零、引言昨天晚上,我看这篇论文,竟然看到头疼……壹、回归1.偏关系用 如果不懂请上度娘搜,而且不懂也可以直接理解成实数的比较。2.问题描述给出正整数 和代价函数 满足 。给出定义在 上的非严格偏关系 求实数序列 满足 则 ,最小化回归代价贰、特殊情形下的算法1.一种贪心算法当偏关系为简单的链即 首先,定义 。再定义 为使得 最小的 ,即 1.1.理论推导引理1一: 的导
转载 2024-03-20 09:16:54
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  一.引言回归又称为单调回归,算法中 Isotonic 意为等渗,其来源于希腊词根, 'iso' 意为相等、'tonos' 意为扩展,表达其在常规线性回归的基础上做了拓展即增加了的限制。本文将基于 Spark Isotonic Regression 的原理和实践进行简单的理论分析和代码实战。二.Isotonic Regression 理论1.函数形式回归
给定正整数$p$,一张点集为$V$,边集为$E$的有向无环图$G$,每个点上有两个代in V}w_i|f_i-y_i|,p=\infty$。对于相同的$p$,这种问题就称作$L_p$问题
转载 2021-04-08 17:31:00
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1.SQL 优化流程 在 TiDB 中,从输入的查询文本到最终的执行计划执行结果的过程可以见下图。 在经过了  parser  对原始查询文本的解析以及一些简单的合法性验证后,TiDB 首先会对查询做一些逻辑上的等价变化, 通过这些等价变化,使得这个查询在逻辑执行计划上可以变得更易于处理。在等价变化结束之后,TiDB 会得到一个与原始查询等价的查询计划结构,之后根据
浅谈回归问题》学习笔记 回归问题关系 定义二元关系 \(\preceq\) 为集合 \(S\) 上的偏关系,满足: 自反性:\(\forall x\in S,x\preceq x\); 反对称性:\(\forall x,y\in S,x\preceq y\land y\preceq ...
转载 2021-09-27 18:54:00
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本文概述:回归的数学定义举个栗子说明含义官方数据解读(附代码)回归实际应用总结一,回归的数学定义定义: 给定一个有限的实数集合 代表观察到的响应,以及 代表未知的响应值,训练一个模型最小化下列方程: 其中 为权重是正值,其结果称之为回归,而且其解是唯一的。 回归的结果是分段函数。先来直观的观察一个例子
模型纠偏背景广告系统和推荐系统有个显著的不同,广告模型要求预估值绝对的准确,而推荐模型大部分只要求一致就行,主要是因为广告的模型设计到计费逻辑,所以需要保证预估绝对值的准确性,模型层面上,可以尽量保证特征、数据样本要做到准确,尽管如此,仍然模型可能存在预估的偏差,那么在模型层面之外,就需要一个更加强有力的纠偏策略,这也是本文介绍的点 reference本文主要参考[1]Predicting Go
回归问题 基本形式 \[ f(x)=\sum_{i=1}^nw_i|a_i-b_i|^k \] 有一些要求形如 \[ b_x\le b_y \] 最小化$f(x)$ 一般解法 我们可以整体二分,对于值域区间$[l,r]$,我们二分$mid=\frac{l+r}{2}\(,对于当前需要考虑的变量, ...
转载 2021-06-16 23:26:00
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基于Isotonic回归的鸢尾花数据集回归问题1. 作者介绍2.回归算法2.1 算法原理2.2 回归算法举例3. 鸢尾花数据集介绍3.1 数据集获取4.代码实现4.1 导入需要的包4.2 下载鸢尾花数据集并输出每个样本特征属性4.3 利用PCA降维并调用回归4.4 实验结果4.5 完整代码 1. 作者介绍刘静,女,西安工程大学电子信息学院,2021级硕士研究生 研究方向:机器视觉与人
1.数学定义        回归回归算法的一种,基本思想是:给定一个有限的实数集合,训练一个模型来最小化下列方程:                并且满足下列约束条件:        2.算法过程说明&n
转载 2024-03-06 17:42:26
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回归问题 发现好像回归鸽了太久了,总是被喜欢回归的 \(\text{CXY07}\) 暴虐,悟一下论文 问题描述 给定正整数 \(p\),和一张偏关系形成的 \(DAG\),和代价函数 \((y,w),w_i>0\),其中如果 \(i\) 能到达 \(j\),则有 \(v_i\leq ...
转载 2021-09-20 23:10:00
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鸽了。 最强的劲敌没能退却我战意 最美的回忆是我刚好遇见你 绝望的逆境让我证明我自己 永远不放弃正在改写这剧情 ...
转载 2021-09-25 21:46:00
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# 实现"spark 回归"教程 ## 整体流程 下面是实现"spark 回归"的整体流程: ```mermaid erDiagram 经验丰富的开发者 --> 小白 : 教学 小白 --> "spark 回归" : 实现 ``` ## 步骤展示 | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 数据准备 | | 2 | 数据预处理 | |
原创 2024-03-31 05:11:45
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# Java 回归实现指南 ## 1. 介绍 在Java中,回归是一种用于处理时间序列数据的方法,它可以帮助我们预测未来的数据点。对于刚入行的小白来说,掌握这种方法是非常重要的。本文将向你介绍如何实现Java回归,包括整个流程和每个步骤需要做什么。 ## 2. 流程 下面是Java回归的整个流程,我们可以用表格展示每个步骤: | 步骤 | 描述 | | --- | ---
原创 2024-05-22 06:02:02
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# Python回归入门指南 作为一名刚入行的开发者,学习“回归”可能会让你觉得有些棘手。然而,不用担心,我们将逐步引导你完成这个过程。回归是一种用于回归分析的方法,它在估计函数时能够保持原有数据的排序。接下来,我将以一个清晰的流程和必要的代码帮助你实现回归。 ## 流程步骤 | 步骤 | 描述 | |------|----
原创 2024-10-24 04:56:49
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from pyspark.ml.regression import IsotonicRegressionfrom pyspark.sql import SparkSessionspark= SparkSession\ .getO...
转载 2023-01-13 00:14:22
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02近似保存 03近似算法流程 04源码分析
文章目录夹逼收敛定理(P45):单调收敛定理(P50):闭区间套定理(P56):有限覆盖定理(P59):可数集(P62):聚点(P62):聚点原理(P62):波尔查诺-魏尔斯特拉斯定理(P64)柯西序列&柯西收敛准则(P65)压缩映照原理(P67)上下极限判定(P70)定理2.5.2(P72)上下极限的性(P74)施笃兹定理(P80)定理3.1.7(函数极限与序列极限)(P96)极限
转载 2024-07-26 11:12:16
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回归和分类是机器学习两个主要的类别,通常会在面试的时候,被询问这两者之间的区别。对于我,有时候我也无法说清,虽然我感觉我已经弄懂了,但是这里还是说一说自己的理解。首先,我们学过一本书《随机过程》,这里面讲到了马尔科夫链等,这是一种在时间、位置等有序列属性的数据,也就是说,这些说句不仅仅存在关系,而且存在一种序列上的前后关系,如时间、地理位置等。而分类一般核心不在于此。所以,回归问题就是一种序列预测
简介传统的线性回归模型预测的因变量取值范围为任意实数,在实际应用中我们常常需要对非连续型数据建模,其中一类的典型的数据即是定序数据ordinal data。一般我们以没有数值意义但是有顺序意义的数据统称为定序数据。最常见的例子就是问卷调查给出的选项:非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意就是一类定序数据。定变量介于连续变量和定类变量之间,是在测量层次上被分为相对次序的不同类别、但并不连续。使用
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