回归专题
线性回归（Linear Regression）原理详解及Python代码示例
一、线性回归原理详解 线性回归是一种基本的统计方法，用于预测因变量（目标变量）与一个或多个自变量（特征变量）之间的线性关系。线性回归模型通过拟合一条直线（在多变量情况下是一条超平面）来最小化预测值与真实值之间的误差。 1. 线性回归模型 对于单变量线性回归，模型的表达式为： 其中： y是目标变量。x是特征变量。β0是截距项（偏置）。β1
机器学习回归预测方法介绍：优缺点及适用情况
机器学习中的回归任务是预测连续变量的值，这在金融、医疗、市场分析等领域有着广泛的应用。本文将介绍几种常见的机器学习回归方法，探讨它们的基本原理、优缺点及适用情况。 目录 1. 线性回归（Linear Regression） 2. 多项式回归（Polynomial Regression） 3. 决策树回归（Decision Tree Regression） 4. 随机森林回
机器学习算法（二）：1 逻辑回归的从零实现（普通实现+多项式特征实现非线性分类+正则化实现三个版本）
文章目录 前言一、普通实现1 数据集准备2 逻辑回归模型3 损失函数4 计算损失函数的梯度5 梯度下降算法6 训练模型 二、多项式特征实现非线性分类1 数据准备与多项式特征构造2 逻辑回归模型 三、逻辑回归 --- 正则化实现1 数据准备2 逻辑回归模型3 正则化损失函数4 计算损失函数的梯度5 梯度下降6 训练模型 总结 前言 今天我们开始介绍逻辑回归的从零开始实现代码了，
高级线性回归模型详解
高级线性回归模型详解 在线性回归模型的基础上，有许多高级的技巧和方法可以进一步提高模型的性能和解释能力。本文将详细介绍多元线性回归、交互项、正则化方法（岭回归和套索回归）、多重共线性处理及模型诊断等高级主题。 目录 多元线性回归交互项正则化方法 岭回归套索回归 多重共线性处理模型诊断总结 多元线性回归 多元线性回归是线性回归的一种扩展形式，涉及多个自变量。其数学表达式为： Y = β
ython机器学习分类算法（六）-- 逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归原理 逻辑回归虽然名为“回归”，但实际上是一种用于处理二分类或多分类问题的分类算法。其核心思想是，利用线性回归模型的预测结果逼近真实标记的对数几率（log odds），因此得名“逻辑回归”。具体来说，逻辑回归通过引入sigmoid函数（或称为逻辑函数），将线性回归模型的输出值映射到0和1之间，从而可以将其解释为某个类别发生的概率。 对于二分类问题，假设输
Python统计实战：一题搞定多元线性回归、共线性、相对重要性分析
为了解决特定问题而进行的学习是提高效率的最佳途径。这种方法能够使我们专注于最相关的知识和技能，从而更快地掌握解决问题所需的能力。 （以下练习题来源于《统计学—基于Python》。联系获取完整数据和Python源代码文件。） 练习题 为了分析影响不良贷款的因素，一家商业银行在所属的多家分行中随机抽取25家，得到的不良贷款、贷款余额、应收贷款、贷款项目个数、固定资产投资等有关数据如下（前3行
基于PSO粒子群优化的CNN-GRU的时间序列回归预测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 4.1 卷积神经网络（CNN） 4.2 CNN-GRU模型架构 4.3 CNN-GRU结合PSO的时间序列预测 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 (完整程序运行后无水印) 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 ........
从零入手人工智能（4）—— 逻辑回归
1.小故事 一家金融科技公司，公司的首席执行官找到团队提出了一个紧迫的问题：“我们如何提前知道哪些客户可能会违约贷款？” 这让团队陷入了沉思，经过激烈讨论团队中的数据分析师提议：“我们可以尝试使用逻辑回归来预测客户的违约风险。” 团队成员们听后都点头表示赞同，决定尝试这个方法，于是他们开始忙碌地收集客户数据，包括信用评分、收入情况、贷款历史记录等。数据堆积如山，他们耐心地清洗、整理，他们准备用
【机器学习】Lasso回归：稀疏建模与特征选择的艺术
🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈｜ 炫酷HTML | JavaScript基础 💫个人格言: "如无必要，勿增实体" 文章目录 Lasso回归：稀疏建模与特征选择的艺术引言一、Lasso回归简介1.1 基本概念1.2 数学表达式 二、算法与实现2.1 解决方案2.2 Python实现示例 三、Lasso回归的优势与特性3.1
OpenImage冠军方案：在物体检测中为分类和回归任务使用各自独立的特征图
点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶” 导读 这篇文章来自商汤科技，是OpenImage竞赛的冠军方案，本文对物体检测中的分类和回归任务的冲突问题进行了重新的审视，并给出了一个为不同任务分别生成特征图的方案，取得了很好的效果。 摘要 自从Fast RCNN以来，物体检测中的分类和回归都是共享的一个head，但是，分类和回归实际上是两个不一样的任务，在空间中所关注的内容也是
CVPR2020丨DRN：用于单图像超分辨率的对偶回归网络
点击上方“AI公园”，选择“星标★”公众号 重磅干货，第一时间送达 论文：https://arxiv.org/pdf/2003.07018.pdf代码：https://github.com/guoyongcs/DRN 目前超分辨率算法存在两个明显的问题： 从 LR 图像到 HR 图像通常是一个高度病态的反问题，存在无数可能的HR 图像通过降采样得到同一张 LR 图像。解空间过大，从而很难去找
分类算法和回归算法区别
分类算法和回归算法在机器学习中扮演着不同的角色，它们的主要区别体现在输出类型、应用场景以及算法目标上。以下是对两者区别和使用场景的详细分析： 一、区别 1.输出类型： 分类算法：输出是离散的类别标签，通常表示为类别的名称或编码。在二分类问题中，输出只有两个可能的类别；而在多分类问题中，输出可能包含多个类别。回归算法：输出是连续的数值，可以是任意实数。与分类算法不同，回归算法旨在预测数值
【Python机器学习实战】 | 基于线性回归以及支持向量机对汽车MPG与自重进行回归预测
🎩 欢迎来到技术探索的奇幻世界👨💻 📜 个人主页：@一伦明悦-CSDN博客 ✍🏻 作者简介： C++软件开发、Python机器学习爱好者 🗣️ 互动与支持：💬评论 👍🏻点赞 📂收藏 👀关注+ 如果文章有所帮助，欢迎留下您宝贵的评论， 点赞加收藏支持我，点击关注，一起进步！ 引言 线性回归和支持向量机（SVM）是常见的机器学习算法，
机器学习 - 线性回归(Linear Regression)
1. 目标 线性回归是希望通过对样本集进行有监督的学习之后，找出特征属性与标签属性之间的线性关系 Θ \Theta Θ。从而在获取没有标签值的新数据时，根据特征值和线性关系，对标签值进行预测。 2. 算法原理 2.1 线性模型（Linear Model） 在二维平面坐标系中，一条直线可表示为： f ( x ) = θ 1 x + θ 0 f(x) = \theta_1x + \thet
【机器学习】线性回归：从基础到实践的深度解析
🌈个人主页: 鑫宝Code 🔥热门专栏: 闲话杂谈｜ 炫酷HTML | JavaScript基础 💫个人格言: "如无必要，勿增实体" 文章目录 线性回归：从基础到实践的深度解析引言一、线性回归基础1.1 定义与目的1.2 简单线性回归1.3 多元线性回归 二、数学原理2.1 最小二乘法2.2 模型评估 三、实现方法3.1 手动实现3.2 利
Java集成Weka做线性回归的例子
之前研究完分类的逻辑回归，继续搞一下线性回归看看。线性回归在数据挖掘领域应也是非常常见，即根据现有的数据集（行向量组成的矩阵），（训练）模拟出一个合适的规律（函数），来推测任何新给出的数据组合（向量）应该得到的值。 具体的描述可以参见各种博客，怎么推导的看来看去一知半解，但总而言之结果也简单，就是计算得到一个“适当”的多元线性函数Y=a0+a1*x1+a2*x2+a3*x3+…+ak*xk。
weka数据预测 分类回归 方法 参数 总结
1.线性回归（LinearRegression） 1.1原理 在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。 1.2最小二乘法原理 线性回归模型经常用最小二乘逼近来拟合，但他们也可能
【Python机器学习实战】 | Lasso回归和弹性网回归详细分析研究
🎩 欢迎来到技术探索的奇幻世界👨💻 📜 个人主页：@一伦明悦-CSDN博客 ✍🏻 作者简介： C++软件开发、Python机器学习爱好者 🗣️ 互动与支持：💬评论 👍🏻点赞 📂收藏 👀关注+ 如果文章有所帮助，欢迎留下您宝贵的评论， 点赞加收藏支持我，点击关注，一起进步！ 引言 Lasso回归（Lasso Regression）和
逻辑回归在个人信用评估模型上的运用
摘自《逻辑回归在个人信用评估模型上的运用》——胡滨 一、逻辑回归模型的概念 非线性概率模型，又称逻辑模型（Logistic Regression），其基本形式为一种非线性函数——逻辑函数： 其中， 为采取某选择的概率， 为自变量。这个函数具有我们希望的良好性质，它的图形是一条S型曲线。
Keras入门教程 ——1.线性回归建模（快速入门）
Keras入门教程 1.线性回归建模（快速入门）2.线性模型的优化3.波士顿房价回归（MPL）4.卷积神经网络（CNN）5.使用LSTM RNN进行时间序列预测6.Keras 预训练模型应用 线性回归建模（快速入门） 前言 Keras 是何物？Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API。其是以TesorFlow作为后端运行的。我们安装深度学习框架tensor
Scikit-Learn支持向量机回归
Scikit-Learn支持向量机回归 1、支持向量机回归1.1、最大间隔与SVM的分类1.2、软间隔最大化1.3、支持向量机回归1.4、支持向量机回归的优缺点 2、Scikit-Learn支持向量机回归2.1、Scikit-Learn支持向量机回归API2.2、支持向量机回归初体验2.3、支持向量机回归实践（加州房价预测） 1、支持向量机回归 支持向量机（Sup
