在这篇博文中，我们将探讨线性回归的概念以及如何使用 PyTorch 实现它。回归是一种基本的统计建模技术，用于建立因变量与一个或多个自变量之间的关系。...数据集 对于此分析，我们将使用scikit-learn 库中的 make regression() 函数生成的合成数据集。...PyTorch 中nn.Module类的子类实现的。...，该函数测量预测值与实际目标值之间的平均平方差。...()函数保存训练后的模型的参数。
sklearn.externals import joblib import pandas as pd import numpy as np def mylinear(): """ 线性回归直接预测房子价格
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 神经网络模型的效果以及优化的目标是通过损失函数（loss function）来定义的。...下面主要介绍适用于分类问题和回归问题的经典损失函数，并通过TensoFlow实现这些损失函数。...分类问题请参考：【分类问题损失函数——交叉熵】 回归问题解决的是对具体数值的预测，比如房价预测、销量预测等等，解决回归问题的神经网络一般只有一个输出节点，这个节点的输出值就是预测值。...本文主要介绍回归问题下的损失函数——均方误差（MSE，mean squared error）。...下面代码展示如何用Tensor实现均方差损失函数： mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_ - y)) tf.reduce_mean：所有元素的均值。
今天讨论群里有小伙伴指出来这个问题，特地去重新推导了一遍，在推导的时候应该乘以一个-1，但是之前我给忘了，在此更正！ 希望大家之后可以继续给指出错误！ image.png
所以，今天这篇文章中，咱们就先来用Excel来实现一个简单的逻辑回归模型。咱们由简到繁，一步步来。 1、Base模型 咱们先来尝试实现一个Base的逻辑回归模型，即单步更新的模型。...有了样本和参数，咱们可以来计算预估值了，先回顾一下逻辑回归的预估值(即预测为1的概率)计算公式： ? 在excel中，实现类似这种w*x，需要使用sumproduct函数，举个简单的例子： ?...接下来，要把“更新后参数”那一行对应的参数，复制到“参数”那一行。直接复制是不行的，会出现下面的问题： ? 我们要选择只粘贴值： ?...接下来我们就可以通过刚才设置的快捷键command + option + e来不断更新参数了，也可以发现，咱们的loss在不断下降。这样一个简单的逻辑回归过程就实现了！...咱们现在实现的一个功能，还比较简单，只能通过单步运算来优化参数。像一次运行多步、正则项、early stop、绘制损失函数等等还没有实现。
基本简介 LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现 数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建...，只对keras部分代码做重点的介绍 模型构建与编译 def build_model(): # input_dim是输入的train_x的最后一个维度，train_x的维度为(n_samples...cell state 就是实现 long short memory 的关键。 ? 如图所示， C 表示的就是 cell state。h 就是hidden state。（选的图不太好，h的颜色比较浅）。...马上看配置4就会明白 为了便于说明问题，我们给配置3和配置4一个模拟的结果，程序结果参考reference文献。...lstm1的最后一个时间步的值相同。
通过引进处理函数解决线性回归在分类问题中效果不好和值域在现实情况中无意义的问题。从而推导出了广义线性模型的概念： ?...由于线性回归模型对于分类问题往往效果不好，所以我们想构建一个广义线性模型来对该问题进行求解，而广义线性模型的因变量要服从指数分布，现在要挑选一个服从指数分布的分布函数。...它可以应用于分布式数据，并且还有在线算法实现(Python、R等很多软件中都有已封装好可以直接调用的函数)，用较少的资源处理大型数据。...2 逻辑回归缺点 ①相比其它复杂模型，逻辑回归模型容易欠拟合，分类的精度不高。 ②数据特征有缺失或特征空间很大时效果不会很好。 说明： 1.逻辑回归看名字像一个回归问题，实际是一个分类问题。...之前由于工作需要，自己看了很多资料把逻辑回归的结果转成了评分卡的形式，写完了Python的实现函数，在接下来的时间我会好好总结评分卡的内容，争取评分卡的文章也早日和大家见面。
Kaggle Houseprice Kaggle中的入门竞赛Houseprice竞赛是一个经典的回归问题，下面将以其中的特征工程代码演示一下回归问题中的常见套路。 1....这个步骤主要依靠对于特定业务的了解。 套路的话主要是对特征的组合或者添加多次项转化成多项式回归。...通常会采用的方式是对特征进行独热编码，可以通过sklearn中的OneHotEncoder()和pandas中的get_dummies()实现。 4....模型融合 模型融合的目的是提高模型的泛化能力，通常会采用得分相近、但是原理相差较大的几个模型进行融合，比如回归模型中可以用Rdige/Lasso回归 + 随机森林 + xgboost 这样的组合方式。...中提供了Adaboost和GBDT函数，可以直接调用。
时序竞态是指同样的程序，多次调用运行的结果不同，这是由于争夺系统资源所造成的。...比如说我们要使用alarm和pause函数来实现一个sleep的功能，那么由于alarm函数的实现过程并不是一个原子操作，那么随时可能被中断。...此时往下继续调用pause函数的话，它会一直都收不到alarm发来的信号，所以导致进程的永久挂起。 为了解决这个问题，引用了sigsuspend函数。...进程在接收到UNBLOCK（mask之外）信号后，调用处理函数，然后还原信号集，sigsuspend返回，进程恢复执行。...下面通过使用alarm和sigsuspend函数来实现sleep函数，代码中有详细的注释来解释说明： #include #include #include <signal.h
memcpy函数将src的字节数复制到dest。如果源和目标重叠，这个函数不能确保重叠区域的原始源字节在被覆盖之前被复制。...这里已经提到了内存覆盖的问题，而在C语言却并没有对这种现象做相关的规定或检查，也就是说对于这种现象C语言是缺省。后边会详细分析如何处理在字符串拷贝函数中内存重叠的问题。...内存重叠 注意：在这里的内存重叠我们只考虑为了成功实现内存拷贝要排除的内存重叠的情况。 当然也可能出现目标字符串覆盖源字符串的情况，但如果其满足成功拷贝的条件即可。...低地址向高地址拷贝 这种拷贝方式是为了处理，dest处于src和src+n之间，即一定会出现内存重叠的问题。...memcpy函数的实现 #include #include #include void *my_memcpy(char *dest,const
前言 先来介绍下这个logistic回归 首先这玩意是干啥的 我个人的理解，logistic回归就是通过不断进行梯度下降，改变w和b，从而使得函数值与实际值平均差值越来越小 logistic回归使用的激活函数是...sigmoid函数，函数的图像和函数如下图所示 看这个函数图像就可以得出sigmoid的函数值永远在0,1之间，且当x趋于正无穷时，y趋向于1，x趋于负无穷时，y趋向于0 函数公式为 同时该回归使用的损失函数也与其他不同...，如下图 思想 logsitic的计算过程如上图所示 正向传播有以下几步 第一步将输入的x值与w相乘，再加上b，完成线性函数的计算 第二步将z值代入激活函数中，也就是sigmoid函数中，计算出a值，a...这就很清楚了 也就是我们目的就是损失函数对w，b求导，然后通过多次的梯度下降，从而达到使得损失函数最小的目的 对w，对b的求导公式就是直接链式求导就好 这里给出损失函数L对激活函数a的求导公式 这里a是预测值...，太大会导致出现错过极小值的情况 w就是参数值，dl/dw就是损失函数对w的偏导数 这样我们大概了解了之后，就可以开始写代码了 实现 这次是直接将回归用于如下图这种只有一个隐藏层的神经网络中 总共有三个
image.png 众所周知，神经网络可用于解决分类问题，例如，它们被用于手写体数字分类，但问题是，如果我们将它们用于回归问题，它会有效果吗？...combined.describe() image.png 让我们定义一个函数来获取不缺少任何值的列。...· 定义只有一个节点的输出层 · 使用‘linear‘作为输出层的激活函数 [Out]: ________________________________________________________...我们将使用随机森林回归和XGBRegressor。...· 加载并处理数据集 · 通过绘制一些直方图和特征的相关热图来熟悉数据集 · 使用了一个由三个隐层组成的深度神经网络，每个隐层有256个节点 · 在输出层上使用了线性激活函数 · 训练了模型，然后在Kaggle
一般情况下解决多分类问题有如下两种方式： 1）OvR (One vs Rest) 每次将某个与剩下的所有的分类，n个类别进行n次分类，选择分类得分最高的。 2)....OvO (One vs One) 两两组合，比如四个类别有六个组，选择赢数最高的分类。...以下是sklearn中的使用（默认是OVR）： from sklearn.linear_model import LogisticRegression # 只使用前两种feature，方便可视化 X...scikit_LR.fit(X_train, y_train) scikit_LR.score(X_test, y_test) 修改为OVO： 修改 multi_class='multinomial'；需要注意的是...，solver也需要改变， scikit_learn不仅仅使用梯度下降法，默认是使用liblinear的，但是对于OVO是无效的。
一、前述 回归问题求解时梯度下降由于样本数据的多样性，往往对模型有很大的影响，所以需要对样本数据做一些优化 二、归一化 1、背景 各个维度的输入如果在数值上差异很大，那么会引起正确的w在各个维度上数值差异很大...这样找寻w的时候，对各个维度的调整基本上是按照同一个数量级来进行调整的。因此需要归一化。...2、归一化方法 • 归一化的一种方法：最大值最小值法 • 缺点是抗干扰能力弱 • 受离群值得影响比较大 • 中间容易没有数据 归一化的一种方法：方差归一化 • 优点是抗干扰能力强，和所有数据都有关 ....使数量级在一个量级 • 缺点是最终未必会落到0到1之间 • 牺牲归一化结果为代价提高稳定 归一化的一种方法：均值归一化 3、案例分析一 ? 优化方法：方差归一化 结果： ? ? ?...解决办法：尽可能让X的各个维度上取值有正有负。 均值归一化，每个数量减去平均值。 ?
一、前言 前几天在Python白银交流群【小白python爱好者】问了一个Python数据处理的问题，一起来看看吧。...求各位大佬指点一下，scikit线性回归问题，求段代码为什么我出不了结果，可GPt说可以正常运行，哪里有问题求指点？...np.array([[10], [15], [20], [30], [50]]) y_train = np.array([[11], [13], [16], [19], [20]]) # 创建线性回归模型并拟合已知数据...二、实现过程 这里【岩】给了一个思路： 改一下这句：print(f"2023年10月第{i + 1}天预测销售记录：{pred[0]:.2f}") 顺利地解决了粉丝的问题。...这篇文章主要盘点了一个Python数据库处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。
今天在做《数理统计》关于线性回归的作业，本来用R已经做出来了，但是由于最近使用matlab很多，所以也想看看用matlab怎么做。...matlab中有很多函数可以做各种各样的回归，也有cftool工具箱可以可视化的做回归，很方便。...这里选用fitlm做回归，由于多元回归和一元回归基本思想是差不多的，操作也只是参数个数的问题，所以这里用一元线性回归做例子，记录下来以备后用。...数据选用R中的自带数据：cars数据集，是一个关于汽车速度和距离的数据，50*2的矩阵。 ? 采用一元线性回归模型进行回归，公式这里就不说了，dist为因变量，speed为自变量。...最后plot画出回归图。 ? 好了，该吃饭去了。
做量化呢，得经常做回归，各种各样的，ols，wls，正则的lasso， 岭回归等等。回归有一个很重要的整体解释力度的参数就是R2，也就是可决系数。...在python中，我们回归一般采用的是statsmodels这个模块，但是回归的时候获得的R2其实有那么点学问，有时候设置错参数可能得到的R2大家会觉得怪怪的。这里就给大家排个雷。...首先，我们先给出两组、六个回归函数。...每一组内部，其实就是有没有hasconstant这个参数，以及这个参数设置的问题。数据中，rate列作为y，plf_ttm作为x。大家不用在乎这是什么，只要关注后面的R2的结果就可以了。...我们分别获取了第一组的情况下的三种回归的r2和回归的结果。我们看到两点： 1.r2来看，第二种和第三种是一样的。而第一中明显高于后面两种。这是为什么呢？
ex1.m %% Machine Learning Online Class - Exercise 1: Linear Regression % Instr...
【机器学习】算法原理详细推导与实现(二):逻辑回归 在上一篇算法中，线性回归实际上是 连续型 的结果，即 \(y\in R\) ，而逻辑回归的 \(y\) 是离散型，只能取两个值 \(y\in \{0,1...logistic函数 我们可能会遇到一些分类问题，例如想要划分 鸢尾花 的种类，尝试基于一些特征来判断鸢尾花的品种，或者判断上一篇文章中的房子，在6个月之后能否被卖掉，答案是 是 或者 否，或者一封邮件是否是垃圾邮件...的值就是0，所以确实会有一些人会这么做，用线性回归解决分类问题： ?...线性回归解决分类问题，有时候它的效果很好，但是通常用线性回归解决像这样的分类问题会是一个很糟糕的主意，加入存在一个额外的训练样本 \(x=12\)，如果现在对这个训练集合做线性拟合，那么可能拟合出来那么一条直线...这时候\(y\)的临界点估计已经不太合适了，可以知道线性回归对于分类问题来说，不是一个很好的方法。
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