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
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2024-04-16 10:38:04
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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
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2024-04-12 20:24:40
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一， 回归大家庭1. 线性回归1.1 线性回归的概念：线性回归就是利用线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模的方法，通俗的说就是通过大量样本的训练，通过有监督的学习找到一个X到Y的映射关系，利用该关系对未知数据进行预测，经常用于房价预测等方面，之所以把其分类到回归问题是因为我们所预测的Y值是连续值。1.2 线性回归的数学形式表达n 为 样本总数 X 为 样本特征 Y
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2024-03-15 05:44:49
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Fitting Baysian Regression Models Using JAGs In Baysian statistics I use samples from the posterior distribution to answer inferential questions. The ...
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2021-08-24 16:03:00
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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
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2023-10-28 17:02:17
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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
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2024-03-12 11:15:10
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一、什么是贝叶斯推断贝叶斯推断（Bayesian inference）是一种统计学方法，用来估计统计量的某种性质。它是贝叶斯定理（Bayes' theorem）的应用。英国数学家托马斯·贝叶斯（Thomas Bayes）在1763年发表的一篇论文中，首先提出了这个定理。贝叶斯推断与其他统计学推断方法截然不同。它建立在主观判断的基础上，也就是说，你可以不需要客观证据，先估计一个值，然后根据实际结果不
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
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2024-07-08 10:05:13
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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
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2024-06-14 10:10:29
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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
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2024-07-08 10:14:21
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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
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2024-08-26 15:59:13
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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
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2024-06-24 10:36:12
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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
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2023-09-26 17:02:50
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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
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2024-03-15 08:37:25
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Python 贝叶斯回归模型是一种统计方法，用于解决回归问题，并且能够量化不确定性。在许多实际应用中，如预测市场趋势、金融回归分析和医疗数据分析中，贝叶斯回归模型尤为重要。本文将通过背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践和生态扩展等方面详细阐述如何解决“Python 贝叶斯回归模型”问题。
## 背景定位
在数据科学领域，模型选择和不确定性评估至关重要。贝叶斯回归能够通过引入先验分布
# 贝叶斯回归模型的科普与Python实现
## 引言
贝叶斯回归是一种将贝叶斯统计与线性回归相结合的统计模型，适用于那些需要考虑不确定性的回归问题。与传统的回归方法相比，贝叶斯回归引入了先验知识，可以更好地处理小样本并提供预测的可信区间。本文将通过Python的实现来展示贝叶斯回归的基本原理，并提供一个简单的案例分析。
## 贝叶斯回归的基本原理
贝叶斯回归的核心思想是通过贝叶斯定理来更
朴素贝叶斯（基于概率论的分类方法）朴素贝叶斯 优点：在数据输入较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感 使用数据类型：标称型数据关于朴素贝叶斯名词的解释 我们称之为“朴素”，因为整个形式化过程只做最原始，最简单的假设，贝叶斯决策理论的核心思想就是选择具有最高概率的决策。 我们先就只有两个特征值的情况进行说明： 如果p（B1 | A）>p(B2 | A),
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
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2024-08-11 08:24:20
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1.1.9. 贝叶斯回归
可以在估计过程中使用贝叶斯回归技术包含正则化参数：正则化参数不是硬编码设置的而是手动调节适合数据的值
可以通过在模型的超参数上引入 uninformative priors
`Ridge Regression`_ 中 使用的正则化项等价于在一个参数为 且精度为 的高斯先验下寻找 一个最大的后验的解。而且并不是手动设置 lam
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
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2024-06-21 10:25:44
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