文章目录 IOU-lossGIOU-lossDIOU-lossCIOU-lossEIOU-loss总对比 IOU-loss GIOU-loss DIOU-loss CIOU-loss EIOU-loss CIOU Loss虽然考虑了边界框回归的重叠面积、中心点距离、纵横比。但是通过其公式中的v反映的纵横比的差异，而不是宽高分别与其置信度的真实差异，所以有时
Complex-YOLO: 点云实时目标检测 前言要点分析具体算法分析点云转化鸟瞰图提取特征B- Box损失回归 前言 Complex-YOLO，论文中介绍是一种仅在点云上进行的最先进的实时3D目标检测网络。借鉴了yolo v2的主干网络，扩展了最后的回归策略，提出了Euler-RegionProposal Network (E
1.因变量的分类 回归分析 三个重要作用： 数据分类 1.横截面数据： 同一时间段内 不同对象的数据 2.时间序列数据 同一对象不同时间内的数据 3.面板数据 横截面数据和时间序列数据的组合 一元线性回归模型 β是为了标新立异，和k、b无疑，u是扰动项 变量的内生性
上一篇：【机器学习】线性回归（超详细） 目录 逻辑回归的假设函数 决策边界 代价函数 正则化 过拟合的问题 正则化之后的代价函数 正则化线性回归的实现（逻辑回归同理） 逻辑回归属于监督学习里的分类问题，所谓“分类”，指的是：因变量y取值为离散的情况，一般取值为0或1.这决定了逻辑回
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25158 原文出处：拓端数据部落公众号 本文拟合具有分组惩罚的线性回归、GLM和Cox回归模型的正则化路径。这包括组选择方法，如组lasso套索、组MCP和组SCAD，以及双级选择方法，如组指数lasso、组MCP。还提供了进行交叉验证以及拟合后可视化、总结和预测的
基础知识 序列模型的基础 由概率论中的贝叶斯公式可知 得到全概率公式 也就是每一个xt时刻的值，是与它之前所有时刻的值都有关系，因此如果可以通过前面的值推算出分布或者函数（不一定完全按照这个分布），那么就可以有准确的预测。 序列模型 自回归模型的两种策略 1、（马尔科夫假设）假
网上有个人，总结的很好，特地发出来 太极~无极 ，无极~太极 。这张图也就是表达了这种思想，然后我理解： 混沌，是太极的无极之境。即太极之境的回归，我暂理解为空性！ 看到回归这个词，已经不言而喻了。自然而然就能想到太极的一个基本属性，周期轮回。
Logistic回归：解决分类问题 基本方程 不同的回归都假定了样本的分布，得到的结果也会是这个回归模型 softmax回归–多分类问题 AUC面积作为预测好坏的判据 (曲线下面积最少是0.5，最大是1，小于0.5没意义)ROC曲线下面积为AUC 回归实践 取对数可以较好的过滤掉数据中的噪音 各个
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24940 原文出处：拓端数据部落公众号 变量选择是高维统计建模的重要组成部分。许多流行的变量选择方法，例如 LASSO，都存在偏差。带平滑削边绝对偏离(smoothly clipped absolute deviation,SCAD)正则项的回归问题或平滑剪切绝对偏差 (SCAD) 估计试图缓解
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24973 原文出处：拓端数据部落公众号 简介 世界卫生组织估计全世界每年有 1200 万人死于心脏病。在美国和其他发达国家，一半的死亡是由于心血管疾病。心血管疾病的早期预后可以帮助决定改变高危患者的生活方式，从而减少并发症。本研究旨在查明心脏病最
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24875 原文出处：拓端数据部落公众号 支持向量回归（SVR）是一种回归算法，它应用支持向量机（SVM）的类似技术进行回归分析。正如我们所知，回归数据包含连续的实数。为了拟合这种类型的数据，SVR模型在考虑到模型的复杂性和错误率的情况下，用一个叫做ε管（epsilon
二分类： 逻辑回归 Fisher线性判别分析 多分类：spss 多分类线性判别分析 多分类逻辑回归 二分类 逻辑回归 虚拟变量 逻辑回归求解 分类变量 预测结果差？ 但是加入平方项后 显出性可能都不显著，存在过拟合现象 如何确定合适的模型 Fisher线性判别分析 核心问题：找
更新四岭回归和lasso回归 上午未完成：小黄书+更新四+英语单词 中午：一点半起床，到两点半英语时间 听第三部分+黄书+布置视频任务（自己写吧）+英语C+建模自学自学优化模型2+APP一定学会+大创看代码+听课+建模+美赛阅读 第三部分STATA Lasso的实例应用 导入Excel数据，注意变量，特
线性回归时统计学经典算法，它能够拟合出一条直线来描述变量之间的线性关系。但在实际中，变量之 间的关系通常都不是一条直线，而是呈现出某种曲线关系。在统计学的历史中，为了让统计学模型能够更好地拟合曲线，统计学家们在线性回归的方程两边引入了联系函数（link function），对
OLS：最小二乘法 通过预测变量的加权和来预测量化的因变量，其中权重是通过数据估计而得的参数 数据特征： 正态性 对于固定的自变量值，因变量值成正态分布。 独立性 Yi值之间相互独立。 线性 因变量与自变量之间为线性相关。 同方差性 因变量的方差不随自变量的水平不同而变化
人工智能 - 概述 自计算机、机器发明以来，它们执行各种任务的能力呈指数增长 。 人类已经开发出计算机系统在各种工作领域的功能，随着时间的推移，它们的速度越来越快，并且尺寸越来越小。 作为计算机科学的一个分支， 人工智能，是 追求创造像人类一样聪明的计算机或机器 。 人工智能是一个
目录 基础部分： 适用范围： 步骤： 注意事项： Spss操作部分： 二分类： 多分类： 1、Fisher线性判别分析 2、多元逻辑回归 基础部分： 适用范围： 二分类：二元逻辑回归（多元线性回归加入连接函数，类似于复合函数） 多分类：Fisher判别分析和多元逻辑回归 步骤： 1、用训练组建立模型，用预测组检验模型，观察
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24671 原文出处：拓端数据部落公众号 在本文中，我解释了基本回归，并介绍了主成分分析 (PCA) 使用回归来预测城市中观察到的犯罪率。我还应用 PCA 创建了一个回归模型，用于使用前几个主成分对相同的犯罪数据进行建模。最后，我对两种模型的结果进行了比较，看看
目录 相关性分析 回归性分析 线性回归模型的介绍 回归系数的求解 R语言中的线性回归 显著性检验 参数的显著性检验——t检验 逐步回归 验证模型的各类假设前提 多重线性检验 正态性检验 使用PP图或QQ图 shapior检验与k-s检验 数学变换 独立性检验 方差齐性检验 模型预测
Softmax回归虽然叫做回归，但其实是一种分类。 使用Softmax操作自得到每个类的预测置信度。 回归与分类： 回归估计一个连续值 分类预测一个离散类别 怎么从回归过渡到分类？ 无校验比例： 校验比例： Softmax与交叉熵损失：（衡量预测和标号的区别） 损失函数： 下列图中，蓝色
newdata<-newdata[newdata$a285<98&newdata$a285>0,] sum(is.na(newdata$a285)) ##无缺失值 table(newdata$a285) newdata$never=rep(NA,nrow(newdata)) newdata$seldom=rep(NA,nrow(newdata)) newdata$sometimes=rep(NA,nrow(newdata)) newdata$often=rep(NA,nr
回归：一个或多个自变量与因变量之间的关系之间建模的方法，经常用来表示输入和输出之间的关系 分类：预测数据属于一组类别的哪一个 一个简单的线性模型 线性回归是对n维输入的加权，外加偏差使用平方损失来衡量预测值与真实值的差异（乘1/2为了求导方便，并没有太大影行）线性回归有显示
目录 逻辑回归未完待续…… 逻辑回归 计算机自动寻找垃圾信息共同特征 在新信息中检测是否包含垃圾信息特征内容， 判断其是否为垃圾邮件 部分特征：发件人、是否群发、网址、元、赢、微信、免费 根据数据类别与部分特征信息，自动寻找类别与特征信息的关系， 判断一个新的样本
1.逻辑斯蒂回归定义 \(P(Y=1|x)=\frac{e^{wx}}{1+e^{wx}}\) \(P(Y=0|x)=\frac{1}{1+e^{wx}}\) 2.参数估计 \(逻辑斯蒂回归模型学习时,对于给定的训练数据及T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\},其中,x_i\in R^n,y_i \in \{0,1\},可以应用极大似然估计法估计模型参数,从而得到
回归树目录 1.重要的参数、属性、接口criterion 2. 交叉验证3.一维回归的图像绘制1.导入库2.噪声曲线