目录写在前面1. 线性回归问题2. 求解最小的
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简单的线性回归什么是简单线性回归？ 所谓简单，是指只有一个样本特征，即只有一个自变量；所谓线性，是指方程是线性的；所谓回归，是指用方程来模拟变量之间是如何关联的。 简单线性回归，其思想简单，实现容易（与其背后强大的数学性质相关。同时也是许多强大的非线性模型（多项式回归、逻辑回归、SVM）的基础。并且其结果具有很好的可解释性。基本的推导思路 我们所谓的建模过程，其实就是找到一个模型，最大程度的拟合我
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2024-07-05 14:27:55
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总所周知，回归是机器学习的入门，而对于这篇文章，我也是下了很大的功夫。对于最基础的线性回归（也就是），这里我就不再过多叙述了，并且在该文章里面涉及到回归基础的东西我也不再过多啰嗦，如果想再温故一遍，大家可以看看我的文章线性回归那一篇。这里咱们主要讲讲用更好的办法处理回归问题。首先我会和大家分享线性基底函数模型，再学会如何解决过拟合的问题，最后我们再用别的模型（或者是说别的函数）来更好
今天我们来看一个最常见的机器学习模型——线性回归(linear regression)模型。先举个例子让你明白什么是线性回归。现在我们有房屋面积和价格的一些数据，如下图： 现在我们想知道的是，如果给一个新的房屋面积130m²，能否根据已知的数据来预测新的面积对应的价格是多少呢？这时，线性回归模型就派上用场了。我们先画出已知数据的散点图： 那线性回归要做什么呢？它是模拟出一条
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2024-06-10 10:18:04
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回归分析 Machine learning algorithms are not your regular algorithms that we may be used to because they are often described by a combination of some complex statistics and mathematics. Since it is very
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2024-06-13 18:45:10
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1.收集数据集并选择合适的特征使用我们比较熟悉的Boston房价数据集进行回归练习： 各个特征的相关解释： CRIM：各城镇的人均犯罪率 ZN：规划地段超过25,000平方英尺的住宅用地比例 INDUS：城镇非零售商业用地比例 CHAS：是否在查尔斯河边(=1是) NOX：一氧化氮浓度(/千万分之一) RM：每个住宅的平均房间数 AGE：1940年以前建造的自住房屋的比例 DIS：到波士顿五个就业
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2024-07-09 11:39:58
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线性回归和逻辑回归五、 为什么逻辑回归比线性回归好 逻辑回归用于分类，本质是线性回归。逻辑回归和线性回归首先都是广义的线性回归1.实数敏感性一致，预测范围变小它仅在线性回归的基础上，在特征到结果的映射中加入了一层sigmoid函数（非线性）映射，即先把特征线性求和，然后使用sigmoid函数来预测。在整个实数域内敏感度一致，而分类范围，需要在[0,1]之内。因而对于这类问题来说，逻辑回归的鲁棒性比
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2024-04-03 09:59:43
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在之前已知在实际应用时，如果样本容量不远远大于样本的特征维度，很可能造成过拟合，对这种情况，我们有下面三个解决方式：加数据特征选择（降低特征维度）如 PCA 算法。正则化正则化一般是在损失函数（如上面介绍的最小二乘损失）上加入正则化项（表示模型的复杂度对模型的惩罚）作者：tsyw一般的，正则化框架有 当使用L1 Lasso时，对应正则化框架 当使用L2 Ridge（岭回归）时，对应正则化框架对于L
logistic学习笔记
1、 logistic回归与一般线性回归模型的区别：（1） 线性回归的结果变量 与因变量或者反应变量与自变量之间的关系假设是线性的，而logistic回归中 两者之间的关系是非线性的；（2） 前提假设不同，在线性回归中，通常假设，对于自变量x的某个值，因变量Y的观测值服从正
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2024-05-14 21:03:04
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文章摘要：本文系统介绍了线性回归与Softmax回归的核心原理与应用。线性回归通过权重矩阵实现连续值预测，可视为单层神经网络；Softmax回归则适配多分类任务，通过Softmax运算输出概率分布。优化算法方面重点讲解了梯度下降及其变种，强调学习率与批量大小的选择策略。损失函数部分对比了平方损失、L1损失、Huber损失和交叉熵损失的特点。全文揭示了这些基础模型与神经网络的内在关联，为理解深度学习奠定了基础。（148字）
1.用自己的话描述一下，什么是逻辑回归，与线性回归对比，有什么不同？Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处，最大的区别就在于它们的因变量不同，其他的基本都差不多。正是因为如此，这两种回归可以归于同一个家族，即广义线性模型（generalizedlinear model）。这一家族中的模型形式基本上都差不多，不同的就是因变量不同。如果是连续的，就是多重线性回归；如果是二项分布，就是L
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2024-06-28 10:17:00
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第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的，如图（x为了方便取1维）：然后
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2024-05-13 21:14:48
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**1、 机器学习基本概念**监督学习： 监督学习主要有分类和回归两种，给定的训练样本都是有标记的，通过有标记的训练样本得到一个最优模型。通过这个最优的模型，我们可以对没有标记的数据进行分类、预测等。无监督学习 相对于监督学习，给定的数据都是没有标记的，通过算法得到数据间的相似性、关联性来判断数据是否属于一个类别，主要的无监督学习为聚类算法。常见的聚类算法有：泛化能力 在机器学习方法中，泛化能力通
基本概念什么是回归预测？什么是分类预测？模型输入变量预测结果应用回归预测实值离散一个连续值域上的任意值预测值的分布情况分类预测实值离散两个或多个分类值将输入变量分类到不同类别思考一个问题：分类问题是否可以转变为回归问题？回答：当然可以！例子：检测癌症患者患病概率，检查值可能是40%、50%、60%等连续值，但是如果我们给定一个划分标准，如高于50%的检查值认定为患病，那么我们就把一个回归问题转化成
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2024-05-09 17:19:00
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题外话：本人为研三学渣，最近因为要写文章以及实习工作需要开始接触高大上的机器学习，好几年没碰数学好多都忘记，最近花了几天时间开始看了机器学习的入门方法，想用自己笨拙的理解方式为大家解释一下线性回归以实现方式，希望可以帮助那些还在这个大门外徘徊的同学们以最通俗的方式去理解什么叫线性回归，后面我会尽量把自己的学习过程都写下来，希望得到大神们的指正和建议，也希望和大家多交流共同学习（ps:第一次写博客，
【说明：Jason Brownlee PhD大神的文章个人很喜欢，所以闲暇时间里会做一点翻译和学习实践的工作，这里是相应工作的实践记录，希望能帮到有需要的人！】 初学者机器学习从业人员必须在小型实际数据集上进行练习，这一点很重要。 所谓的标准机器学习数据集包含实际的观
逻辑回归和线性回归都是通过把一系列数据点预测计算出一条合适的“线”，将新的数据点映射到这条预测的“线”上，继而做出预测。线性回归 线性回归预测的是直线，参数计算使用最小二乘法。 对于定义域x（-∞，+∞）上的值域y也是（-∞，+∞），这样的一个很明显的不合理处是，当我们加入惩罚项时，那些离群点容易受到极大的影响。 假如使用线性回归对{0,1}二分类问题做预测，则一个真值为1的样本，其预测值为100
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2024-04-26 19:47:11
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线性模型即用线性代数中的线性方程表示一个模型，诸如fx=wTx+b的形式。其中训练得出w和b后，模型就得以确认。其中w其实就是代表各个属性的权重值。线性模型有三种任务，分别为回归任务、二分类任务和多分类任务。1.线性回归试图学得fx=wTx+b ≈ y y即实际值。在输出的所有（w，b）中，采用均方误差最小的原则来选取最好的性能度量。更一般的情形是如本节开头的数据集D，样例由fxi=wTxi+b是
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2024-04-30 22:27:31
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回归测试是指修改了旧代码后，重新进行测试以确认修改没有引入新的错误或导致其他代码产生错误。回归测试作为软件生命周期的一个组成部分，在整个软件测试过程中占有很大的工作量比重，软件开发的各个阶段都会进行多次回归测试。观念 1.回归测试是指重复以前的全部或部分的相同测试。 2.新加入测试的模组，可能对其他模组产生副作用，故须进行某些程度的回归测试。 3.回归测试的重心，以关键性模组为核心。
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2024-06-23 05:07:31
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回归测试的测试范围是什么?
测试用例的维护是一个不间断的过程，通常可以将软件开发的基线作为基准，维护的主要内容包括下述几个方面。
(1)、删除过时的测试用例
因为需求的改变等原因可能会使一个基线测试用例不再适合被测试系统，这些测试用例就会过时。例如，某个变量的界限发生了改变，原来针对边界值的测试就无法完成对新边界测试。所以，在软件的每
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2024-03-26 12:33:14
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