深度学习05——线性回归模型
传送门#写入数据集# 线性回归模型#计算损失函数（MSE均方误差）# 穷举法更新参数ww_list = [] #用于存放更新的参数wl_sum = 0 # 初始化，用于计算损失和l_sum += loss_val # 计算损失和print('MSE=', l_sum / 3) #求均方误差w_lis
广义加性模型(GAMs)
作为回归家族的一个扩展，广义加性模型(GAMs)是最强大的模型之一，可以为任何回归问题建模!!
手把手教你深度学习和实战-----线性回归+梯度下降法
本文主要从基础的角度讲解线性回归算法和梯度下降算法，力求用通俗的语言和简单的例子进行算法的讲解。
PyTorch实战——线性回归在 cpu、gpu下的运行过程
class LinearRegressionModel(nn.Module):#定义一个类，然后继承nn模块下的一个Module功能def __init__(self,input_dim,output_dim):#一个线性回归模型，给出x，y，训练出w，b，是的y=wx+b成立self.linear
Pytorch框架学习路径(三：线性回归)
线性回归文章目录什么是线性回归 ？线性回归求解步骤代码实现什么是线性回归 ？线性回归是分析一个变量与另外一（多）个变量之间关系的方法线性回归求解步骤代码实现import torchimport matplotlib.pyplot as plttorch.manual_seed(10)lr = 0.0
2022电工杯AB题思路分析
将在本文更新电工杯AB题思路我们还有全部的解题思路讲解视频以及代码！竞赛题目一般来源于电工、近代数学及经济管理等方面，经过适当的简化、加工的实际问题，主要包括：1．信息处理问题；2．控制理论及应用问题；3．运筹与决策问题；4．电路与电磁场理论相关问题。参赛学生应学过普通高校的工科数学课程及相关专业的
欢迎来到对抗路——机器学习-多元线性回归模型（详解）
🍌文章适合于所有的相关人士进行学习🍌🍋各位看官看完了之后不要立刻转身呀🍋🍑期待三连关注小小博主加收藏🍑🍉小小博主回关快 会给你意想不到的惊喜呀🍉文章目录🐲前言🐲多元线性回归模型讲解🐮公式推导🐮案例🐮案例解决代码🐮数据哑变量处理🐮如何判断是否线性相关🐺模型的F检验🐷提
机器学习入门-一元线性回归模型的骚操作
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栈和队列讲解
目录1、栈（1）栈的概念及结构（2）栈的实现2、队列（1）队列的概念及结构（2）队列的实现前言：栈和队列是在顺序表和链表的延伸，如果前面的顺序表和链表你已经掌握了的话，栈和队列对你来说应该就是小菜一碟了。1、栈（1）栈的概念及结构栈：一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。进行
线性回归实战【房价预测】
本文属于 线性回归算法【AIoT阶段三】（尚未更新），这里截取自其中一段内容，方便读者理解和根据需求快速阅读。本文通过公式推导+代码两个方面同时进行，因为涉及到代码的编译运行，如果你没有 NumPyNumPy，PandasPandas，MatplotlibMatplotlib 的基础，建议先修文章：
梯度下降【无约束最优化问题】
本文属于 线性回归算法【AIoT阶段三】（尚未更新），这里截取自其中一段内容，方便读者理解和根据需求快速阅读。本文通过公式推导+代码两个方面同时进行，因为涉及到代码的编译运行，如果你没有 NumPyNumPy，PandasPandas，MatplotlibMatplotlib 的基础，建议先修文章：
线性回归的基本概念以及正规方程
本文属于线性回归算法【AIoT阶段三】（尚未更新），这里截取自其中一段内容，线性回归是机器学习中有监督机器学习下的一种算法。 回归问题主要关注的是因变量(需要预测的值，可以是一个也可以是多个)和一个或多个数值型的自变量(预测变量)之间的关系。需要预测的值:即目标变量，target，y，连续值预测变量
深度学习——线性回归实现笔记
这个是我个人学习笔记，跟着b站沐神学习，链接：08 线性回归 + 基础优化算法【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili我仅仅对代码进行一些解读，发现有解读不对的地方，欢迎大家来评论区讨论目录????生成数据集????第一步：导包????第二步：构造函数????结果????第三步：画图看一
Python-机器学习（一）-线性回归
线性回归模型属于经典的统计学模型，该模型的应用场景是根据已知的变量（自变量）来预测某个连续的数值变量（因变量），线性回归通常可以应用在股价预测、营收预测、广告效果预测、销售业绩预测当中。如我们现在有10行2列数据，第一列是身高，第二列是体重，通常做法：将原始数据切分时，将原始数据的80%作为训练数据
多元线性回归模型的各种诊断
多元线性回归模型的各种诊断（没有原理，只有代码、运行结果和部分结果解读）
