**1、 机器学习基本概念**监督学习： 监督学习主要有分类和回归两种，给定的训练样本都是有标记的，通过有标记的训练样本得到一个最优模型。通过这个最优的模型，我们可以对没有标记的数据进行分类、预测等。无监督学习 相对于监督学习，给定的数据都是没有标记的，通过算法得到数据间的相似性、关联性来判断数据是否属于一个类别，主要的无监督学习为聚类算法。常见的聚类算法有：泛化能力 在机器学习方法中，泛化能力通
记号说明\(1.输入集\textbf{X}=\{x_1,...,x_N\}是N个观测值,某一个观测\{x_n\},其中n=1,2,...,N,通俗讲就是\)x_train\(,或者文中称为\mathcal{D}\)\(2.观测对应的目标值\textbf{t}=\{t_1,...,t_n\},通俗讲就是\)y_train\(3.模型函数 t=y(x),输入变量x，输出对应的t的预测\)\(4.预测分
总所周知，回归是机器学习的入门，而对于这篇文章，我也是下了很大的功夫。对于最基础的线性回归（也就是），这里我就不再过多叙述了，并且在该文章里面涉及到回归基础的东西我也不再过多啰嗦，如果想再温故一遍，大家可以看看我的文章线性回归那一篇。这里咱们主要讲讲用更好的办法处理回归问题。首先我会和大家分享线性基底函数模型，再学会如何解决过拟合的问题，最后我们再用别的模型（或者是说别的函数）来更好
0 引言在机器学习、数据挖掘中线性回归、Logistic回归（一种非线性回归）是比较基础而且常用回归与分类算法，比如结合L-BFGS优化算法在工业级的大规模推荐系统中被比较多地应用。 如果只了解这两个算法，那就陷入了只见树木不见森林的圈子。本文企图用一篇博客的篇幅让大家系统了解这一块儿的知识。1 线性回归1.1问题给定训练数据集 注意，是有n维特征的数据，构成一条数据记录，。 要求构建合适的模型
文章目录介绍简单的线性回归和逻辑回归介绍线性回归基本概念Python实现逻辑回归基本概念Python实现共同点和不同点总结 介绍简单的线性回归和逻辑回归介绍线性回归和逻辑回归是深度学习中最基础的模型之一，也是解决许多实际问题的重要工具。线性回归和逻辑回归均属于监督学习中的模型。线性回归模型用于连续数值型数据的预测，逻辑回归模型用于分类问题。在本教程中，我们将介绍线性回归和逻辑回归的基本概念，并用
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2024-10-12 11:05:44
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今天我们来看一个最常见的机器学习模型——线性回归(linear regression)模型。先举个例子让你明白什么是线性回归。现在我们有房屋面积和价格的一些数据，如下图： 现在我们想知道的是，如果给一个新的房屋面积130m²，能否根据已知的数据来预测新的面积对应的价格是多少呢？这时，线性回归模型就派上用场了。我们先画出已知数据的散点图： 那线性回归要做什么呢？它是模拟出一条
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2024-06-10 10:18:04
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简单的线性回归什么是简单线性回归？ 所谓简单，是指只有一个样本特征，即只有一个自变量；所谓线性，是指方程是线性的；所谓回归，是指用方程来模拟变量之间是如何关联的。 简单线性回归，其思想简单，实现容易（与其背后强大的数学性质相关。同时也是许多强大的非线性模型（多项式回归、逻辑回归、SVM）的基础。并且其结果具有很好的可解释性。基本的推导思路 我们所谓的建模过程，其实就是找到一个模型，最大程度的拟合我
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2024-07-05 14:27:55
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再确定性能度量和目标后，任何实际应用的下一步是尽快建立一个合理的端到端的系统。 根据问题的复杂性，项目开始时可能无须使用深度学习。如果只需正确地选择几个线性权重就可能解决问题，那么项目可以开始于一个简单的统计模型，如逻辑回归。 如果问题属于“AI-完全”类的，如对象识别、语音识别、机器翻译等，那么项目开始于一个合适的深度学习模型，效果会比较好。 首先，根据数据的结构选择一类合适的模型。如果项目是以
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2024-07-08 21:56:16
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Linear Models for Regression（2）回归的线性模型（2）其实越往后面越发现自己之前认识的片面性，但是对我这种记性不好的人来说还是要写一点东西总结一下，以便之后翻查，审视自己当初的思路有没有错误。不当之处还请各位及时批评。接前文前文已经看到，采用最大似然方法对目标变量的分布进行点估计时，容易产生过拟合现象， 通过引入分布参数的先验概率来引入正则化项，来限制模型复杂度，消除过
1.是什么:逻辑回归（Logistic regression）是用以解决分类的一种算法。最常用。（机器学习效果的好坏并不在于模型的难易，没有好到通杀的模型，只有适合的模型。另外数据集梳理的好坏，有时比学习模型更加重要）。2.从哪来：从线性回归（Linear regression）来，若用线性回归对一个样本点比较集中的训练集进行拟合，是可以通过选取“中点”（下图中间的那个粉点，中点是y轴的中点），以
1. 线性规划的标准形式 ①目标函数的优化方向都是求，可以通过将取反转化②为了使非平凡约束中的关系始终为等号：松弛变量：引入新变量，使小于等于号变等号剩余变量：引入新变量，使大于等于号变等号③为了使平凡约束中的关系始终大于等于0（即消除自由变量）：2. 线性规划的基本概念对于标准线性规划： ①基： 中列向量组成的线性无关的矩阵（矩阵可逆），叫线性规划式的基②基向量： 基中任意一个列向量为一个基向量
基础不牢，地动山摇标识符是指在程序中我们自己定义内容,比如类的名字，方法的名字和变量的名字等等,都是标识符 例如类名Helloword命名规则：硬性要求标识符可以包含英文字母26个(区分大小写)、0-9数字、$、和_（下划线）标识符不能以数字开头]标识符不能是关键字常量我们在java的世界里首先要明确常量与变量的区别，所谓常量就是指在java程序中固定不变的数据，而变量即为可以变化的量，一个变量每
文章目录一. 决策树1. 定义2. 决策树的生成3. 损失函数4. 决策树的纯度5. 决策树的分割方式—— 非线性6. 剪枝7. one-hot7. 单棵决策树缺点8. 代码实现决策树二. 随机森林1. 定义2. 随机森林运行机制3. 随机森林的中心思想 —— 并行思想4. 随机森林与逻辑回归5. 代码实现随机森林 一. 决策树1. 定义逻辑回归是一种线性用监督的离散型分类模型 决策树是一种非线
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2024-05-01 23:42:02
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写在前面：在本篇博客中，旨在对线性回归从新的角度考虑，然后引入解决线性回归中会用到的最大似然近似（Maximum Likelihood Appropriation－MLA）求解模型中的参数，以及梯度下降法解决MLA。然后分析加入不同范数（L0, L1, L2）对线性回归的影响。其次，另外一个重点是Logistic回归，他们分别用来做回归和分类。线性回归与Logistic回归的区别，以及由Logis
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2024-08-13 11:24:48
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1、引言本文通过简介世界大地测量系统(WGS-84)中的EGM96引力模型和大地水准面模型，最粗略地告诉大家：这个二十多年前成功设计、实现、并在全球得到广泛应用的系统，是如何定义和实现一个世界大地水准面的？关于世界大地测量系统(WGS-84)的详细介绍参见 “World Geodetic System 1984, NATIONAL IMAGERY AND MAPPING AGENCY TECHNI
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2024-05-20 15:49:22
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线性回归模型 重要名词解释： # 数据符号网站 fhdq.net/sx/14.html # 因变量与自变量 # 哑变量 # 如何判断两个变量之间是否存在线性关系与非线性关系 1.散点图 2.公式计算 大于等于0.8 表示高度相关 绝对值大于等于0.5小于等于0.8 表示中度相关 绝对值大于等于0.3 ...
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2021-10-21 23:31:00
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线性回归模型 什么是线性回归 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。 因变量与自变量 因变量 函数中的专业名词，也 ...
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2021-10-21 21:38:00
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一、线性方程 Θ1，Θ2，。。。为参数，Θ0为偏置，x1,x2,...xn为特征 若在二维平面中，一个特征，找出一条最合适的直线去拟合我们的数据 所在三维平面中，两个特征，找出一个最合适的平面去拟合我们的数据。 二、误差 真实值和预测值之间肯定存在差异 对每个样本来说： （1） 误差ε符合：独立，同
原创
2021-07-21 14:54:56
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目录 一元线性回归模型与多元线性回归模型 训练集与测试集 哑变量 自定义哑变量 常用数学符号 网站:http://fhdq.net/sx/14.html 因变量 函数关系式中，某些特定的数会随另一个（或另几个）会变动的数的变动而变动，就称为因变量 自变量 在数学等式中能够影响其他变量的一个变量叫做自 ...
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2021-10-21 21:47:00
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本文重点介绍如何使用深度LSTM神经网络架构来提供使用Keras和Tensorflow的多维时间序列预测 - 特别是在股票市场数据集上，以提供股票价格的动量指标。 此框架的代码可以在以下 GitHub 存储库中找到（它假定 python 版本 3.5.x 和需求.txt文件中的需求版本。偏离这些版本可能会导致错误）：https://github.com/jaungiers/LSTM-Neural-
