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搜索资源列表

  1. 斯坦福大学机器学习课程讲义第二讲——_单变量的线性回归模型表达

  2. 斯坦福大学机器学习课程讲义第二讲——_单变量的线性回归模型表达

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-09-03
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：lp3250911

  1. 单变量线性回归

  2. ppt 可编辑 线性回归 机器学习 教学资源 人工智能入门

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-12-03
    • 文件大小：771kb
    • 提供者：wangyx1234

  1. 纯Python3.5实现单变量线性回归

  2. python3.5纯生代码实现单变量线性回归预测直线y=mx+b，不调用机器学习第三方库，仅调用numpy实现矩阵向量运算以及matplotlib实现画图。参数更新方法为梯度下降法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-10
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：homegreat

  1. 单变量线性回归梯度下降ipynb代码

  2. 单变量线性回归梯度下降ipynb代码，根据Andrew课程的资料和数据码的算法代码

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2018-03-11
    • 文件大小：37kb
    • 提供者：clevor18

  1. 单变量线性回归测试

  2. 用于单变量线性回归测试的一个数据集。单变量线性回归的代码在另一篇博文中可见。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-24
    • 文件大小：1kb
    • 提供者：qq_20406597

  1. Tensorflow实现梯度下降的单变量线性回归模型

  2. Tensorflow实现梯度下降的单变量线性回归模型，使用到的库：TensorFlow、Numpy、Matplotlib

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-09-24
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：qq276364092

  1. 单变量线性回归可视化演示

  2. 单变量线性回归可视化演示pathon版本，包含ex1data1数据文件完整调试版

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-07
    • 文件大小：3kb
    • 提供者：qq_33912144

  1. matlab开发-单变量线性回归梯度描述算法

  2. matlab开发-单变量线性回归梯度描述算法。一种实用的机器学习算法

  3. 所属分类：其它

  1. 单变量线性回归.rar

  2. 含有中国MOOC《深度学习应用开发》跟随课程第五周所写的代码，有用Tensorflow2.0版本来运行1.x版本的SGD模型训练,也有直接用2.0版本来运行的SGD和BGD模型训练 本来想做成博客的，但我果然还是太懒了

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-04-12
    • 文件大小：206kb
    • 提供者：weixin_44227356

  1. 机器学习——单变量线性回归.pdf

  2. 本人通过观看吴恩达机器学习视频所记录的笔记，比较潦草，有兴趣的可以看一看。 知识点概要： 1、假设函数 2、代价函数 3、梯度下降法 4、如何选择学习率 5、关于线性回归的梯度下降

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-03-27
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：qq_42604176

  1. Chapter3中文 回归和路径分析视图示例.docx

  2. 第三章 示例：回归和路径分析 具有单变量或多变量依赖变量的回归分析是模拟观测变量之间关系的标准过程。 路径分析允许同时建模多个相关的回归关系。 在路径分析中，变量可以是一个关系中的因变量，也可以是另一个关系中的独立变量。 这些变量被重新修改为中介变量。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：107kb
    • 提供者：jlzhangyi

  1. tensorflow单变量线性回归（一次函数拟合）

  2. tensorflow单变量线性回归（一次函数拟合）的jupyter笔记

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-04-20
    • 文件大小：831kb
    • 提供者：weixin_43907422

  1. 一元线性回归

  2. 在多变量回归分析中，我们讨论的不只是两个 变量之间的关系。当我们讨论更多的变量之间的关系是时候，我们需要新的统计量，这些 是计算层面上的扩展，对应于计算层面上的扩展，我们会引入新的概念。但在本章中，我 们只讨论单变量的情形

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-09-24
    • 文件大小：255kb
    • 提供者：dulifendou

  1. python实现简单的单变量线性回归方法

  2. 今天小编就为大家分享一篇python实现简单的单变量线性回归方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：51kb
    • 提供者：weixin_38637580

  1. python实现简单的单变量线性回归方法

  2. 线性回归是机器学习中的基础算法之一，属于监督学习中的回归问题，算法的关键在于如何最小化代价函数，通常使用梯度下降或者正规方程（最小二乘法），在这里对算法原理不过多赘述，建议看吴恩达发布在斯坦福大学上的课程进行入门学习。 这里主要使用python的sklearn实现一个简单的单变量线性回归。 sklearn对机器学习方法封装的十分好，基本使用fit,predict,score，来训练，预测，评价模型， 一个简单的事例如下： from pandas import DataFrame from pa

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-25
    • 文件大小：53kb
    • 提供者：weixin_38564003

  1. 算法应用，单变量线性回归&梯度下降：已知如下数据集，绘制出数据集的散点图并给出能够和所有散点拟合出最好的一条直线

  2. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 算法应用，单变量线性回归&梯度下降：已知如下数据集，绘制出数据集的散点图并给出能够和所有散点拟合出最好的一条直线 # 预测函数 def getHypo(X, theta): return np.dot(X, theta) # 代价函数 def getCost(h, y): m = len(h) return (1.0 / 2*m) * np.sum(np.square

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：50kb
    • 提供者：weixin_38645862

  1. 机器学习——单变量线性回归详解

  2. 文章目录数据导入作图：我们可以先把这些离散的点在散点图上呈现出来，对数据有一个直观的感受，根据数据点的分布去选者一个合适的模型。向量化：将数据数据向量化：分成两个维度，第一维所有的行都要，X是前面所有列特征，Y是最后一列标签给出线性回归表达式给出代价函数通过梯度下降法是代价函数最小，给出参数更新公式numpy.matrix.flatten可视化结果 数据导入 CSV(Comma-Separated Values)文件 import pandas as pd dataframe = pd.read

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-22
    • 文件大小：71kb
    • 提供者：weixin_38593738

  1. 【机器学习笔记】第2章：单变量线性回归

  2. 文章目录第2章：单变量线性回归2.1 模型描述 Model representation2.2 代价函数 Cost function2.3 梯度下降 Gradient descent2.4 线性回归的梯度下降 Gradient descent for linear regression 第2章：单变量线性回归 2.1 模型描述 Model representation 机器学习可以分为监督学习和无监督学习，监督学习的每个样本都有标签，而无监督学习没有标签。其中监督学习又包括回归问题和分类问题，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：847kb
    • 提供者：weixin_38694674

  1. 单变量回归实验室数据科学介绍000-源码

  2. 喜剧表演实验室 想象一下，您是学校喜剧节目的制作人。 我们需要您使用线性回归的知识来预测演出的成功。 通过线性回归 喜剧节目试图弄清楚要花多少钱在学生报纸上做广告。 报纸告诉节目 在广告上每花2美元，就有3名学生参加表演。 如果没有花在广告上的钱，没有人会参加展览。 编写一个称为attendance的线性回归函数，该函数显示广告和报纸所表示的出勤率之间的关系。 def attendance ( advertising ): pass attendance ( 100 ) # 15

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：34kb
    • 提供者：weixin_42098830

  1. 投影追踪：多元投影追踪回归和单变量分类的实现-源码

  2. 投影追踪 ，。 该存储库是基于Jerome Friedman的泛化[1]和Werner Stuetzle的Projection Pursuit Regression回归算法[2] [3]的几个兼容估计量的所在地。 包括能够进行多变量估计和降维的回归变量，以及基于回归到单变量多变量表示的单变量分类器。 此存储库还旨在作为一个精简示例，说明如何使用TravisCI，Coveralls，Sphinx，PyTest，如何部署到PyPI和Github Pages，以及如何创建通过sklearn检查和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：31kb
    • 提供者：weixin_42116734
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