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  機(jī)器學(xué)習(xí)-樸素貝葉斯（高斯、多項(xiàng)式、伯努利）

  前些天發(fā)現(xiàn)了一個(gè)巨牛的人工智能學(xué)習(xí)網(wǎng)站，通俗易懂，風(fēng)趣幽默，忍不住分享一下給大家。點(diǎn)擊跳轉(zhuǎn)到網(wǎng)站。 貝葉斯分類(lèi)器主要思想是基于貝葉斯定理，是機(jī)器學(xué)習(xí)中重要的分類(lèi)算法，適用于高維度的大數(shù)據(jù)集，速度快，準(zhǔn)確率高，一個(gè)經(jīng)典的應(yīng)用場(chǎng)景是識(shí)別垃圾郵件。

  2023年04月09日

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• R數(shù)據(jù)分析：多項(xiàng)式回歸與響應(yīng)面分析的理解與實(shí)操

  今天給大家分享一個(gè)新的統(tǒng)計(jì)方法，叫做響應(yīng)面分析，響應(yīng)面分析是用來(lái)探究變量一致性假設(shè)的（Congruence hypotheses）。本身是一個(gè)工程學(xué)方法，目前在組織行為學(xué)，管理，市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)等等領(lǐng)域中使用越來(lái)越多。 Congruence hypotheses state that the agreement (i.e., congruence) between two construc

  2024年02月07日

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  回歸預(yù)測(cè)模型：MATLAB多項(xiàng)式回歸

  1. 多項(xiàng)式回歸模型的基本原理 ??多項(xiàng)式回歸是線性回歸的一種擴(kuò)展，用于分析自變量 X X X 與因變量 Y Y Y 之間的非線性關(guān)系。與簡(jiǎn)單的線性回歸模型不同，多項(xiàng)式回歸模型通過(guò)引入自變量的高次項(xiàng)來(lái)增加模型的復(fù)雜度，從而能夠擬合數(shù)據(jù)中的非線性模式。多項(xiàng)式回歸模型可

  2024年02月19日

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  Python多項(xiàng)式回歸sklearn

  多項(xiàng)式回歸是一種回歸分析的方法，它通過(guò)使用多項(xiàng)式函數(shù)來(lái)擬合數(shù)據(jù)。與簡(jiǎn)單線性回歸不同，多項(xiàng)式回歸可以更靈活地適應(yīng)數(shù)據(jù)的曲線特征，因?yàn)樗梢园鄠€(gè)特征的高次項(xiàng)。 多項(xiàng)式回歸的一般形式為： 在實(shí)際應(yīng)用中，可以通過(guò)調(diào)整多項(xiàng)式的次數(shù)來(lái)適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)特征

  2024年01月25日

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• 無(wú)涯教程-分類(lèi)算法 - 多項(xiàng)式邏輯回歸模型函數(shù)

  Logistic邏輯回歸的另一種有用形式是多項(xiàng)式Lo??gistic回歸，其中目標(biāo)或因變量可以具有3種或更多可能的 unordered 類(lèi)型，即沒(méi)有定量意義的類(lèi)型。 現(xiàn)在，無(wú)涯教程將在Python中實(shí)現(xiàn)上述多項(xiàng)式邏輯回歸的概念。為此，使用來(lái)自sklearn的名為 digit 的數(shù)據(jù)集。 首先，需要導(dǎo)入必要的

  2024年02月10日

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  pytorch 欠擬合和過(guò)擬合 多項(xiàng)式回歸

  ????訓(xùn)練誤差和驗(yàn)證誤差都有，還可能比較嚴(yán)重， 但它們之間僅有差距不大。 這個(gè)時(shí)候模型不能降低訓(xùn)練的誤差，有可能是我們?cè)O(shè)計(jì)的模型簡(jiǎn)單了，表達(dá)能力不足， 捕獲試圖學(xué)習(xí)的模式比較難。由于我們的訓(xùn)練和驗(yàn)證誤差之間的泛化誤差很小， 這個(gè)時(shí)候我們認(rèn)為可以用一

  2024年02月16日

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  機(jī)器人在笛卡爾空間和關(guān)節(jié)空間的多項(xiàng)式軌跡規(guī)劃以及matlab代碼（三次、五次、七次）

  三次多項(xiàng)式軌跡規(guī)劃就是s(t)相對(duì)于時(shí)間t的變化滿(mǎn)足三次多項(xiàng)式變化，其表達(dá)式如下： ???????????????????? 如前文所述：t的取值范圍是[0,T],s(t)的取值范圍是[0,1], 又因?yàn)槌跏妓俣群湍┧俣榷紴?，所以： S（t）的一階導(dǎo)數(shù)表達(dá)式為： 從而可以計(jì)算出對(duì)應(yīng)的系數(shù)： 將

  2024年01月17日

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  使用R語(yǔ)言進(jìn)行多項(xiàng)式回歸、非線性回歸模型曲線擬合

  對(duì)于線性關(guān)系，我們可以進(jìn)行簡(jiǎn)單的線性回歸。對(duì)于其他關(guān)系，我們可以嘗試擬合一條曲線。 相關(guān)視頻 曲線擬合是構(gòu)建一條曲線或數(shù)學(xué)函數(shù)的過(guò)程，它對(duì)一系列數(shù)據(jù)點(diǎn)具有最佳的擬合效果。 使用示例數(shù)據(jù)集 看起來(lái)我們可以擬合一條曲線。 我們可以看到每條曲線的擬合程度

  2024年02月09日

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  邏輯回歸與多項(xiàng)式特征：解密分類(lèi)問(wèn)題的強(qiáng)大工具

  在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，邏輯回歸是一種常用的分類(lèi)算法，它可以用于解決諸如垃圾郵件過(guò)濾、疾病預(yù)測(cè)和客戶(hù)流失分析等各種分類(lèi)問(wèn)題。然而，有時(shí)候簡(jiǎn)單的線性邏輯回歸模型無(wú)法捕捉到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系。為了更好地處理這些情況，我們可以引入多項(xiàng)式特征，從而提高模型的表

  2024年02月08日

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  numpy 多項(xiàng)式函數(shù)回歸與插值擬合模型；ARIMA時(shí)間序列模型擬合

  參考： https://blog.csdn.net/mao_hui_fei/article/details/103821601 1、多項(xiàng)式函數(shù)回歸擬合 x ^3+ x ^2… 2、多項(xiàng)式函數(shù)插值擬合 對(duì)于插值函數(shù) interp1d(phone_time, phone_x, kind=‘cubic’)，無(wú)法直接獲取多項(xiàng)式的參數(shù)與具體函數(shù)表達(dá)式。這是因?yàn)樵摵瘮?shù)使用樣條插值方法，它的內(nèi)部實(shí)現(xiàn)是基于一組數(shù)

  2024年02月16日

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