如果数据点随机散布在没有图案的线上,那么线性回归模型非常适合数据,否则我们应该使用非线性模型。 三、如何区分线性回归模型和非线性回归模型 两者都是回归问题的类型。两者的区别在于他们训练的数据。 线性回归模型假设特征和标签之间存在线性关系,这意味着如果我们获取所有数据点并将它们绘制成线性(直线)线应该适合数据...
从零实现线性回归 生成数据集 生成一个包含1000个样本的数据集, 每个样本包含从标准正态分布中采样的2个特征。 我们的合成数据集是一个矩阵X∈R1000×2,使用线性模型参数w=[2,−3.4]T、b=4.2以及噪声项ϵ(随机数)生成数据集及其标签: y=Xw+b+ϵ Tips / 提示 这里需要注意,我们创建了w、b以及ϵ,只...
模型升级 对于这些数据我们想要进一步降低模型的误差,所以引入新的模型来拟合数据,二次函数相对一次函数,在训练集拟合出来的误差减小了一些,变成了15.4,同时在测试集上表现也变得更好 如果用一摸一样的方法拟合三次函数的模型和四次函数模型,可以发现,函数的表现提升并不是十分理想 当模型变成了5次式,可以发现,已经...
决定系数R2是线性回归模型中sklearn默认采用的评价指标,其定义如下: {{R}^{2}}=1-\frac{\sum\limits_{i=1}^{m}{{{({{y}^{(i)}}-{{{\hat{y}}}^{(i)}})}^{2}}}{\sum\limits_{i=1}^{m}{{{({{y}^{(i)}}-\bar{y})}^{2}}}\;\;\;\;\;\;\;(3.73) \\ 其中R2∈(...
下面是实现深度学习自回归模型的基本流程: 二、详细步骤 1. 数据准备与预处理 在开始之前,我们需要准备好我们的数据集,通常是时间序列数据。我们需要将数据转换为适合模型训练的格式。 AI检测代码解析 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScaler# 载入数据data=pd.read_csv('data.csv'...
我发现《python深度学习》这本书和《R语言深度学习》这本书,关于回归模型的深度学习,也就是第3章关于预测波士顿房价的那些代码,你直接复制粘贴,很有可能报错,另外书里面讲得不明不白,看得云里雾里。所以我用网上找到的其他材料自学了一遍回归模型的深度学习过程,如果你需要这方面的知识,可以看本文我的讲解,保证代...
1.3 模型预测 2. 线性回归的表示方法 2.1 神经网络图 2.2 矢量计算表达式 3. 小结 单层神经网络一 因为工作需求需要接触到深度学习知识,导师推荐了一本书用来入门:《动手学深度学习(PyTorch版)》 在此处记录一下学习内容以及学习总结,文章以原作者书籍为基础,插入一些自己的总结与心得做参考(高亮部分),喜欢阅读原文...
经典深度学习回归模型 回归模型的算法 第三章节: 一、回归: 1、定义: Regression 就是找到一个函数 function ,通过输入特征 xx,输出一个数值 Scalar 2、实例: 股市预测 自动驾驶 商品推荐 3、建模步骤: 梯度下降算法: 单个特征-一元线性模型;多个特征-多远线性模型...
1.深度学习回归模型大赏,十四种经典任你挑! 2.一窥线性回归的奥秘,定量预测的基础神器。 3.逐步筛选变量,构建最优模型——逐步回归登场啦! 4.别看名字有“回归”,逻辑回归其实是分类小能手哦~ 5.数据异常也不怕,稳健回归助你稳住局面! 6.OLS回归:计量经济学中的老将军,异方差检验不可少。 7.两阶段回归...
通常,我们会在分类的背景下讨论 Keras 和深度学习——预测标签以表征图像或输入数据集的内容。 另一方面,回归使我们能够预测连续值。 让我们再次考虑房价预测的任务。 众所周知,分类用于预测类标签。 对于房价预测,我们可以将分类标签定义为: labels = {very cheap, cheap, affordable, expensive, very expensive} ...