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ai算法16-爱代码爱编程

贝叶斯线性回归算法简介 频率主义线性回归概述 线性回归的频率主义观点可能你已经学过了:该模型假定因变量(y)是权重乘以一组自变量(x)的线性组合。完整的公式还包含一个误差项以解释随机采样噪声。如有两个自变量时,方程为: 模型中,y是因变量,β是权重(称为模型参数),x是自变量的值,ε是表示随机采样噪声的误差项或变量的影响。 线性回归是一个简单的

梯度下降法(二)——随机梯度下降法及其调试-爱代码爱编程

目录 一、随机梯度下降法 1、批量梯度下降法 2、随机梯度下降法 二、sklearn中的随机梯度下降法 1、使用自定义函数SGD 2、sklearn中的随机梯度下降法 三、调试梯度下降法 四、梯度下降法总结 1、批量梯度下降法 2、随机梯度下降法 3、小批量梯度下降法 一、随机梯度下降法

【机器学习】之旅——线性回归-爱代码爱编程

 机器学习是什么? 首先我们去网上一搜,展示出来的全是关于机器学习的概念性的知识,比如机器学习它是人工智能领域的一个分支,又介绍很多的机器学习的优缺点,但是我们想知道的是机器学习它是怎样运作的,为何称之为“机器-学习”? 说白了就是,首先清楚你想要一个什么样的数据,然后把你已经拥有的数据(data)和一套学习方法(目标函数(损失函数))给到机器,然后呢

机器学习-爱代码爱编程

        本人是一枚机器学习的小白,偶然接触到Andrew Wu的机器学习课程,根据B站两位UP主进行课程与作业的学习。现将理论知识进行整理,并用Python中的Jupyter Notebook将作业内容复现,将问题记录于此,也算是知识的巩固。若有错误,敬请指正! 参考:吴恩达机器学习系列课后习题01-线性回归_哔哩哔哩_bilibili

pytorch深度学习——线性回归、计算图和自动求导机制、损失函数和优化器_pytorch线性回归数据-爱代码爱编程

一、线性回归 线性回归模型是输入一个特征的张量,做线性变换,输出一个预测张量 为了构造线性变换,需要知道输入特征维度大小,并且知道线性回归的权重和偏置,在forward方法中,输入一个特征张量x(大小为迷你批次×特征维度的大小),做线性变换(使用mm方法做矩阵乘法进行线性变换),加偏置的值,最后输出一个预测的值,并且一开始被初始化,使得每个分量为标准正

pytorch深度学习入门-爱代码爱编程

Pytorch实现简单的线性回归 单变量的线性回归 f(x) = w*x +b 使用f(x)这个函数来映射输入特征和输出值 目标:预测函数f(x)与真实值之间的整体误差最小 如何做到呢? 需要用到损失函数: 使用均

pytorch深度学习入门 第5讲(pytorch实现线性回归)-爱代码爱编程

学习内容:B站 刘二大人 《pytorch深度学习实践》课程系列 先讲理论和套路: 前向传播:         如上图,前向传播就是从输入x,经过model 的多个层(当然这里只有一个linear)计算得到y_pred,然后通过loss(y_pred,y)计算得到loss的过程。 反向传播:         如上图,反向传播就是从loss

【深度学习入门】pytorch张量操作与线性回归_张量回归模型pytorch-爱代码爱编程

在深度学习中,张量操作是构建和训练模型的基础。继上一篇博客之后,本文将深入介绍PyTorch张量的高级操作,并展示如何在PyTorch中实现一个简单的线性回归模型。 1. 张量的高级操作 1.1 逐元素操作 除了算术运算,PyTorch还支持逐元素操作,如torch.abs()(绝对值)和torch.relu()(修正线性激活函数)。 # 创建一个

【深度学习入门篇①】手动完成线性回归!-爱代码爱编程

【🍊易编橙:一个帮助编程小伙伴少走弯路的终身成长社群~🍊】 大家好,我是小森( ﹡ˆoˆ﹡ ) ! 易编橙·终身成长社群创始团队嘉宾,橙似锦计划领衔成员、阿里云专家博主、腾讯云内容共创官、CSDN人工智能领域优质创作者 。 大家好!今天我们将一起踏上一场探索深度学习的奇妙之旅,而我们的起点,就是线性回归这一经典而基础的算法。我将带大家从

【深度学习入门篇 ②】pytorch完成线性回归!-爱代码爱编程

🍊嗨,大家好,我是小森( ﹡ˆoˆ﹡ )! 易编橙·终身成长社群创始团队嘉宾,橙似锦计划领衔成员、阿里云专家博主、腾讯云内容共创官、CSDN人工智能领域优质创作者 。 易编橙:一个帮助编程小伙伴少走弯路的终身成长社群! 上一部分我们自己通过torch的方法完成反向传播和参数更新,在Pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象,让我们来构

数据清洗(data cleansing)_data cleaning-爱代码爱编程

目录 一.了解数据清洗 二.数据清洗的步骤 1. 数据审查(Data Inspection) 2. 缺失值处理(Handling Missing Values) 3. 异常值检测与处理(Outlier Detection and Treatment) 4. 数据类型转换(Data Type Conversion) 5. 数据格式统一(Data

地级市数字经济指数、互联网用户数、数字金融普惠指数-爱代码爱编程

2000-2022年地级市数字经济指数(含控制变量)   目录 数字经济如何改善环境污染 一、引言 二、文献综述 三、实证模型 四、数据来源 五、程序代码 六、运行结果   数字经济如何改善环境污染 摘要: 本论文旨在探讨数字经济对环境污染的改善作用。通过文献综述,梳理了数字经济与环境污染之间的关系。构建了实证模

线性回归模型-爱代码爱编程

线性回归 一、理论部分 线性回归:在有限的数据中,通过调整参数,来拟合出一条直线,并以此直线(模型)来对未知的数据进行预测。 直线的一般形式:

吴恩达机器学习作业 线性回归_吴恩达 作业-爱代码爱编程

先读表 df = pd.read_csv('ex1data1.txt',names=['人口','利润']) df.head()#默认读前5行 绘制散点图,观察原始数据,一个蓝点代表一个数据 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] =["SimHei"]

吴恩达机器学习作业ex5:正则化线性回归和偏差vs方差(python实现)详细注释_回归正则化方差偏差-爱代码爱编程

文章目录 1.正则化线性回归1.1 可视化数据集1.2 正则化线性回归成本函数1.3 正则化线性回归梯度1.4 拟合线性回归 2 偏差-方差2.1 学习曲线 3.多项式回归3.1 学习多项式回归3.

【深度学习】图形模型基础(5):线性回归模型第二部分:单变量线性回归模型-爱代码爱编程

1.引言 在统计学与机器学习的广阔领域中,线性回归作为一种基础而强大的预测技术,其核心在于通过输入变量(或称预测器、自变量)来估计输出变量(响应变量、因变量)的连续值。本章聚焦于线性回归的一个基本但意义深远的实例——单变量

【深度学习】图形模型基础(5):线性回归模型第三部分:线性回归模型拟合-爱代码爱编程

1.引言 本博文专辑的焦点主要集中在回归模型的实用案例和工具上,从简单的单变量线性回归入手,逐步过渡到包含多个预测变量、非线性模型,以及在预测和因果推断中的应用。本文我们将介绍回归模型推断的一些数学结构,并提供一些代数知识

【深度学习】图形模型基础(5):线性回归模型第一部分:认识线性回归模型-爱代码爱编程

1. 回归模型定义 最简单的回归模型是具有单一预测变量的线性模型,其基本形式如下: y

【ei稳定收录 | ei会议论文 | ei,scopus,cnki知网检索 | 征稿范围广】2024计算建模与应用数学国际学术会议暨中俄微分方程及其应用学术会议(cmam 2024 & dea)_大连海事大学 徐丽君教授怎么样-爱代码爱编程

【JPCS独立出版  EI检索稳定】【大连海事大学理学院主办,上海海关学院、俄罗斯科学院科学城数学中心、辽宁省数学学会、大连市数学学会协办】 2024计算建模与应用数学国际学术会议暨中俄微分方程及其应用学术会议(CMAM 2024 & DEA) 2024 International Conference on Computational

【ei稳定收录 | ei会议论文 | ei,scopus稳定检索 | 征稿范围广,论文收录率高】2024年岩土力学与水工结构国际学术会议(ghs 2024)-爱代码爱编程

2024年岩土力学与水工结构国际学术会议(GHS 2024)将于2024年9月6-8日在中国青岛举行。会议主要讨论水利、水电、交通、基建等工程建设与运行中的岩土力学与水工结构相关学术问题。本次会议旨在为相关领域的研究人员提供一个权威的国际交流平台,交流全球相关领域科技学术最新发展趋势,链接重点领域国内外顶尖、活跃、最新学术资源,通过经验分享和智慧碰撞,推动