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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,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,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取決于特征個數(shù),而x的行是樣本個數(shù),x的列是特征值個數(shù) # 所需要的W的形式為 行=特征個數(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編程線性回歸代碼示例_python_腳本之家

python編程線性回歸代碼示例 這篇文章主要介紹了python編程線性回歸代碼示例,具有一定借鑒價值,需要的朋友可以了解下。 用python進(jìn)行線性回歸分析非常方便,有現(xiàn)成的庫可以使用比如:numpy.linalog.lstsq例子、scipy.stats.linregress例子、pandas.ols例子等。 不過本文使用sklearn庫的linear_model.LinearRegression,支持任意維度,...
www.dbjr.com.cn/article/1299...htm 2025-5-24

python實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)之元線性回歸_python_腳本之家

三、程序代碼 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 importnumpy as np deflinearRegression(data_x,data_y,learningRate,loopNum): w,b=0,0 #梯度下降 foriinrange(loopNum): ...
www.dbjr.com.cn/article/1469...htm 2025-6-5

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)集上也不能很好地擬合數(shù)據(jù),此時認(rèn)為這個假設(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

Python多項式回歸的實(shí)現(xiàn)方法_python_腳本之家

lin=LinearRegression() lin.fit(X, y) 第4步:將多項式回歸擬合到數(shù)據(jù)集 將多項式回歸模型擬合到兩個分量X和y上。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 # Fitting Polynomial Regression to the dataset fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures poly=PolynomialFeatures(degree=4) ...
www.dbjr.com.cn/article/1576...htm 2025-5-28

Python數(shù)據(jù)擬合與廣義線性回歸算法學(xué)習(xí)_python_腳本之家

fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures fromsklearnimportlinear_model ''' 數(shù)據(jù)生成 ''' x=np.arange(0,1,0.002) y=norm.rvs(0, size=500, scale=0.1) y=y+x**2 ''' 均方誤差根 ''' defrmse...
www.dbjr.com.cn/article/1312...htm 2025-6-10