线性回归形如y=w*x+b的形式，变量为连续型（离散为分类）。一般求解这样的式子可采用最小二乘法原理，即方差最小化， loss=min（y_pred-y_true）^2。若为一元回归，就可以求w与b的偏导，并令其为0，可求得w与b值；若为多元线性回归， 将用到梯度下降法求解，这里的梯度值w的偏导数， ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-16 14:37:25
阅读次数：
59
输入 鸢尾花卉数据集,数据集包含150个数据样本，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。 输出 根据手动实现的逻辑回归模型对鸢尾花卉数据集分类的预测结果。 原理 逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的是回归问题，这是两者最本质的区别。逻辑回归算法是一种分类算法，适用于标签取值离散的情况。 ...
分类：
编程语言 时间：
2020-02-16 00:57:31
阅读次数：
91
输入 输入1： 本文章采用“python实现中文文档jieba分词和分词结果写入excel文件”文章中输出的两个关于正面中文评价、负面中文评价的excel表格作为输入。 输入2： 一些文档分词后得到的字符串列表。 输出 输出1：根据输入1，训练得到的逻辑回归模型。 输出2：根据输入2和输出1得到的模 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-15 23:31:15
阅读次数：
113
数理统计 7.1参数估计和假设检验区间估计 经验分布函数 qq图 非参数检验(卡方拟合优度检验，柯尔莫哥洛夫检验) 秩和检验(用于检验两个总体有相同分布) 7.2bootstrap方法非参数bootstrap对样本进行放回抽样分位数法优点：不需要对总体分布类型做任何假设，而且可以适用于小样本，且能用 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-15 15:30:01
阅读次数：
61
选择并训练模型 至此，我们已明确了问题，并对数据进行了预处理。现在我们选择并训练一个机器学习模型。 在训练集上训练模型 这个过程相对来说较为简单，我们首先训练一个线性回归模型： from sklearn.linear_model import LinearRegression lin_reg = L ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-15 15:04:10
阅读次数：
135
这篇记录的内容来自于Andrew Ng教授在coursera网站上的授课。 1.多元线性回归(multivariate linear regression)： h函数：$h_{\theta}{(x)}=\theta_{0}+\sum_{i=1}^{n}{\theta_{i}x_{i}}$ 为方便起见 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-15 09:50:40
阅读次数：
81
线性回归 主要内容包括： 1. 线性回归的基本要素 2. 线性回归模型从零开始的实现 3. 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素 模型 为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-14 22:58:16
阅读次数：
135
python标准库简介 文本 string：通用字符串操作 re：正则表达式操作 difflib：差异计算工具 textwrap：文本填充 unicodedata：Unicode字符数据库 stringprep：互联网字符串准备工具 readline：GNU按行读取接口 rlcompleter：GN ...
分类：
编程语言 时间：
2020-02-14 20:49:40
阅读次数：
86
softmax和分类模型 内容包含： 1. softmax回归的基本概念 2. 如何获取Fashion MNIST数据集和读取数据 3. softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型 4. 使用pytorch重新实现softmax回归模型 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-14 20:37:12
阅读次数：
69
线性回归 主要内容包括： 1. 线性回归的基本要素 2. 线性回归模型从零开始的实现 3. 线性回归模型使用pytorch的简洁实现 线性回归的基本要素 模型 为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因素，即面积（平方米）和房龄（年）。接下来我们希望探索价格与这两个因素的具体关系。线性回 ...
分类：
其他好文 时间：
2020-02-14 20:29:13
阅读次数：
73
