机器学习入门1：线性回归1.线性回归概念 通过线性关系来描述输入到输出的映射关系,常见的应用场景有：网络分析、银河风险分析、基金估价预测、天气预报……2.线性回归例子 假设有一组数据，通过画图的方式显示出来。我们发现这些数据的点大部分都落在某一条线上面，那么我们可以尝试线性回归来做模
作者：星河滚烫兮 文章目录前言一、基本原理二、数学推导三、公式整理四、代码实现 前言 线性回归作为机器学习入门算法，数学原理清晰透彻，展现了机器学习的重要思想，线性回归虽然简单，但也能够解决很多问题。下面讲解线性回归的数学原理与代码实现。一、基本原理 如上图所示，我们有一些零散数据，我们希望用某个函数曲线拟合这些数据点，从而揭示数据分布的特征，预测未知样本。图中拟合出的是一条直线，但其实通过构
目录1. KNN简介KNN算法的数据处理要点：2. python实现2.1 数据准备2.2 基础模型搭建预测与评估注意：KNN函数参数说明2.3 参数调优模型的建立、预测与评估2.4 K邻近算法回归模型简单示范版常见问题Q：参数调优后准确率变低了是因为只对个别参数调优导致不全的结果吗？ 1. KNN简介KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知
上一篇使用tensorflow实现了简单的线性回归，这次在简单的线性回归基础上，通过在权重和占位符声明中 修改来对相同的数据进行多元线性回归。 多元线性回归具体实现步骤1：导入需要的所有软件包 2：因各特征的数据范围不同，需要归一化特征数据，为此定义一个归一化函数 定义一个append_bias_reshape()函数，来将固定输入值和偏置结合起来 3：加载数据集，并划分为X_train,Y_t
相比于week1中讨论的单变量的线性回归，多元线性回归更具有一般性，应用范围也更大，更贴近实际。Multiple Features上面就是接上次的例子，将房价预测问题进行扩充，添加多个特征（features），使问题变成多元线性回归问题。多元线性回归将通过更多的输入特征，来预测输出。上面有新的Notation（标记）需要掌握。相比于之前的假设：我们将多元线性回归的假设修改为：每一个xi代表一个特征
1写在前面上期介绍了一元线性回归，现在我们增加预测变量个数，稍微扩展一下我们的一元线性模型，就是多元线性回归了。?多元线性回归分析法的数学方程：
β
β
ϵ
2用到的包rm(list = ls())
library(tidyverse)
library(ggsci)
library(rms
目录1. 热身2. 线性回归2.1 绘制数据图2.2 完善梯度下降算法2.3 可视化代价函数3. 多元线性回归3.1 梯度下降法（Gradient descent）3.1.1 特征缩放（Feature normalization）3.1.2 梯度下降3.1.3 放假预测3.2 正规方程（Normal equation）3.3 迭代次数与学习率 前言先来几句废话，相信大部分都是在B站看的吴恩达的机
目录1.一元线性回归（1）线性回归模型的定义（2）一元线性回归的数学原理（3）一元线性回归的代码实现1.绘制散点图2. 引入Scikit-learn库搭建模型3.模型预测4.模型可视化5.线性回归方程构造（4）案例：不同行业工作年限与收入的线性回归模型1.案例背景2.读取数据3.模型搭建4.模型可视化5.线性回归方程构造6.补充：一元多线性回归2.线性回归模型评估（1）模型评估的编程实现
最近我们被客户要求撰写关于贝叶斯线性回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。视频：线性回归中的贝叶斯推断与R语言预测工人工资数据案例
贝叶斯推断线性回归与R语言预测工人工资数据 ，时长09:58工资模型在劳动经济学领域，收入和工资的研究为从性别歧视到高等教育等问题提供了见解。在本文中，我们将分析横断面工资数据，以期在实践中使用贝叶斯方法，如BIC和贝叶斯模型来构建工资的预测模型。加载包在本实
1、如何认识可视化？ 图形总是比数据更加醒目、直观。解决统计回归问题，无论在分析问题的过程中，还是在结果的呈现和发表时，都需要可视化工具的帮助和支持。
需要指出的是，虽然不同绘图工具包的功能、效果会有差异，但在常用功能上相差并不是很大。与选择哪种绘图工具包相比，更重要的是针对不同的问题，需要思考选择什么方式、何种图形去展示分析过程和结果。换句话说，可视化只是手段和形式，手段要为目的服务
绘制平面图绘制 房价 与 房价面积 及 房间数量import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
# 设置字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
# 第一步：加载样本数据
# x1 是商品房面积
x1 = n
一、逻辑回归背景知识逻辑回归（Logistic Regression）是最常用的分类算法之一，因其简单直观可解释而广受欢迎。它来源于统计学中的广义线性模型（GLM），也是机器学习领域的基本算法。 因本文重在分享对模型变量重要性的可视化，故在这里不对模型原理做过多说明。感兴趣的读者可以参考以下几篇文章。对于模型的思想、推导等步骤，可以参考以下文章。Logistic Regression(逻辑回归)详
线性回归是一种用于模拟因变量（y）和自变量（x）之间关系的方法。通过简单的线性回归，只有一个自变量x。可能有许多独立变量属于多元线性回归的范畴。在这种情况下，我们只有一个自变量即日期。对于第一个日期上升到日期向量长度的整数，该日期将由1开始的整数表示，该日期可以根据时间序列数据而变化。当然，我们的因变量将是股票的价格。为了理解线性回归，您必须了解您可能在学校早期学到的相当基本的等式。线性回归在整个
SVM分类支持向量机（Support vector Machine)是一种有监督学习方法，主要思想是建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的举例最大化，从而对分类问题提供良好的泛化能力1.线性可分支持向量机与硬间隔最大化 2.线性可分支持向量机与软间隔最大化非线性支持向量机与核函数常用核函数：线性核函数；多项式核函数；高斯核函数；混合核SVM的优点： 相对于其他训练分类
算法概述CART(Classification And Regression Tree)算法是一种决策树分类方法。它采用一种二分递归分割的技术，分割方法采用基于最小距离的基尼指数估计函数，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。分类树如果目标变量是离散变量，则是classfication Tree。分类树是使用树结构
通过TensorBoard将TensorFlow模型的训练过程进行可视化的展示出来，将训练的损失值随迭代次数
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2021-07-25 15:29:56
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0、前言：决策树可以做分类也可以做回归，决策树容易过拟合决策树算法的基本原理是依据信息学熵的概念设计的（Logistic回归和贝叶斯是基于概率论），熵最早起源于物理学，在信息学当中表示不确定性的度量，熵值越大表示不确定性越大。ID3算法就是一种通过熵的变化，构造决策树的算法，其基本公式如下：ID3算法举例： 1、计算信息熵：在target中，总共有10个结果，其中yes有7个，no有3个，通过信息
介绍线性回归和逻辑回归通常是人们在数据科学中学习的第一种算法。由于它们的受欢迎程度，许多分析师甚至认为它们是唯一的回归形式。哪儿些稍微有工作经验的人也会认为它们是所有回归分析形式的中最重要的。事实是，有无数种形式的回归可以使用。每种形式的回归都有其自身的重要性和最适合应用的特定场景。在本文中，我会以简单的方式解释了数据科学中最常用的7种回归形式。通过这篇文章，我也希望人们能够对回
第八章 预测数值型数据：回归8.1用线性回归找到最佳拟合直线8.2局部加权线性回归8.3示例：预测鲍鱼的年龄8.4缩减系数来“理解”数据8.4.1岭回归8.4.2lasso8.4.3前向逐步回归8.5权衡偏差和方差8.6小结 前面我们介绍了分类，分类的目标变量是标称型数据，本章将会对连接型的数据作出预测。 8.1用线性回归找到最佳拟合直线线性回归的优缺点：优点：结果易于理解，计算上不复
Logistic回归1.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类Sigmoid函数单调可微，而且可以输出0和1，所以对于分类来说更好处理 Sigmoid函数如下:
σ=11+e−z
σ
=
1
