涉及：使用交叉验证对模型进行评估使用网格搜索寻找模型的最优参数对分类模型的可信度进行评估使用交叉验证进行模型评估以前的内容，经常涉及使用sklear中的train_test_split 将数据集拆分成训练集和测试集，然后用训练集训练模型，再用模型去拟合测试集并对模型进行评分，来评估模型的准确度1.sklearn中的交叉验证法统计学中，交叉验证是一种常用于对于模型泛化性能进行评估的方法和train_
1.欠拟合与过拟合机器学习中的泛化，泛化即是，模型学习到的概念在它处于学习的过程中时模型没有遇见过的样本时候的表现。在机器学习领域中，当我们讨论一个机器学习模型学习和泛化的好坏时，我们通常使用术语：过拟合和欠拟合。我们知道模型训练和测试的时候有两套数据，训练集和测试集。在对训练数据进行拟合时，需要照顾到每个点，而其中有一些噪点，当某个模型过度的学习训练数据中的细节和噪音，以至于模型在新的数据上表现
一.Curve Fitting给定下面一组数据：时间10:0011:0012:0013:0014:0015：00温度12℃15℃17℃20℃25℃18℃如果要预测某个时间的温度值，首先需要利用已知数据对时间-温度进行建模或者说建立温度与时间的关系函数。为建立这样一个模型，通常有两种方法：差值方法：用一个函数（一般为多项式函数）来近似代替数据列表，并要求多项式经过列表中给定的数据点，插值曲线要经过数
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2024-05-26 17:05:53
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目录一、 线性回归二、 Spark MLlib 的 SGD 线性回归算法三、 Spark MLlib 的 SGD 线性回归算法实例四、 逻辑回归回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。 回归方法有许多种，可通过 3 种方法进
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2024-06-21 22:40:59
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我们通常 ELISA 实验完成后，后面最重要的工作就是如何把 OD 值转化为浓度，以达到分析数据的目的。样本浓度的分析是根据标准品数据所生成的标准曲线完成的。要确保样本结果的准确性，首先就要保证标准曲线尽量能还原抗原抗体的动力学反应过程。目前，我们常用的方法是 excel 绘图，或者用绘图专用软件 curve 软件做图。常用的函数 excel 都能归纳，但是 excel 能归纳的曲线模型比
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2024-03-20 13:55:10
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1. 尝试线性回归模型解决欠拟合(with codes)尝试用线性回归模型，来解决欠拟合问题，效果不好 我们可以使用线性回归模型来拟合数据，然而，在现实中，数据未必总是线性（或接近线性）的。当数据并非线性时，直接使用LinearRegression的效果可能会较差，产生欠拟合。import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib
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2024-04-07 15:43:39
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在机器学习中，调用算法是件比较容易的事，但是我们想要将机器学习理解的更加透彻，就必须深刻理解每一种算法背后的数学原理，这对于我们后期调整算法参数，改进算法模型有着非常大的帮助。其实看到这一大长串数学公式，我心里也很绝望，但是没办法呀，为了能深入理解线性回归原理，喝二两白酒也要给自己打打气。下面，我们一步一步去理解线性回归的数学原理。下面是一个银行贷款的案例，银行会根据我们的年龄以及工资来决定我们的
# 前年学习记录的笔记，分享一下～Linear Models for Regression目录一、使用线性回归模型前数据处理及注意二、线性回归，针对线性数据，通过最小二乘法让损失函数（cost function）最小，求得方程系数，得到方程。三、多元线性回归求解cost function：正规方程法和梯度下降法四、标准线性回归的延伸：岭回归和Lasso回归五、梯度下降法的优化。六、线性回归中可能遇
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2024-04-26 17:52:06
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机器学习实战 5.1Logistic回归基础介绍一、前言本文结合apachecn和Jack Cui的文章进行整合 加上自己的看法 旨在把Logistic解释清楚~本文出现的所有代码，均可在github上下载，不妨来个Star把谢谢~：Github代码地址二、Logistic回归与梯度上升算法Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归，但是它是用来做分类的，例如预测明天是否会下雨。首先，
概念：欠拟合：拟合的函数和训练集误差较大，我们称这种情况为欠拟合拟合：拟合的函数和训练集误差较小，我们称这种情况为合适拟合过拟合：拟合的函数和训练集误差完美匹配，我们称这种情况为合适拟合欠拟合原因：欠拟合问题，根本的原因是特征维度过少，导致拟合的函数无法满足训练，误差大。 解决方法：1.添加其他特征项,有时候我们的模型出现欠拟合的时候是因为特征不够导致的，可以添加其他的特征项
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2024-10-27 21:51:26
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目录1.回归和拟合的区别2.参数检验和非参数检验的区别3.假设检验 1.回归和拟合的区别回归是拟合的一种方法，拟合的概念更为广泛，包括回归、插值和逼近。回归强调存在随机因素，而拟合没有。拟合侧重于调整曲线的参数，使得与数据相符，是一种数据建模方法。而回归重点在研究两个变量或多个变量之间的关系，是一种数据分析方法。由于拟合的过程是寻找一个函数使其在某种准则下与所有数据点最为接近，因此我认为
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2024-01-15 06:55:40
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1. 什么是线性回归线性回归：通过拟合因变量yy和自变量x⃗ x→的最佳线性关系来预测目标变量。最佳拟合通过尽量缩小预测的线性表达式和实际观察结果间的距离总和来实现。没有其他位置的拟合比该位置生成的错误更少，该拟合是最佳拟合。2. 基本形式：给定d个属性的实例 x=(x1,x2,...,xd),xi是x在第i个属性的取值：x=(x1,x2,...,xd),xi是x在第i个属性的
一、Approximation and fitting1. 拟合与回归的区别回归分析：是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。 拟合：是一种把现有数据透过数学方法来代入一条数式的表示方式。 如果你认同上面的两个定义的话。那么，很明显，回归分析包含的研究范围更多。拟合在某种程度上是承认了变量只见存在相
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2024-06-13 08:22:37
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1 定义过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂)欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单)那么是什么原因导致模型复杂？线性回归进行训练学习的时候变成模型会变得复杂，这里就对应前面再说的线性回
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2024-08-22 19:45:15
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前言 回归（regression）模型的输出值是一个数。预测，PM2.5预测，自动驾驶中方向盘角度的预测，宝可梦进化后的CP值预测等都是其应用案例。课程中老师依旧是用的他惯用的宝可梦来做的示范。在一定范围内，增加模型复杂度，可以提升模型性能，但是超出该范围就会出现过拟合。用正则化的方式，可以降低过拟合出现的可能。线性回归 &nb
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2024-05-02 06:40:25
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一、什么是线性回归？要知道回归问题的输出是一个连续值，与分类的离散值不同，回归问题常见于现实的很多方面，例如比较知名的房屋价格预测等。线性回归的基本要素主要分为特征值和目标值，例如以房屋价格预测这个问题，最终的价格取决于房屋状况，地段，市场等。如果我们将房屋状况，地段，市场这3个要素分别设为x1,x2,x3，那么最终的房屋价格（y）表达式：其中w1,w2,w3分别为房屋状况，地段，市场的权重值（w
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2024-06-02 19:39:12
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逻辑回归实际是一种有监督学习中的分类算法，称为回归是历史原因前言前面我们已经学习了线性回归，线性回归适用于预测一个连续值，就是说预测值可能的范围存在连续，比如前面讲的房价问题，房价可能的值就是一个连续的范围（比如0~10w)，但是它不能很好的处理分类问题，也就是要预测一个离散值（如0，1，2），比如判断一封邮件是否为垃圾邮件，预测值只有1和0两种，其实可以领会到线性回归是对样本整体的一个统计平均，
借用Andrew Ng的PPT，下图分别对应特征多项式阶数d=1、2、4的情况，由此可知，特征多项式的阶数不是越高越好。
一、欠拟合的解决方法 1、分析数据，增加特征维度
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2024-03-18 19:46:24
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文章目录
欠拟合
一、什么是欠拟合？
二、欠拟合出现原因
三、解决欠拟合(高偏差)的方法
过拟合
一、什么是过拟合？
二、过拟合出现原因
三、解决过拟合(高方差)的方法
欠拟合
一、什么是欠拟合？
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据
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2024-04-07 00:04:56
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线性回归面对一堆输入、输出数据集合D，构建一个模型T，使得T尽可能地拟合D中输入数据和输出数据的关系。其模型可以用下列公式表示： 这里的w1和w0是回归系数。线性回归就是通过对训练集的学习，获得这两个权值。线性回归的目的就是求得一条拟合线，使得预测值和真实值之间的误差尽可能的小。求解这样的一条拟合线，常用的方法是最小二乘法。其主要思想是选择未知参数，以某种策略使得理论值和测量值之差的平方和达到最小
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2024-04-13 21:31:15
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