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標簽 > 線性回歸

線性回歸

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線性回歸技術

貝葉斯統(tǒng)計的一個實踐案例讓你更快的對貝葉斯算法有更多的了解

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2018-07-16 標簽:貝葉斯MCMC線性回歸 1.5萬 0

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2018-07-16 標簽:貝葉斯線性回歸 1.5萬 0

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初學者在面對各種各樣機器學習算法時最常問的問題是:“我該使用那種算法?”回答這一問題要考慮許多因素,包括數(shù)據(jù)的尺寸、質量和性質、可用的計算時間、任務的緊...

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梯度下降是一種非常通用的優(yōu)化算法,它能夠很好地解決一系列問題。梯度下降的整體思路是通過的迭代來逐漸調整參數(shù)使得損失函數(shù)達到最小值。

2019-04-05 標簽:梯度線性回歸訓練模型 8364 0

總結機器學習小白必學的10種算法

在機器學習中,有一種叫做「沒有免費的午餐」的定理。簡而言之,它指出沒有任何一種算法對所有問題都有效,在監(jiān)督學習(即預測建模)中尤其如此。

2018-08-24 標簽:機器學習線性回歸 5971 0

將機器學習這本深奧的課程,以更加淺顯易懂的方式講出來

我們先提一個概念叫RSS(the residual sum of squares)。RSS是點和線之間差異的平方和,這個值代表了點和線的距離有多遠。梯度...

2019-03-15 標簽:RSS機器學習線性回歸 5797 0

CMU的研究人員Yichong Xu等提出了一種半監(jiān)督算法排序回歸

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無論是線性回歸,還是多項式回歸,預先都對模型的結構有比較強的假定,例如數(shù)據(jù)可以通過線性函數(shù)或多項式函數(shù)來擬合,而這些假定不一定成立。因此,許多場景下,我...

2018-07-08 標簽:函數(shù)線性線性回歸 5774 0

機器學習問題和知識點

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2018-07-22 標簽:分類器機器學習線性回歸 5476 0

8種用Python實現(xiàn)線性回歸的方法對比分析_哪個方法更好?

說到如何用Python執(zhí)行線性回歸,大部分人會立刻想到用sklearn的linear_model,但事實是,Python至少有8種執(zhí)行線性回歸的方法,s...

2018-06-28 標簽:python線性回歸 4707 0

Python爬取趕集網(wǎng)北京二手房數(shù)據(jù)&R對爬取的二手房房價做線性回歸分析

主要思路是探究單個自變量對因變量的影響,對房價的影響因素進行模擬探究之前,首先對各變量進行描述性分析,已初步判斷房價的影響因素。這里探究各個因素對總價影響。

2019-02-27 標簽:數(shù)據(jù)python線性回歸 4100 0

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線性回歸資訊

最流行的10種人工智能機器學習的算法

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這種算法最常用的技術是最小二乘法(Least of squares)。這個方法計算出最佳擬合線,以使得與直線上每個數(shù)據(jù)點的垂直距離最小??偩嚯x是所有數(shù)據(jù)...

2021-06-18 標簽:人工智能機器學習線性回歸 1.1萬 0

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如上圖所示,藍色的點為樣本點,假設x軸是房屋面積,y軸是房屋價格,那線性回歸就是找到這樣一條紅色的直線,使得它對所有的樣本做出做好的擬合,也就是距離所有...

2020-03-25 標簽:人工智能機器學習線性回歸 4543 0

詳解機器學習中的現(xiàn)狀,算法,應用

機器學習是一門多領域交叉學科,廊括眾多:涉及到概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為,以獲...

2020-07-28 標簽:人工智能機器學習線性回歸 3372 0

機器學習中必學的10大算法

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線性回歸模型被表示為一個方程式,它為輸入變量找到特定的權重(即系數(shù) B),進而描述一條最佳擬合了輸入變量(x)和輸出變量(y)之間關系的直線。

2019-06-06 標簽:機器學習線性回歸 2530 0

如何使用TensorFlow在文本中構建線性回歸

線性建模是一種相對簡單的數(shù)學方法,如果使用得當,可以幫助企業(yè)和用戶預測建模行為。線性建模允許用戶基于數(shù)據(jù)集中的值創(chuàng)建模式,然后使用該模式來預測不屬于用戶...

2020-03-20 標簽:機器學習線性回歸tensorflow 2435 0

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1、基本概念 要進行機器學習,首先要有數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)中學得模型的過程稱為“學習”或“訓練”。其對應的過程中有幾個基本術語需要知道。 (1)訓練集:模型訓練...

2020-12-26 標簽:機器學習線性回歸 2266 0

10個重要的回歸問題和5個重要的回歸問題的評價指標

如果特征 a 的增加導致特征 b 的增加,那么這兩個特征是正相關的。如果 a 的增加導致特征 b 的減少,那么這兩個特征是負相關的。在訓練數(shù)據(jù)上有兩個高...

2022-11-07 標簽:機器學習線性回歸 2149 0

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線性回歸數(shù)據(jù)手冊

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