GEE——使用MODIS GPP和LAI数据进行一元线性回归计算和R2分析

使用两种方法计算一元线性回归,一种使用GEE本身自带的函数,另一种使用自己编写代码的方式进行,对比两者结果的差异。 简介 一元线性趋势分析是指利用一元线性回归模型来分析一组数据的趋势性。在一元线性回归模型中,我们假设自变量(x)和因变量(y)之间存在一定的线性关系,通过回归分析,求解出回归方程(y = a + bx),进而预测未来的趋势。 在一元线性趋势分析中,需要进行以下步骤: 1. 收集数据并绘制...

简单线性回归模型(复习一下前向传播和反向传播)

e)y=w*xz=y+b z.backward(retain_graph=True)#保留计算图w.grad tensor([0.5871]) b.grad tensor([3.]) 第一个线性回归模型 import numpy as np x_values=[i for i in range(11)]x_train= np.array(x_values, dtype=np.float32)...

解密人工智能:线性回归 | 逻辑回归 | SVM

文章目录 1、机器学习算法简介1.1 机器学习算法包含的两个步骤1.2 机器学习算法的分类 2、线性回归算法2.1 线性回归的假设是什么?2.2 如何确定线性回归模型的拟合优度?2.3 如何处理线性回归中的异常值? 3、逻辑回归算法3.1 什么是逻辑函数?3.2 逻辑回归可以用于多类分类吗?3.3 如何解释逻辑回归中的系数? 4、支持向量机(SVM)算法4.1 优点4.2 缺点 5、结语 1、机器学...

损失函数(Loss Function)一文详解-回归问题常见损失函数Python代码实现+计算原理解析

赛,每场数模竞赛博主都会将最新的思路和代码写进此专栏以及详细思路和完全代码。若你渴望突破数学建模的瓶颈,不要错过笔者精心打造的专栏。愿你能在这里找到你所需要的灵感与技巧,为你的建模之路添砖加瓦。 一、回归问题损失函数概述 回归问题的损失函数在机器学习和统计建模中起到了至关重要的作用。它们用于衡量模型的预测值与真实值之间的差异,从而指导模型的训练和优化过程。回归问题损失函数的功能和具体作用为: 衡量模型...

第2篇 机器学习基础 —(2)分类和回归

前期回顾:           第2篇 机器学习基础 —(1)机器学习概念和方式           目录 🚀1.基本概念 🚀2.常见的分类算法 🚀3.常见的回归算法 🚀4.分类回归术语表 🚀5.参考文章  🚀1.基本概念 分类和回归是机器学习中两个重要的问题类型。回归问题通常是用来预测一个值,例如根据房屋的面积、位置等特征预测房价。而分类问题则是将输入数据分为不同的类别,例如根据肿瘤的大小、形状等...

【计算机视觉|人脸建模】学习从图像中回归3D面部形状和表情而无需3D监督

表情因素化面部形状,并能够重新摆姿和动画的表示。虽然计算机视觉文献中已经提出了许多方法来解决面部形状估计问题[40],但没有一种方法满足我们所有的目标。 具体而言,我们训练一个神经网络,直接从图像像素回归到3D面部模型的参数。在这里,我们使用FLAME [21],因为它比其他模型更精确,涵盖了各种形状,对整个头部和颈部进行建模,容易进行动画处理,并且是免费提供的。然而,训练一个网络来解决这个问题是具有...

第85步 时间序列建模实战:CNN回归建模

基于WIN10的64位系统演示 一、写在前面 这一期,我们介绍CNN回归。 同样,这里使用这个数据: 《PLoS One》2015年一篇题目为《Comparison of Two Hybrid Models for Forecasting the Incidence of Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome in Jiangsu Province, China》...

机器学习7:pytorch的逻辑回归

一、说明         逻辑回归模型是处理分类问题的最常见机器学习模型之一。二项式逻辑回归只是逻辑回归模型的一种类型。它指的是两个变量的分类,其中概率用于确定二元结果,因此“二项式”中的“bi”。结果为真或假 — 0 或 1。         二项式逻辑回归的一个例子是预测人群中 COVID-19 的可能性。一个人要么感染了COVID-19,要么没有,必须建立一个阈值以尽可能准确地区分这些结果。 ...

第86步 时间序列建模实战:Transformer回归建模

基于WIN10的64位系统演示 一、写在前面 这一期,我们介绍Transformer回归。 同样,这里使用这个数据: 《PLoS One》2015年一篇题目为《Comparison of Two Hybrid Models for Forecasting the Incidence of Hemorrhagic Fever with Renal Syndrome in Jiangsu Province...

第78步 时间序列建模实战:随机森林回归建模

na》文章的公开数据做演示。数据为江苏省2004年1月至2012年12月肾综合症出血热月发病率。运用2004年1月至2011年12月的数据预测2012年12个月的发病率数据。 这一期,我们介绍随机森林回归。 二、随机森林回归 (1)代码解读 class sklearn.ensemble.RandomForestRegressor(n_estimators=100, *, criterion='squa...
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