代码编织梦想

【算法与数据结构】总结-爱代码爱编程

目录 引言 一、线性数据结构 1. 1 数组(Array) 1.2 链表(Linked List) 1.3 栈(Stack) 1.4 队列(Queue) 二、图形数据结构 2.1 深度优先搜索(DFS): 2.2 广度优先搜索(BFS): 2.3 Dijkstra算法: 2.4 Floyd-Warshall算法: 2.5 Prim算

机器学习笔记(3)—多变量线性回归-爱代码爱编程

多变量线性回归(LinearRegression witMultiple Variables) 前言多变量线性回归多维特征多变量梯度下降特征和多项式回归正规方程 Normal Equation正规方程及不可逆性

小白入门级教程:r语言lavaan结构方程模型(sem)-爱代码爱编程

查看原文>>>最新基于R语言lavaan结构方程模型(SEM)实践技术应用 目录 专题一:R/Rstudio简介及入门 专题二:结构方程模型(SEM)介绍 专题三: lavaan包讲解及应用案例 专题四:lavaan潜变量分析 专题五:lavaan复合变量(composite)分析 专题六:lavaan处理非线性/非正态/缺

吴恩达2022机器学习专项课程(一) 3.4 成本函数的直观理解-爱代码爱编程

问题预览 成本函数的目的是什么?不同的w参数如何影响成本函数?如何选择合适的成本函数? 解读 成本函数:为了衡量参数w和b与训练数据的吻合程度。成本函数越小,w和b越合适。简化成本函数:为了方便理解成本函数,只需找到让

【机器学习-爱代码爱编程

  在此前的两节课程中,我们已经介绍了关于线性回归模型的基本概念,并且介绍了一个多元线性回归的损失函数求解方法——最小二乘法。在有了这一些列理论推导之后,本节我们将结合【机器学习-01】机器学习一般建模流程,并首先尝试在一个

零基础机器学习(4)之线性回归的基本原理-爱代码爱编程

文章目录 一、线性回归的基本原理1.相关与回归2.线性回归的原理分析①线性回归的一般公式②线性回归的损失函数③线性回归方程的参数求解方法A.最小二乘法B.梯度下降法 一、线性回

深度学习 线性神经网络(线性回归 从零开始实现)-爱代码爱编程

介绍: 在线性神经网络中,线性回归是一种常见的任务,用于预测一个连续的数值输出。其目标是根据输入特征来拟合一个线性函数,使得预测值与真实值之间的误差最小化。 线性回归的数学表达式为: y = w1x1 + w2x2 + ... + wnxn + b 其中,y表示预测的输出值,x1, x2, ..., xn表示输入特征,w1, w2, ...

【机器学习入门】线性回归-爱代码爱编程

系列文章目录 第1章 专家系统 第2章 决策树 第3章 神经元和感知机 识别手写数字——感知机 文章目录 系列文章目录前言一、线性回归概述二、最小二乘法三、矩阵形式四、代码实践总结 前言

机器学习之线性回归的改进-爱代码爱编程

带有L2正则化的线性回归-岭回归 岭回归,其实也是一种线性回归。只不过在算法建立回归方程时候,加上正则化的限制,从而达到解决过拟合的效果 API sklearn.linear_model.Ridge(alpha=1.0, f

r语言meta分析核心技术:从入门到精通-爱代码爱编程

R语言作为一种强大的统计分析和绘图语言,在科研领域发挥着日益重要的作用。其中,Meta分析作为一种整合多个独立研究结果的统计方法,在R语言中得到了广泛的应用。通过R语言进行Meta分析,研究者能够更为准确、全面地评估某一研究

【深度学习】线性回归-爱代码爱编程

文章目录 基本元素线性模型损失函数解析解随机梯度下降 基本元素 数据集称为训练数据集(training data set) 或训练集(training set)。 每行数据(比如一次房

机器学习_线性回归-爱代码爱编程

文章目录 线性回归的定义损失函数(误差大小)梯度下降算法梯度下降的API(LinearRegression)均方误差(Mean Squared Error)MSE) 评价机制最小二乘法之正规方程正规方程vs梯度

机器学习——线性回归-爱代码爱编程

线性回归基础原理 线性回归的应用场景: 房价预测销售额度预测金融:贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子 线性回归定义与公式 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个h或多个自变量

机器学习-爱代码爱编程

文章目录 实现原理梯度下架多元化(泛化)特征缩放正归方程经验代码实现线性回归的正则化 实现原理 假设:我们可以用一个函数来模仿,现在数据的走势,比如以下的数据,假设我们有一个函数可以拟合,一下数据(

ai-爱代码爱编程

线性回归应用场景 房价预测,通过分析房地产市场的历史数据,如房屋大小、位置、建造年份等因素,线性回归可以帮助预测未来房价的走势。 销售额预测,企业可以利用线性回归模型来预测产品的销售额,这通常涉及到产品价格、市场营销预算、季节性因素等变量的分析。 贷款额度预测,金融机构可以使用线性回归来评估客户的信用风险,并据此决定贷款额度。 线性回归(Lin

简单线性回归原理&sklearn简单实现-爱代码爱编程

1. 回归与分类 回归模型:针对于连续值的预测,即线性关系 分类模型:预测离散值,非线性,针对于分类问题 2. 回归 回归算法是相对分类算法而言的,与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。 如果目标变量y是分类型变

吴恩达机器学习-爱代码爱编程

文章目录 实验一目标工具梯度下降加载数据集缩放/规范化训练数据创建并拟合回归模型查看参数作出预测绘制结果 恭喜 实验二目标工具线性回归,闭式解加载数据集创建并拟合模型查看参数作出预测 第二

电商数据分析19——数据分析在电商平台价格弹性研究中的应用-爱代码爱编程

目录 写在开头 1. 价格弹性的基本理论 1.1 价格弹性的定义 1.2 价格弹性对销售和利润的影响 1.2.1 如何通过价格弹性预测销

【机器学习】从线性回归模型看一个简单的成本函数-爱代码爱编程

🌸博主主页:@釉色清风🌸文章专栏:机器学习🌸今日语录:事情不做,越想越难;事情做了,越做越容易。 从线性回归模型看一个简单的成本函数 🌼引入:模型参数🌼模型参数如何影响我们的模型🌼评价拟合效果——成

pytorch线性回归实现(原理)-爱代码爱编程

设置梯度 直接在tensor中设置 requires_grad=True,每次操作这个数的时候,就会保存每一步的数据。也就是保存了梯度相关的数据。 import torch x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True) #初始化参数x并设置requires_grad=True用来追踪其计算历史 print(x)