标签：数据拟合

2020-03-25半瓶木阅读(1818)评论(0)赞(0)

泊松回归模型用于对以结果为计数的事件进行建模。计数数据是具有非负整数值的离散数据, 该整数值对事物进行计数, 例如杂货店排队的人数或在给定时间范围内事件发生的次数。 我们还可以将计数数据定义为费率数据。这样就可以将事件在时间范围内发生的次数...

2020-03-25半瓶木阅读(2111)评论(0)赞(0)

本文概述 dnorm()：密度 pnorm()：直接查找 qnorm()：反向查找 rnorm()：随机变量 在从独立来源随机收集数据时, 通常可以看到数据分布是正常的。这意味着, 如果在水平轴上绘制变量值并在垂直轴上计数值的图形, 则将得...

2020-03-25半瓶木阅读(5171)评论(0)赞(0)

本文概述 建立关系模型并找到系数 回归模型的方程式 多元线性回归是简单线性回归的扩展, 它用于基于多个不同的预测变量(x)预测结果变量(y)。借助于三个预测变量(x1, x2, x3), 使用以下公式来表示y的预测： y = b0 + b1...

2020-03-25半瓶木阅读(3162)评论(0)赞(0)

本文概述 dbinom()：直接查找, 点 pbinom()：直接查找, 间隔 qbinom()：反向查找 RBIN() 二项式分布也称为离散概率分布, 用于发现事件成功的概率。在一系列实验中, 该事件只有两个可能的结果。抛硬币是二项式分布...

2020-03-25半瓶木阅读(2156)评论(0)赞(0)

均方误差的计算方法与之前的一般损耗方程式大致相同。我们还将考虑偏差值, 因为这也是在训练过程中需要更新的参数。 (y-Ax + b)2 均方误差最好用图示说明。 假设我们有一组值, 我们首先像以前一样绘制一些回归线参数, 其大小由一组随机的...

2020-03-25半瓶木阅读(1323)评论(0)赞(0)

在上一个主题中, 我们看到该行未正确拟合到我们的数据。为了使其最合适, 我们将使用梯度下降法更新其参数, 但是在此之前, 它需要你了解损失函数。 因此, 我们的目标是找到适合此数据的线的参数。在我们之前的示例中, 线性函数将首先使用以下参数...

2020-03-25半瓶木阅读(1122)评论(0)赞(0)

本文概述 1.模型类 2.优化器 标准 线性回归是一种通过最小化距离来找到因变量和自变量之间的线性关系的方法。 线性回归是一种有监督的机器学习方法。该方法用于订单离散类别的分类。在本节中, 我们将了解如何建立一个模型, 用户可以通过该模型来...

2020-03-25半瓶木阅读(1347)评论(0)赞(0)

我们最大的问题是, 我们如何训练模型来确定权重参数, 以最小化误差函数。让我们开始吧, 梯度下降如何帮助我们训练模型。 首先, 当我们使用线性函数初始化模型时, 线性模型将从随机初始参数调用开始。它确实给了我们一个随机的初始参数。 现在, ...