记录下学习使用sklearn,将使用sklearn实现机器学习大部分内容 基于scikit-learn机器学习(第2版)这本书,和scikit-learn中文社区 简单线性回归 首先,最简单的线性回归也有几个地方要注意 fit的时候,对于X,要求是n*m的类型,y要是n*1的类型 sklearn会将得到的系数存储起来,分别在coef_中和intercept_中,intercept_是偏移,也就是b,coef_是k,或者向量中的W 来看具体例子 from sklearn.linear_model…

06_pytorch的autograd操作 目录 一.引言 二.Variable 2.1 Variable 的数据结构 2.2 反向传播 2.3 autograd 求导数和手动求导数 三.计算图 3.1 手动计算梯度 3.2 利用 torch 进行反向传播求梯度 3.3 在前向传播中利用动态图特性构建计算图 3.4 variable 的 grad 属性和 backward函数 的 grad_variables 参数的区别 3.5 计算图特点小结 四.用 variable 实现线性回归(autog…

02_利用numpy解决线性回归问题 目录 一.引言 二.线性回归简单介绍 2.1 线性回归三要素 2.2 损失函数 2.3 梯度下降 三.解决线性回归问题的五个步骤 四.利用Numpy实战解决线性回归问题 五.总结 一.引言 上一节我们说到了torch和tf的功能,以及两者的区别.但是为了更好地去让大家体会框架的强大,我们首先不使用框架实现一个小demo.由于只是引入,因此,我们在这里使用一个比较简单的线性回归算法来讲解. 穿插一个广告,如果你对统计机器学习不是特别熟悉的话,建议你也简单看看,…

欢迎大家关注腾讯云技术社区-博客园官方主页,我们将持续在博客园为大家推荐技术精品文章哦~ 作者 :董超 上一篇文章我们介绍了 MxNet 的安装,但 MxNet 有个缺点,那就是文档不太全,用起来可能是要看源代码才能理解某个方法的含义,所以今天我们就介绍一下 TensorFlow,这个由谷歌爸爸出品的深度学习框架,文档比较全-以后的我们也都使用这个框架- 0x00 概要 TensorFlow是谷歌爸爸出的一个开源机器学习框架,目前已被广泛应用,谷歌爸爸出品即使性能不是最强的(其实性能也不错),但…

matlab 线性回归实战 统一 输入时列向量 输出也是列向量 中间的过程可以出现行向量或者列向量,但是不能影响输入和输出为列向量 参数运算的输入都不会只是一个实数,要么是列向量,要么是一个矩阵 对于矩阵,取数据也是一列一列的去,也就是\(X(:1)\),\(X(:2)\)等 命令的时候为向量和矩阵加后缀, 如X_norm, x_new…

线性回归: 注:为偏置项,这一项的x的值假设为[1,1,1,1,1....] 注:为使似然函数越大,则需要最小二乘法函数越小越好 线性回归中为什么选用平方和作为误差函数?假设模型结果与测量值 误差满足,均值为0的高斯分布,即正态分布.这个假设是靠谱的,符合一般客观统计规律.若使 模型与测量数据最接近,那么其概率积就最大.概率积,就是概率密度函数的连续积,这样,就形成了一个最大似然函数估计.对最大似然函数估计进行推导,就得出了推导后结果: 平方和最小公式 注: 1.x的平方等于x的转置乘以x. 2…

统计学习导论(ISLR) 参考资料 The Elements of Statistical Learning An Introduction to Statistical Learning 统计学习导论(二):统计学习概述 统计学习导论(三):线性回归 统计学习导论)四):分类 统计学习导论之R语言应用(二):R语言基础 统计学习导论之R语言应用(三):线性回归R语言代码实战 统计学习导论之R语言应用(四):分类算法R语言代码实战 文章目录 统计学习导论(ISLR) 第二章 线性回归 2.1简单…

GitHub代码练习地址:https://github.com/Neo-ML/MachineLearningPractice/blob/master/Pytorch01_LinearRegression.py 有关线性回归的公式及相关代码实现: Step1: 代码实现为: Step2:单步梯度下降 代码实现为: Step3: 开始梯度下降迭代: Step4: 拟定好各种参数,开始运行:…

线性回归数据来自于国泰安数据服务中心的经济研究数据库.网址:http://www.gtarsc.com/p/sq/.数据名称为:全国各地区能源消耗量与产量,该数据的年度标识为2006年,地区包括我国30个省,直辖市,自治区(西藏地区无数据). 1.1 数据预处理 数据预处理包括的内容非常广泛,包括数据清理和描述性数据汇总,数据集成和变换,数据归约,数据离散化等.本次实习主要涉及的数据预处理只包括数据清理和描述性数据汇总.一般意义的数据预处理包括缺失值填写和噪声数据的处理.于此我们只对数据做缺失值…

相关笔记: 吴恩达机器学习笔记(一) —— 线性回归 吴恩达机器学习笔记(三) —— Regularization正则化 ( 问题遗留: 小可只知道引入正则项能降低参数的取值,但为什么能保证 Σθ2 <=λ ? ) 主要内容: 一.线性回归之普通最小二乘法 二.局部加权线性回归 三.岭回归(L2正则项) 四.lasso回归(L1正则项) 五.前向逐步回归 一.线性回归之普通最小二乘法 1.参数的值:(不带正则项) 2.Python代码: def standRegres(xArr, yArr):…