使用pytorch实现的线性回归， 闲言少叙，直接上代码，客官请看： 1 import torch 2 import torch.nn as nn 3 import numpy as np 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 6 #设置相关参数 7 input_s ...
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2020-07-04 22:22:52
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监督学习（Supervised Learning） 添加标签，手把手训练。 比如线性回归算法。 半监督学习（Semi-supervised Learning） 非监督学习（Unsupervised Learning） 通过有标签或没标签的数据集，让机器自己去找出规律。比如分类算法。 结构化学习（St ...
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2020-06-26 18:40:25
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import paddle.fluid as fluidimport numpy#定义数据train_data = [[0], [1], [2], [3], [4], [5], [10]]y_true = [[3], [13], [23], [33], [43], [53], [103]]#定义网络 ...
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2020-06-26 14:52:44
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一、代码 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_sp ...
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2020-06-22 23:30:24
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神经网络 BPNN 感知机 神经网络入门 反向传播 tensorflow tf基础 控制依赖项 变量命名域和tensorboard 一元线性回归 模型持久化 交叉熵 global_steps的使用 手写数据集实现 CNN 激活函数 CNN过拟合 手写数据集CNN模型 权重初始化-CNN 批归一化 自 ...
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2020-06-18 17:49:05
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什么是监督学习？什么是无监督学习？ 监督学习：有目标y值，如线性回归，分类算法 无监督学习：无目标y值，如聚类 逻辑回归是分类算法，不要被名字误导，得到的是离散值 引入逻辑回归 逻辑回归主要用于二分类 在线性回归中:Y=W1X1+W2X2+W3X3 +...+b=WT*X 在逻辑回归中，习惯用Z表示 ...
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2020-06-17 01:18:52
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1、什么是回归算法 回归算法是监督型算法的一种，通过利用测试集数据来建立模型，再利用这个模型训练集中的数据进行处理的算法。线性回归旨在寻找到一根线，这个线到到达所有样本点的距离的和是最小的。常用在预测和分类领域。 2、回归和分类的区别： 3、机器学习回归算法可以干什么？ （1）房价预测 （2）销售额 ...
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2020-06-16 13:11:59
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1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？ 什么是：逻辑回归本质上是一个线性回归模型，是一种用来解决二分类问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。 逻辑回归公式： 和线性回归的不同（直接上的不同）：逻辑回归中因变量都是分类型变量，而线性回归的是连续性数值变量，并且逻辑 ...
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2020-06-16 13:01:30
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一. 逻辑回归 在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量，比如二项分布问题。通过分析年龄、性别、体质指数、平均血压、疾病指 ...
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2020-06-15 17:45:02
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1 import pandas 2 from matplotlib import pyplot 3 from scipy.stats import linregress 4 sale=pandas.read_excel('销售.xlsx',dtype={'date':str}) 5 6 7 slop ...
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2020-06-14 12:37:02
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