一文读懂线性回归、岭回归和 Lasso 回归 AI有道 昨天

yuquanle本文介绍线性回归模型，从梯度下降和最小二乘的角度来求解线性回归问题，以概率的方式解释了线性回归为什么采用平方损失，然后介绍了线性回归中常用的两种范数来解决过拟合和矩阵不可逆的情况，分别对应岭回归和Lasso回归，最后考虑到线性回归的局限性，介绍了一种局部加权线性回归，增加其非线性表示能力

基于GA优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

算法理论概述        时间序列预测是许多领域中的核心问题，如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来，深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果，尤其是卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的结合使用。

机器学习中的逻辑回归

机器学习中的逻辑回归 简介 逻辑回归是机器学习领域中一种用于二分类问题的常用算法。尽管其名字中包含"回归"一词，但实际上，逻辑回归是一种分类算法，用于估计输入特征与某个事件发生的概率之间的关系。本文将深入讲解逻辑回归的原理、实际应用以及使用 Python 进行实现的代码。

机器学习中的线性回归

机器学习中的线性回归 简介 线性回归是机器学习领域中最简单而有效的模型之一。它用于建立自变量（输入）和因变量（输出）之间的线性关系。在实际应用中，线性回归广泛用于预测、分析和建模。让我们深入了解线性回归的基本原理和应用。 基本原理 线性回归基于假设，即自变量和因变量之间存在

机器学习10-逻辑回归

许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制。   计算并返回概率的方式 按原样 转换成二元类别 按原样使用概率；假设我们创建一个逻辑回归模型来预测狗在半夜发出叫声的概率。我们将此概率称为：​ 如果逻辑回归模型预测的值为0.05，那么一年内（365天），主人被狗惊醒约18次：

机器学习（六）：逻辑回归

一、什么是逻辑回归？ 二、逻辑回归简单理论 2.1 概念 2.2 Sigmoid 函数 2.3 Logistic 回归的类型 2.4 线性回归和逻辑回归区别 三、案例实现

【转载】逻辑回归

多谢API回归

太好了可以多40豆豆了

机器学习之线性回归（一）

 首先我们聊一聊什么是线性回归. 在机器学习里，什么是线性回归呢，其实很好理解，简单一点讲，输出的预测值是连续值，就是回归，那什么是连续值呢，好比说我们预测一个房价，房价可能是120.3万，也有可能是120.45万，还有可能是120.554万，这就是连续值，那如果你告诉我房子12

Python从0到100（五十二）：机器学习-逻辑回归及鸢尾花数据集预测

估、客户流失预测等。 需要快速建⽴基准模型的情况下，逻辑回归也是⼀个不错的选择。 逻辑回归是⼀种简单⽽强⼤的分类算法，尤其适⽤于⼆分类问题和需要概率输出的场景。然而，在处理⾮线性问题时，逻辑回归的表现可能不如⼀些复杂的⾮线性模型。 5.逻辑回归及鸢尾花数据集预测 下⾯使⽤鸢尾花数据集（Iris

【每天进步一点点】机器学习基础——基于鲍鱼年龄预测的线性回归Demo

回归问题    回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小。   2. 线性回归    线性回归是回归问题

区间预测 | Matlab实现CPO-BP-KDE核密度估计多置信区间多变量回归区间预测

基本介绍1.Matlab实现CPO-BP-KDE冠豪猪算法优化BP神经网络核密度估计多置信区间多变量回归区间预测； 2.多变量单输出，包括点预测+概率预测曲线+核密度估计曲线，MatlabR2023b及以上版本运行，提供多种置信区间！评价指标包括R2、MAE、RMSE、MAPE、

基于PSO粒子群优化的CNN-GRU的时间序列回归预测matlab仿真

PSO）的的CNN-GRU（卷积神经网络-门控循环单元）时间序列回归预测模型，是融合了遗传算法的优化能力和深度学习模型的表达力的一种高级预测框架。该模型通过结合CNN在特征提取上的优势和GRU在处理序列数据中的高效记忆机制，实现了对时间序列数据的深入理解和未来值的精确预测。同时，利用遗传算法对模型超参数进行优化，能够进一步提升模型的预测性能。

【机器学习基础】逻辑回归模型

元/类别结果。你可以把逻辑回归看成一种特殊的线性回归，只是因为最后的结果是类别变量，所以我们需要用胜算比取对数来作为因变量（Dependent Variable）。简单来说，逻辑回归是利用logit 函数拟合数据来预测某一个事件发生的概率的。3.逻辑回归模型的优缺点　　Logit

【机器学习基础】线性回归模型

线性回归模型1.线性回归模型　　所谓线性回归模型就是指因变量和自变量之间的关系是直线型的。回归分析预测法中最简单和最常用的是线性回归预测法。　　在现实世界中，我们常与各种变量打交道，在解决实际问题过程中，我们常常会遇到多个变量同处于一个过程之中，它们之间互相联系、互相制约。最常见的关系有两种：一类为

基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM的时间序列回归预测matlab仿真

Network - Long Short-Term Memory, CNN-LSTM）模型在时间序列回归预测中，结合了深度学习的强大表达能力和优化算法的高效搜索能力，为复杂时间序列数据的预测提供了一种强有力的解决方案。   4.1 卷积神经网络（CNN）  &nbs

机器学习之线性回归（二）

机器学习算法之线性回归（二） 上一篇我们说线性回归无非就是通过这个损失函数1603762294926035387.png，做为评判标准来找出一条直线去拟合我们的数据,然后做出预测，今天我们就来说一说怎么去最小化这个损失函数，从而求得最佳得函数f(x).那我们先看看数学推导吧，嗯，可能需要大家去复习一下线性代数了。

基于GWO灰狼优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真

算法理论概述         时间序列回归预测是数据分析的重要领域，旨在根据历史数据预测未来时刻的数值。近年来，深度学习模型如卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、长短时记忆网络（Long

kaggle房价预测问题

ID给出对于的SalePrice字段的预测值，主要考察我们数据清洗、特征工程、模型搭建及调优等方面的技巧。本赛题是典型的回归类问题，评估指标选用的是均方根误差（RMSE），为了使得价格的高低对结果的评估有均等的影响，赛题均方根误差基于预测值和实际值分别取对数对数来计算。 特征初步分析：