PyG搭建GNN实现链接回归预测

PyG的RandomLinkSplit为例)PyG搭建GCN实现链接预测PyG搭建R-GCN实现链接预测 其中链接预测主要指预测某对节点间是否存在边,是一个二分类任务,即有(1)/没有(0)边。而链接回归,顾名思义,就是预测某对节点构成的边上的某一个具体数值。 数据集 链接回归可以存在于一个图中,也可以多个图同时进行训练。本文的数据集为多个图,给定部分图参与训练,然后预测指定图上所有链接上的值。 单个...

建模杂谈系列195 逻辑回归的矩阵计算

说明 sklearn已经提供了比较成熟的逻辑回归模型的拟合、预测方法,为什么还要研究矩阵计算的实现方法呢? 第一,我将LR视为标准模型系统的基石,我还是不太希望有不在把控的部分,自己去实现一次可以有很深的体验; 第二,我将使用遗传算法来对LR进行自动优化,这种计算量是非常大的,所以要在底层实现模型计算的并行,这就需要矩阵化。 内容 1 整体思路 本篇会探讨逻辑回归参数优化的原理(梯度计算),然后实现...

机器学习 | 线性回归

一.基本原理 利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式 根据线性代数,我们可以定义方程 xw=y,在线性回归问题中,x是我们的样本数据矩阵,y是我们的期望值向量,也就是说,对于线性回归问题,x 和 y 是已知的,我们要解决的问题是,求取最合适的一个向量 w,使得线性方程组能够尽可能满足样本点的线性分布,之后我们就可以利用求得的w,对新的数据点进行...

机器学习 | 逻辑回归

一.基本原理 面对一个分类问题,建立代价函数,通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。逻辑回归是一种分类方法,主要用于二分类问题,应用于研究某些事件发生的概率 二.优缺点 优点 计算代价不高,易于理解和实现速度快,适合二分类问题简单易于理解,直接看到各个特征的权重能容易更新模型吸收新的数据不受多重共线性的影响(可通过正则化消除)缺点 容易产生欠拟合分类精度不高很难...

TensorFlow之回归模型-1

1 基本概念 回归模型 一个回归模型会生成一个数值类型的预测结果,而一个分类模型会生成一个分类类型的预测结果,例如,如下列举一些回归模型: 回归模型分为两种常用的类型,包括线性回归模型以及逻辑回归模型,其简要描述如下所示: 并不是每个输出数值的预测结果的模型都是回归模型,在一些模型中,输出数值的预测结果的模型只是一个分类模型,该分类模型的类别名称恰好是数值,例如,邮政编码的预测是分类模型而不是回归模型...

【lssvm回归预测】基于灰狼算法优化最小支持向量机GWO-LSSVM数据预测模型含Matlab源码

⛄ 内容介绍 1) 构建数据集( 即训练集与测试集) ,并对数据预处理, 得到路段的历史交通流量数据的时间序列. 2) 利用改进灰狼优化算法对 LSSVM 参数优化( 即惩罚 因子 γ 和核函数参数 σ) ,主要步骤如下: Step 1. 参数初始化. Step 2. 初始化种群并计算函数目标值,选择最优个体 α、β 和 η. Step 3. 计算 a、A 和 C 的值,根据式( 7) 计算种群个体...

Python多元线性回归、机器学习、深度学习在近红外光谱分析中的实践

多元线性回归及其在近红外光谱分析中的应用、BP神经网络及其在近红外光谱分析中的应用、支持向量机(SVM)及其在近红外光谱分析中的应用、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM及其在近红外光谱分析中的应用、遗传算法及其在近红外光谱分析中的应用、变量降维与特征选择算法及其在近红外光谱分析中的应用、卷积神经网络及其在近红外光谱分析中的应用、迁移学习及其在近红外光谱分析中的应用、自...

基于天鹰算法优化的lssvm回归预测-附代码

基于天鹰算法优化的lssvm回归预测 - 附代码 文章目录 基于天鹰算法优化的lssvm回归预测 - 附代码1.数据集2.lssvm模型3.基于天鹰算法优化的LSSVM4.测试结果5.Matlab代码 摘要:为了提高最小二乘支持向量机(lssvm)的回归预测准确率,对lssvm中的惩罚参数和核惩罚参数利用天鹰算法进行优化。 1.数据集 数据信息如下: data.mat 的中包含input数据和out...

基于鸽群算法优化的lssvm回归预测-附代码

基于鸽群算法优化的lssvm回归预测 - 附代码 文章目录 基于鸽群算法优化的lssvm回归预测 - 附代码1.数据集2.lssvm模型3.基于鸽群算法优化的LSSVM4.测试结果5.Matlab代码 摘要:为了提高最小二乘支持向量机(lssvm)的回归预测准确率,对lssvm中的惩罚参数和核惩罚参数利用鸽群算法进行优化。 1.数据集 数据信息如下: data.mat 的中包含input数据和out...

基于狮群算法优化的lssvm回归预测-附代码

基于狮群算法优化的lssvm回归预测 - 附代码 文章目录 基于狮群算法优化的lssvm回归预测 - 附代码1.数据集2.lssvm模型3.基于狮群算法优化的LSSVM4.测试结果5.Matlab代码 摘要:为了提高最小二乘支持向量机(lssvm)的回归预测准确率,对lssvm中的惩罚参数和核惩罚参数利用狮群算法进行优化。 1.数据集 数据信息如下: data.mat 的中包含input数据和out...
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2023-02-06 08:58:10 1675645090