1 回归模型的引入由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制，无法分析实际对象内在的因果关系，建立合乎机理规律的数学模型。所以在遇到有些无法用机理分析建立数学模型的时候，通常采取搜集大量数据的办法，基于对数据的统计分析去建立模型，其中用途最为广泛的一类随即模型就是统计回归模型。回归模型确定的变量之间是相关关系，在大量的观察下，会表现出一定的规律性，可以借助函数关系式来表达，这种函数就称为回归
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2024-03-06 07:02:58
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一、xgboost模型函数形式 xgboost也是GBDT的一种，只不过GBDT在函数空间进行搜索最优F的时候，采用的是梯度下降法也就是一阶泰勒展开；而xgboost采用的是二阶泰勒展开也就是牛顿法，去每次逼近最优的F，泰勒展开越多与原函数形状越接近，比如在x0处进行展开，其展开越多，x0附近与原函数值越接近，且这个附近的区域越大。另外一个xgboost加入了正则化项，有效防止过拟合。 xgbo
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2024-03-27 11:59:36
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本篇对XGBoost主要参数进行解释，方括号内是对应scikit-learn中XGBoost算法模块的叫法。提升参数虽然有两种类型的booster，但是我们这里只介绍tree。因为tree的性能比线性回归好得多，因此我们很少用线性回归。eta [default=0.3, alias: learning_rate]学习率，可以缩减每一步的权重值，使得模型更加健壮： 典型值一般设置为：0.01-0.2
机器学习-------用决策树回归器构建房价评估模型
刚开始学习机器学习的朋友肯定特别蒙,这个东西确实也特别无聊,尤其看到了一些算法什么的,一个头两个大,所以说,要静下心来,慢慢学 ,用心来,不骄不躁
下面有哪些不懂的地方,还有写的错误的地方,欢迎大家指出,谢谢
最近几十年，房价一直是中国老百姓心中永远的痛，有人说，中国房价
瞎扯本人双非水硕，研究生期间参加五次数学建模比赛，一次校级（作者学校），两次省级（河北省研究生数学建模竞赛第二届，第三届），两次国家级（“华为杯”中国研究生数学建模竞赛第十六届和第十七届）；校级三等，省级一次一等，一次三等；国家级两次三等。作为之前没有任何数学建模经验的小菜鸡，已经感觉很自豪了。 下面简单分享一些比赛的经验，希望可以实现散发光的心愿（靠近光，追随光，成为光，散发光）。近期中科院
目录前言XGBoost原理模型函数形式目标函数回归树的学习策略树节点分裂方法(Split Finding）精确贪心算法近似算法数据缺失时的分裂策略XGBoost的其它特性XGBoost工程实现优化之系统设计块结构(Column Block)设计缓存访问优化算法"核外"块计算小结前言XGBoost的全称是eXtreme(极端) Gradient Boosting，是一个是大规模并行的 boostin
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2024-05-21 10:22:37
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回到回归的正题，回归问题是机器学习领域中应用的比较广的一种方法，不过我觉得大部分的回归模型都是广义线性模型，在Andrew NG的课程中，对广义线性模型做了比较详细的推导，这篇文章的内容是，线性回归、局部加权回归、岭回归以及前向逐步回归，除了前向逐步回归之外，其他的都是广义线性回归模型，基本思路都是 1，确定损失函数 2，使用梯度下降（或者梯度上升）求解权重参数，算是套路，而这两种套路使用Pyth
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2024-04-24 14:22:40
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什么是XGBoost 全称：eXtreme Gradient Boosting 基础：GBDT 所属：boosting迭代型、树类算法。 适用范围：分类、回归 优点：速度快、效果好、能处理大规模数据、支持多种语言、支持自定义损失函数等等。 缺点：算法参数过多，调参负责，对原理不清楚的很难使用好XGBoost。不适合处理超高维特征数据。XGBoost原理 XGBoost 所应用的算法就是GBDT（g
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2024-09-02 23:05:53
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数据挖掘竞赛中通常用到的模型包括xgboost、lightgbm，SVM等。掌握每种模型的原理是学会应用模型的前提条件。因此，本篇文章主要用于梳理线性回归模型、决策树模型、GBDT模型的原理及模型的调参方法。1.线性回归模型线性回归模型是入门机器学习的经典模型。其基本形式为： 因现实世界中无法做到严格预测出正确结果，预测结果和真实值之间存在一定的误差，因此，线性回归模型一般记作： 每个样本的预测值
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2024-07-11 06:19:14
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0 前言xgboost本身是集成树模型，在了解其原理之前，先对树模型的机器学习基础知识做一定介绍。监督学习元素（1）学习模型（即已知x,求出y的模型表达式） 比如：线性模型； 逻辑回归模型；（2）参数 从数据当中学习得到模型参数。（3）目标函数 包含两部分：损失函数+正则项损失函数是衡量模型拟合训练数据的能力。 在训练数据上的损失函数，有多种形式：比如平方损失、逻辑回归损失；正则项是衡量模型复杂度
上面我们可以看见房屋的各种属性信息
也就是房屋的各个特征为了更形象化的展示房屋的特征,我们使用图形来直观展现使用,我们前面介绍的Graphlab Canvas来展现重定向到当前页面展现 接下来,我们就来,构建回归模型被用来去拟合模型的数据叫做训练集那些作为真实预测的替代叫做测试集步骤:分离出训练集合测试集说明,这里直接调用SFrame的random_split方法就好,
括号内的第一个参数,是
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2024-09-20 15:18:33
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现实工作中遇到了xgboost来做基准，原因主要是由于用它来做预测分类效果很理想。后面做深度学习很难能有比他好的。线上往往还是使用的xgboost训练出来的model！参考：目录优势1、正则化2、并行处理3、高度的灵活性4、缺失值处理5、剪枝6、内置交叉验证7、在已有的模型基础上继续参数params参数形式XGBoost的参数通用参数1、booster[默认gbtree]2、silent[默认0]
先来撸代码：import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import Sta
文章目录2.4 线性回归的损失和优化学习目标1 损失函数2 优化算法2.1 正规方程2.1.1 什么是正规方程2.1.2 正规方程求解举例2.1.3 正规方程的推导2.2 梯度下降(Gradient Descent)2.2.1 什么是梯度下降2.2.2 梯度的概念2.2.3 梯度下降举例2.2.4 梯度下降**（**Gradient Descent）公式3 梯度下降和正规方程的对比3.1 算法选
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2024-09-11 06:27:16
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曾经参与一个数据分析项目，其中需要对数据进行分类预测，使用了XGBoost模型，一些经验和感悟梳理如下供参考。项目背景输入数据是结构化的表格数据项，数据类型有数字型（离散类别，连续数字）和文本型，连续数字项最多，占比70%以上。输出是分类模型选择因为项目要求模型的输出要有一定的可解释性，即是什么原因导致的分类结论，所以DNN／CNN／RNN等深度学习模型新贵首先被pass了。而在传统机器学习模型中
#创作灵感#学校开设机器学习入门课，要求搜集符合线性回归的数据，手写梯度下降的包。因为基础不扎实，除了结合课上老师的示例，还去B站上搜集了理论推导、python基础、python预处理、numpy、pandas的资源，最后顺利完成课程任务。在建模的过程中，其实把整个数据处理的流程都走了一遍，收获蛮大，所以想做个笔记，留下点东西，以后可以回来看。一、理论推导如果要建立线性回归的模型，那就假设Y跟X的
文章目录1. 什么是回归？2. 回归模型2.1 线性回归2.1.1 普通线性回归2.1.2 岭回归2.2 决策树回归2.3 SVM回归参考 1. 什么是回归？分类的目标变量是标称型数据，而回归是对连续型数据的预测。回归分析是一种预测建模技术，研究因变量和自变量之间的关系，如销售量预测或制造缺陷预测等，下图中的红线表示的就是回归曲线。回归不同于分类和聚类，他们的区别可以用下图形象的表达出来。2.
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2024-02-21 20:18:03
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1. 回归模型的评估模型的评估包含三个指标：SSE(误差平方和)、R-square(决定系数)和Adjusted R-Square (校正决定系数）1.1 SSE – 误差平方和公式如下： 对同一个数据集，不同模型会有不同的SSE，SSE越小，说明模型的误差越小，准确率越高。 对不同的数据集，随着数据集的增加，误差也会增大，因此此时研究SSE没有意义。1.2 R-square – 决定系数决定系数
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2024-02-26 16:57:53
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单特征线性回归线性回归模型是回归模型的一种，通常用于预测数据。一、模型二、成本函数的使用线性回归的目标是找到合适的w、b，使成本函数的值最小，让假设函数直线与训练集拟合最好。成本函数是衡量预测值与真实值之间的差异，也即误差，误差越小，预测的结果自然更接近真实值。以下将展示成本函数与参数的可视化图形。1.简化的假设函数，f=wx：2.完整的假设函数,f=wx+b： 在同一条等高线上，可能有多种不同的
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2024-04-17 14:03:25
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回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值也随之发生变化。回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数。一、算法的推导1.1 符号规定表示数据集第个数据的第个属性取值，数据集一共有个数据，个属性（特征）。1.2 线性回归模型模型定义为：。使用矩阵来表示就是，其中：是所要求得一系列参数，是输入的数据矩阵，因为考虑所以在第
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2024-03-26 10:37:21
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