回归模型、岭回归模型、套索回归模型
线性模型基本概念 线性模型的一般预测模型是下面这个样子的，一般有多个变量，也可以称为多个特征x1、x2、x3 … 最简单的线性模型就是一条直线直线的方程式，b0是截距&#…
SPSS二元Logistic回归
前言： 本专栏参考教材为《SPSS22.0从入门到精通》，由于软件版本原因，部分内容有所改变，为适应软件版本的变化，特此创作此专栏便于大家学习。本专栏使用软件为：SPSS25.0 本专栏所有的数据文件请点击此链接下…
【SSA-KELM预测】基于麻雀算法优化核极限学习机回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
（实战）sklearn----岭回归标准方程法----岭回归
数据集
import numpy as np
from numpy import genfromtxt
from sklearn import linear_model
import matplotlib.pyplot as plt# 读入数据
data genfromtxt(r"longley.csv",delimiter,)
print(data)# 切分数据
x_data data[1:,2:]
y_data data[1:,1]
print(x…
【GWO-BP预测】基于灰狼算法优化BP神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
【机器学习Python实战】logistic回归
🚀个人主页：为梦而生~ 关注我一起学习吧！ 💡专栏：机器学习python实战 欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~ ⭐内容说明：本专栏主要针对机器学习专栏的基础内容进行python的实现，部分…
随机森林回归模型，SHAP库可视化
随机森林回归模型
创建一个随机森林回归模型，训练模型，然后使用SHAP库解释模型的预测结果，并将结果可视化。
具体步骤如下： 首先，代码导入了所需的库，包括matplotlib、shap、numpy和sklearn.ensemble。ma…
GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）
作者：CSDN @ _养乐多_
对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签 ，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。
本文将介绍在Google…
回归模型原理总结及代码实现
前言
本文将介绍回归模型算法，并总结了一些常用的除线性回归模型之外的模型，其中包括一些单模型及集成学习器。
保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、…
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 plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 数据
# 读入数据
data genfro…
高斯过程回归 | GPR高斯过程回归
高斯过程回归（Gaussian Process Regression, GPR）是一种强大的非参数回归方法，它通过假设数据是从一个高斯过程中生成的来预测新的数据点。 高斯过程是一种定义在连续输入空间上的随机过程，其中任何有限集合的观测值都呈多变量高斯分布。 实现GPR的Python代码import numpy …
数据分享|R语言PCA主成分、lasso、岭回归降维分析近年来各国土地面积变化影响...
全文链接：http://tecdat.cn/?p31445 机器学习在环境监测领域的应用，着眼于探索全球范围内的环境演化规律，人类与自然生态之间的关系以及环境变化对人类生存的影响（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 课题着眼于…
【Python机器学习】零基础掌握isotonic_regression等渗回归
遇到了数据不一致的困扰吗？
在市场分析、医疗研究或者其他数据密集型领域，经常会遇到一个问题：如何从一组不完全一致或者有噪音的数据中提取出有用的信息？例如，假设一家餐厅想要根据顾客的评分和消费金额来调整菜单。 顾客评分消费金额（元）顾客年龄访问次数4.21002533.…
机器学习算法——线性回归与非线性回归
目录 1. 梯度下降法1.1 一元线性回归1.2 多元线性回归1.3 标准方程法1.4 梯度下降法与标准方程法的优缺点 2. 相关系数与决定系数 1. 梯度下降法
1.1 一元线性回归
定义一元线性方程 y ω x b y\omega xb yωxb 则误差（残差）平方和 C ( ω , b ) …
基于遗传算法改进的GRNN多输入多输出回归预测，基于多目标遗传算法+GRNN的帕累托前沿求解，基于遗传工具箱调用GRNN模型的多目标求解
目录
背影 遗传算法的原理及步骤 基本定义 编码方式 适应度函数 运算过程 代码 结果分析 展望 完整代码下载链接：grnn多输入多输出训练测试，遗传算法改进grnn神经网络，NSGA-2多目标遗传算法，多目标遗传算法和grnn结合优化资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/downloa…
logistic回归 目的、方程、损失函数
logistic回归多用于二分类问题。 文章目录 目的：给出x，当x满足条件时，y1的概率是多少。方程： y ^ σ ( ω T x b ) \hat y \sigma(\omega^Txb) y^σ(ωTxb)损失函数： J ( ω , b ) 1 m ∑ i 1 m L ( y ^ ( i ) …
数学建模：Logistic回归预测
🔆 文章首发于我的个人博客：欢迎大佬们来逛逛
数学建模：Logistic回归预测
Logistic回归预测
logistic方程的定义： x t 1 c a e b t x_{t}\frac{1}{cae^{bt}}\quad xtcaebt1 d x d t − a b e b t ( c a e b t ) 2 >…
逻辑回归与决策树回归
逻辑回归
逻辑回归函数:
逻辑回归分析属于概率型回归分析方法。
假设在自变量xi1、xi2…xip的作用下，因变量y取值为1和0的二值变量，其取值为1的概率为pi，则可以表示为： 相反，y取值为0的概率即： 对y取值为…
【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）
【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果1.模型原理
逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法，尽管名字中含有“回归”，但实际上是一种分类算法。它的基本原理是通…
【ALO-BP预测】基于蚁狮算法优化BP神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
2023新算法：改进的减法优化器算法优化BP神经网络---回归+分类两种案例
今天采用前一阵改进最为成功的智能优化算法---融合黄金正弦的减法优化器算法(GSABO)优化BP神经网络。该算法不仅是2023年较新的算法，而且改进后的收敛速度和寻优精度都是极佳！点击链接跳转GSABO算法：融合黄金正弦，十种混沌映射&am…
基于自适应自回归模型的高级人工智能概念及其实现
基于自适应自回归模型的高级人工智能概念及其实现 摘要：一、引言：二、方法：三、讨论：四、结论：草稿实现计算代码解释摘要：
在人工智能研究领域中，预测未来的信息往往会遇到信息不明确的问题，尤其是在自回归模型中，这一问题尤为突出。本研究提出一个新颖的假设，将能自…
使用 Python 的多项 Logistic 回归问题
一、说明 多项逻辑回归是一种统计方法，用于预测两个以上类别的分类结果。当因变量是分类变量而不是连续变量时，它特别有用。
二、分类预测 在多项式逻辑回归中，模型预测属于因变量每个类别的观测值的概率。这些概率可以解释为观察结果属于每…
区块链正在开启一场回归商业，融合商业的新发展
对于区块链来讲，它其实同样在延续着这样一种发展路径。 正如上文所说，区块链正在开启一场回归商业，融合商业的新发展。 而欲要实现这一点，区块链就是要从底层算法，底层数据传输，底层体系的打造着手…
HuggingFace (transformers) 自定义图像数据集、使用 DeiT 模型、Trainer 进行训练回归任务
资料
Hugging Face 官方文档：https://huggingface.co/ Hugging Face 代码链接：https://github.com/huggingface/transformers
1. 环境准备
创建 conda 环境激活 conda 环境下载 transformers 依赖下载 transformers 中需要处理数据集的依赖下载 pytor…
回归预测、分类预测、时间序列预测 都有什么区别?
回归预测、分类预测和时间序列预测都是统计和机器学习领域中的预测任务，它们在问题设置和解决的方式上有一些关键区别： 回归预测： 回归预测用于预测连续数值的输出，通常是实数。例如，预测房价、气温、销售额等连续型输…
Transformer回归预测
一、Attention is all you need——李沐论文精读Transformer
论文地址： https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf Transformer论文逐段精读【论文精读】 卷积神经网络对较长的序列难以建模，因为他每次看一个比较小的窗口，如果两个像素隔得比较…
机器学习——弹性网估计
机器学习——弹性网估计 文章目录 机器学习——弹性网估计[toc]1 模型介绍2 模型设定3 弹性网估计 1 模型介绍
弹性网估计属于惩罚回归，常见的惩罚回归包括岭回归(ridge)、套索回归(lasso)和弹性网(elasticnet)回归等。
岭回归用于缓解高维数据可能的多重共线性问…
社交网络分析（汇总）
这里写自定义目录标题 写在最前面社交网络分析系列文章汇总目录 提纲问题一、社交网络相关定义和概念提纲问题1. 社交网络、社交网络分析；2. 六度分隔理论、贝肯数、顿巴数；3. 网络中的数学方法：马尔科夫过程和马尔科夫链、平均场理论、自组织…
使用深度学习进行“序列到序列”回归
目录
下载数据
准备训练数据
定义网络架构
训练网络
测试网络 此示例说明如何使用深度学习预测发动机的剩余使用寿命 (RUL)。 要训练深度神经网络以根据时间序列数据或序列数据预测数值，可以使用长短期记忆 (LSTM) 网络。 此示例使用 [1] 中所述的涡轮风扇发动机…
监督学习 - 梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）
什么是机器学习
梯度提升回归（Gradient Boosting Regression）是一种集成学习方法，用于解决回归问题。它通过迭代地训练一系列弱学习器（通常是决策树）来逐步提升模型的性能。梯度提升回归的基本思想是通过拟合前一轮模…
第一章：part1监督学习：回归
线性回归（linear regression model）
线性回归模型 回归：可以预测数字作为输出 是一种特殊的监督学习模型
例：通过已知的房价来拟合曲线 可以求得英尺的价格 区别回归与分类：分类的输出结果一般为离散的，并…
机器学习课后习题 --回归
（一）单选题
1.以下()组变量之间存在线性回归关系？ A:学生的性别与他的成绩 B:儿子的身高与父亲的身高 C:正方形的边长与面积D: 正三角形的边长与周长
2.回归问题和分类问题的区别是？ A:回归问题有标签，分类问题…
作为分类算法，逻辑回归是如何和回归扯上关系的
今天就逻辑回归和回归问题之间的关系做个梳理，下次再遇到谁扯逻辑回归如何如何做回归，我直接丢。。。
仅个人拙见。 文章目录1 何为回归？何为分类？2 回归问题在拟合什么？分类问题又在拟合什么？2.1 回归的拟…
预测模型：MATLAB线性回归
1. 线性回归模型的基本原理 线性回归是统计学中用来预测连续变量之间关系的一种方法。它假设变量之间存在线性关系，可以通过一个或多个自变量（预测变量）来预测因变量（响应变量）的值。基本的线性回归模型可以表示为&…
揭秘logistic 回归 与 sigmoid激活函数的关系
揭秘logistic 回归 与 sigmoid激活函数的关系
这一期博客，博主谈谈logistic 回归在做分类任务时与sigmoid的关系，不过以下更多是探讨。 在谈这个关系之之前，我们可能需要聊很多。
首先，我们知道logistic 回归可以做分类任务&…
Ridge和Lasso回归代码实现--Tensorflow部分
Ridge和Lasso回归代码实现–Tensorflow部分–潘登同学的机器学习笔记
python版本–3.6 ; Tensorflow版本–1.15.0 ;编辑器–Pycharm 文章目录Ridge和Lasso回归代码实现--Tensorflow部分--潘登同学的机器学习笔记Ridge回归代码结果Lasso回归代码结果ElasticNet代码结果Ridge回归…
深度学习_8_对Softmax回归的理解
回归问题，例如之前做房子价格预测的线性回归问题
而softmax回归是一个分类问题,即给定一个图片，从猫狗两种动物类别中选出最可靠的那种答案，这个是两类分类问题，因为狗和猫是两类 上述多个输出可以这样理解，假设一个图…
基于深度信念神经网络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） dbn神经神经网络的回归分析 基本结构 主要参数 MATALB代码 结果图 展望
背影
回归分析是常见的数学问题，很多回归分析因为太复杂，不容易用公式表达&#x…
【动手学习深度学习--逐行代码解析合集】04softmax回归的从零开始实现
【动手学习深度学习】逐行代码解析合集
04softmax回归的从零开始实现 视频链接：动手学习深度学习–softmax回归的从零开始实现 课程主页：https://courses.d2l.ai/zh-v2/ 教材：https://zh-v2.d2l.ai/ 1、 softmax网络架构 2、 softmax运算 3、…
SHAP（四）：NHANES I 生存模型
SHAP（四）：NHANES I 生存模型
这是一个 Cox 比例风险模型，基于来自 NHANES I 的数据以及来自 NHANES I 流行病学随访研究。 它旨在说明 SHAP 值如何能够以传统上仅由线性模型提供的清晰度解释 XGBoost 模型。 我们在数据中看到有趣…
【Python机器学习】零基础掌握IsotonicRegression等渗回归
想要预测一个事件的结果，但因素多且复杂，难以得出精确的预测？在金融、医疗、教育等多个领域，这样的问题是非常普遍的。
假设在医疗领域，医生需要根据多项指标（如年龄、血压、胆固醇水平等）来预测患者是否有心脏病的风险。因为每个指标对结果的影响都可能不同，单一模型…
（Matalb时序预测）GWO-BP灰狼算法优化BP神经网络的多维时序回归预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势： 二、实际运行效果：
三、部分代码展示：
四、完整代码数据说明手册下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于M…
【HHO-KELM预测】基于哈里斯鹰算法优化核极限学习机回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
机器学习系列——（十六）回归模型的评估
引言
在机器学习领域，回归模型是一种预测连续数值输出的重要工具。无论是预测房价、股票价格还是天气温度，回归模型都扮演着不可或缺的角色。然而，构建模型只是第一步，评估模型的性能是确保模型准确性和泛化能力的关键环节。本文…
【LeetCode-494】目标和(回溯动归)
目录 LeetCode494.目标和
题目描述
解法1：回溯法
代码实现
解法2：动态规划
代码实现 LeetCode494.目标和
题目链接
题目描述
给定一个非负整数数组，a1, a2, ..., an, 和一个目标数，S。现在你有两个符号 和 -。对于数组中…
机器学习周记（第二十六周：文献阅读-DPGCN）2024.1.15~2024.1.21
目录
摘要
ABSTRACT
1 论文信息
1.1 论文标题
1.2 论文摘要
1.3 论文背景
2 论文模型
2.1 问题描述
2.2 论文模型
2.2.1 时间感知离散图结构估计（Time-aware Discrete Graph Structure Estimation Module，TADG Module）
2.2.2 时间…
【多项式回归】拟合有噪声的正弦曲线
先导入模块并创建数据：
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures as PF
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as nprnd np.random.RandomState(42) #设置随机数种子
X rnd.uniform(-3, 3, size100)
y np.sin(X) rnd…
空气质量预测 | Matlab实现基于BP神经网络回归的空气质量预测模型
文章目录 效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览 文章概述
政府机构使用空气质量指数 (AQI) 向公众传达当前空气污染程度或预测空气污染程度。 随着 AQI 的上升，公共卫生风险也会增加。 不同国家有自己的空气质量指数，对应不同国家的空气质量标准。
基于BP（Backpropag…
全代码 | 随机森林在回归分析中的经典应用
公众号后台记录了发表过文章的各项阅读指标包括：内容标题，总阅读人数，总阅读次数，总分享人数，总分享次数，阅读后关注人数，送达阅读率，分享产生阅读次数，首次分享率&#…
Logistic回归和Softmax回归引入$L_2$正则化后的梯度下降过程
Logistic回归和Softmax回归引入L2正则化后的梯度下降过程Logistic回归引入L2L_2L2正则化后的梯度下降过程Softmax回归引入L2L_2L2正则化后的梯度下降过程Logistic回归引入L2L_2L2正则化后的梯度下降过程
Logistic回归是一种用于分类问题的机器学习算法。在引入L2L_2L2…
(Matlab)基于CNN-Bi_LSTM的多维时序回归预测(卷积神经网络-双向长短期记忆网络)
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果：
三、部分代码展示：
四、完整代码数据下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平…
R语言中的函数5：purrr:map()
文章目录前言map(.x,.f,...),map2(.x,.y,.f,...),pmap(.I,.f,...)数据准备map()测试map2()测试pmap()测试map_lgl(),map2_lgl(),pma_lgl()map_chr(), map2_chr(), pmap_chr(),map_dbl()，map2_dbl()，pmap_dbl()map_dfr()， map2_dfr()ÿ…
d2l 线性回归的简洁实现
文章目录 线性回归的简洁实现1. 生成数据集2. 调用框架现有api来读取数据3. 使用框架预定义好的层4. 初始化模型参数5. 均方误差6. 实例化SGD实例（优化算法）7. 训练 线性回归的简洁实现
上一节 张量：数据存储、线性代数；自动微分…
回归模型常见评估指标mae,mse,rmse
文章目录 MAE（平均绝对误差）计算公式sklearn实现numpy实现mse(均方误差)计算公式sklearn实现numpy实现rmse(均方根误差)计算公式sklearn实现MAE（平均绝对误差）
计算公式 MAE ( y ,
GraphPad Prism 9.5.1 for Mac 操作简便功能强大且实用的医学绘图分析工具
GraphPad Prism简介
GraphPad Prism是一款非常实用的统计软件，其功能非常强大，能够帮助用户进行各类科研数据的处理和分析，快速绘制出各种专业的图像和数据报告。
GraphPad Prism软件的用户界面非常友好，易于学习和操作…
麻雀优化CNN超参数用于回归MATLAB
在CNN模型的构建中，涉及到特别多的超参数，比如：学习率、训练次数、batchsize、各个卷积层的卷积核大小与卷积核数量（feature map数），全连接层的节点数等。直接选择的话，很难选到一组满意的参数&…
地理加权回归 | 模型如何应用于新数据的预测？
专注系列化、高质量的R语言教程推文索引 | 联系小编 | 付费合集有读者不知道如何用地理加权回归去预测新的数据。本篇以常用的两个工具包为例进行介绍。本篇目录如下：0 数据准备1 spgwr工具包2 GWmodel工具包3 结语相关推文：spgwr | R语言与地理加权回归…
传统机器学习(二)逻辑回归算法(二)
传统机器学习(二)逻辑回归算法(二)
之前在传统机器学习(二)逻辑回归算法(一)中介绍了逻辑回归的原理、公式推导、手动python实现及sklearn工具包的使用详解等内容。继续对逻辑回归的使用细节进行介绍。
一、如何得到逻辑回归模型系数
1.1、一个简单的逻辑回归例子
已采集15…
机器学习——为什么逻辑斯特回归(logistic regression)是线性模型
问：逻辑斯蒂回归是一种典型的线性回归模型。
答：正确。逻辑斯蒂回归是一种典型的线性回归模型。它通过将线性回归模型的输出结果映射到[0,1]区间内，表示某个事物发生的概率，从而适用于二分类问题。具体地说，它使用sig…
机器学习之分类决策树与回归决策树—基于python实现
大家好，我是带我去滑雪！ 本期为大家介绍决策树算法，它一种基学习器，广泛应用于集成学习，用于大幅度提高模型的预测准确率。决策树在分区域时，会考虑特征向量对响应变量的影响，且每次仅使用一个分…
李宏毅 机器学习回归、分类、聚类、异常检测视频笔记
https://www.bilibili.com/video/BV164411b7dx?p90
线性回归
1.Model A set of function一组函数
2.Goodness of Function评价函数 损失函数 L: 输入：函数，输出：衡量模型how bad is 3.Bset Funcion挑选最好的函数 梯度下降：…
GPT学习-使用embedding做回归（regression）预测
Regression"回归"是机器学习中的一个术语，指的是预测一个连续的数值，而不是分类的类别。这个词通常被翻译为"回归"。这个翻译有时候感觉有点晦涩难懂，也可以考虑使用"数值预测"或者"回归预测"理解上…
通过向量回归、随机森林回归、线性回归和K-最近邻回归将预测结果绘制成图表进行展示
文章目录 表格部分数据如下运行效果如下代码解析完整代码附件 表格部分数据如下 附件里会给出全部数据链接
运行效果如下 代码解析
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontPropertiesfont FontP…
机器学习一点通：如何评价和可视乎回归分析结果
在评估回归模型时，除了均方误差（MSE）或均方根误差（RMSE）之外，还有几种指标可用于评估其性能。以下是一些常用的回归评估指标： 平均绝对误差（MAE）：该指标衡量了…
【计量经济学】简单回归模型
简单回归模型–潘登同学的计量经济学笔记 文章目录简单回归模型--潘登同学的计量经济学笔记方程及名称由两条基本假设推导最小二乘法矩估计求得β0\beta_0β0与β1\beta_1β1为什么叫普通最小二乘法OLS统计量的代数性质SST、SSE、SSR拟合优度在简单回归中加入非线性因素常弹…
DBN+LSTM神经网络电容量回归分析，基于MATLAB编程的深度信念网络+lstm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） LSTM长短期神经网络的原理 DBNLSTM的时间序列电容预测 基本结构 主要参数 MATALB代码 结果图 展望
背影
DBN是一种深度学习神经网络，拥有提取特征，非监督学…
【Matlab回归预测】Tent混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测【含源码 1707期】
一、代码运行视频（哔哩哔哩）
【Matlab回归预测】Tent混沌映射改进的麻雀搜索算法SSA优化BP神经网络回归预测【含源码 1707期】
二、matlab版本及参考文献
1 matlab版本 2014a
2 参考文献 [1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例…
【MATLAB第50期】基于MATLAB的RELM-LOO多输入单输出回归分类预测算法与RELM及ELM进行对比
【MATLAB第50期】基于MATLAB的RELM-LOO多输入单输出回归&分类预测算法与RELM及ELM进行对比
引言
RELM-LOO即通过LOO计算效率方法对其RELM模型正则化C系数进行寻优。 对于进化算法寻优来说， 结果更稳定。
可参考以下文献： [1] Shao Z , Er M J , W…
极大似然估计法及其损失函数的优化方法
二分类-逻辑回归模型
1.模型函数
1）多元线性回归函数： Z ^ 计算 X W T \hat{Z}_{计算} XW^T Z^计算XWT 2）softmax函数： Y ^ 模型 S i g m o i d ( Z ^ 计算 ) 1 1 e − Z ^ 计算 \hat{Y}_{模型} Sigmoid(\hat{Z}_{计算})…
2023年数学建模：方差分析与回归分析
2023年9月数学建模国赛期间提供ABCDE题思路加Matlab代码,专栏链接(赛前一个月恢复源码199,欢迎大家订阅):http://t.csdn.cn/Um9Zd
目录
1. 方差分析
1.1 方差分析的原理
1.2 MATLAB 代码实现
1.3 数学建模案例
2. 回归分析
2.1 回归分析的原理
2.2 MATLAB 代码实现 本文…
机器学习之线性回归算法
目录
线性回归算法
求导法推导
梯度下降法推导
线性回归实现人脸识别
导入数据
构建标签矩阵
经典线性回归求导法实现
经典线性回归梯度下降法实现
岭回归实现
套索回归实现
局部加权线性回归实现
可视化
人脸识别 线性回归算法 求导法推导 梯度下降法推导 线性回…
SPSSPRO杯第十五届数学中国数学建模网络挑战赛赛题浅评
赛题浅评 A题 人员的紧急疏散 A题需要我们针对不同的情形和参数进行研究，来了解人群在疏散逃生时可能呈现出的不同动力学行为。一共设置了三个问题，第一个问题是人群的焦虑程度对疏散效果的影响；第二个问题要求我们对疏散速率及其关键因素进行…
《赤裸裸的统计学》读后感
《赤裸裸的统计学》，作者[美]查尔斯韦兰，2013年出版，豆瓣评分8.1分，可以作为统计学入门读物很好的一本书，知识点浅显易懂，对小白非常友好，有统计专业知识的人可能会觉得干货略少。总的来说&…
【逻辑回归学习笔记】
算法描述
1.逻辑回归要做的事就是寻找分界面实现二分类。 2.问题假设：对一堆三角形和正方形分类。 3.数据输入：已知正方形和三角形的坐标和标签。 4.算法过程：
知识储备
1.分类和回归 ①分类的目标是预测一个离散型变量(e.g. 是/否&#…
使用自己的数据利用pytorch搭建全连接神经网络进行回归预测
使用自己的数据利用pytorch搭建全连接神经网络进行回归预测 1、导入库2、数据准备3、数据拆分4、数据标准化5、数据转换6、模型搭建7、模型训练8、模型预测9、完整代码 1、导入库
引入必要的库，包括PyTorch、Pandas等。
import numpy as np
import pandas as pd
f…
liblinear使用说明
Liblinear是一个简单的解决大规模线性化分类和回归问题的软件包。它目前支持: -L2正则化逻辑回归/L2损失支持向量分类/L1损失支持向量分类法 -L1正则化L2损失支持向量分类/L1正则化逻辑回归 -L2正则化L2损失支持向量回归/L1损失支持向量回归。 这篇文献介绍了Liblinear的用法。…
支持向量回归SVR实例
支持向量回归（Support Vector Regression，简称SVR）是一种机器学习算法，用于解决回归问题。与传统的回归方法不同，SVR通过使用支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）的思想&…
机器学习深度学习——注意力提示、注意力池化（核回归）
👨🎓作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er 🌌上期文章：机器学习&&深度学习——常见循环神经网络结构（RNN、LSTM、GRU） 📚订阅专栏：机器…
医咖会免费STATA教程学习笔记——有序多分类逻辑回归（ordinal logistic regression）
1.代码 ologit y x ologit y x, or ologit y x1 x2, or 2.窗口 统计——序数结果——有序Logistic回归——选择因变量和自变量——切换到“报告”——勾选“报告比值比”
医咖会免费STATA教程学习笔记——广义线性模型（GLM）
1.线性回归 glm price weight length, family(gaussian) link(identity) 2.Logistic回归 glm low age i.smoke i.race, family(binomial) link(logit) glm low age i.smoke i.race, family(binomial) link(logit) eform 3.泊松回归 glm low age i.smoke i.race, family(poisson…
【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据）)
【Sklearn】基于逻辑回归算法的数据分类预测（Excel可直接替换数据） 1.模型原理2.模型参数3.文件结构4.Excel数据5.下载地址6.完整代码7.运行结果 1.模型原理
逻辑回归是一种用于二分类问题的统计学习方法，尽管名字中含有“回归”，…
医咖会免费STATA教程学习笔记——二分类Logistic回归
1.使用logistic回归前需要检查 （1）因变量为二分类变量 （2）因变量发生的概率小于15% 2.导入数据集 webuse lbw, clear 3.命令 logistic low age i.age 或者 logit low age i.age , or 或者 统计——二元结果——Logistic回归——选…
用Python打造复古风格的游戏：回归8位时代【俄罗斯方块】
大家好，我是辣条！
今天带大家来写一个说难不难，说简单也不算接单的复古小游戏：俄罗斯方块游戏！ 目录 前言：步骤首先接下来然后接下来最后 上代码：总结: 前言： 俄罗斯方块是一款经典…
Logistic回归（随机梯度上升算法）
梯度上升算法 def gradAscent(dataMatIn, classLabels):dataMatrix np.mat(dataMatIn) #转换成numpy的matlabelMat np.mat(classLabels).transpose() #转换成numpy的mat,并进行转置m, n np.shape(dataMa…
【机器学习】Linear and Nonlinear Regression 线性/非线性回归讲解
文章目录一、回归问题概述二、误差项定义三、独立同分布的假设四、似然函数的作用五、参数求解六、梯度下降算法七、参数更新方法八、优化参数设置一、回归问题概述 回归：根据工资和年龄，预测额度为多少 其中，工资和年龄被称为特征࿰…
吴恩达监督机器学习：回归和分类（一）
文章目录机器学习简介机器学习是什么quiz监督学习回归问题分类问题quiz无监督学习聚类问题quiz练习测试：监督学习与无监督学习线性回归线性回归模型第一部分基本术语线性回归模型第二部分quiz选学实验：线性回归模型代价函数公式quiz代价函数的直观理解qu…
因果分析系列7--分组和虚拟变量回归
因果分析系列7--分组和虚拟变量回归 1. 分组数据回归2.虚拟变量回归小结在本文中，我们将介绍如何使用线性回归来处理分组数据和虚拟变量回归。这两种技术都是因果推断中非常有用的工具。我们将首先介绍分组数据回归，然后介绍虚拟变量回归。 1. 分组数据回归
并非所有数据点的…
PTA L1-078 吉老师的回归（15分）C语言
曾经在天梯赛大杀四方的吉老师决定回归天梯赛赛场啦！
为了简化题目，我们不妨假设天梯赛的每道题目可以用一个不超过 500 的、只包括可打印符号的字符串描述出来，如：Problem A: Print "Hello world!"。
众所周知&#…
粒子群优化支持向量机SVM的供热量预测，pso-svm回归分析
目录
背影 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 粒子群算法原理 SVM应用实例，基于粒子群算法优化SVM的热负荷预测 代码 结果分析 展望
背影
供热量预测对现代智能化社会拥有重要意义，本文用粒子群算法改进的SVM进行供热量预测，有利于供热公式实时调整功率，节能减…
机械学习模型训练常用代码（随机森林、聚类、逻辑回归、svm、线性回归、lasso回归，岭回归）
一、数据处理（特征工程）
更多pandas操作请参考添加链接描述pandas对于文件数据基本操作 导入的包sklearn
pip3 install --index-url https://pypi.douban.com/simple scikit-learn缺失值处理
#缺失值查看
df.replace(NaN , np.nan, inplaceTrue)#将数…
机器学习 | 实验四：正则化
⭐对应笔记：正则化 📚描述
在这个练习中，你将实现正则化的线性回归和正则化的逻辑回归。
📚数据
这个数据包包含两组数据，一组用于线性回归，另一个用于逻辑回归。还包含一个名为"map_feature"…
【机器学习(五)】基于KNN模型对高炉发电量进行回归预测分析
文章目录专栏导读1、KNN简介2、KNN回归模型介绍3、KNN模型应用-高炉发电量预测3.1数据集信息：3.2属性信息3.3数据准备3.4数据标准化和划分数据集3.5寻找最佳K值3.6建立KNN模型预测4、完整代码专栏导读 ✍ 作者简介：i阿极，CSDN Python领域新星…
医咖会免费STATA教程学习笔记——简单线性回归
1.导入数据 sysuse auto.dta 2.线性回归需要满足的几个假设 （1）因变量是连续变量 （2）自变量是连续变量或者哑变量 （3）因变量和自变量之间存在线性关系 （4）观测值独立 （5&…
机器学习基础10-审查回归算法(基于波士顿房价的数据集)
上一节介绍了如何审查分类算法，并介绍了六种不同的分类算法，还 用同一个数据集按照相同的方式对它们做了审查，本章将用相同的方式对回归算法进行审查。 在本节将学到：
如何审查机器学习的回归算法。如何审查四种线性分类算法。如…
入门级BP神经网络实现回归预测的原理与python代码
文章目录 一、BP神经网络是什么？二、BP神经网络的原理？三、BP神经网络预测过程如下1.初始化参数：2.前向传播：3.反向传播：4.更新参数：5.重复上述过程，直到满足收敛条件或达到最大迭代轮次。 四、…
回归与聚类算法系列⑤：逻辑回归
目录
1、介绍
2、原理
输入
激活函数
3、损失及其优化
损失函数
优化
4、API
5、案例：乳腺癌肿瘤预测
数据集
代码 🍃作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习࿰…
R语言STAN贝叶斯线性回归模型分析气候变化影响北半球海冰范围和可视化检查模型收敛性...
原文链接：http://tecdat.cn/?p24334 像任何统计建模一样，贝叶斯建模可能需要为你的研究问题设计合适的模型，然后开发该模型，使其符合你的数据假设并运行（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频…
机器学习基础算法--回归类型和评价分析
目录
1.数据归一化处理
2.数据标准化处理
3.Lasso回归模型
4.岭回归模型
5.评价指标计算 1.数据归一化处理
"""
x的归一化的方法还是比较多的我们就选取最为基本的归一化方法
x(x-x_min)/(x_max-x_min)
"""
import numpy as np
from sklea…
记一次时间序列算法的自回归预测--ARAutoreg
背景
最近公司给客户要做一些数据的预测，但是客户不清楚哪些做起来比较符合他们的，于是在经过与业务方的沟通，瞄准了两个方面的数据
1.工程数据：对工程数据做评估，然后做预警，这个想法是好的，…
多项式回归案例（附数据集下载地址）
数据集下载地址： 链接：https://pan.baidu.com/s/1iWzxK8hlxRHh8pz46576pg 密码：tsu5 当我们完成了数据的预处理环节后，我们可以先对数据进行可视化，根据图像可以初步的判断我们的模型应该是怎么样的，如何更…
基于机器学习方法校准MPU6050陀螺仪加速度计（含完整源码）
基于机器学习方法校准MPU6050陀螺仪加速度计（含源码）
最近组装了一架无人机，想要自己写一个飞控，所以一直在研究陀螺仪，我使用的是目前最常用的MPU6050六轴运动传感器，如下图所示 然而在将程序写好后发现传…
线性回归---波士顿房价数据集（改）
这里我们用到了特征筛，为什么要进行特征进行选择？ 在一个数据集中，我们需要找出对因变量影响显著的变量，对于显著性较低的我们进行剔除，留下显著性高的特征把它们加入模型，从而使我们的模型复杂度更低&…
一元线性回归与梯度下降法
文章目录1.问题引入2.代价函数3.梯度下降法1.问题引入
根据不同房屋尺寸，预测出房子可以卖多少钱。所做任务就是通过给的数据集构建一个模型。
显然这是一个回归问题，根据之前的数据预测出一个准确的输出值。 为了描述这个回归问题，标记如…
机器学习-------线性回归
线性回归
1.给定数据集 D(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)……(xn,yn)D{(x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_3,y_3),(x_4,y_4)}……(x_n,y_n) D(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)……(xn,yn) 希望可以得到 f(xi)wxibf(x_i)wx_ib f(xi)wxib 使得f(xi)f(x_i)f(xi)…
回归与聚类算法系列②：线性回归
目录
1、定义与公式
2、应用场景
3、特征与目标的关系分析
线性回归的损失函数
为什么需要损失函数
损失函数
⭐如何减少损失
4、优化算法
正规方程
梯度下降
优化动态图
偏导
正规方程和梯度下降比较
5、优化方法GD、SGD、SAG
6、⭐线性回归API
7、实例&#…
机器学习算法（3）—— 逻辑回归算法
逻辑回归算法1 逻辑回归介绍2 损失及优化3 逻辑回归的使用4 分类评估方法4.1 混淆矩阵4.2 ROC曲线与AUC指标4.3 ROC曲线绘制5 分类中类别不平衡问题5.1 过采样方法5.2 欠采样方法1 逻辑回归介绍
应用场景：
广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号
逻辑…
二分类问题的解决利器：逻辑回归算法详解（一）
文章目录 🍋引言🍋逻辑回归的原理🍋逻辑回归的应用场景🍋逻辑回归的实现 🍋引言 逻辑回归是机器学习领域中一种重要的分类算法，它常用于解决二分类问题。无论是垃圾邮件过滤、疾病诊断还是客户流失预测&…
Numpy实现Logistic回归（含完整代码）
Numpy实现对数几率回归
问题描述
对数几率回归通过一个单调可微函数（Sigmoid函数）把分类任务的真实标签与线性回归模型的预测值联系起来，进行回归学习，完成分类任务。其中，Sigmoid函数如下： y11e−(ωTxb…
【李沐深度学习笔记】Softmax回归
课程地址和说明
Softmax回归p1 本系列文章是我学习李沐老师深度学习系列课程的学习笔记，可能会对李沐老师上课没讲到的进行补充。
Softmax回归
虽然它名字叫作回归，但是它其实是分类问题
本节课的基础
想要学会本节课得需要一点基础，…
深入探讨梯度下降：优化机器学习的关键步骤（三）
文章目录 🍀引言🍀随机、批量梯度下降的差异🍀随机梯度下降的实现🍀随机梯度下降的调试 🍀引言 随机梯度下降是一种优化方法，主要作用是提高迭代速度，避免陷入庞大计算量的泥沼。在每次更新时&a…
第2篇 机器学习基础 —（1）机器学习方式及分类、回归
前言：Hello大家好，我是小哥谈。机器学习是一种人工智能的分支，它使用算法和数学模型来使计算机系统能够从经验数据中学习和改进，而无需显式地编程。机器学习的目标是通过从数据中发现模式和规律，从而使计算机能够自动进…
【深度学习】深度学习实验二——前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类、激活函数、优化器、正则化、dropout、早停机制
一、实验内容
实验内容包含要进行什么实验，实验的目的是什么，实验用到的算法及其原理的简单介绍。 1.1 手动实现前馈神经网络解决上述回归、二分类、多分类问题 分析实验结果并绘制训练集和测试集的loss曲线。 原理介绍：回归问题使用的损失函…
python：使用随机森林回归模型进行数据预测
作者：CSDN @ _养乐多_
在本篇博客中，我们将介绍如何使用Python编程语言和一些主要的数据科学工具（pandas、numpy、sklearn等）来进行数据预测。我们将使用随机森林回归模型，该模型是一种强大的机器学习算法，适用于回归问题，例如预测连续性变量的值。我们将演示如何准备数…
【李沐】3.2线性回归从0开始实现
%matplotlib inline
import random
import torch
from d2l import torch as d2l1、生成数据集： 看最后的效果，用正态分布弄了一些噪音 上面这个具体实现可以看书，又想了想还是上代码把： 按照上面生成噪声，其中最后那…
优化|优化处理可再生希尔伯特核空间的非参数回归中的协变量偏移
原文：Optimally tackling covariate shift in RKHS-based nonparametric regression. The Annals of Statistics, 51(2), pp.738-761, 2023. 原文作者：Cong Ma, Reese Pathak, Martin J. Wainwright 论文解读者：赵进 编者按： …
基于五折交叉验证的支持向量机SVR回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
![[Python中常用的回归模型算法大全：从线性回归到XGBoost]](https://img-blog.csdnimg.cn/052452a4f41c4035bfb8352c5bc000ae.png)
[Python中常用的回归模型算法大全：从线性回归到XGBoost]
文章目录 概要保序回归：理论与实践多项式回归：探索数据曲线关系多输出回归的示例 概要
在数据科学和机器学习领域，回归分析是一项关键任务，用于预测连续型变量的数值。除了传统的线性回归模型外，Python提供了丰富多样…
softmax回归+损失函数+图片分类数据集
知识点积累
# mnist_train[0][0].shape，mnist_train[0] 表示 MNIST 训练集中的第一个样本，而 [0] 则表示取该样本的第一个元素。
# 在 MNIST 数据集中，每个样本由一对输入特征和标签组成。因此，mnist_train[0] 表示第一个样本&am…
![[Python中常用的回归模型算法大全2：从线性回归到XGBoost]](https://img-blog.csdnimg.cn/6f6850b0bd2642e2b9325986cf27887a.png)
[Python中常用的回归模型算法大全2：从线性回归到XGBoost]
文章目录 概要多输出K近邻回归集成算法回归梯度提升决策树回归随机森林回归 概要
回归分析在数据科学领域扮演着关键角色，用于预测数值型目标变量。本文深入探讨了几种常用的回归模型，包括多输出K近邻回归，决策树回归，集成算法回…
基于PCA主成分分析的BP神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
【贝叶斯回归】【第 2 部分】--推理算法
一、说明 在第一部分中，我们研究了如何使用 SVI 对简单的贝叶斯线性回归模型进行推理。在本教程中，我们将探索更具表现力的指南以及精确的推理技术。我们将使用与之前相同的数据集。 二、模块导入 [1]:%reset -sf[2]:import logging
import osimport tor…
线性回归的正则化改进（岭回归、Lasso、弹性网络），最小二乘法和最大似然估计之间关系，正则化
目录
最小二乘法
极大似然估计的思想
概率：已知分布参数-对分布参数进行估计
概率描述的是结果;似然描述的是假设/模型编辑 似然：已知观测结果-对分布参数进行估计编辑 对数函数消灭连乘-连乘导致算法参数消失 极大似然估计公式：将乘…
Kaggle回归问题Mercedes——Benz Greener Manufacturing
目录 前言1 题目介绍2 数据清洗3 数据可视化分析4 模型训练5 源码 前言
这是我在大三选修课的课程设计，内容参考了Kaggle上高赞的代码，有详细批注，整体比较基础，结构相对完整，便于初学者学习。这个是一个回归问题&…
高斯过程回归 | 高斯过程回归（Python）
高斯过程（Gaussian Processes，GP）是一种强大的非参数化模型，通常用于回归和分类任务。
它允许我们以一种灵活的方式建模数据的不确定性，并在小样本情况下表现出色。 高斯过程是一种用于建模函数的分布的非参数方法。
在高斯过程回归中，咱们试图建立一个连续的随机函数，…
KNN算法回归问题介绍和实现
上篇博客中，介绍了使用KNN算法实现分类问题，本篇文章介绍使用KNN算法实现回归问题。介绍思路是先使用sklearn包提供的方法实现一个KNN算法的回归问题。再自定义实现一个KNN算法的回归问题工具类。
一、sklearn包使用KNN算法
1. 准备数据
使用sklearn包…
Python用正则化Lasso、岭回归预测房价、随机森林交叉验证鸢尾花数据可视化2案例|数据分享...
全文链接：https://tecdat.cn/?p33632 机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 过度拟合是指学习的假设在训练数据上…
第73步 时间序列建模实战：多步滚动预测 vol-1（以决策树回归为例）
基于WIN10的64位系统演示
一、写在前面
上一期，我们讲了单步滚动预测，一次只预测一个值。
既然有单步，有没有多步呢？那肯定有，这一期来介绍多步滚动预测。
然而，多步滚动模型也可以有不同的步骤&#x…
机器学习实战-系列教程5：手撕线性回归4之非线性回归（项目实战、原理解读、源码解读）
🌈🌈🌈机器学习 实战系列 总目录 本篇文章的代码运行界面均在Pycharm中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 手撕线性回归1之线性回归类的实现 手撕线性回归2之单特征线性回归 手撕线性回归3之多特征线性回归 手撕线性回归4之非线性回归
1…
从方法到目标了解什么是机器学习？
一、什么是机器学习
1、简述 机器学习是 人工智能（AI） 和计算机科学的一个分支，专注于利用数据和算法来模仿人类的学习方式，逐步提高其准确性。过去几十年来，存储和处理能力方面的技术进步催生了一些基于机器学习的创新产品，例如 Netflix 的推荐引擎和自动驾驶汽车。 机…
【线性回归、岭回归、Lasso回归分别预测患者糖尿病病情】数据挖掘实验一
Ⅰ、项目任务要求
任务描述：将“diabetes”糖尿病患者数据集划分为训练集和测试集，利用训练集分别结合线性回归、岭回归、Lasso回归建立预测模型，再利用测试集来预测糖尿病患者病情并验证预测模型的拟合能力。具体任务要求如下： …
R语言非线性方程数值分析生物降解、植物生长数据：多项式、渐近回归、米氏方程、逻辑曲线、Gompertz、Weibull曲线...
全文链接：https://tecdat.cn/?p33742 在选择最佳拟合实验数据的方程时，可能需要一些经验。当我们没有文献信息时该怎么办？我们建立模型的方法通常是经验主义的。也就是说，我们观察过程，绘制数据并注意到它们遵循一定的…
工业蒸汽量预测（速通二）
工业蒸汽量预测（二） 特征工程1.数据预处理和特征处理1.1数据预处理1.2特征处理 2.特征降维2.1特征选择2.2多重共线性分析2.3线性降维 模型训练1回归模型训练和预测2线性回归模型3K近邻回归模型4决策树回归模型5集成回归模型 模型验证1模型评估的概念和方…
最新！2024顶级SCI优化！TTAO-CNN-BiGRU-MSA三角拓扑聚合优化、双向GRU融合注意力的多变量回归预测程序！
适用平台：Matlab 2023版及以上
TTOA三角聚合优化算法，将在2024年3月正式发表在中科院1区顶级SCI期刊《Expert Systems with Applications》上。
该算法提出时间极短，目前以及近期内不会有套用这个算法的文献。新年伊始，尽快拿下…
（4）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-回归、分类模型汇总
线性回归、逻辑回归算法应用请参考： https://codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621https://codeknight.blog.csdn.net/article/details/135693621本篇主要介绍决策树、随机森林、KNN、SVM、Bayes等有监督算法以及无监督的聚类算法和应用PCA对数据进行降维的算法…
2-1 动手学深度学习v2-Softmax回归-笔记
回归 VS 分类
回归估计一个连续值分类预测一个离散类别 从回归到多类分类
回归
单连续数值输出输出的区间：自然区间 R \mathbb{R} R损失：跟真实值的区别
分类
通常多个输出（这个输出的个数是等于类别的个数）输出的第 i i i…
【机器学习】回归问题实例（李宏毅老师作业1）
文章目录 任务介绍完成和调参 任务介绍 问题描述 给出美国某一州过去3天的调查结果，然后预测第3天新检测阳性病例的百分比。 数据相关特征feature
States（34， encode to one-hot vectors） 34个州COVID-like illness࿰…
【深度学习】回归模型相关重要知识点总结
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，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。 一、线性回归的假设是什么 线性回归有四个假设：
线性：自变量（x）和因变量（y&…
第81步 时间序列建模实战：Adaboost回归建模
基于WIN10的64位系统演示
一、写在前面
这一期，我们介绍AdaBoost回归。
同样，这里使用这个数据：
《PLoS One》2015年一篇题目为《Comparison of Two Hybrid Models for Forecasting the Incidence of Hemorrhagic Fever with Renal Syndr…
【算法分析与设计】回溯法（上）
目录 一、学习要点1.1 回溯法1.2 问题的解空间1.3 0-1背包问题的解空间1.4 旅行售货员问题的解空间1.5 生成问题状态的基本方法 二、回溯法的基本思想三、回溯算法的适用条件四、递归回溯五、迭代回溯六、子集树与排列树七、装载问题八、批处理作业调度问题 一、学习要点 理解回…
回归预测|GWO-BPNN-Adaboost算法原理及其实现（Matlab）
在上一篇文章中介绍了BPNN-Adaboost算法的原理及其实现，Adaboost算法可以将多个BPNN作为弱分类器进行训练，使其相互补充，集成为具有较强鲁棒性的强分类器。但由于BPNN对于初始权值和阈值的选取具有随机性，这将导致模型精度的不定性…
从线性回归到神经网络
一、线性回归关键思想
1、线性模型 2、基础优化算法 二、线性回归的从零开始实现 在了解线性回归的关键思想之后，我们可以开始通过代码来动手实现线性回归了。在这一节中，我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量…
【GA-ACO-BP预测】基于混合遗传算法-蚁群算法优化BP神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
保序回归与金融时序数据
保序回归在回归问题中的作用是通过拟合一个单调递增或递减的函数，来保持数据点的相对顺序特性。
一、保序回归的作用
主要用于以下情况：
1. 有序数据：当输入数据具有特定的顺序关系时，保序回归可以帮助保持这种顺序关系。例如&…
lstm 回归实战、 分类demo
预备知识
lstm 参数 输入、输出格式 nn.LSTM(input_dim，hidden_dim,num_layers); imput_dim 特征数 input:(样本数、seq, features_num) h0,c0 (num_layers，seq, hidden_num) output: (样本数、seq, hidden_dim) 再加一个全连接层，将 outpu…
1.倒排索引 2.逻辑斯提回归算法
1.倒排索引
https://help.aliyun.com/zh/open-search/retrieval-engine-edition/introduction-to-inverted-indexes
倒排索引（Inverted Index）是一种数据结构，用于快速查找包含某个特定词或词语的文档。它主要用于全文搜索引擎等应用&#…
【SSA-BP预测】基于麻雀算法优化BP神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
Spark回归分析与特征工程
回归分析是统计学和机器学习中的一个重要分支，用于建立因变量与自变量之间的关系模型。在大数据领域，Apache Spark为回归分析提供了强大的工具和库，以处理大规模数据集。本文将深入探讨如何使用Spark进行回归分析以及如何进行特征工程&#x…
保序回归：拯救你的校准曲线（APP）
保序回归：拯救你的校准曲线（APP） 校准曲线之所以是评价模型效能的重要指标是因为，校准曲线衡量模型预测概率与实际发生概率之间的一致性，它可以帮助我们了解模型的预测结果是否可信。一个理想的模型应该能够准确地预测…
sklearn多项式回归和线性回归
什么是线性回归？ 回归分析是一种统计学方法，用于研究自变量和因变量之间的关系。它是一种建立关系模型的方法，可以帮助我们预测和解释变量之间的相互作用。
回归分析通常用于预测一个或多个因变量的值，这些因变量的值是由一个或多…
SPSS多元线性回归数据解读
前文我们总结了SPSS安装流程和多元线性回归操作案例：
链接如下：
SPSS安装：保姆级SPSS图文安装教程_追忆苔上雪的博客-CSDN博客
SPSS多元线性回归操作案例：SPSS多元线性回归操作入门实例_追忆苔上雪的博客-CSDN博客
接下来针对…
多元统计分析(4):判别分析
4.1 判别分析的目标
主要目的：判别一个个体所属类别
4.2 距离判别
都选用用马氏距离
4.2.1 判别准则 化简的证明： 称为判别函数，为判别系数。
4.2.2 误判概率
【1】当两个正态总体的协方差相同 证明： 当两个正态总体重合的时…
做数据分析为何要学统计学（10）——什么是回归分析
回归分析（regression analysis)是量化两种或两种以上因素/变量间相互依赖关系的统计分析方法。回归分析根据因素的数量，分为一元回归和多元回归分析；按因素之间依赖关系的复杂程度，可分为线性回归分析和非线性回归分析。我们通过…
最优化方法Python计算：无约束优化应用——神经网络回归模型
人类大脑有数百亿个相互连接的神经元（如下图(a)所示），这些神经元通过树突从其他神经元接收信息，在细胞体内综合、并变换信息，通过轴突上的突触向其他神经元传递信息。我们在博文《最优化方法Python计算：无约…
举例说明什么是批量梯度下降算法
批量梯度下降算法（Batch Gradient Descent）是一种求解机器学习模型参数的优化算法，主要应用于线性回归、逻辑回归等模型的训练过程中。它的主要思想是在每次迭代过程中，计算整个数据集的梯度来更新模型参数，以最小化损…
回归拟合 | 灰狼算法优化核极限学习机(GWO-KELM)MATLAB实现
这周有粉丝私信想让我出一期GWO-KELM的文章，因此乘着今天休息就更新了(希望不算晚) 作者在前面的文章中介绍了ELM和KELM的原理及其实现，ELM具有训练速度快、复杂度低、克服了传统梯度算法的局部极小、过拟合和学习率的选择不合适等优点，而KEL…
机器学习的复习笔记4-岭回归与多项式回归
一、岭回归
在简单的线性回归中，一味追求平方误差最小化，R2值尽可能大，可能会受到噪声的严重干扰。噪声，即偶发的错误的值。
如图，若为满足所有点的拟合（虚线），表面上看R2值小&…
【BP回归预测】改进的鲸鱼算法优化BP神经网络回归预测（多输入单输出）【含Matlab源码 2184期】
⛄一、鲸鱼算法优化BP神经网络简介
1 鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）简介 鲸鱼优化算法(WOA)，该算法模拟了座头鲸的社会行为，并引入了气泡网狩猎策略。
1.1 灵感 鲸鱼被认为是世界上最大的哺乳动物…
二分类结局变量Logistic回归临床模型预测（二）——基线特征及三线表绘制（二）
本节讲的是二分类结局变量的临床模型预测，与之前讲的Cox回归不同，https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/124088364https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/124088364https://lijingxian19961016.blog.csdn.net/article/details/1300…
【Python机器学习系列】拟合和回归傻傻分不清？一文带你彻底搞懂它
一、拟合和回归的区别 拟合并不特指某一种方法，指的是对一些数据，按其规律方程化，比如把平面（一元）上一系列的离散点，用一条直线（线性）或光滑的曲线（非线性）连…
人工智能基础_机器学习023_理解套索回归_认识L1正则---人工智能工作笔记0063
然后上一节我们说了L1,L2正则是为了提高,模型的泛化能力,
提高泛化能力,实际上就是把模型的公式的w,权重值,变小对吧.
然后我们这里首先看第一个L1正则,是怎么做到把w权重变小的
可以看到最上面是线性回归的损失函数,然后
L1可以看到,这个正则,就是在损失函数的基础上给损失…
机器学习-特征选择：使用Lassco回归精确选择最佳特征
机器学习-特征选择：使用Lassco回归精确选择最佳特征 一、Lasso回归简介1.1 Lasso回归的基本原理1.2 Lasso回归与普通最小二乘法区别二、特征选择的方法2.1 过滤方法2.2 包装方法2.3 嵌入方法三、Lasso的特征选择流程3.1 数据预处理3.2 划分训练集和测试集3.3 搭建Lasso回归模型…
【机器学习基础】多元线性回归（适合初学者的保姆级文章）
🚀个人主页：为梦而生~ 关注我一起学习吧！ 💡专栏：机器学习 欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~ 💡往期推荐： 【机器学习基础】机器学习入门（1） 【机器学习基…
【机器学习基础】对数几率回归（logistic回归）
🚀个人主页：为梦而生~ 关注我一起学习吧！ 💡专栏：机器学习 欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~ 💡往期推荐： 【机器学习基础】机器学习入门（1） 【机器学习基…
（二）Pytorch快速搭建神经网络模型实现气温预测回归(代码+详细注解)
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、数据集二、导入数据以及展示部分1.导入数据集以及对数据集进行处理2.展示数据（看看就好） 三（1）、搭建网络进…
Course1-Week2-多输入变量的回归问题
Course1-Week2-多输入变量的回归问题 文章目录 Course1-Week2-多输入变量的回归问题1. 向量化和多元线性回归1.1 多维特征1.2 向量化1.3 用于多元线性回归的梯度下降法 2. 使梯度下降法更快收敛的技巧2.1 特征缩放2.2 判断梯度下降是否收敛2.3 如何设置学习率 3. 特征工程3.1 选…
玻色量子“揭秘”之多项式回归问题与QUBO建模
摘要：多项式回归（Polynomial Regression）是一种回归分析方法，通过拟合一个多项式方程来模拟自变量与因变量之间的非线性关系。多项式回归的目标是找到一组多项式系数，使得拟合曲线尽可能地接近数据点。这种方法可以用于…
2023新优化应用:RIME-CNN-LSTM-Attention超前24步多变量回归预测算法
程序平台：适用于MATLAB 2023版及以上版本。
霜冰优化算法是2023年发表于SCI、中科院二区Top期刊《Neurocomputing》上的新优化算法，现如今还未有RIME优化算法应用文献哦。RIME主要对霜冰的形成过程进行模拟，将其巧妙地应用于算法搜索领域。 …
【机器学习】线性模型-logistic 回归
一、逻辑（logistic）回归原理 1.1 逻辑回归的数学原理 1.2 logistic回归的L2正则化原问题 1.3 逻辑回归的L2正则化原问题使用可信域牛顿法求解 1.4 logistic 回归L2正则化的对偶问题 1.4.1 logistic回归的拉格朗日对偶问题和利用KKT条件求解 1.4.2 逻辑回…
六、回归与聚类算法 - K-means算法
目录
1、K-means 聚类步骤
2、API
3、案例
4、性能评估指标
5、总结 线性回归欠拟合与过拟合线性回归的改进 - 岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习：K-means算法 1、K-means 聚类步骤 2、API 3、案例 4、性能评估指标 5、总结
机器学习之逻辑回归，一文掌握逻辑回归算法知识文集
🏆作者简介，普修罗双战士，一直追求不断学习和成长，在技术的道路上持续探索和实践。 🏆多年互联网行业从业经验，历任核心研发工程师，项目技术负责人。 🎉欢迎 👍点赞✍评论…
【机器学习】循环神经网络（二）-LSTM示例（keras）国际航空乘客问题的回归问题...
使用 Keras 在 Python 中使用 LSTM 循环神经网络进行时间序列预测 国际航空乘客问题的回归问题 这个文件是一个CSV格式的数据集，它包含了从1949年1月到1960年12月的每个月的国际航空乘客的总数（以千为单位）。第一行是列名，分别是&…
模型应用系实习生-模型训练笔记(更新至线性回归、Ridge回归、Lasso回归、Elastic Net回归、决策树回归、梯度提升树回归和随机森林回归)
sklearn机械学习模型步骤以及模型 一、训练准备（x_train, x_test, y_train, y_test）1.1 导包1.2 数据要求1.21 导入数据1.22 数据类型查看检测以及转换1.22 划分数据 二、回归2.1 线性回归2.2 随机森林回归2.3 GradientBoostingRegressor梯度提升树回归2…
MiniTab的拟合回归模型的分析
拟合回归模型概述
使用拟合回归模型和普通最小二乘法可以描述一组预测变量和一个连续响应之间的关系。可以包括交互作用项和多项式项、执行逐步回归和变换偏斜数据。
例如，房地产评估人员想了解城市公寓与多个预测变量（包括建筑面积、可用单元数量、建…
高斯过程回归 | 高斯过程回归（GPR）区间预测
对于高斯过程，高斯指的是多元高斯分布，过程指的是随机过程。
我们都知道随机过程就是指函数的分布，那么多元高斯分布实际上应该是指无限元的高斯分布。 协方差函数也称为核函数，是高斯过程回归的重点。核函数的选取方式有很多，包括径向基函数（高斯核函数）、线性核函数、…
基于长短期神经网络的回归分析，基于LSTM的回归预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于长短期神经网络LSTM的回归分析 MATALB代码：基于长短期神经网络的回归分析，基于LSTM的回归预测资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/88184633 效果图 结果分析 展望 参考论文
背影
LSTM神经…
【机器学习基础】机器学习入门（2）
🚀个人主页：为梦而生~ 关注我一起学习吧！ 💡专栏：机器学习 欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~ 💡往期推荐：【机器学习基础】机器学习入门（1） 💡…
顶级SCI优化！CGO-CNN-BiGRU-Attention混沌博弈优化卷积、双向GRU融合注意力机制的多变量回归预测程序！
适用平台：Matlab 2023版及以上
CGO混沌博弈优化算法，发表在SCI、中科院2区Top顶级期刊《Artifcial Intelligence Review》上。
该算法提出时间很短，目前还没有套用这个算法的高水平文献。 同样的，我们利用该物理意义明确的创新算…
【LSTM】北京pm2.5 天气预测--pytorch版本,有代码可以跑通-LSTM回归问题，工程落地一网打尽
文章目录 前言1. 知识理解1.1 核心理解1.2 原理1.2.1 图解LSTM1.2.1 分词1.2.1 英语的词表示1.2.2 中文的词表示1.2.3 构建词表 2. 工程代码2.1 数据预处理2.2 数据集&模型构建2.3 模型训练2.4 保持模型&加载模型&预测 前言
LSTM 少分析原理，更强调工程…
学习笔记-李沐动手学深度学习（二）（08-09、线性回归、优化算法、Softmax回归、损失函数、图片分类）
总结
以_结尾的方法，好像是原位替换（即 原地修改，就地修改变量）如 fill_()
感恩的心：（沐神的直播环境）
08-线性回归基础优化算法
引言（如何在美国买房）
根据现在行…
TensorFlow2实战-系列教程1：回归问题预测
🧡💛💚TensorFlow2实战-系列教程 总目录 有任何问题欢迎在下面留言 本篇文章的代码运行界面均在Jupyter Notebook中进行 本篇文章配套的代码资源已经上传 1、环境测试
import tensorflow as tf
import numpy as np
tf.__version__打印结果 ‘…
R语言实现Lasso回归
一、Lasso回归
Lasso 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）是一种用于线性回归和特征选择的统计方法。它在回归问题中加入了L1正则化项，有助于解决多重共线性（多个特征高度相关）和特征选…
机器学习系列——（十三）多项式回归
引言
在机器学习领域，线性回归是一种常见且简单的模型。然而，在某些情况下，变量之间的关系并不是线性的，这时候我们就需要使用多项式回归来建模非线性关系。多项式回归通过引入高次项来扩展线性回归模型，从而更好地拟…
回归预测模型：MATLAB岭回归和Lasso回归
1. 岭回归和Lasso回归的基本原理
1.1 岭回归：
岭回归（Ridge Regression） 是一种用于共线性数据分析的技术。共线性指的是自变量之间存在高度相关关系。岭回归通过在损失函数中添加一个L2正则项（ λ ∑ j 1 n β j 2 \lambda \s…
支持向量机，硬间隔，软间隔，核技巧，超参数设置，分类与回归
SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种非常常用并且有效的监督学习算法，在许多领域都有广泛应用。它可以用于二分类问题和多分类问题，并且在处理高维数据和特征选择方面非常强大。SVM算法的核心思想是通过找到…
GEE：最小距离（minimumDistance）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）
作者：CSDN @ _养乐多_
对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签 ，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。
本文将介绍在Google…
GEE：关于在GEE平台上进行回归计算的若干问题
作者：CSDN _养乐多_
记录一些在Google Earth Engine （GEE）平台上进行机器学习回归计算的问题和解释。 文章目录 一、回归1.1 问：GEE平台上可以进行哪些机器学习回归算法？1.2 问：为什么只有这四种…
csp 如此编码 C语言（回归唠嗑版）
熟悉的开篇废话，最近其实在研究那个web开发这一块，导致csp联系就减少了，好久没更csp的帖子了，尽管明天就要考了，但是嘞，能看一道是一道呗对吧。
等过段时间我把web开发这一块整明白了就发帖子，…
【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第八讲-回归分析（含Matlab代码）
【数学建模】《实战数学建模：例题与讲解》第八讲-回归分析（含Matlab代码） 回归分析基本概念经典多元线性回归（MLR）主成分回归（PCR）偏最小二乘回归（PLS）建模过程应用和优势…
一文介绍回归和分类的本质区别 ！！
文章目录 前言 1、回归和分类的本质 （1）回归（Regression）的本质 （2）分类（Classification）的本质 2、回归和分类的原理 （1）回归（Regression&#x…
机器学习之常用的回归预测模型
本文全面整理了各种回归预测模型，旨在帮助读者更好地学习回归预测模型。 转载自：https://mp.weixin.qq.com/s/7m2waIASOEg90NONgRpQFQ 一.线性模型
线性回归是一种线性模型，通过特征的线性组合来预测连续值标签。线性回归通过拟合系数 &…
excel统计分析——多项式回归
参考资料：生物统计学 多项式回归属于单变量曲线回归，但其形式和求解方法与多元线性回归相似。多项式回归的数学模型为： 令，，，，则 由于X不可逆，两边同时乘以X得，ÿ…
应用回归分析：逻辑回归
逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛应用于分类问题的统计方法，特别是在二分类问题中表现突出。尽管名为回归，逻辑回归实际上是解决分类问题的一种强大工具。本文将深入探讨逻辑回归的原理、应用场景以及如何在实际问题中应用…
做数据分析为何要学统计学（9）——什么是回归分析
回归分析（regression analysis)是量化两种或两种以上因素/变量间相互依赖关系的统计分析方法。回归分析根据因素的数量，分为一元回归和多元回归分析；按因素之间依赖关系的复杂程度，可分为线性回归分析和非线性回归分析。我们通过…
BikeDNA（三） OSM数据的内在分析2
BikeDNA（三） OSM数据的内在分析2
1.数据完整性
见上一篇BikeDNA（二） OSM数据的内在分析1
2.OSM标签分析
见上一篇BikeDNA（二） OSM数据的内在分析1
3.网络拓扑结构
本节探讨数据的几何和拓扑特征。 例…
遗传算法优化LSTM回归预测，ga-lstm时间序列的预测
目录
背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 遗传算法原理 遗传算法优化LSTM回归预测，ga-lstm时间序列的预测 MATALB代码：遗传算法优化LSTM回归预测，ga-lstm时间序列的预测（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc991835105/8887…
全面整理！机器学习常用的回归预测模型
Datawhale干货 作者：曾浩龙，Datawhale意向成员 前言 回归预测建模的核心是学习输入 到输出 （其中 是连续值向量）的映射关系。条件期望 是 到 的回归函数。简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。 图…
Softmax回归（多类分类模型）
目录 1.对真实值类别编码：2.预测值：3.目标函数要求：4.使用Softmax模型将输出置信度Oi计算转换为输出匹配概率y^i：5.使用交叉熵作为损失函数：6.代码实现： 1.对真实值类别编码： y为真实值…
面试必备！回归模型最强总结，内容太通透了！
昨天发布了关于分类算法的一些总结，不少人给予了反馈。
令我没想到的是，居然足足有一半的人想要看关于回归的总结，今天它来了！~
先来进行一个简单的介绍，回归算法的重要性体现在其能够建立特征与目标之间的关系模型&…
MiniTab的拟合回归模型的系列参数设置
为拟合回归模型指定模型项
统计 > 回归 > 回归 > 拟合回归模型 > 模型
可以向模型添加交互作用项和多项式项。默认情况下，模型仅包含在主对话框中输入的预测变量的主效应。添加项的方法有很多。假设预测变量列表具有 3 个连续变量 X、Y、Z 和 2 个类别…
使用R语言进行Logistic回归分析（2）
一、数据集描述，问题要求
下表是40位肺癌病人的生存资料，X1表示生活行为能力平分（1到100），X2为病人的年龄（年），X3由诊断到进入研究的时间（月），X4…
分类问题经典算法 | 多分类问题 | Softmax回归：梯度下降
目录 一. 多分类问题解决策略1. 一对一策略 OVO (One-vs-One)2. 一对剩余策略 OVR（One-vs-Rest） 二. Softmax回归算法 【前景回顾】
这里我们先来总结Logistic回归算法： 模型函数 p s i g m o i d ( w x b ) p sigmoid(wxb) psigmoid(wx…
深度学习-Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集
Softmax 回归 损失函数 图片分类数据集 1 softmax2 损失函数1均方L1LossHuber Loss 3 图像分类数据集4 softmax回归的从零开始实现 1 softmax
Softmax是一个常用于机器学习和深度学习中的激活函数。它通常用于多分类问题，将一个实数向量转换为概率分布。Softmax函…
基于分位数回归的长短期记忆神经网络(QRLSTM)的MATLAB实现(源代码)
分位数回归的长短期神经记忆网络介绍： QRLSTM（Quantile Regression Long Short-Term Memory）分位数回归神经网络是一种结合了长短期记忆（LSTM）神经网络和分位数回归的模型。这种神经网络结构旨在对数据的不同分位数进行…
pytorch（六、七）多维特征数据的输入、加载数据集的类
文章目录 多维特征数据的输入代码 加载数据集概念 多维特征数据的输入 对于一个多维数据，其行表示一个样本，列表示样本的特征 对于多维特征的运算，实质上可以当做特征的映射
代码
import torch
import torch.nn.functional as F
import …
Eviews用向量自回归模型VAR实证分析公路交通通车里程与经济发展GDP协整关系时间序列数据和脉冲响应可视化...
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p27784 河源市是国务院1988年1月7日批准设立的地级市，为了深入研究河源市公路交通与经济发展的关系，本文选取了1988－2014年河源市建市以来24年的地区生产总值（GDP）和公路通…
用照片预测人的年龄【图像回归】
在图像分类任务中，卷积神经网络 (CNN) 是非常强大的神经网络架构。 然而，鲜为人知的是，它们同样能够执行图像回归任务。
图像分类和图像回归任务之间的基本区别在于分类任务中的目标变量（我们试图预测的东西）不是连续…
机器学习的复习笔记3-回归的细谈
一、回归的细分
机器学习中的回归问题是一种用于预测连续型输出变量的任务。回归问题的类型和特点如下：
线性回归（Linear Regression）：线性回归是回归问题中最简单的一种方法。它假设自变量与因变量之间存在线性关系，…
逻辑回归（解决分类问题）
定义：逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它通过对数据进行建模，预测一个事件发生的概率。逻辑回归通常用于二元分类问题，即将数据分为两个类别。它基于线性回归模型，但使用了逻辑函数（也称为S形函数&…
机器学习算法---回归
1. 线性回归（Linear Regression）
原理： 通过拟合一个线性方程来预测连续响应变量。线性回归假设特征和响应变量之间存在线性关系，并通过最小化误差的平方和来优化模型。优点： 简单、直观，易于理解和实现。…
（3）【Python数据分析进阶】Machine-Learning模型与算法应用-线性回归与逻辑回归
目录
一、Linear Regression线性回归应用
应用案例（一）——自定义数据（Custom data）
1、下载安装sklearn库
2、导入库函数
3、加载数据集
4、创建线性回归对象
5、模型训练
6、预测结果
7、绘制模型图像
8、应用模型进行…
Logistic 回归算法
Logistic 回归 Logistic 回归算法Logistic 回归简述Sigmoid 函数Logistic 回归模型表达式求解参数 $\theta $梯度上升优化算法 Logistic 回归简单实现使用 sklearn 构建 Logistic 回归分类器Logistic 回归算法的优缺点 Logistic 回归算法
Logistic 回归简述
Logistic 回归是一…
正则化实战( Lasso 套索回归,Ridge 岭回归)
Lasso 套索回归
导入包
import numpy as np
from sklearn.linear_model import Lasso
from sklearn.linear_model import SGDRegressor, LinearRegression原方程的计算结果
# 1. 创建数据集X，y
X 2 * np.random.rand(100, 20)
w np.random.rand(20, 1)
b np.r…
【数据挖掘实战】——科大讯飞：跨境广告ROI预测
🤵♂️ 个人主页：Lingxw_w的个人主页 ✍🏻作者简介：计算机科学与技术研究生在读 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 Ὂ…
06线性回归衍生算法
目录：
ridge算法
lasso算法
elastic-Net算法
from sklearn.linear_model import Ridge
from sklearn.linear_model import SGDRegressor, LinearRegression
from sklearn.linear_model import Lasso
import numpy as np# 1. Ridge 岭回归# 生成随机数据
X np.…
2023年算法CDO-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）
2023年算法CDO-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）
CDO-CNN-BiLSTM-Attention切诺贝利灾难优化器优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测 Matlab语言。
切诺贝利灾难优化器Chernobyl Disaster Optimizer (CDO)是H. Shehadeh于202…
零基础机器学习(6)之岭回归与套索回归(正则化)
文章目录 岭回归与套索回归的原理与参数调节1.岭回归原理2.岭回归参数调节3.套索回归原理4.套索回归参数的调节5.正则化介绍①选择②什么是正则化？③L1正则化是怎么实现的？什么是惩罚参数向量？什么是学习率？ ④L2正则化是怎么实现…
代码+视频，手动绘制logistic回归预测模型校准曲线（Calibration curve）（1）
校准曲线图表示的是预测值和实际值的差距，作为预测模型的重要部分，目前很多函数能绘制校准曲线。 一般分为两种，一种是通过Hosmer-Lemeshow检验，把P值分为10等分，求出每等分的预测值和实际值的差距. 另外一种是calibra…
7种2024年算法优化BP，实现回归，单/多变量输入，单/多步预测功能，机器学习预测全家桶再更新！...
截止到本期MATLAB机器学习预测全家桶，一共发了19篇关于机器学习预测代码的文章。算上这一篇，一共20篇！参考文章如下： 1.五花八门的机器学习预测？一篇搞定不行吗？ 2.机器学习预测全家桶，多步预测…
机器学习周记（第三十二周：文献阅读-时空双通路框架）2024.3.25~2024.3.31
目录
摘要
ABSTRACT
1 论文信息
1.1 论文标题
1.2 论文摘要
1.3 论文模型
1.3.1 Spatial Encoder（空间编码器）
1.3.2 Temporal Encoder（时间编码器）
2 相关代码 摘要 本周阅读了一篇运用GNN进行时间序列预测的论文。论文…
六、回归与聚类算法 - 线性回归
目录
1、线性回归的原理
1.1 应用场景
1.2 什么是线性回归
1.2.1 定义
1.2.2 线性回归的特征与目标的关系分析
2、线性回归的损失和优化原理
2.1 损失函数
2.2 优化算法
2.2.1 正规方程
2.2.2 梯度下降
3、线性回归API
4、回归性能评估
5、波士顿房价预测
5.1 流…
【六 （2）机器学习-机器学习建模步骤/kaggle房价回归实战】
一、确定问题和目标：
1、业务需求分析：
与业务团队或相关利益方进行深入沟通，了解他们的需求和期望。 分析业务流程，找出可能的瓶颈、机会或挑战。 思考机器学习如何帮助解决这些问题或实现业务目标。
2、问题定义：…
六、回归与聚类算法 - 逻辑回归与二分类
线性回归欠拟合与过拟合线性回归的改进 - 岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习：K-means算法
1、应用场景 2、原理
2.1 输入 2.2 激活函数 3、损失以及优化
3.1 损失 3.2 优化 4、逻辑回归API 5、分类的评估方法
5.1 精确率和召回率 5.2…
SSA-LSTM多输入回归预测 | 樽海鞘优化算法-长短期神经网络 | Matlab
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势： 二、实际运行效果：
三、算法介绍：
四、完整程序下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编译&am…
机器学习模型—分类回归树(CART)
机器学习模型—分类回归树(CART)
**CART（分类和回归树）**是决策树算法的一种变体。它可以处理分类和回归任务。Scikit-Learn使用分类和回归树 (CART) 算法来训练 决策树。CART 最初由 Leo Breiman、Jerome Friedman、Richard Olshen 和 Charles Stone 于 1984 年制作。
CAR…
六、回归与聚类算法 - 模型保存与加载
目录
1、API
2、案例 欠拟合与过拟合线性回归的改进 - 岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习：K-means算法
1、API 2、案例
神经网络系列---回归问题和分类问题
文章目录 回归问题和分类问题回归问题：分类问题：多分类问题：排序问题：自定义损失函数： 回归问题和分类问题
回归问题：
回归问题是一种预测连续数值输出的任务。在这种问题中，模型的目标是根据…
【机器学习基础】一元线性回归（适合初学者的保姆级文章）
🚀个人主页：为梦而生~ 关注我一起学习吧！ 💡专栏：机器学习 欢迎订阅！后面的内容会越来越有意思~ 💡往期推荐： 【机器学习基础】机器学习入门（1） 【机器学习基…
应用回归分析：贝叶斯回归
贝叶斯回归是一种统计方法，它利用贝叶斯定理来更新对回归参数的估计。这种方法不仅考虑了数据的不确定性，还考虑了模型参数的不确定性，为预测提供了一个更加全面的框架。在本文中，我们将深入探讨贝叶斯回归的基本概念、如何实现它…
线性回归 quickstart
构建一元一次方程
100个（X, y ），大概是’y3x4’
import numpy as npnp.random.seed(42) # to make this code example reproducible
m 100 # number of instances
X 2 * np.random.rand(m, 1) # column vector
y 4 3 * X np.random…
【回归预测】基于SSA-RF(麻雀搜索算法优化随机森林)的回归预测 多输入单输出【Matlab代码#66】
文章目录 【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】1. 随机森林RF算法2. 麻雀搜索算法3. 实验模型4. 部分代码展示5. 仿真结果展示6. 资源获取 【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】 1. 随机森林RF算法
…
GPT系列模型的特点
GPT系列模型（包括GPT-1、GPT-2和GPT-3）都基于自回归机制的Transformer架构。在设计上，这些模型的核心思想是利用Transformer架构来捕捉整个序列的上下文信息，通过其独特的自回归机制逐步地整合整个序列的完整语义。GPT系列模型的设…
别再混淆 “分位数回归和分组回归以及将y按分位数分组回归的区别”
前言
分位数回归（Quantile Regression）和分组回归（Grouped Regression）是统计学和计量经济学中用于研究变量之间关系的两种不同方法。虽然它们都可以用于探索和解释数据集中的变异性，但它们的应用背景、目的和方法学上…
R语言Meta分析核心技术：回归诊断与模型验证
R语言作为一种强大的统计分析和绘图语言，在科研领域发挥着日益重要的作用。其中，Meta分析作为一种整合多个独立研究结果的统计方法，在R语言中得到了广泛的应用。通过R语言进行Meta分析，研究者能够更为准确、全面地评估某一研究问题…
matlab实现Logistic回归
一、目的和要求
1.编程实现Logistic Regression并应用于数据集；
2.绘制二元分类函数、sigmoid函数和代价函数；
3.正则化logistic回归代价。
二、算法介绍
步骤：
选择一个合适的分类函数来实现分类（Sigmoid函数） …
基于小波神经网络的回归分析，基于ANN的回归分析
目标
背影 BP神经网络的原理 BP神经网络的定义 BP神经网络的基本结构 BP神经网络的神经元 BP神经网络的激活函数， BP神经网络的传递函数 小波神经网络（以小波基为传递函数的BP神经网络） 代码链接：小波神经网络回归分析，小波分解+BP神经网络-机器学习文档类资源-CSDN文库 …
如何恢复 Windows 11/10 上回收站删除的文件？5 种有用的方式分享
不小心从回收站中删除文件是一些人经常遇到的情况，当您意识到回收站已被清空时，这种沮丧的感觉只会加深。在发生此类不幸事件后，有没有办法从回收站恢复已删除的文件？不用担心 - 本综合指南旨在回答这个问题，并为您提供…
【机器学习入门 】逻辑斯蒂回归和分类
系列文章目录
第1章 专家系统 第2章 决策树 第3章 神经元和感知机 识别手写数字——感知机 第4章 线性回归 文章目录 系列文章目录前言一、分类问题的数学形式二、最大似然估计三、交叉熵损失函数四、多类别分类多类别逻辑斯蒂回归归一化指数函数交叉熵误差和均方误差的比较 五…
贝叶斯优化CNN-GRU回归预测（matlab代码）
贝叶斯优化CNN-GRU回归预测matlab代码
贝叶斯优化方法则采用贝叶斯思想，通过不断探索各种参数组合的结果，根据已有信息计算期望值，并选择期望值最大的组合作为最佳策略，从而在尽可能少的实验次数下达到最优解。
数据为Excel股票…
Python机器学习预测+回归全家桶，新增TCN，BiTCN，TCN-GRU，BiTCN-BiGRU等组合模型预测...
截止到本期，一共发了4篇关于机器学习预测全家桶Python代码的文章。参考往期文章如下： 1.机器学习预测全家桶-Python，一次性搞定多/单特征输入，多/单步预测！最强模板！ 2.机器学习预测全家桶-Pythonÿ…
【原创】基于分位数回归的卷积长短期结合注意力机制的神经网络(CNN-QRLSTM-Attention)回归预测的MATLAB实现
基于分位数回归的卷积长短期结合注意力机制的神经网络（CNN-QRLSTM-Attention）是一种用于时间序列数据预测的深度学习模型。该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（A…
python实现泊松回归
1 什么是基于计数的数据？
基于计数的数据包含以特定速率发生的事件。发生率可能会随着时间的推移或从一次观察到下一次观察而发生变化。以下是基于计数的数据的一些示例：
每小时穿过十字路口的车辆数量每月去看医生的人数每月发现的类地行星数量 计数数…
六、回归与聚类算法 - 岭回归
目录
1、带有L2正则化的线性回归 - 岭回归
1.1 API
2、正则化程度的变化对结果的影响
3、波士顿房价预测 线性回归欠拟合与过拟合线性回归的改进 - 岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习：K-means算法
1、带有L2正则化的线性回归 - 岭回…
COX回归影响因素分析的基本过程与方法
在科学研究中，经常遇到分类的结局，主要是二分类结局（阴性/阳性；生存/死亡），研究者可以通过logistic回归来探讨影响结局的因素，但很多时候logistic回归方法无法使用。如比较两种手段治疗新冠肺炎…
代码+视频，R语言logistic回归交互项（交互作用）的可视化分析
交互作用效应(p for Interaction)在SCI文章中可以算是一个必杀技，几乎在高分的SCI中必出现，因为把人群分为亚组后再进行统计可以增强文章结果的可靠性，不仅如此，交互作用还可以使用来进行数据挖掘。在既往文章中，我们已…
【概率基础】从概率角度去解释回归和分类的主要区别是什么?
1. 从概率角度去解释回归和分类的主要区别是什么?
从概率角度来看，回归和分类任务的主要区别在于它们各自预测的目标变量的性质，以及如何使用概率来对这些预测进行建模。
回归
回归任务旨在预测一个连续值的目标变量。在概率术语中，回归模…
5.3 用PyTorch实现Logistic回归
一、数据准备
Logistic回归常用于解决二分类问题。
为了便于描述，我们分别从两个多元高斯分布 N₁（μ₁，Σ₁ ）、N₂（μ₂，Σ₂）中生成数据 x₁ 和 x₂，这两个多元高斯分布分别表示…
机器学习-05-回归算法
总结
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中回归算法，包括线性回归，岭回归，逻辑回归等部分。
参考
fit_transform,fit,transform区别和作用详解！！！！！&am…
13. 机器学习——回归
机器学习面试题汇总与解析——回归
本章讲解知识点 什么是回归分析？为什么要使用回归分析？线性回归逻辑回归逻辑回归和 Lasso 回归本专栏适合于Python已经入门的学生或人士，有一定的编程基础。 本专栏适合于算法工程师、机器学习、图像处理求职的学生或人士。 本专栏针对面…
Python 线性回归可视化 并将回归函数放置到图像上
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy
import seaborn as sns# 加载内置的数据集
df sns.load_dataset(tips)#create regplot
p sns.regplot(xtotal_bill, ytip, datadf)#calculate slope and intercept of regression equation
slope, intercept, r, p, sterr sci…
Python环境下基于最大离散重叠小波变换和支持向量回归的金融时间序列预测
金融时间序列具有非线性、高频性、随机性等特点，其波动情况不仅与当前股票市场、房地产市场、贸易市场等有强联动性，而且大幅度起伏对于其他市场有较大的影响和冲击。由于金融市场受多种因素影响且各影响因素间也存在一定复杂动态交互关系，导…
深度学习小记 - 正则化，优化器，线性回归，逻辑斯蒂回归
深度学习小记 - 正则化/优化器/线性回归/逻辑斯蒂回归 文章目录深度学习小记 - 正则化/优化器/线性回归/逻辑斯蒂回归正则化泛化误差L1与L2正则化线性回归与逻辑斯蒂回归线性回归逻辑斯蒂回归优化器随机梯度下降算法（SGD）基于动量的随机梯度下降算法&…
成为AI产品经理——回归模型评估（MSE、RMSE、MAE、R方）
分类问题的评估是看实际类别和预测类别是否一致，它的评估指标主要有混淆矩阵、AUC、KS。回归问题的评估是看实际值和预测值是否一致，它的评估指标包括MAE、MSE、RMSE、R方。
如果我们预测第二天某支股票的价格，给一个模型 y1.5x，…
L1 和 L2正则化的区别，在机器学习中如何选择
L1范数的定义
L1范数是指向量中各个元素绝对值之和 L1正则
带L1正则项的cost function: 用L1正则得到的参数稀疏，有很多0。用一个图例解释下。假设一个二维样本，求解二维参数W(w1,w2)，如果没有正则项，对于线性回归的目标函数来说…
【计算机视觉|人脸建模】学习从图像中回归3D面部形状和表情而无需3D监督
本系列博文为深度学习/计算机视觉论文笔记，转载请注明出处 标题：Learning to Regress 3D Face Shape and Expression from an Image without 3D Supervision
链接：[1905.06817] Learning to Regress 3D Face Shape and Expression from an I…
深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归
深度学习之pytorch实现逻辑斯蒂回归 解决的问题数学公式logiatic函数损失值 代码与线性回归代码的区别数据损失值构造回归的函数 结果分析 解决的问题 logistic 适用于分类问题，这里案例( y为0和1 ，0和 1 分别代表一类） 于解决二分类…
模型评价指标概念说明（回归，分类，多分类）
回归任务（Regression Tasks） ： MSE（Mean Squared Error）：均方误差，表示预测值与实际值之间的平均平方差。MSE越小，说明模型的预测性能越好。RMSE（Root Mean Squared Erro…
神经网络中的损失函数（上）——回归任务
神经网络中的损失函数 前言损失函数的含义回归任务中的损失函数平均绝对误差（MAE）L1范数曼哈顿距离优点缺点 均方误差（MSE）均方误差家族L2范数欧氏距离极大似然估计优点缺点 smooth L1 LossHuber 总结 前言
神经网络是深度学习的…
【贝叶斯回归】【第 1 部分】--pyro库应用
Bayesian Regression - Introduction (Part 1) — Pyro Tutorials 1.8.6 documentation 一、说明 我们很熟悉线性回归的问题，然而，一些问题看似不似线性问题，但是，用贝叶斯回归却可以解决。本文使用土地平整度和国家GDP的关系数据…
数学建模-基于BL回归模型和决策树模型对早产危险因素的探究和预测
整体求解过程概述(摘要) 近年来，全球早产率总体呈上升趋势，在我国，早产儿以每年 20 万的数目逐年递增，目前早产已经成为重大的公共卫生问题之一。据研究,早产是威胁胎儿及新生儿健康的重要因素，可能会造成死亡或智力体…
【Python机器学习】用于回归的决策树
用于回归的决策树与用于分类的决策树类似，在DecisionTreeRegressor中实现。DecisionTreeRegressor不能外推，也不能在训练数据范围之外的数据进行预测。
利用计算机内存历史及格的数据进行实验，数据展示：
import pandas as pd
im…
基于Logistic回归实现二分类
目录
Logistic回归公式推导：
Sigmoid函数：
Logistic回归如何实现分类：
优化的方法：
代码：
1.创建一个随机数据集，分类直线为y2x：
为什么用np.hstack()增加一列1？
为什么返回…
应用回归分析：泊松回归
泊松回归是一种广泛用于计数数据的回归分析方法。它适用于响应变量是非负整数的情况，特别是当这些计数呈现出明显的离散分布时。泊松回归通过泊松分布的概率分布函数来建模计数数据，使其成为处理计数数据的自然选择。本文将介绍泊松回归的基本概念、应用…
使用R语言进行logistic回归分析（1）
一、问题及数据集描述
三种药物对于不同病情的某病的治疗效果 病情 有效（1） 无效（0）甲药（0）轻（1） 38 64 重（0） 10 82 乙药（1…
线性回归的正则方法：岭回归和Lasso
线性回归的正则方法包括岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator Regression）。这两种方法都是为了解决线性回归中可能存在的过拟合问题而提出的。 选择使用岭回归还是Lasso回归通常…
【计量经济学】多元回归分析
多元回归分析–潘登同学的计量经济学笔记 文章目录多元回归分析--潘登同学的计量经济学笔记多元线性回归模型普通最小二乘法得到OLS估计值对OLS回归方程的解释多元线性回归中"保持其他因素不变”的含义OLS的拟合值和残差的性质（由单变量推广）对多元…
机器学习实践(1.2)XGBoost回归任务
前言
XGBoost属于Boosting集成学习模型，由华盛顿大学陈天齐博士提出，因在机器学习挑战赛中大放异彩而被业界所熟知。相比越来越流行的深度神经网络，XGBoost能更好的处理表格数据，并具有更强的可解释性，还具有易于调参…
实现一个简单的线性回归和多项式回归(2)
对于多项式回归，可以同样使用前面线性回归中定义的LinearRegression算子、训练函数train、均方误差函数mean_squared_error，生成数据集create_toy_data,这里就不多做赘述咯~ 拟合的函数为
def sin(x):y torch.sin(2 * math.pi * x)return y1.数据集的建…
【Python机器学习】零基础掌握LassoLarsCV变量选择回归器
如何在大量数据中找到最关键的影响因素？
在现实生活中，许多问题都可以通过分析大量的数据来解决。例如在房地产市场中，可能需要通过多个因素（如地理位置、房屋面积、附近学校的质量等）来预测房价。但是，在这么多变量中，哪些是真正重要的呢？
解决这一问题的一种有效方…
这应该是关于回归模型最全的总结了（附原理+代码）
本文将继续修炼回归模型算法，并总结了一些常用的除线性回归模型之外的模型，其中包括一些单模型及集成学习器。
保序回归、多项式回归、多输出回归、多输出K近邻回归、决策树回归、多输出决策树回归、AdaBoost回归、梯度提升决策树回归、人工神经网络、随…
【动手学深度学习】softmax回归的从零开始实现（PyTorch版本）（含源代码）
目录：softmax回归的从零开始实现一、理论基础1.1 前言1.2 分类问题1.3 网络架构1.4 全连接层的参数开销1.5 softmax运算1.6 小批量样本的矢量化1.7 损失函数1.7.1 对数似然1.7.2 softmax及其导数1.7.3 交叉熵损失1.8 信息论基础1.8.1 熵1.8.2 信息量1.8.3 重新审视交…
Python多项式回归sklearn
一、理论介绍
多项式回归是一种回归分析的方法，它通过使用多项式函数来拟合数据。与简单线性回归不同，多项式回归可以更灵活地适应数据的曲线特征，因为它可以包含多个特征的高次项。
多项式回归的一般形式为：
在实际应用中&am…
ggrcs包2.8版本发布—处理了画面细节，增加了修改标签功能
目前本人写的ggrcs包新的2.8版本已经在CRAN上线，目前支持逻辑回归（logistic回归）、cox回归和多元线性回归。2.8版本对双组做图细节做了进一步处理，增加了修改标签功能。并且介绍一下怎么在ggrcs包上修改字体。 需要的可以使用代码…
【读书笔记】《深入浅出数据分析》第十、十一章 回归、合理误差
目录一，回归分析1，概述2、分类3，相关分析与回归分析联系二，标准差、方差、协方差、残差、均方误差、标准误差（一）区别关系1，方差(Variance)1.1 总体方差1.2 样本方差2，标准差(Standa…
基于粒子群改进的灰色时间序列预测，基于粒子群改进的灰色模型回归分析，
目标
背影 灰色模型原理 粒子群算法的原理 粒子群改进灰色网络原理 基于粒子群PSO优化灰色网络的回归分析 效果图 结果分析 展望 参考
背影
近来总有朋友通过网络下载的粒子群优化灰色预测的代码联系到我，故写这篇文章
灰色模型
基本思想是用原始数据组成原始序列(0)，经…
【GeoDa实用技巧100例】025：geoda空间回归分析案例教程
严重声明：本文来自专栏《GeoDa空间计量案例教程100例》，为CSDN博客专家刘一哥GIS原创，原文及专栏地址为：https://blog.csdn.net/lucky51222/category_12373659.html，谢绝转载或爬取！！！ 文章目录 一、空间自回归模型二、Geoda空间回归分析普通最小二乘法回归（OLS）空间…
医咖会免费STATA教程学习笔记——多元线性回归
1.导入数据集 sysuse auto, clear 2.回归分析 统计——线性模型及相关——线性回归——因变量选择price，自变量选择weight, length, rep78 或者 regress price weight length i.rep78
机器学习:线性回归/感知机/Logistic回归
文章目录0 前言1 线性回归模型1.1 数据集的形式化描述1.2 模型的形式化描述1.3 模型的评价策略1.3.1 经验风险函数1.3.2 结构风险函数1.3.2.1 岭回归1.3.2.2 Lasso回归1.3.2.3 弹性网回归1.4 多项式回归模型2 线性分类模型2.1 感知机2.1.1 问题的形式化描述2.1.2 模型的形式化描…
基于贝叶斯优化的长短期记忆网络(LSTM)回归预测——附代码
目录
摘要：
研究背景：
长短期神经网络介绍：
贝叶斯优化算法：
基于贝叶斯优化的LSTM：
（1）LSTM训练阶段：
（2）贝叶斯优化阶段：
（…
R语言实现分位数回归和二次分位数回归
大家好，我是带我去滑雪！新的一年，新的气象，在接下来的日子里我将继续和各位小伙伴们分享我在科研道路上，学习的一些知识！ 分位数回归和二次分位数回归是统计学中用于分析因变量与自变量之间关系的方法&…
SHAP（三）：在解释预测模型以寻求因果见解时要小心
SHAP（三）：在解释预测模型以寻求因果见解时要小心
与 Microsoft 的 Eleanor Dillon、Jacob LaRiviere、Scott Lundberg、Jonathan Roth 和 Vasilis Syrgkanis 合作撰写的关于因果关系和可解释机器学习的文章。
当与 SHAP 等可解释性工具配合…
数学建模【多元线性回归模型】
一、多元线性回归模型简介
回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具，绝大多数的数据分析问题，都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进…
seaborn从入门到精通03-绘图功能实现04-回归拟合绘图Estimating regression fits
seaborn从入门到精通03-绘图功能实现04-回归拟合绘图Estimating regression fits总结参考分布绘图-Visualizing distributions data绘制线性回归模型的函数-Functions for drawing linear regression models导入库与查看tips和diamonds 数据案例1-回归拟合案例2-适合不同模型的…
机器学习-回归模型相关重要知识点
目录01 线性回归的假设是什么？02 什么是残差，它如何用于评估回归模型？03 如何区分线性回归模型和非线性回归模型？04 什么是多重共线性，它如何影响模型性能？05 异常值如何影响线性回归模型的性能？…
基于随机森林实现特征选择降维及回归预测（Matlab代码实现）
目录 摘要： 1.随机森林： 2.随机森林的特征选取： 3.基于Matlab自带的随机森林函数进行特征选取具体步骤 （1）加载数据 （2）首先建立随机森林并使用全部特征进行车辆经济性预测 （3&#…
机器学习——05线性回归
机器学习——05线性回归
参考资料
AIlearningMachine-Learning-in-Action庞善民.西安交通大学机器学习导论2022春PPT
使用Jupyter进行练习，python3
具体项目地址：https://github.com/yijunquan-afk/machine-learning/tree/master/basic-learn/05-reg…
基于蜣螂算法优化的核极限学习机(KELM)回归预测-附代码
基于蜣螂算法优化的核极限学习机(KELM)回归预测 文章目录基于蜣螂算法优化的核极限学习机(KELM)回归预测1.KELM理论基础2.回归问题数据处理4.基于蜣螂算法优化的KELM5.测试结果6.Matlab代码摘要：本文利用蜣螂算法对核极限学习机(KELM)进行优化，并用于回归…
【数学建模】逻辑回归算法(Logistic Resgression)
逻辑回归算法 简介逻辑回归与条件概率绘制sigmoid函数 简介 逻辑回归算法是一种简单但功能强大的二元线性分类算法。需要注意的是，尽管"逻辑回归"名字带有“回归”二字，但逻辑回归是一个分类算法，而不是回归算法。 我认为ÿ…
机器学习---对数几率回归
1. 逻辑回归
逻辑回归（Logistic Regression）的模型是一个非线性模型，
sigmoid函数，又称逻辑回归函数。但是它本质上又是一个线性回归模型，因为除去sigmoid映射函
数关系，其他的步骤，算法都是…
【Python机器学习】实验12 基于神经网络的回归-分类实验
文章目录 神经网络的回归例1 基于神经网络的回归(简单例子)1.1 导入包1.2 构造数据集（随机构造的）1.3 构造训练集和测试集1.4 构建神经网络模型1.5 采用训练数据来训练神经网络模型 实验1 基于神经网络的分类(鸢尾花数据集)1.1 导入包1.2 构造数据集1.3 …
10- SVM支持向量机 (SVC) (机器学习)
支持向量机（support vector machines,SVM）是一种二分类算法，它的目的是寻找一个超平面来对样本进行分割，分割的原则是间隔最大化，如果对应的样本特征少，一个普通的 SVM 就是一条线将样本分隔开，…
17- 梯度提升回归树GBDT (集成算法) (算法)
梯度提升回归树:
梯度提升回归树是区别于随机森林的另一种集成方法，它的特点在于纠正与加强，通过合并多个决策树来构建一个更为强大的模型。该模型即可以用于分类问题，也可以用于回归问题中。在该模型中，有三个重要参数分别为 n_…
05- 线性回归算法 (LinearRegression) (算法)
线性回归算法(LinearRegression)就是假定一个数据集合预测值与实际值存在一定的误差, 然后假定所有的这些误差值符合正太分布, 通过方程求这个正太分布的最小均值和方差来还原原数据集合的斜率和截距。当误差值无限接近于0时, 预测值与实际值一致, 就变成了求误差的极小值。
fr…
ArcGIS与地理加权回归【三】
开 工 大 急 原址链接：
ArcGIS与地理加权回归【三】https://mp.weixin.qq.com/s/x85EXKImSHio1IZovW9qdA
接着5个月之前.......ArcGIS与地理加权回归GWR【二】以及MGWR软件下载
在ASU下载了样例“关于影响佐治亚州受教育水平”的数据。在上一篇已简单介绍…
基于遗传算法优化SVM的发电功率回归预测，eemd-ga-svm代码
目录
支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 遗传算法的原理及步骤 SVM应用实例，基于eemd分解+遗传算法改进SVM的回归分析 代码 结果分析 展望
支持向量机SVM的详细原理
SVM的定义
支持向量机（support vector machines, SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在…
【统计模型】某地区土壤所含可给态磷回归分析
目录 某地区土壤所含可给态磷回归分析
一、研究目的
二、数据来源和相关说明
三、描述性分析
3.1 样本描述
3.2 数据可视化
四、数据建模
4.1 回归模型A
4.2 回归模型B
4.3 回归模型B模型诊断
4.4 回归模型C
五、结论及建议
5.1 结论
5.2 建议
六、代码 某地区土…
机器学习——正则化的线性模型
问：岭回归是在代价函数中使用了 L 1正则化项，请计算以下权重参数的 L 1正则化结果： w {1,4.5,-1,10,0.5,-5)
答：L1正则化则是将权重参数的L1范数（绝对值之和）加入到代价函数中。
如果要计算给定权重参数w…
Python时间序列统计模型自回归预测网络流量
预测过程包括预测时间序列的未来值，或者通过仅基于其过去行为（自回归）对序列进行建模，或者通过使用其他外部变量来进行建模。 本文档描述了如何使用机器学习和统计模型来预测访问网站的流量。
使用自 2020 年 7 月 1 日起&#x…
刘二大人《Pytorch深度学习实践》第六讲逻辑斯蒂回归
文章目录线性回归和逻辑斯蒂回归的区别课上代码交叉熵函数的理解线性回归和逻辑斯蒂回归的区别
线性回归一般用于预测连续值变量，如房价预测问题。 线性回归的一般表达式为： 代价函数为MSE（均方误差）： 其中权重thet…
Python时间序列scikit-learn回归预测电力需求
时间序列是一系列按时间顺序排列的数据，这些数据以相等或不等的间隔间隔开。 预测过程包括预测时间序列的未来值，或者通过仅基于其过去行为（自回归）对序列进行建模，或者通过使用其他外部变量来进行建模。
在处理时间序…
回归问题(AI笔记)
人工智能 回归问题 1943 年，心理学家沃伦麦卡洛克 (Warren McCulloch)和数理逻辑学家沃尔特皮茨(Walter Pitts)通过对生物神经元的研究， 提出了模拟生物神经元机制的人工神经网络的数学模型 ，这一成果被美国神经学家弗 兰克罗森布拉特(Frank …
金融机器学习方法：回归分析
回归分析是统计学中的一个重要分支，它用于建立一个或多个自变量和一个因变量之间的关联模型。在本博客中，我们将深入探讨线性回归和逻辑回归这两种常见的回归分析方法，并通过Python示例进行分析。 目录 1.线性回归1.1 模型介绍1.2 示例分析 …
KNN最近邻节点算法分类回归预测基础算法、优化方案及python代码实现
0.基本介绍：
K-NearestNeighbor，最近邻节点算法一种惰性学习算法，存储已有数据样本，推理新样本时计算与其距离最近的K个已有样本点，通过投票（分类）或者加权平均（回归）的…
机器学习基础认识（一）
机器学习应用
机器学习的应用，主要分为两类：预测、分类
预测，一般是指：根据数据，预测数值 分类，一般是指：根据数据，进行分类
预测与分类的关系【个人理解】
分类，本质…
机器学习_数据升维_多项式回归代码_保险案例数据说明_补充_均匀分布_标准正太分布---人工智能工作笔记0038
然后我们再来看一下官网注意上面这个旧的,现在2023-05-26 17:26:31..我去看了新的官网,
scikit-learn已经添加了很多新功能, 我们说polynomial多项式回归其实是对数据,进行 升维对吧,从更多角度去看待问题,这样
提高模型的准确度.
其实y=w0x0+w1x1.. 这里就是提高了这个x的个…
pytorch-简单回归问题-手写数字识别
pytorch-简单回归问题-手写数字识别 线性回归添加噪声简单例子分类问题引入-手写数字识别数据集 训练推导手写数字识别1加载数据集编写网络训练网络计算正确率 线性回归添加噪声 使用均方差损失函数来衡量损失
简单例子 通过最小化损失函数，求解出参数w b
下图表示…
神经网络算法的关键参数,神经网络是回归算法吗
BP神经网络模型各个参数的选取问题
样本变量不需要那么多，因为神经网络的信息存储能力有限，过多的样本会造成一些有用的信息被丢弃。如果样本数量过多，应增加隐层节点数或隐层数目，才能增强学习能力。
一、隐层数一般认为&#…
day10——线性回归的改进之岭回归
线性回归的改进之岭回归 一、过拟合和欠拟合二、正则化类别三、岭回归四、实操：波士顿房价预测 一、过拟合和欠拟合
1，欠拟合 如下所示，机器学习到的天鹅特征太少了，导致区分标准太粗糙，不能准确识别出天鹅。 2&…
python机器学习——回归模型评估方法 回归算法（线性回归、L2岭回归）
目录 回归模型评价方法【回归】线性回归模型1.线性模型2.线性回归3.损失函数（误差大小）4.解决方法1) 最小二乘法之正规方程2) 最小二乘法之梯度下降 5.代码实现5.模型保存与加载6.特点 实例：波士顿房价【回归】带有L2正则化的岭回归 回归模型…
2022年 MathorCup 思路分享
今天是比赛的第二天，通过昨天一天对大家初步选题的统计，大致统计结果为，选题比例为4:5:8:13。这个结果是基于各位的反馈以及我自己统计结果应该与现实有一定出入但是出入不大。我认为较为合理的时间安排今天周五应该已经选好题目，…
2021-2022年数学建模资料汇总——建模软件篇
本人有幸参见了从2020年亚太至今所有较为大型的建模比赛，共计16场比赛。截至目前为止，所有已经出成绩的比赛均获奖，也算是在建模比赛方面有了一点小成果。因此，我想把这一年来打比赛用到的学习资料，数据查找比较好的网…
多重共线性如何分析？
判断标准
常见的直观判断方法共有四个，如下： （1）某些自变量的相关系数值较大（比如大于0.8）等，可以利用pearson相关系数检验法一般是利用解释变量之间的线性相关程度判断，一般标准是…
支持向量回归删除异常值Python
1、支持向量回归（SVR）原理
支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）不仅可以用于预测，还可以用于异常值检测。其基本思路是训练一个回归模型，通过对每个数据点进行预测，并计算…
【python】Bayesian Optimization（贝叶斯优化）优化svm回归问题
贝叶斯优化介绍 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）是一种用于黑盒函数优化的序列模型优化方法。它在较少的函数评估次数下，尝试寻找全局最优解。
贝叶斯优化使用高斯过程（Gaussian Process）作为先验模型来建模未知的…
【FATE联邦学习】非分类、回归任务，如何获得联邦模型的输出？
一般来说，从FATE框架中获得数据使用get_component(name).get_output_data()。 但是这样子在目前的1.x的FATE中，只能以分类、回归的格式输出才能获得。
如果是图片、文本、token embedding等，用这种方式根本拿不到模型的输出。
经过跟FATE社…
Stata 回归结果详解
目录一、数据信息二、指标1.上半部分2.下半部分三、详细解释SSM - 模型平方和SSR - 残差平方和SST - 总平方和R-squared - R方 - 拟合系数Adj R-squared - 调整后的拟合系数df - 自由度MS - 均方差F - 总体显著性检验Prob > F - P值Root MSECoef.Std. Err.tP > | t |95% …
统计学习基础——第七章 非线性模型
目录 一、多项式回归
1、定义
（1）特点
（2）与线性回归模型的异同
二、阶梯函数
1、定义
2、作用
3、与分段函数区别
4、步骤
三、基函数
1、原理
四、回归样条
1、分段多项式
（1） 定义
&#…
梯度下降法——一元线性回归
一元线性回归 代价函数
相关系数 决定系数 梯度下降法 学习率越大，每次梯度下降的步长越大，所以要选择合适的学习率。 一个参数的情况： 梯度下降法缺点：有可能会陷入局部极小值 使用梯度下降法来求解线性回归 线性…
强势回归，说说线性回归
高尔顿发现了“向平均回归”，一个总体中在某一时期具有某一极端特征的个体在未来的某一时期将减弱它的极端性，比如非常矮小的父辈倾向于有偏高的子代，而非常高大的父辈则倾向于有偏矮的子代。这些都是“回归效应”
之前也写过回归分析的文章…
机器学习｜Softmax 回归的数学理解及代码解析
机器学习｜Softmax 回归的数学理解及代码解析
Softmax 回归是一种常用的多类别分类算法，适用于将输入向量映射到多个类别的概率分布。在本文中，我们将深入探讨 Softmax 回归的数学原理，并提供 Python 示例代码帮助读者更好地理解和…
多元线性回归案例(改）
数据集的概况： 1. 性别：保险承包商性别，女性，男性 2. bmi：身体质量指数，提供对身体的理解，相对于身高相对较高或较低的重量，使用身高与体重之比的体重客观指数（kg /平方…
神经网络基础-神经网络补充概念-54-softmax回归
概念
Softmax回归（Softmax Regression）是一种用于多分类任务的机器学习算法，特别是在神经网络中常用于输出层来进行分类。它是Logistic回归在多分类问题上的推广。
原理
Softmax回归的主要思想是将原始的线性分数（得分…
【Python机器学习】实验13 基于神经网络的回归-分类实验
文章目录 神经网络例1 基于神经网络的回归(简单例子)1.1 导入包1.2 构造数据集（随机构造的）1.3 构造训练集和测试集1.4 构建神经网络模型1.5 采用训练数据来训练神经网络模型 实验：基于神经网络的分类(鸢尾花数据集)1. 导入包2. 构造数据集3.…
基于csv数据建立线性回归模型并预测进行评估模型表现案例实现
一、数据处理
1.加载csv数据进行查看
import pandas as pd
data pd.read_csv("generated_data.csv")
print(data)2.将上述数据的x和y进行分离开，便于后续进行坐标建立
x data.loc[:,x]
y data.loc[:,y]
print(x,y)3.先使用matplotlib进行显示数据
…
R语言RSTAN MCMC：NUTS采样算法用LASSO 构建贝叶斯线性回归模型分析职业声望数据...
全文链接：http://tecdat.cn/?p24456 如果你正在进行统计分析：想要加一些先验信息，最终你想要的是预测。所以你决定使用贝叶斯（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 但是，你没有共轭先验。你…
Python统计学13——回归的多重共线性、异方差、自相关的检验
在基础统计学，或者是计量经济学里面，需要对回归问题进行一些违背经典假设的检验，例如多重共线性、异方差、自相关的检验。这些检验用stata，r，Eviews什么都很简单，但是用python很多人都不会。下面就带大家实…
(11) XGBoost
文章目录 1 简要介绍2 梯度提升树2.1 提升集成算法：重要参数n_estimators2.2 有放回随机抽样：重要参数subsample2.3 迭代决策树：重要参数 η \eta η 3 XGBoost的智慧3.1 选择弱评估器：重要参数booster3.2 目标函数：重…
如何使用最小二乘法来求解一元线性回归
如何使用最小二乘法来求解一元线性回归 本文通过使用最小二乘法来求解一元线性回归方程来解释一下为啥线性回归可以直接求解 一、什么是线性回归模型
线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法࿰…
python sklern学习 波士顿房屋价格预测（线性回归）
单个特征的回归问题：
from sklearn import linear_model
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets,linear_model#从csv文件读取数据的函数 ，这里直接用了数据，没有读取
def ge…
回归与聚类算法系列④：岭回归
目录
1. 背景
2. 数学模型
3. 特点
4. 应用领域
5. 岭回归与其他正则化方法的比较
6、API
7、代码
8、总结 🍃作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发、数…
机器学习中岭回归、LASSO回归和弹性网络与损失函数
今天咱们来聊点纯技术的东西，这东西是基础，不说往后没法说，在机器学习领域中，我们可以通过正则化来防止过拟合，什么是正则化呢？常见的就是岭回归、LASSO回归和弹性网络。
先说说什么叫做过拟合？…
pytorch全连接模型实现离散点回归拟合
神经网络可作为一个函数，例如x为训练样本矩阵，f为神经网络，则f(x)会得到一个输出，输出表示啥取决于训练目的和训练过程。 本文章讲解以拟合为设计目的的全连接神经网络模型，神经网络即可进行线性回归，也可进…
【动手学习深度学习--逐行代码解析合集】05softmax回归简洁实现
【动手学习深度学习】逐行代码解析合集
05softmax回归简洁实现 视频链接：动手学习深度学习–softmax回归简洁实现 课程主页：https://courses.d2l.ai/zh-v2/ 教材：https://zh-v2.d2l.ai/ 代码
net.apply()若不懂可参考:
https://blog.csdn.…
分类问题和回归问题的区别是什么？
分类问题和回归问题是机器学习和统计分析中两种不同类型的问题，它们的主要区别在于其目标和处理方式： 问题类型： 分类问题（Classification）：在分类问题中，目标是将数据分为不同的类别或标签。这…
【Python】上市公司数据进行经典OLS回归实操
一、题目二、数据合并、清洗、描述性统计1、数据获取2、数据合并3、选择董监高薪酬作为解释变量的理论逻辑分析 三、多元回归模型的参数估计、结果展示与分析1、描述性统计分析2、剔除金融类上市公司3、对所有变量进行1%缩尾处理4、0-1标准化，所有解释变量5、绘制热…
辨析常见的医学数据分析（相关性分析回归分析）
目录
1 常见的三种分类结果？
2 什么是相关性分析？ 相关性分析的结果怎么看？
3 什么是回归分析？ 1）前提 2）常见的回归模型
4 对于存在对照组实验的医学病例如何分析？
1）卡方检验…
PyTorch 深度学习之逻辑斯蒂回归Logistic Regression(五)
Revision-Linear Regression
Classfication
The MNIST dataset train: 训练集还是测试集
The CIFAR-10 dataset 1. Regression VS Classfication
输出概率 1.1 How to map [0,1] 导数: 正态分布 1.2 Sigmoid functions 2. Logistic Regression model loss function for Bin…
车企降本求「药方」，智能化「回归」产业链分工
1990年出版的《改变世界的机器》一书，第一次把丰田的独特生产方式定名为Lean Production，即精益生产方式。此后，汽车产业掀起了一股学习精益生产方式的狂潮。
而在6年后出版的《精益思想》一书中，作者再次强调，“如果…
全连接网络实现回归【房价预测的数据】
也是分为data，model，train，test import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optimclass FCNet(nn.Module):def __init__(self):super(FCNet,self).__init__()self.fc1 nn.Linear(331,200)s…
GLM论文精读-自回归填空的通用语言模型
GLM作为ChatGLM的前期基础论文，值得精读。本文是对GLM论文的精读笔记，希望对大家有帮助。GLM主要思想概述，利用自回归填空的思想，基于transformer的编码器实现了同时在NLU和有无条件生成任务上较好的表现。
基本信息
原文&#…
如何做好测试？（十）回归测试 (Regression Testing, RT)
1. 回归测试的详细介绍：
回归测试 (Regression Testing, RT)是一种软件测试方法，用于验证已修改的软件系统在进行新的更改后是否仍然保持原有功能的正确性。它旨在确保软件系统的修改没有引入新的错误或导致现有功能的退化。回归测试通常发生在网上购物…
机器学习的线性回归与非线性回归
一元线性回归
回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联
一元线性回归包括一个自变量和一个因变量
如果包含两个以上的自变量，则称为多元线性回归 代价函数（损失函数） 损失函数的最终目的是为了使得误差平方和最小
用梯度下…
损失函数(Loss Function)一文详解-回归问题常见损失函数Python代码实现+计算原理解析
前言
损失函数无疑是机器学习和深度学习效果验证的核心检验功能，用于评估模型预测值与实际值之间的差异。我们学习机器学习和深度学习或多或少都接触到了损失函数，但是我们缺少细致的对损失函数进行分类，或者系统的学习损失函数在不同的算法…
灰色预测 Python
Python中的灰色预测(GM(1,1))
灰色预测法是一种处理不完全信息预测问题的方法，主要适用于信息不足、数据量小且变化不规律的序列预测。其中，GM(1,1)是灰色预测中的一种常用模型，用于一元一次预测。 算法步骤
初步累加生成建立灰色微分方程求…
八皇后问题的解析与实现
问题描述
八皇后问题是一个古老而又著名的问题。
时间退回到1848年，国际西洋棋棋手马克斯贝瑟尔提出了这样的一个问题：
在88格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问一共有多少种摆法。
如何找到这所有的…
如何计算卡牌游戏中的获胜者分数
简介
卡牌游戏一直是人们喜爱的娱乐方式之一。在卡牌游戏中，计算获胜者的分数是一个重要的问题。本文将介绍如何使用递归和动态规划两种方法来计算卡牌游戏中的获胜者分数。
递归解法
在递归解法中，我们定义了两个函数f1和g1，分别表示先手…
从线性回归案例理解深度学习思想
我不是主攻人工智能、深度学习方向，但是作为计算机相关领域的学习者，如果不了解下，总觉得已经跟不上时代了，况且，人工智能真的是大势所趋，学会了，能够尝试用在不同领域。
本文将使用回归的思想…
挤出泡沫、脱虚向实，AI大模型正在回归价值投资？
商品推荐、交通管理、生成文章、代码编程、电影特效制作……自ChatGPT横空出世以来，AIGC浪潮席卷全球，上下游产业链也因此大放异彩。
市场行情的高景气直观反映在股价上，无论AI公司是否盈利，其股价多呈上升趋势。一些与AI概念有所…
【MATLAB第80期】基于MATLAB的结构核岭回归SKRR多输入单输出回归预测及分类预测模型
【MATLAB第80期】基于MATLAB的结构核岭回归SKRR多输入单输出回归预测及分类预测模型
SKRR这是Gustau Camps-Valls等人在“用深度结构核回归检索物理参数”中提出的结构核岭回归（SKRR）方法。 参考文献： Camps-Valls,Retrieval of Physical Pa…
【CGSSA-BP预测】基于混合混沌-高斯变异-麻雀算法优化BP神经网络回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
统计学习方法 逻辑斯蒂回归与最大熵模型
文章目录 统计学习方法 逻辑斯蒂回归与最大熵模型逻辑斯蒂回归逻辑斯蒂分布二项逻辑斯蒂回归多项逻辑斯蒂回归 最大熵模型原理定义学习极大似然估计 统计学习方法 逻辑斯蒂回归与最大熵模型
学习李航的《统计学习方法》时，关于逻辑斯蒂回归与最大熵模型的笔记。
逻…
全国大学生数据统计与分析竞赛2021年【专科组】-B题：基于 logistic 回归和聚类分析对用户消费行为价值分析
目录
摘 要
一、任务重述
1.1 任务背景
1.2 问题的提出
二、模型假设 三、符号说明</
机器学习第5天：多项式回归与学习曲线
文章目录
多项式回归介绍
方法与代码
方法描述
分离多项式
学习曲线的作用
场景
学习曲线介绍
欠拟合曲线
示例
结论
过拟合曲线
示例
结论 多项式回归介绍
当数据不是线性时我们该如何处理呢，考虑如下数据
import matplotlib.pyplot as plt
impo…
机器学习 | 掌握线性回归的实战技巧
目录
初识线性回归
损失和优化
欠拟合与过拟合
正则化线性模型
模型的保存与加载 初识线性回归
线性回归(Linearregression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点是：有一个自变量的情况称为单…
R语言阈值效应函数cut.tab2.0版发布（支持线性回归、逻辑回归、cox回归，自定义拐点）
阈值效应和饱和效应是剂量-反应关系中常见的两种现象。阈值效应是指当某种物质的剂量达到一定高度时，才会对生物体产生影响，而低于这个剂量则不会产生影响。饱和效应是指当某种物质的剂量达到一定高度后，其影响不再随剂量的增加而增加&#x…
【GA-ACO-RFR预测】基于混合遗传算法-蚁群算法优化随机森林回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
DELM深度极限学习机回归预测研究（Matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
企业数字化转型与供应链效率-基准回归复刻（2007-2022年）
参照张树山（2023）的做法，本团队对来自统计与决策《企业数字化转型与供应链效率》一文中的基准回归部分进行复刻。文章实证检验企业数字化转型对供应链效率的影响。用年报词频衡量上市公司数字化转型程度，以库存周转天数来衡量供应…
【ACO-KELM预测】基于蚁群算法优化核极限学习机回归预测研究（matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
45基于matlab的ARIMA：AutoregressiveIntegratedMovingAverage model。
基于matlab的ARIMA：AutoregressiveIntegratedMovingAverage model。自回归差分移动平均模型(p,d,q)，AR自回归模型，MA移动平均模型，时间序列模型步骤包括：1. 数据平稳性检验；2. 确定模型参数；3. …
李宏毅机器学习——学习笔记（2）
Regression
每类特定的参数值构成一个特定的function，所有的参数可取值构成的集合，就是一个function set.loss function的输入是模型的一个特定function， 输出是loss值。
Gradient Descent 梯度下降的方法可以求解任意的loss function&…
pytorch-损失函数-分类和回归区别
torch.nn 库和 torch.nn.functional库的区别 torch.nn库：这个库提供了许多预定义的层，如全连接层（Linear）、卷积层（Conv2d）等，以及一些损失函数（如MSELoss、CrossEntropyLoss等&…
【MATLAB第74期】#源码分享 | 基于MATLAB的ARX-ARMAX线性自回归移动平均外生模型（结合最小二乘思路）
【MATLAB第74期】#源码分享 | 基于MATLAB的ARX-ARMAX线性自回归移动平均外生模型（结合最小二乘思路）
根据ARX预测输出和实际输出的误差向量，采用ARMAX算法结合ARX误差建模，对预测值进一步细化。通过将误差描述为白噪声的移动平均…
回归算法优化过程推导
假设存在一个数据集，包含工资、年龄及贷款额度三个维度的数据。我们需要根据这个数据集进行建模，从而在给定工资和年龄的情况下，实现对贷款额度的预测。其中，工资和年龄是模型构建时的两个特征，额度是模型输出的目标值…
记一次d2l_softmax回归中的错误
错误代码与现象分析
def train_epoch_ch3(net, train_iter, loss, updater): #save"""训练模型一个迭代周期"""# 将模型设置为训练模式if isinstance(net, torch.nn.Module):net.train()# 训练损失总和、训练准确度总和、样本数metric Accumul…
【GWO-KELM预测】基于灰狼算法优化核极限学习机回归预测研究（matlab代码实现）
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…
【WCA-KELM预测】基于水循环算法优化核极限学习机回归预测研究（Matlab代码实现）
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【Python机器学习】零基础掌握OrthogonalMatchingPursuit变量选择回归器
如何在海量数据中找到最重要的特征？
在大数据时代，数据分析已经成为解决各种问题的关键。但在海量的数据中，如何找到真正有用的信息，是一个挑战。这里有一个实际问题：假设一个电商公司想通过用户行为数据来预测销售额，但数据中有成百上千的特征，包括但不限于用户年龄、…
Lasso回归和岭回归详解
当数据特征存在多重共线性，特征矩阵不满秩，或者用普通线性回归过拟合的状况时，我们需要用lasso回归或岭回归来构建模型。 左边是lasso回归，右边是岭回归。
Lasso使用的是系数 的L1范式（L1范式则是系数 的绝对值&#…
R语言gWQS包在加权分位数和回归模型的应用
在流行病学研究中，相较于单一因素的暴露，多因素同时暴露的情况更为常见。传统模型在评价多因素联合暴露时存在数据维度高、多重共线性等问题. WQS 回归模型的基本原理是通过分位数间距及加权的方法，将多种研究因素的效应综合成为一个指数&…
【Python机器学习】零基础掌握BayesianRidge贝叶斯回归
如何准确预测房价？
在现实生活中，购买房产可能是最大的一笔投资。因此，准确预测房价变得尤为重要。通常，房价受到多个因素的影响，包括地段、房龄、房屋面积等。但如何综合这些因素来做出准确预测呢？
这里介绍一种机器学习算法：贝叶斯岭回归（Bayesian Ridge Regressio…
手写LASSO回归python实现
import numpy as np
from matplotlib.font_manager import FontProperties
from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.model_selection import train_test_split
import matplotlib.pyplot as pltclass Lasso():def __init__(self):pass# 数据准备def prepar…
深度学习常见回归分支算法逐步分析，各种回归之间的优缺点，适用场景，举例演示
文章目录 1、线性回归（Linear Regression）1.1 优点1.2 缺点1.3 适用场景1.4 图例说明 2、多项式回归（Polynomial Regression）2.1 优点2.2 缺点2.3 适用场景2.4 图例说明 3、决策树回归（Decision Tree Regression&#…
深度学习记录--logistic回归函数的计算图
计算图用于logistic回归函数
先回顾一下单一样本的logistic回归损失函数的公式，公式如下： 将logistic函数用计算图表示出来(以两个基础量为例)，计算图如下： 前向传播已经完成，接下来完成后向传播
运用链式法则依次求…
从二分类到多分类：探索Logistic回归到Softmax回归的演进
随着机器学习和深度学习的迅猛发展，我们需要越来越灵活和强大的模型来解决各种不同的问题。在分类问题中，Logistic回归一直是一个常见而有效的工具，尤其是在二分类场景中。然而，随着问题变得更加复杂，我们需要更先进的…
参数估计法在逻辑斯谛回归的应用
让我们通过一个简单的示例来说明如何使用类似的参数估计方法在二项逻辑斯谛回归和多项逻辑斯谛回归中进行参数估计。
示例：二项逻辑斯谛回归和多项逻辑斯谛回归的参数估计
假设我们有一个数据集，其中包含学生的考试成绩和他们的通过与否情况。我们想要…
第80步 时间序列建模实战：GRNN回归建模
基于WIN10的64位系统演示
一、写在前面
这一期，我们使用Matlab进行GRNN模型的构建。
使用的数据如下：
采用《PLoS One》2015年一篇题目为《Comparison of Two Hybrid Models for Forecasting the Incidence of Hemorrhagic Fever with Renal Syndrom…
【MATLAB】数据拟合第12期-基于高斯核回归的拟合算法
有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义
基于高斯核回归的拟合算法是一种处理回归问题的机器学习方法。以下是该算法的简单介绍： 核心思想：高斯核回归的核心思想是利用高斯核函数对数据点进行非线性映射&a…
这儿有一道SPSS回归分析考试题，大家学会了吗？
为研究某地区房地产市场的价格与相关影响因素之间的关系，现从该地区采集了 20 份样本，数据如下表，请给出销售价格与相关影响因素之间的函数表达式，并从统计学角度分析这些因素之间的关系，最后预测 X 小区的平均销售价格…
大数据分析案例-基于LinearRegression回归算法构建房屋价格预测模型
🤵♂️ 个人主页：艾派森的个人主页 ✍🏻作者简介：Python学习者 🐋 希望大家多多支持，我们一起进步！😄 如果文章对你有帮助的话， 欢迎评论 💬点赞Ǵ…
决策树回归（Decision Tree Regression）
什么是机器学习
**决策树回归（Decision Tree Regression）**是一种机器学习算法，用于解决回归问题。与分类问题不同，回归问题的目标是预测连续型变量的值，而不是离散的类别。决策树回归通过构建一棵决策树来进行预测。…
Python数据分析案例31——中国A股的月份效应研究(方差分析，虚拟变量回归)
案例背景
本次案例是博主本科在行为金融学课程上做的一个小项目，最近看很多经管类的学生作业都很需要，我就用python来重新做了一遍。不弄那些复杂的机器学习模型了，经管类同学就用简单的统计学方法来做模型就好。 研究目的
有效市场假说是现…
Pytorch笔记之回归
文章目录 前言一、导入库二、数据处理三、构建模型四、迭代训练五、结果预测总结 前言
以线性回归为例，记录Pytorch的基本使用方法。 一、导入库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import torch
from torch.autograd import Variable # 定义求…
【白话机器学习的数学】读书笔记(2)学习回归
二、学习回归
1. y y y与 f θ ( x ) f_\theta(x) fθ(x) y y y 是实际数据x对应的值 f θ ( x ) f_\theta(x) fθ(x)是我们构造出来的函数，例如 f θ ( x ) θ 0 θ 1 x f_\theta(x) \theta_0 \theta_1 x fθ(x)θ0θ1x
所以我们希望这两个越接近&…
李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归
系列文章
李沐《动手学深度学习》预备知识 张量操作及数据处理 李沐《动手学深度学习》预备知识 线性代数及微积分 李沐《动手学深度学习》线性神经网络 线性回归 目录 系列文章一、softmax回归（一）问题背景（二）网络架构…
基于回归支持向量机svr的确诊人数预测，基于lstm的确诊人数预测，基于bilstm的确诊人数预测，基于ga-lstm-svr的确诊人数预测
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 基于lstm的确诊人数预测，基于bilstm的确诊人数预测 完整代码： 基于svr的确诊人数预测，基于lstm的确诊人数预测，基于bilstm的确诊人数预测，基于ga-lstm-svr的确诊人数预资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/ab…
2023年算法SAO-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）
2023年算法SAO-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）
SAO-CNN-BiLSTM-Attention雪消融优化器优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测 Matlab语言。
雪消融优化器( SAO) 是受自然界中雪的升华和融化行为的启发，开发了一种…
2023年算法GWCA -CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）
2023年算法GWCA -CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）
GWCA -CNN-BiLSTM-Attention长城建造算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测 Matlab语言。
长城建造算法（Great Wall Construction Algorithm，GWC…
机器学习系列——（十一）回归
引言
在机器学习领域，回归是一种常见的监督学习任务，它主要用于预测数值型目标变量。回归分析能够通过对输入特征与目标变量之间的关系建模，从而对未知数据做出预测。 概念
回归是机器学习中的一种监督学习方法，用于预测数值型目…
机器学习：回归决策树（Python）
一、平方误差的计算
square_error_utils.py
import numpy as npclass SquareErrorUtils:"""平方误差最小化准则，选择其中最优的一个作为切分点对特征属性进行分箱处理"""staticmethoddef _set_sample_weight(sample_weight, n_samp…
使用R语言建立回归模型并分割训练集和测试集
通过简单的回归实例，可以说明数据分割为训练集和测试集的必要性。以下先建立示例数据:
set.seed(123) #设置随机种子
x <- rnorm(100, 2, 1) # 生成100个正态分布的随机数，均值为2，标准差为1
y exp(x) rnorm(5, 0, 2)
# 生成一个新的变…
回归预测模型：机器学习回归模型
1.支持向量机回归 (Support Vector Machine Regression, SVR)
支持向量机回归（SVR）是支持向量机（SVM）在回归问题上的应用。与SVM用于分类不同，SVR的目标是找到一个函数，这个函数在所有训练样本的误差都不超…
【人工智能Ⅰ】8-回归 降维
【人工智能Ⅰ】8-回归 & 降维
8-1 模型评价指标
分类任务
准确率、精确率与召回率、F值、ROC-AUC、混淆矩阵、TPR与FPR
回归任务
MSE、MAE、RMSE
无监督任务（聚类）
兰德指数、互信息、轮廓系数
回归任务的评价指标
1：MSE均方误差…
基于广义回归神经网络的货运量预测
大家好，我是带我去滑雪！ 广义回归神经网络（GRNN）是径向基神经网络的一种，GRNN具有很强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性，适合解决非线性问题。GRNN在逼近能力和学习速度上较RBF网络…
突出最强算法模型——回归算法 ！！
文章目录 1、特征工程的重要性 2、缺失值和异常值的处理 （1）处理缺失值 （2）处理异常值 3、回归模型的诊断 （1）残差分析 （2）检查回归假设 （3）Cooks 距离 4、学…
工程信号的去噪和（分类、回归和时序）预测
🚀【信号去噪及预测论文代码指导】🚀 还为小论文没有思路烦恼么？本人专注于最前沿的信号处理与预测技术——基于信号模态分解的去噪算法和深度学习的信号（回归、时序和分类）预测算法，致力于为您提供最精确、…
【目标检测】RCNN 的边界框回归损失函数
RCNN 这个网络，有好几个需要训练的部分，但是用到损失函数的部分就是边界框回归（bounding box regression）那里了。其实这个部分我看几篇文章讲得都挺不错的，所以我的这篇文章纯粹是当做阅读笔记来写了。
和 SSD 一样&…
基于PSO优化的CNN多输入回归预测（Matlab）粒子群算法优化卷积神经网络回归预测
目录
一、程序及算法内容介绍：
基本内容：
亮点与优势：
二、实际运行效果： 三、部分代码： 四、完整程序下载： 一、程序及算法内容介绍：
基本内容： 本代码基于Matlab平台编译&am…
贝叶斯核机回归-因果中介分析 （BKMR-CMA）causalbkmr R包
GAP
混合物的单个元素，暴露混合物和介质的元素以及任何非线性之间的所有真实存在的相互作用需要包括在介质和结果的模型中，以获得无偏估计。随着多维暴露尺寸的增加，使用当前的方法来获得中介效应的无偏估计变得非常困难。
本算法解决的问题
使用BKMR进行中介分析时，可以…
【机器学习 | 可视化】回归可视化方案
🤵♂️ 个人主页: AI_magician 📡主页地址： 作者简介：CSDN内容合伙人，全栈领域优质创作者。 👨💻景愿：旨在于能和更多的热爱计算机的伙伴一起成长！！&…
六、回归与聚类算法 - 欠拟合和过拟合
目录
1、定义
2、原因及解决方法
2.1 正则化 线性回归欠拟合与过拟合线性回归的改进 - 岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习：K-means算法
1、定义 2、原因及解决方法 2.1 正则化
基于R语言地理加权回归、主成份分析、判别分析等空间异质性数据分析
在自然和社会科学领域有大量与地理或空间有关的数据，这一类数据一般具有严重的空间异质性，而通常的统计学方法并不能处理空间异质性，因而对此类型的数据无能为力。以地理加权回归为基础的一系列方法：经典地理加权回归，…
机器学习概念：监督学习、无监督学习、回归、聚类
监督学习（Supervised Learning）： 在监督学习中，训练数据包含了输入特征，和相应的标签（目标值）。监督学习的目标是学习一个从输入到输出的映射，使得模型能够根据输入预测相应的输出。…
机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例
机器学习_PySpark-3.0.3随机森林回归(RandomForestRegressor)实例
随机森林回归 (Random Forest Regression):
任务类型: 随机森林回归主要用于回归任务。在回归任务中, 算法试图预测一个连续的数值输出, 而不是一个离散的类别。
输出: 随机森林回归的输出是一个连续的数值,…
代码+视频，手动绘制logistic回归预测模型校准曲线（Calibration curve）（2）
校准曲线图表示的是预测值和实际值的差距，作为预测模型的重要部分，目前很多函数能绘制校准曲线。 一般分为两种，一种是通过Hosmer-Lemeshow检验，把P值分为10等分，求出每等分的预测值和实际值的差距 另外一种是calibrat…
【六 （4）机器学习-回归任务-鲍鱼年龄预测xgboost、lightgbm实战】
目录 文章导航一、xgboost简介二、lightgbm简介三、代码实现1、导入类库2、导入数据3、类别参数预处理4、数据集划分、模型初始化、参数优化、保存模型4、对测试集进行预测 文章导航
【一 简明数据分析进阶路径介绍（文章导航）】
一、xgboost简介
XGBo…
Bilstm双向长短期神经网络多输入单输出回归分析
目录 背影 摘要 LSTM的基本定义 LSTM实现的步骤 BILSTM神经网络 基于双向长短期神经网络的多输入单输出回归分析，基于bilstm的多输入单输出回归分析 完整代码：Bilstm双向长短期神经网络多输入单输出回归分析.zip资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/abc9918351…
机器学习实验------缩减系数来“理解”数据——岭回归
一.岭回归
任务描述
本关任务：编写一个能计算数组平均值和最大值的小程序。 from matplotlib.font_manager import FontProperties
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np# 加载数据
def loadDataSet(fileName):"""Parameters:fileN…
神经网络解决回归问题（更新ing）
神经网络应用于回归问题
神经网络是处理回归问题的强大工具，它们能够学习输入数据和输出之间的复杂关系。
神经网络提供了一种灵活且强大的框架，用于建模和预测回归问题。通过 适当的 网络结构、训练策略和正则化技术，可以有效地从数据中学…
GPT与R语言回归模型（lmglm）、混合效应模型、多元统计分析
自2022年GPT（Generative Pre-trained Transformer）大语言模型的发布以来，它以其卓越的自然语言处理能力和广泛的应用潜力，在学术界和工业界掀起了一场革命。在短短一年多的时间里，GPT已经在多个领域展现出其独特的价值…
python统计分析——线性相关
参考资料：python统计分析【托马斯】 对于两个相关的变量，相关性度量的是两个变量之间的关联程度。相反，线性回归是用一个变量的值来预测另一个变量的值。
1、相关系数 两个变量之间的相关系数回答了这个问题：“这两个变量有关系吗…
基于R语言的选举数据的模型建立与预测分析
本文利用选举数据，通过K-近邻、支持向量机、人工神经网络等三类分类算法，利用R语言统计软件，实现选举数据的模型建立与预测分析。并对三个模型的预测结果进行对比分析，从而选择最优分类策略，进而为选举提供有效、有力的数据支持。 1.数据探索
1.1 数据来源及说明 数据来源…
python统计分析——一般线性回归模型
参考资料：python统计分析【托马斯】 当我想用一个或多个其他的变量预测一个变量的时候，我们可以用线性回归的方法。 例如，当我们寻找给定数据集的最佳拟合线的时候，我们是在寻找让下式的残差平方和最小的参数(k,d)： 其…
头歌-机器学习 第11次实验 softmax回归
第1关：softmax回归原理
任务描述
本关任务：使用Python实现softmax函数。
相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：1.softmax回归原理，2.softmax函数。
softmax回归原理
与逻辑回归一样，softmax回归同样…
AI应用实战2：使用scikit-learn进行回归任务实战
代码仓库在gitlab，本博客对应于02文件夹。
1.问题分析
在此篇博客中我们来对回归任务进行实战演练，背景是直播带货平台的业绩预测。第一步，就是分析问题。 问题痛点： 在直播带货平台上，由于市场环境多变、用户行为复…
应用回归分析：非参数回归
非参数回归是一种统计方法，它在建模和分析数据时不假设固定的模型形式。与传统的参数回归模型不同，如线性回归和多项式回归，非参数回归不需要预先定义模型的结构（例如，模型是否为线性或多项式）。这使得非参…
教程 | 线性回归分析模块使用介绍
线性回归是一种常用的统计分析方法，用于建立自变量和因变量之间的线性关系模型。当知道两个变量间存在相关关系时，我们时常想进一步去探讨是否可以通过其中一个变量的数值定量的去预测另外一个变量的数值。 如何利用线性回归开展影响因素分析 线性回归开…
【深度学习笔记】3_7 softmax回归的简介实现
注：本文为《动手学深度学习》开源内容，仅为个人学习记录，无抄袭搬运意图 3.7 softmax回归的简洁实现
我们在3.3节（线性回归的简洁实现）中已经了解了使用Pytorch实现模型的便利。下面，让我们再次使用Pytorc…
贝叶斯核机器回归拓展R包：bkmrhat
1.摘要 bkmrhat包是用于扩展bkmr包的贝叶斯核机器回归（Bayesian Kernel Machine Regression, BKMR）分析工具，支持多链推断和诊断。该包利用future, rstan, 和coda包的功能，提供了在贝叶斯半参数广义线性模型下进行identity链接和 …
stata进行面板数据回归
文章目录 面板数据 panel data 面板数据 panel data
面板数据（Panel Data）又被称为平行数据，指的是对某变量在一定时间内持续跟踪观测的结果。面板数据兼具了横截面数据和时间序列数据的特点，即有横截面维度（在同一时…
Spatial Data Analysis（三）：点模式分析
Spatial Data Analysis（三）：点模式分析
---- 1853年伦敦霍乱爆发
在此示例中，我将演示如何使用 John Snow 博士的经典霍乱地图在 Python 中执行 KDE 分析和距离函数。
感谢 Robin Wilson 将所有数据数字化并将其转换为友好的 G…
应用回归分析：弹性网络回归
弹性网络回归：原理、优势与应用
弹性网络回归（Elastic Net Regression）是一种广泛使用的线性回归方法，它结合了岭回归（Ridge Regression）和套索回归（Lasso Regression）的特点。通过…
![[回归指标]R2、PCC（Pearson’s r ）](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/39f0c9ad0e72430ebdf2082666e0b95c.png)
[回归指标]R2、PCC（Pearson’s r ）
R2相关系数
R2相关系数很熟悉了，就不具体解释了。
皮尔逊相关系数（PCC）
皮尔逊相关系数是研究变量之间线性相关程度的量，R方和PCC是不同的指标。R方衡量x和y的接近程度，PCC衡量的是x和y的变化趋势是否相同。R方是不…
python统计分析——广义线性模型的评估
参考资料：用python动手学统计学 残差是表现数据与模型不契合的程度的重要指标。
1、导入库
# 导入库
# 用于数值计算的库
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy as sp
from scipy import stats
# 导入绘图的库
import matplotlib.pyplot as plt
i…
基于R语言的分位数回归技术应用
回归是科研中最常见的统计学研究方法之一，在研究变量间关系方面有着极其广泛的应用。由于其基本假设的限制，包括线性回归及广义线性回归在内的各种常见的回归方法都有三个重大缺陷：(1)对于异常值非常敏感，极少量的异常值可能导致结…
Softmax 回归 + 损失函数 + 图片分类数据集【动手学深度学习v2】李沐动手学深度学习课程笔记
目录 Softmax回归 损失函数 图片分类数据集 Softmax回归从零开始实现 Softmax回归简洁实现 Softmax回归 回归和分类的区别
回归问题举例上节课的预测房价问题，分类问题就是对样本进行分类 回归和分类的具体区别 假设真实的类别为第i个类别（值为1&#x…
贝叶斯优化CNN回归预测（matlab代码）
贝叶斯优化CNN回归预测matlab代码
贝叶斯优化方法则采用贝叶斯思想，通过不断探索各种参数组合的结果，根据已有信息计算期望值，并选择期望值最大的组合作为最佳策略，从而在尽可能少的实验次数下达到最优解。
数据为Excel股票预测…
机器学习-面经(part6、集成学习)
10 集成学习 定义：通过结合多个学习器(例如同种算法但是参数不同，或者不同算法)，一般会获得比任意单个学习器都要好的性能，尤其是在这些学习器都是"弱学习器"的时候提升效果会很明显。 10.1 Boosting（提升法） 可以用于回归和分类 问题，它每一…
粒子群算法优化支持向量机回归分析，PSO-SVM回归分析
目录
背影 支持向量机SVM的详细原理 SVM的定义 SVM理论 粒子群算法原理 SVM应用实例，粒子群算法优化支持向量机回归分析，PSO-SVM回归分析 代码 结果分析 展望 完整代码：粒子群算法优化支持向量机回归分析，PSO-SVM回归分析（代码完整，数据齐全）资源-CSDN文库 https://dow…
机器学习：线性回归模型的原理、应用及优缺点
一、原理
线性回归是一种统计学和机器学习中常用的方法，用于建立变量之间线性关系的模型。其原理基于假设因变量（或响应变量）与自变量之间存在线性关系。
回归的目的（实质）
由解释变量去估计被解释变量的平均值 无 …
机器学习之分类回归模型（决策数、随机森林）
回归分析
回归分析属于监督学习方法的一种，主要用于预测连续型目标变量，可以预测、计算趋势以及确定变量之间的关系等。
Regession Evaluation Metrics
以下是一些最流行的回归评估指标: 平均绝对误差(MAE):目标变量的预测值与实际值之间的平均绝对差…
Optional lab: Linear Regression using Scikit-LearnⅠ
scikit-learn是一个开源的、可用于商业的机器学习工具包，此工具包包含本课程中需要使用的许多算法的实现
Goals
In this lab you will utilize scikit-learn to implement linear regression using Gradient Descent
Tools
You will utilize functions from sci…
2023年算法OOA-CNN-BiLSTM-ATTENTION回归预测（matlab）
OOA-CNN-BiLSTM-Attention鲸鱼算法优化卷积-长短期记忆神经网络结合注意力机制的数据回归预测 Matlab语言。
鱼鹰优化算法（Osprey optimization algorithm，OOA）由Mohammad Dehghani 和 Pavel Trojovsk于2023年提出，其模拟鱼鹰的捕…
GPT如何与回归模型分析、混合效应模型、多元统计分析及结构方程模型、Meta分析、随机森林模型及贝叶斯回归分析结合应用
自2022年GPT（Generative Pre-trained Transformer）大语言模型的发布以来，它以其卓越的自然语言处理能力和广泛的应用潜力，在学术界和工业界掀起了一场革命。在短短一年多的时间里，GPT已经在多个领域展现出其独特的价值…
如何快速利用COX回归开展影响因素分析？
在日常COX回归分析操作时，您是否觉得SPSS操作繁琐，分析结果还需要逐个筛选整理，太费时间；R语言分析结果界面简单，但需要代码基础，对小白不太友好。这里给大家介绍一个比SPSS更快速，比R语言操作更…
机器学习：多项式回归（Python）
多元线性回归闭式解：
closed_form_sol.py
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltclass LRClosedFormSol:def __init__(self, fit_interceptTrue, normalizeTrue):""":param fit_intercept: 是否训练bias:param normalize: 是否标准化…
【回归预测】基于DBO-RF(蜣螂优化算法优化随机森林)的回归预测 多输入单输出【Matlab代码#67】
文章目录 【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】1. 随机森林RF算法2. 蜣螂优化算法3. 实验模型4. 部分代码展示5. 仿真结果展示6. 资源获取 【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】 1. 随机森林RF算法
…
MLP-RF随机森林回归预测（matlab代码）
MLP-RF随机森林回归预测matlab代码
数据为Excel股票预测数据。
数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1
模块化结构: 代码将整个流程模块化，使得代码更易于理解和维护。不同功能的代码块被组织成函数或者独立的模块，使…
回归预测模型：MATLAB多项式回归
1. 多项式回归模型的基本原理 多项式回归是线性回归的一种扩展，用于分析自变量 X X X与因变量 Y Y Y之间的非线性关系。与简单的线性回归模型不同，多项式回归模型通过引入自变量的高次项来增加模型的复杂度，从而能够拟合数据中的非线性模式。…
机器学习系列——（十五）随机森林回归
引言
在机器学习的众多算法中，随机森林以其出色的准确率、对高维数据的处理能力以及对训练数据集的异常值的鲁棒性而广受欢迎。它是一种集成学习方法，通过构建多个决策树来进行预测和分类。本文将重点介绍随机森林在回归问题中的应用，即随机…
十五、自回归（AutoRegressive）和自编码（AutoEncoding）语言模型
参考自回归语言模型（AR）和自编码语言模型（AE）
1 自回归语言模型（ AR） 自回归语言模型（AR）就是根据上文内容（或下文内容）预测下一个（或前一个&…
【MATLAB】鲸鱼算法优化混合核极限学习机(WOA-HKELM)回归预测算法
有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~也可转原文链接获取~ 1 基本定义
鲸鱼算法优化混合核极限学习机（WOA-HKELM）回归预测算法是一种结合鲸鱼优化算法和混合核极限学习机的混合算法。其原理主要包含以下几个步骤： 初始化&am…
【回归预测】基于DBO-BP(蜣螂优化算法优化BP神经网络)的回归预测 多输入单输出【Matlab代码#68】
文章目录 【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】1. BP神经网络2. 蜣螂优化算法3. DBO-BP神经网络模型的构建4. 部分代码展示5. 仿真结果展示6. 资源获取 【可更换其他算法，获取资源请见文章第6节：资源获取】 1. BP神…
使用R语言进行多元线性回归分析-多重共线的诊断
一、数据集
序号X1x2x3x4Y序号X1x2x3X4Y12666078.57831224472.51229155274.31954182293.12356850104.3111047426115.92143184787.6111140233483.8155263395.971266912113.311655922109.2111368812109.410771176102.73
1、从中选取主要变量，建立与因变…
MLP-SVM回归预测(matlab代码)
MLP-SVM回归预测matlab代码
数据为Excel股票预测数据。
数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1
模块化结构: 代码将整个流程模块化，使得代码更易于理解和维护。不同功能的代码块被组织成函数或者独立的模块，使得代码…
pytorch-textregression，中文文本回归实践，支持多值输出
pytorch-textregression，中文文本回归实践，支持多值输出 pytorch-textregression是一个以pytorch和transformers为基础，专注于中文文本回归的轻量级自然语言处理工具，支持多值回归等。 目录
数据使用方式paper参考
项目地址
py…
SVM-RF回归预测(matlab代码)
SVM-RF回归预测matlab代码
数据为Excel股票预测数据。
数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1
模块化结构: 代码将整个流程模块化，使得代码更易于理解和维护。不同功能的代码块被组织成函数或者独立的模块，使得代码逻…
Nadaraya-Watson核回归
目录
基本原理
编辑 核函数的选择
带宽的选择
特点
应用
与注意力机制的关系
参考内容 在统计学中，核回归是一种估计随机变量的条件期望的非参数技术。目标是找到一对随机变量 X 和 Y 之间的非线性关系。 在任何非参数回归中，变量 Y 相对于变量…
机器学习之线性回归的改进-岭回归
带有L2正则化的线性回归-岭回归 岭回归，其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候，加上正则化的限制，从而达到解决过拟合的效果 API sklearn.linear_model.Ridge(alpha1.0, fit_interceptTrue,solver“auto”, normalizeFalse)
具…
【机器学习300问】43、回归模型预测效果明明很好，为什么均方根误差很大？
一、案例描述 假设我们正在构建一个房地产价格预测模型，目标是预测某个城市各类住宅的售价。模型基于大量房屋的各种特征（如面积、地段、房龄、楼层等）进行训练。 回归模型在大部分情况下对于住宅价格预测非常精准，用户反…
xgb和gbm做回归代码sklearn
xgb和gbm做回归代码sklearn接口
import numpy as np
import pandas as pd
import re
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn import datasets
from sklearn.model_selection imp…
4.机器学习-十大算法之一线性回归算法(LinearRegression)案例讲解
机器学习-十大算法之一线性回归算法案例讲解 一摘要二个人简介三什么是线性回归四LinearRegression使用方法五糖尿病数据线性回归预测1.数据说明2.导包3.导入数据4.脱敏处理5.抽取训练数据和预测数据6.创建模型7.预测8.线性回归评估指标9.研究每个特征和标记结果之间的关系.来分…
184基于matlab的相关向量机（RVM）回归和分类算法
基于matlab的相关向量机（RVM）回归和分类算法。该算法基于贝叶斯稀疏核⽅法，避免了支持向量机（SVM）的主要局限性。RVM关键是为每个权参数 都引入一个单独的超参数 ，而不是一个共享超参数。程序已调通&#x…
极简sklearn上手教程，快速体验特性
文章目录 极简sklearn上手教程，快速体验特性1. **环境搭建与安装**2. **用户指南：监督学习模块 - 线性模型**3. **模型评估与选择 - 超参数调优**4. **数据预处理与转换 - 标准化**5. **统计检验与依赖分析 - 部分依赖图**6. **大规模计算与性能优化 - 并…
吴恩达机器学习-可选实验室：特征工程和多项式回归（Feature Engineering and Polynomial Regression）
文章目录 目标工具特征工程和多项式回归概述多项式特征选择功能备用视图扩展功能复杂的功能 恭喜! 目标
在本实验中，你将:探索特征工程和多项式回归，它们允许您使用线性回归的机制来拟合非常复杂，甚至非常非线性的函数。
工具
您将利用在以…
勾八头歌之分类回归聚类
一、机器学习概述 第1关机器学习概述
B AD B BC 第2关常见分类算法
#编码方式encodingutf8from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierdef knn(train_data,train_label,test_data):input:train_data用来训练的数据train_label用来训练的标签test_data用来测试的数据…
2024年新算法-冠豪猪优化算法(CPO)，CPO-RF-Adaboost，CPO优化随机森林RF-Adaboost回归预测-附代码
冠豪猪优化算法（CPO）是一种基于自然界中猪群觅食行为启发的优化算法。该算法模拟了猪群在寻找食物时的集群行为，通过一系列的迭代过程来优化目标函数，以寻找最优解。在这个算法中，猪被分为几个群体，每个群体…
决策树 | 分类树回归树：算法逻辑
目录 一. 决策树(Decision Tree)1. 决策树的构建1.1 信息熵(Entropy)1.1.1 信息量&信息熵 定义1.1.2 高信息熵&低信息熵 定义1.1.3 信息熵 公式 1.2 信息增益(Information Gain)1.2.1 信息增益的计算1.2.2 小节 2. 小节2.1 算法分类2.2 决策树算法分割选择2.3 决策树算…
python统计分析——泊松回归
参考资料：用python动手学统计学 概率分布为泊松分布、联系函数为对数函数的广义线性模型叫作泊松回归。解释变量可以有多个，连续型和分类型的解释变量也可以同时存在。
1、案例说明 分析不同气温与啤酒销量的关系。构造不同气温下的销量的数学模型&…
excel统计分析——秩相关分析
参考资料：生物统计学，https://real-statistics.com/statistics-tables/spearmans-rho-table/ 相关于回归分析法只适用于正态分布资料，对于非正态分布资料，需要使用新的分析方法。秩相关分析也称为等级相关分析，是分析成…