文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【大数据技术】Spark MLlib机器学习线性回归、逻辑回归预测胃癌是否转移实战(附源码和数据集)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~线性回归过工具类MLUtils加载LIBSVM格式样本文件,每一行的第一个是真实值y,有10个特征值x,用1:double,2:double分别标注,即建立需求函数:y=a_1x_1+a_2x_2+a_3x_3+a_4x_4+…+a_10x_10通过样本数据和梯度下降训练模型,找到10个产生比较合理的参数值(a_1到a_10)回归结果如下部分代....

【大数据技术】Spark MLlib机器学习线性回归、逻辑回归预测胃癌是否转移实战(附源码和数据集)
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【Python机器学习】全连接层与非线性回归、防止过拟合方法的讲解及实战( 附源码)

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~全连接层与非线性回归基于全连接层构建的多层神经网络能够用来完成回归和分类人物,在神经网络中一般用下图所示画法来表示神经元模型,神经元由输入层和输出层组成,输入层负责接收信息,并将信息传给输出层,输出层负责求和,产生激励信息并输出 下面给出一个应用多个全连接层组成的神经网络来求解非线性回归问题的示例,该示例用下图所示神经网络来拟合目标函数采用四层神经....

【Python机器学习】全连接层与非线性回归、防止过拟合方法的讲解及实战( 附源码)

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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PAI平台学习路线:机器学习入门到应用

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开发者课程背景图
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】神经网络中全连接层与线性回归的讲解及实战(Tensorflow、MindSpore平台 附源码)

需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~全连接层与线性回归神经网络模型也是参数学习模型,因为对它的学习只是得到神经网络参数的最优值,而神经网络的结构必须事先设计好。如果确实不能通过改进学习过程来达到理想效果,则要重新设计神经网络的结构。层状神经网络的隐层和输出层具有处理信息的能力,它们又可细分为全连接层、卷积层、池化层、LSTM层等等,通过适当排列可以组合成适应不同任务的网络。全连接层是....

【Python机器学习】神经网络中全连接层与线性回归的讲解及实战(Tensorflow、MindSpore平台 附源码)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】梯度下降法的讲解和求解方程、线性回归实战(Tensorflow、MindSpore平台 附源码)

需要全部源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~基本思想迭代关系式是迭代法应用时的关键问题,而梯度下降(Gradient Descent)法正是用梯度来建立迭代关系式的迭代法。 机器学习模型的求解一般可以表示为:其中,f(x)为机器学习模型的损失函数。也称为无约束最优化模型。对于无约束最优化问题argmin┬xf(x),其梯度下降法求解的迭代关系式为:式中,x为多维向量,记为x=(x^(1),x....

【Python机器学习】梯度下降法的讲解和求解方程、线性回归实战(Tensorflow、MindSpore平台 附源码)
文章 2023-12-20 来自:开发者社区

【Python机器学习】回归任务、线性回归评价指标讲解及温度与花朵数线性回归实战(图文解释 附源码)

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~ 与分簇、分类和标注任务不同,回归任务预测的不是有限的离散的标签值,而是无限的连续值。回归任务的目标是通过对训练样本的学习,得到从样本特征集到连续值之间的映射。如天气预测任务中,预测天气是冷还是热是分类问题,而预测精确的温度值则是回归问题。一、回归任务设样本集S={s_1,s_2,…,s_m}包含m个样本,样本s_i=(x_i,y_i)包括一个....

【Python机器学习】回归任务、线性回归评价指标讲解及温度与花朵数线性回归实战(图文解释 附源码)
文章 2023-12-19 来自:开发者社区

机器学习之利用线性回归预测波士顿房价和可视化分析影响房价因素实战(python实现 附源码 超详细)

数据集和源码请点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱或者私信线性回归是利用最小二乘函数对一个或多个因变量之间关系进行建模的一种回归分析,这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个变量的称为一元回归,大于一个变量的情况叫做多元回归。利用线性回归,我们可以预测一组特定数据是否在一定时期内增长或下降。接下来以线性回归预测波士顿房价进行实战解析线性回归代码如下import numpy as....

机器学习之利用线性回归预测波士顿房价和可视化分析影响房价因素实战(python实现 附源码 超详细)

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