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基于Pytorch的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之Regression的實(shí)現(xiàn)_python_腳本之家
本文主要介紹了基于Pytorch的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之Regression的實(shí)現(xiàn),文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì),具有一定的參考價(jià)值,感興趣的小伙伴們可以參考一下+ 目錄 1.引言 我們之前已經(jīng)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要作用就是預(yù)測與分類,現(xiàn)在讓我們來搭建第一個(gè)用于擬合回歸的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)吧。 2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建 2.1 準(zhǔn)備工作 要搭建擬合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
www.dbjr.com.cn/article/2408...htm 2025-6-4
python sklearn庫實(shí)現(xiàn)簡單邏輯回歸的實(shí)例代碼_python_腳本之家
Scikit-learn(sklearn)是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的第三方模塊,對常用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了封裝,包括回歸(Regression)、降維(Dimensionality Reduction)、分類(Classfication)、聚類(Clustering)等方法。當(dāng)我們面臨機(jī)器學(xué)習(xí)問題時(shí),便可根據(jù)下圖來選擇相應(yīng)的方法。 Sklearn具有以下特點(diǎn): 簡單高效的數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工具 讓每個(gè)人能夠...
www.dbjr.com.cn/article/1643...htm 2025-6-3
python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)之多元線性回歸_python_腳本之家
importnumpy as np deflinearRegression(data_X,data_Y,learningRate,loopNum): W=np.zeros(shape=[1, data_X.shape[1]]) # W的shape取決于特征個(gè)數(shù),而x的行是樣本個(gè)數(shù),x的列是特征值個(gè)數(shù) # 所需要的W的形式為 行=特征個(gè)數(shù),列=1 這樣的矩陣。但也可以用1行,再進(jìn)行轉(zhuǎn)置:W.T # X.shape[0]取X...
www.dbjr.com.cn/article/1469...htm 2025-6-9
python機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)線性回歸與嶺回歸算法詳解_python_腳本之家
小規(guī)模數(shù)據(jù)可以使用LinearRegression(不能解決擬合問題)以及其它 大規(guī)模數(shù)據(jù)需要使用梯度下降法,SGDRegressor 四、嶺回歸Ridge 1.過擬合與欠擬合 欠擬合:一個(gè)假設(shè)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上不能獲得更好的擬合, 但是在訓(xùn)練數(shù)據(jù)外的數(shù)據(jù)集上也不能很好地?cái)M合數(shù)據(jù),此時(shí)認(rèn)為這個(gè)假設(shè)出現(xiàn)了欠擬合的現(xiàn)象。(模型過于簡單) ...
www.dbjr.com.cn/article/2290...htm 2025-6-9
如何在python中實(shí)現(xiàn)線性回歸_python_腳本之家
創(chuàng)建一個(gè)類的實(shí)例LinearRegression,它將代表回歸模型: 1 model=LinearRegression() 現(xiàn)在開始擬合模型,首先可以調(diào)用.fit()函數(shù)來得到優(yōu)的??和??,具體有下面兩種等價(jià)方法 1 2 model.fit(x, y) model=LinearRegression().fit(x, y) 4.查看結(jié)果
www.dbjr.com.cn/article/1929...htm 2020-8-10
R語言關(guān)于泊松回歸知識(shí)點(diǎn)總結(jié)_R語言_腳本之家
泊松回歸(英語:Poisson regression)包括回歸模型,其中響應(yīng)變量是計(jì)數(shù)而不是分?jǐn)?shù)的形式。 例如,足球比賽系列中的出生次數(shù)或勝利次數(shù)。 此外,響應(yīng)變量的值遵循泊松分布。 泊松回歸的一般數(shù)學(xué)方程為 1 log(y) = a + b1x1 + b2x2 + bnxn... 以下是所使用的參數(shù)的描述 ?...
www.dbjr.com.cn/article/2118...htm 2025-5-25
利用python實(shí)現(xiàn)逐步回歸_python_腳本之家
# regs=LinearRegression() X=data[:,0:2] Y=data[:,4] X=np.mat(np.c_[np.ones(X.shape[0]),X])#為系數(shù)矩陣增加常數(shù)項(xiàng)系數(shù) Y=np.mat(Y)#數(shù)組轉(zhuǎn)化為矩陣 #print(X) B=np.linalg.inv(X.T*X)*(X.T)*(Y.T) print(B.T)#輸出系數(shù),第一項(xiàng)為常數(shù)項(xiàng),其他為回歸系數(shù) ...
www.dbjr.com.cn/article/1812...htm 2020-2-24