线性回归，损失的定义，损失函数与优化方法，用统计学习方法来理解线性回归、损失函数和优化方法，Sklearn使用方法_ck784101777的博客-程序员宅基地

逻辑回归、sigmoid函数、逻辑回归公式、损失函数、逻辑回归API、逻辑回归案例、逻辑回归的优缺点、逻辑回归...

岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的...

Python数模笔记-Sklearn（4）线性回归

标签：算法 python 机器学习

回归分析（Regression analysis)是一种统计分析方法，研究自变量和因变量之间的定量关系。回归分析不仅包括建立数学模型并估计模型参数，检验数学模型的可信度，也包括利用建立的模型和估计的模型参数进行预测或控制...

机器学习算法：scikit-learn 线性回归算法总结

标签：机器学习算法线性回归 scikit-learn

写在前面从一开始的课题需要重新整理XGBoost，到现在整理机器学习算法的知识将近一个礼拜了，希望自己能一直坚持下去~线性回归在机器学习算法中算是一个比较简单基础的算法。线性回归的目的是要得到输出向量Y和输入...

多元线性回归_梯度下降法实现【Python机器学习系列（六）】

标签：机器学习 python 线性回归

多元线性回归_梯度下降法实现【Python机器学习系列（六）】1. 读取数据2.定义代价函数3. 梯度下降4.可视化展示

线性回归详解及Python实现（利用sklearn）

标签：机器学习

它提供了一种直观的方法来建立和分析变量之间的线性关系。在本文中，我们详细介绍了线性回归的原理，并使用Python和Scikit-learn库实现了一个简单的线性回归模型。希望本文能帮助你更好地理解线性回归，并能够在实际...

【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理)关键词：Logistic、Hinge、Exponential、...

标签：机器学习深度学习回归算法

【机器学习】损失函数(Loss Function)全总结(2023最新整理) 关键词：Logistic、Hinge、Exponential、Modified Huber、Softmax、L1、L2正则化

sklearn中的线性回归模型

标签：线性回归 sklearn

不同的线性回归模型的参数设置、模型方法和调参策略并不一样，本文并不具体介绍每个模型的具体接口和使用事项，仅简单梳理下sklearn中的部分线性回归模型。线性回归模型按照正则化策略：可分为普通回归问题（无正则...

CNN笔记（CS231N）——损失函数与优化（Loss Functions and Optimization）

标签：线性分类损失函数 SVM

我们之前讲了我们对于一张图片，我们对其进行打分，代表它被分为某一类的可能性，那么我们需要建立一个损失函数来对这个分类器的好坏进行衡量我们定义SVM损失函数有如下形式。SVM只是一个二元分类器，我们将其...

逻辑回归中的损失函数

标签：逻辑回归机器学习人工智能

一、为什么不能用线性回归中的平方损失函数上一课中讲到的线性回归，在线性回归中损失函数是平方损失，如果逻辑回归的损失函数也定义为平方损失，那么：其中： ????表示第????个样本点 ???????? = ???????? ...

机器学习算法——线性回归（超级详细且通俗）

标签：机器学习算法人工智能

通俗理解线性回归回归分析什么是回归分析呢？这是一个来自统计学的概念。回归分析是指一种预测性的建模技术，主要是研究自变量和因变量的关系。通常使用线/曲线来拟合数据点，然后研究如何使曲线到数据点的距离...

机器学习(三)：基于线性回归对波士顿房价预测

标签：机器学习线性回归 python

线性回归是一种经典的机器学习算法，用于建立一个线性关系模型，以预测一个连续型变量的值。它的基本假设是，目标变量和特征变量之间存在线性关系，即目标变量可以通过特征变量的线性组合来进行预测。

sklearn中的逻辑回归

标签：逻辑回归 sklearn 机器学习

逻辑回归

pytorch教程之损失函数详解——多种定义损失函数的方法

标签： pytorch高级教程 pytorch的Module pytorch自定义损失

前言：前面的系列文章已经详细介绍了使用torch.nn.Module来实现自己定义的模型、自定义层，本文将继续来说明如何自定义损失函数，需要明确一个观点，不管是定义层还是损失函数，方法有很多，但是通过统一的接口nn....

机器学习之回归模型-梯度下降法求解线性回归

标签：机器学习回归线性回归

机器学习之回归模型-梯度下降法求解线性回归线性回归是一种线性模型，它假设输入变量x与单个输出变量y之间存在线性关系。具体的说，就是利用线性回归模型，从一组输入变量的线性组合中，计算出输出变量y。如果有两...

机器学习之线性回归

标签：机器学习线性回归回归

机器学习之线性回归

常见回归和分类损失函数比较

损失函数的一般表示为L(y,f(x))，用以衡量真实值 y和预测值 f(x)之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为[y-f(x)] ：残差表...

机器学习（一）——线性回归介绍及案例实战（Python实现）

标签： python 数据分析机器学习

本文介绍了机器学习之线性回归模型并使用Python代码进行实现

机器学习(二)：线性回归之梯度下降法

标签：机器学习线性回归 python

梯度下降法是一种常见的优化方法，常用于求解损失函数最小化的问题。在线性回归模型中，我们可以使用梯度下降法来求解使得模型损失函数最小的模型参数。

线性回归分析-回归算法

标签：线性回归机器学习回归算法

线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性回归通过一个或多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。一元线性回归：涉及到的变量只有一个多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上 ...

【sklearn学习】线性回归LinearRegression

标签：算法数据分析

多元线性回归指一个样本中有多个特征的线性回归问题 sklearn.linear_model.LinearRegression class sklearn.linear_model.LinearRegression(*, fit_intercept=True, normalize='deprecated', copy_X=True, n_jobs=...

sklearn评价指标——回归模型评估及分类模型评估使用的库、ROC曲线理解

标签：统计分析方法论

1、线性回归评价指标 #MSE均方误差 from sklearn.metrics import mean_squared_error #MAEX from sklearn.metrics import mean_absolute_error #R^2决定系数 from sklearn.metrics import r2_score 2、分类指标： ...