目录概述分类算法常用算法评估方法常用术语评价指标回归算法常用算法评估方法常用术语评价指标 概述分类算法和回归算法是对真实世界不同建模的方法。分类方法是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。其输出是离散的，例如大自然的生物种类划分，邮件分类等。回归方法是一种对数值型连续随机变量进行预测和建模的监督学习算法。其输出是连续的，包括房价预测、股票走势等连续变化的案例。分类的目的是找到决策边界，回
一、算法类型分类算法KNN 逻辑回归（虽然是说的回归，但是和线性回归不一样，它属于分类算法） 决策树 朴素贝叶斯 SVM向量机 回归算法（回归分析是确定两种或两种以上变量关系的一种统计分析方法）KNN 线性回归 岭回归 lasso回归 决策树 SVM向量机 聚类算法K-means（K均值算法） 二、快速查阅算法类型是否监督简介朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类法是基于贝叶斯定定理的统计学分类方法。它通过预
上篇文章中，我们就机器学习的相关基础概念进行了阐述，包括机器学习的基本概念以及机器学习的分类。分类和回归问题作为典型的机器学习问题，一直困扰了我很久，在查了好多文献和推文后，整理下来下面的文档，希望可以帮助大家，更加细致全面的了解这两种算法。 分类算法和回归算法的区别： 分类算法和回归算法是对真实世界不同建模的方法。分类模型是认为模型的输出是离散的，例如大自然的生物被划分为不
1. 以下不是分类问题的是（ B ）。A. 用户流失模型 B. 身高和体重关系 C. 信用评分 D. 营销响应2. 对于回归分析，下列说法错误的是（ D ）A. 在回归分析中，变量间的关系若是非确定关系，那么因变量不能由自变量唯一确定B. 线性相关系数可以是正的，也可以是负的C. 回归分析中，如果r^2 = 1，说明x与y之间完全相关D. 样本相关系数r在区间（-1，1）3. 数据分类是
无论是风里，还是在雨里，我都在这里守候着你～补充：分类算法：是一种对离散型随机变量建模或预测的监督学习算法。使用案例包括邮件过滤、金融欺诈和预测雇员异动等输出为类别的任务。许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或类别的概率）而不是连续的数值。简而言之：分类算法用于目标值是离散型的。回归算法：回归方法是一种对数值型连续随机变量进行预测和建模的监督学习算法。使用案例一般
Spark MLlib中分类和回归算法：-分类算法： pyspark.mllib.classification &
目录1.相关与回归1.1 有监督的机器学习过程1.2 分类与回归 1.3 回归的涵义1.4 案例分析 1.5 回归分析与相关分析1.6 相关分析 1.7 实战1.8 小结 2. 一元线性回归与最小二乘法2.1 回归问题2.2 一元线性回归 2.
KNN是一种基本分类与回归算法，它没有显式的学习过程。它不像其他模型有损失函数、有优化算法、有训练过程。对于给定的实例数据和其对应的所属类别，当要对新的实例进行分类时，根据这个实例最近的K个实例所属的类别来决定其属于哪一个类。KNN算法示意图：图1.KNN算法KNN算法过程如下：KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同。KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法，即训练集里和预测
回归算法回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。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
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2023-08-01 15:59:25
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文章目录回归与分类简单线性回归简单线性回归实现向量化多元线性回归多元线性回归实现参考 回归与分类在机器学习中，常用到的算法是分类与回归。上篇文章中（机器学习入门系列之KNN）我们讲解了KNN算法，KNN一般用来处理分类问题，但是也可以处理回归问题。那分类和回归有什么区别呢？ 分类和回归从本质上而言，都是一样的，都属于有监督学习，并且针对一个输入，给出一个答案。不同的是：分类处理的数据一般都是离散
1.机器学习的主要任务：一是将实例数据划分到合适的分类中，即分类问题。 而是是回归， 它主要用于预测数值型数据，典型的回归例子：数据拟合曲线。 2.监督学习和无监督学习：分类和回归属于监督学习，之所以称之为监督学习，是因为这类算法必须直到预测什么，即目标变量的分类信息。 对于无监督学习，此时数据没有类别信息，也不会给定目标值。在无监督学习中，将数据集合分成由类似的对象组成的多个
K近邻（K-Nearest Neighor，KNN）学习是一种常用的监督学习方法，它的思想非常简单：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的K个训练样本，然后基于这K个邻居的信息进行预测。KNN是一种基本的机器学习算法。KNN既可以用作分类，也可以用作回归。KNN做分类预测时，一般是选择多数表决法，即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本，预测为里面有最多类别数的类别。而KNN做回归
摘要：回归算法是监督型算法的一种，其通过利用训练集数据来建立学习模型，再利用这个模型去预测一些测试集数据。本文主要介绍线性回归、逻辑回归以及一些基于线性回归加入正则项后的回归模型，并对其相应特点以及应用场景等都进行了一定的介绍。针对线性回归和逻辑回归模型，具体介绍了梯度下降原理及其应用。利用线性回归模型进行了人口与生产利益值的训练与预测，以及采用逻辑回归模型进行了两门考试的训练与预测。最后利用美国
吴喜之老师编写的《应用回归及分类》这本书，第一章谈到了传统统计出现的问题（比如以模型而不是数据为主导的研究方式（模型驱动的研究和教学模式）），以及许多统计相关的误区。读完这部分，觉得自己学习统计学接近4年，确实没有认真的思考过这些问题，或者说批判性的去学习统计，在运用方法的时候有些生搬硬套。其实，随着学习的深入，我越发感受到统计学的博大精深，它并不是表面所理解的那么简单容易，涉及的知识面相当广泛，
在制定运动员选材标准时，理论上要求先对不同年龄的运动员，各测试一个较大的样本，然后，计算出各年龄的平均数、标准差，再来制定标准。 有时尽管各年龄组的样本含量n都较大，但是，计算出的各年龄组之间的平均数、标准差仍然存在随机波动。所以，需要先对各年龄组间平均数、标准差的随机波动进行平滑处理，才能用平滑处理后的数据制定标准。 &
简要介绍一下机器学习中的经典代表方法。重点是这些方法内涵的思想。01 回归算法在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归。线性回归就是我们前面说过的房价求解问题。如何拟合出一条直线最佳
目录 逻辑回归-分类算法1 概述2 sigmoid函数3 逻辑回归公式4 逻辑回归的损失函数5 均
目录1 LR1.1 直观表述1.2 决策边界（Decision Boundary）2. 权值求解2.1 代价函数（似然函数）2.1.1 为什么损失函数不用最小二乘？即逻辑斯蒂回归损失函数为什么使用交叉熵而不是MSE？2.1.2 代价函数 2.2 似然函数的求解-梯度下降3 加入正则项3.1 正则解释3.2 L1和L2正则化的直观理解3.2.1 L1正则化和
决策树是一种很基础而又重要的机器学习算法，是众多更高级算法实现的基础，比较famous的决策树算法有ID3，C4.5和分类与回归树(Classify and Regression Tree)。要理解哪些更高级的算法，对这些决策树算法有个好的理解是very useful的！这篇文章将关注CART的原理与实现！ CART的特点：既是分类树，又可以做回归树！CART是二叉树！原理解析 CART用于分类时
浓度问题
浓度问题核心公式 浓度=溶质/溶液 溶质=浓度×溶液 溶液=溶质/浓度 浓度问题核心考点： 根据不变量列等式 补充： 两瓶溶液的量相同，混合后，浓度是两瓶溶液浓度的平均数。（等量混合） 10% 100g + 20% 100g 混合后为 15% 200g 例题S01：将浓度为15%和
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2023-09-09 20:04:06
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