作者：chen_h 我们都知道学习机器学习时学到的第一个模型就是线性回归。这是一个非常简单，直观和激发我们深入到机器学习的模型。线性回归可以在几个观点中直观的解释，例如：几何和频率统计。从频率统计的角度来看，通常应该会谈论到贝叶斯。因此从这篇文章中，我们将从贝叶斯的角度来简单分析一下线性规划。线性回归：回顾回想一下，在线性回归中，我们希望将输入映射为实数，即 线性回归也是分为好几种的，这取决于它们
这一节主要讲一元线性回归模型问题：利用给定的数据建立 y 与 x 之间的线性模型 1. 构造出数据集先导入相应的一系列库%matplotlib inline
import pymc3 as pm
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
imp
``如果贝叶斯的模型效果不如其他模型，而我们又不想更换模型，那怎么办呢？如果以精确度 为指标来调整参数，贝叶斯估计是无法拯救了——不同于SVC和逻辑回归，贝叶斯的原理简单，根本没有什么可用的 参数。但是产出概率的算法有自己的调节方式，就是调节概率的校准程度。校准程度越高，模型对概率的预测越准 确，算法在做判断时就越有自信，模型就会更稳定。如果我们追求模型在概率预测上必须尽量贴近真实概率，那我们 就
关于deep Learningbook第五章120页5.71和5.72的有关解释： 这个问题的研究思路是我们拿到一组数据后数据本身中包含着概率密度函数，但是这个函数的形式我们是不清楚的，所以要使用概率密度分布的方法从数据中估算出来，在这个过程需要求得的两个是：概率密度函数的形式（高斯分布、瑞利分布）和概率密度函数的参数（均值、方差）。 求解首先要知道数据本身是连续还是离散的，也就是要把数据是否
这篇博客是《web安全机器学习入门》DGA域名检测朴素贝叶斯的代码进行复现与解释。实验步骤如下1.数据搜集和数据清洗 2.特征化 3.训练样本 4.效果验证数据搜集和数据清洗 返回如下结果 load_dga特征化、训练与验证 使用三折交叉验证法，输出结果 命中率还不错率还不错想深入了解三折交叉验证法得话，看我另一篇Blog其中，对某些代码与函数解释初始化变量y1,y2,y3 concatenate
一 综述 由于逻辑回归和朴素贝叶斯分类器都采用了极大似然法进行参数估计，所以它们会被经常用来对比。(另一对经常做对比的是逻辑回归和SVM，因为它们都是通过建立一个超平面来实现分类的)本文主要介绍这两种分类器的相同点和不同点。二.两者的不同点1.两者比较明显的不同之处在于，逻辑回归属于判别式模型，而朴素贝叶斯属于生成式模型。具体来说，两者的目标虽然都是最大化后验概率，但是逻辑回归是直接对后验概率P
引言如果要将极大似然估计应用到线性回归模型中，模型的复杂度会被两个因素所控制：基函数的数目（的维数）和样本的数目。尽管为对数极大似然估计加上一个正则项（或者是参数的先验分布），在一定程度上可以限制模型的复杂度，防止过拟合，但基函数的选择对模型的性能仍然起着决定性的作用。上面说了那么大一段，就是想说明一个问题：由于极大似然估计总是会使得模型过于的复杂以至于产生过拟合的现象，所以单纯的使用极大似然估计
1、分类和回归①回归问题的应用场景（预测的结果是连续的，例如预测明天的温度，23，24，25度） 回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例如一个产品的实际价格为500元，通过回归分析预测值为499元，我们认为这是一个比较好的回归分析。一个比较常见的回归算法是线性回归算法（LR）。另外，回归分析用在神经网络上，其最上层是不需要加上softmax函数的，而是直接对前一层累加即可
上篇博客已经初步提到一点线性回归Linner和KNN的，本篇继续对机器学习进行深化！！！Python配置 ：Py4j模块、Pyspark模块Windows 环境变量：Eclipse开发Pyspark一. 线性回归1.什么是回归？从大量的函数结果和自变量反推回函数表达式的过程就是回归。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。一元线性回
贝叶斯回归sklearn.linear_model.BayesianRidgesklearn.linear_model.ARDRegression 贝叶斯回归sklearn.linear_model.BayesianRidgeclass sklearn.linear_model.BayesianRidge(*, n_iter=300, tol=0.001, alpha_1=1e-06,
alp
贝叶斯回归是一种统计方法，它利用贝叶斯定理来更新对回归参数的估计。这种方法不仅考虑了数据的不确定性，还考虑了模型参数的不确定性，为预测提供了一个更加全面的框架。在本文中，我们将深入探讨贝叶斯回归的基本概念、如何实现它以及它与传统回归方法之间的区别。贝叶斯回归的基本原理贝叶斯回归基于贝叶斯定理，这是一种计算条件概率的方法。在回归分析的背景下，条件概率用于表示在给定数据D的情况下，模型参数θ的概率。贝
一、学习内容k近邻（KNN）决策树线性回归逻辑斯蒂回归朴素贝叶斯支持向量机（SVM）K-Means二、算法代码k近邻（KNN）# -*- coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
"""
函数说明:打开并解析文件，对数据进行分类：1代表不喜欢,2代表魅力一般,3代表极具魅力
Parameters:
filename - 文件名
Returns:
r
由于后面会有专门的一章来讲贝叶斯理论下的模型推导，故本章的所有推导将仅限于最大似然理论。需要掌握的内容可以简单的罗列为：回归：线性回归模型(损失函数及其求解)；回归：判别式模型、概率生成式模型、概率判别式模型。由于不涉及贝叶斯理论的模型都比较容易推导，故忽略了一些公式的具体推导。而对于一些重要的推导，我们用引用格式作为补充，如下所示：written by XDU微积冯如果不感兴趣或者已经了解的，可
一、朴素贝叶斯二、决策树三、逻辑（Logistic）回归四、线性回归五、KNN算法（最邻近算法）六、SVM七：聚类算法八：Apriori算法（频繁项挖掘算法）九：EM（最大期望算法）十：分类回归算法朴素贝叶斯算法一、贝叶斯算法归属于分类算法贝叶斯分类是一类算法的总称，这类算法均已贝叶斯定理为基础。故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单、最常见的一种分类方法。分类的定义：已知集合和，
朴素贝叶斯 全概率公式： 例子参考这里：优缺点优点： (1） 算法逻辑简单,易于实现（算法思路很简单，只要使用贝叶斯公式转化即可！） （2）分类过程中时空开销小（假设特征相互独立，只会涉及到二维存储） 缺点： 朴素贝叶斯假设属性之间相互独立，这种假设在实际过程中往往是不成立的。在属性之间相关性越大，分类误差也就越大。类型高斯分布型：先验为高斯分布（正态分布）的朴素贝叶斯，假设每个标签的数据都服从简
1 协方差矩阵1n维随机变量 协方差矩阵为： 基函数，将输入投影到p维空间中 系数向量 瞬时相应可建模为：高斯过程回归是概率模型，每个观察值都会引入一个潜在变量，使GPR为非参数模型 向量形式为： 潜在变量的联合分布为：5 贝叶斯回归样本集合D：训练集的后验概率，即新集合的先验概率：新数据的似然贝叶斯回归的过程是一个样本点逐步增加到学习器的过程，前一个样本点的后验会被下一次估计当作先验，贝叶斯学习
原理知道一百遍不如自己动手写一遍，当然，现在基本上不需要自己来写算法的底层code了，各路大神们已经为我等凡夫俗子写好了，直接调用就行。这里介绍在MATLAB中和Python中应用贝叶斯算法的小例子。一、 matlab实现朴素贝叶斯算法先load matlab中自带的数据集load fisheriris
X = meas(:,3:4);
Y = species;
tabulate(Y)%返回概率表
文章目录0 本文介绍1 K近邻1.1 何为K近邻1.2 构建K近邻—分类1.3 分析KNeighborsClassifier1.4 构建K近邻—回归1.5 优点、缺点和参数2 线性模型2.1 线性回归2.2 岭回归Ridge2.3 Lasso回归2.4 用于分类的线性模型—logistic/SVC2.5 用于多分类的线性模型2.6 优点、缺点、参数3 朴素贝叶斯分类器3.1 特点3.2 实现3.
sklearn学习03——Bayes前言一、朴素贝叶斯1.1、贝叶斯分类器的理论框架1.2、朴素贝叶斯分类器1.3、朴素贝叶斯的代码实现总结 前言 本篇首先介绍朴素贝叶斯分类器的原理（参考西瓜书），最后使用 sklearn 简单实现它。 一、朴素贝叶斯1.1、贝叶斯分类器的理论框架贝叶斯分类器的理论框架基于贝叶斯决策论（Bayesian decision theory），而贝叶斯决策论是概率
1.回归树几乎所有参数，属性，接口都和分类树一样，只是回归树里没有标签分布是否均衡的问题 2.参数：criterion 回归树衡量分枝质量的指标，支持的标准有三种： 1） 输入"mse"使用均方误差mean squared error(MSE),父节点和叶子节点之间的均方误差的差额被用来作为特征选择的标准，这种方法通过使用叶子节点的均值来最小化损失 2）输入"friedman_mse"使用费尔德曼
