10分钟入门PyTorch(2)上一节介绍了简单的线性回归10分钟快速入门PyTorch(1)，如何在pytorch里面用最小二乘来拟合一些离散的点，这一节我们将开始简单的logistic回归，介绍图像分类问题，使用的数据是手写字体数据集MNIST。1logistic回归logistic回归简单来说和线性回归是一样的，要做的运算同样是y=w*x+b。logistic回归简单的是做二分类问题，使用s
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2020-11-27 10:54:43
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在应用机器学习算法时，我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练。其实，常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式，它们也各自有着不同的优缺点。下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假设函数为：对应的损失函数为：（这里的1/2是为了后面求导计算方便）下图作为一个二维参数（theta0，theta1）组对应能量函数的可视化图：下面我们来分别讲解三种梯度下降法1批量梯度
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2020-11-27 10:49:35
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1. 线性回归 X，Y是线性的 是偏置（有点像截距），防止Y为0，矩阵表示时，为全1 ：数据集收集的时候有误差（高斯误差，均值为0） 表达向量很相似 D：和，代表所有的数据，和相互独立 2. Basic Expansion 2.1 使用Basis expansion捕捉自变量和因变量的非线性关系 2 ...
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2020-11-25 12:17:37
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #数据集x,y x,y 都是向量 #给个实例x是身高(m)，y是体重(kg) #我们给实际数据x,y训练出最佳的模型 y=ax+b 然后在找个身高x预测体重y x=[0.75,0.85,0.95,1 ...
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2020-11-25 12:04:23
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一、定义 【计量经济学】 计量经济学是一门基于统计方法的发展来估计经济关系、检验经济理论、评价和实施政府和商业政策的一门学科。(Wooldridge) 计量经济学是使用经济理论和统计技术来分析经济数据的科学和艺术。(Stock&Watson) 【一元线性回归模型】 一元线性回归模型中，用一条直线拟合 ...
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2020-11-20 11:31:27
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线性回归是机器学习中的概念，线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。举个栗子：商家卖鞋，可利用历史上每个季度鞋的定价x与销量y，来预估“定价与销量的关系”（y=ax+b），以辅助对鞋子进行最佳定价。一、几个基本概念回归(regression)：用已知样本对未知公式参数的估计。Y=f(X1,X2,X3)，这里回归函数f(X1,X2,X3)可能是任意函数。线性回归(li
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2020-11-18 12:20:33
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets """ LinearRegression """ # 数据准备 boston = datasets.load_boston() X = bo ...
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2020-11-10 10:33:31
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前文我们讲到线性回归建模会有共线性的问题，岭回归和lasso算法都能一定程度上消除共线性问题。 岭回归 > #########正则化方法消除共线性 > ###岭回归 > ###glmnet只能处理矩阵 > library(glmnet) > library(mice) > creditcard_ex ...
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2020-11-04 19:04:55
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机器学习--线性单元回归--单变量梯度下降的实现 【线性回归】 如果要用一句话来解释线性回归是什么的话，那么我的理解是这样子的： **线性回归，是从大量的数据中找出最优的线性（y=ax+b）拟合函数,通过数据确定函数中的未知参数，进而进行后续操作（预测） **回归的概念是从统计学的角度得出的，用抽样 ...
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2020-10-08 19:45:53
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一、基本术语 1、标签和特征 标签一般指的是我们要预测的真实事务，在图3中，我们用y坐标的值进行表示。 特征是指用于描述数据的输入变量，一般使用{x1,x2,…,xn}进行表示，在图3所示的线性回归问题中只有一个x轴。 2、样本和模型 样本是指数据的特定实例：x ，有标签样本具有{特征，标签}：{x ...
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2020-10-06 20:30:54
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