表面理解的线性对于给定的一组输入值x和输出值y，我们假定其关系为线性的，就会得出： y = kx+b，即我们在大学前接触到的最基本的线性方程，只要我们求出k和b来，就可以求出整条直线上的点，这就是很多人认为的线性： 简单来说很多人认为：线性回归模型假设输入数据和预测结果遵循一条直线的关系但是，这种理解是一叶障目。线性的含义线性回归模型是：利用线性函数对一个或多个自变量 （x 或 (x1,x2,…x
线性回归详解 从零开始 从理论到实践一、线性回归的理解1.1、字面含义1.2、引申1.2.1、简单回归1.2.2、多元线性回归1.2.3、矩阵的形式表示1.2.4、回归系数的求解 - 最小二乘法1.2.5、线性模型的变换 - 广义线性模型二、算法的简单实现三、sklearn的使用3.1、方法、参数与属性3.2、实例应用3.2.1、简单回归 - 平面坐标点预测3.2.2、多元线性回归 - 波士顿房
本文将进学习机器学习的第一个算法------线性回归，首先分析什么是线性回归，然后进行预测鲍鱼年龄的实战
一 什么是回归？回归的目的是预测数值型的目标值，最直接的办法是依据输入，写入一个目标值的计算公式。 假如你想预测小姐姐男友汽车的功率，可能会这么计算： HorsePower = 0.0015 * an
张量的操作与线性回归张量操作一、张量拼接与切分二、张量索引三、张量变换四、张量数学运算线性回归 张量操作一、张量拼接与切分torch.cat()功能：将张量按照维度dim进行拼接torch.cat(tensors, # 张量序列
dim=0, # 要拼接的维度
out=None)例如：按照张量的第0维和第1维进行拼接t = torch.ones((2, 3))
t_0
本来想按照实操上的建模工作顺序，从数据源计算IV和WOE值、变量筛选、逻辑回归到模型评价写这系列文章，但有读者反应读起来有些生涩无聊(请原谅笔者也是第一次写公众号啊/(ㄒoㄒ)/~~)。于是这里插入了本篇，主要就介绍下常用的两种回归模型，从中你会知道为什么信贷风控普遍使用逻辑回归而不是我们熟悉的线性回归。希望读者看完，能对风控建模要达到的目的有一个总体的sense。~~~~~~~~~切入正题~~~
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。?个人主页：Matlab科研工作室?个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击?智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &
原创
2023-09-28 14:16:53
282阅读
GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, MART(Multiple Additive Regression Tree)，其实都是指的同一种算法。 如集成方法原理介绍中，集成方法主要分为Bagging和Boosting方
bagging的作用bagging是增强原算法的一种手段。神经网络、分类问题、回归问题、线性回归中的子集选择问题、k最近邻算法都可以使用bagging来加强。使用bagging加强后的算法的性能会出现一些有规律的变化。一般而言，若原来的算法的稳定性差，使用bagging后，算法的准确率会得到较大程度的提高。若原来的算法的稳定性高，则使用bagging后，算法的准确率会略微降低。因此，在考虑使用ba
# XGBoost Python回归实现教程
## 概述
本教程旨在教会你如何使用Python中的XGBoost库进行回归分析。XGBoost是一种基于梯度提升树的机器学习算法，被广泛应用于数据挖掘和预测建模任务。
在这个教程中，我们将按照以下步骤来实现XGBoost回归模型：
1. 加载数据集
2. 数据预处理
3. 划分训练集和测试集
4. 构建XGBoost回归模型
5. 模型训练与优
原创
2023-08-26 12:16:33
433阅读
## XGBoost回归实现流程
本文将介绍如何使用Python的XGBoost库实现回归问题。XGBoost是一种基于决策树的集成学习算法，具有较高的准确性和可解释性。以下是实现XGBoost回归的流程图：
```mermaid
graph LR
A[数据准备] --> B[划分训练集和测试集]
B --> C[模型训练]
C --> D[模型预测]
```
### 数据准备
在进行XG
原创
2023-09-28 14:23:15
376阅读
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
# Python XGBoost回归实现教程
## 1. 引言
本教程将向刚入行的小白介绍如何使用Python中的XGBoost库实现回归分析。XGBoost是一种高效的机器学习算法，它在许多数据科学竞赛中取得了优异的成绩。通过本教程，你将学会如何使用XGBoost来构建回归模型，预测数值型目标变量。
## 2. 整体流程
下面是实现Python XGBoost回归的整体流程：
```mer
原创
2023-09-12 13:08:03
465阅读
GBDT（Gradient Boost Decision Tree）
GBDT，全称Gradient Boosting Decision Tree，叫法比较多，如Treelink、 GBRT(Gradient Boost Regression Tree)、Tree Net、MART(Multiple Additive Regression Tree)等。GBDT是决策树中的回归树，决策树
GBDT基本概念剪枝算法来解决。随着集成学习的发展，出现了比较典型的迭代决策树GBDT和随机森林RF，即将多棵单决策树进行模型组合，形成多决策树，可以看成Treelink。 迭代决策树有以下名称：GBDT（Gradient Boost Decision Tree）渐进梯度决策树GBRT（Gradient Boost R
文章目录引导法引导程序的配置引导程序 API Bootstrap方法是一种重采样技术，用于通过对数据集进行替换采样来估计总体统计数据。它可用于估计汇总统计数据，例如均值或标准差。它在应用机器学习中用于在对未包含在训练数据中的数据进行预测时估计机器学习模型的技能。估计机器学习模型技能的结果的一个理想特性是可以用置信区间表示估计的技能，这是其他方法（例如交叉验证）不容易获得的特征。在本文中您将发现用
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
介绍Bootstrap又称自展法、自举法、自助法、靴带法 , 是统计学习中一种重采样(Resampling)技术，用来估计标准误差、置信区间和偏差Bootstrap是现代统计学较为流行的一种统计方法，在小样本时效果很好。机器学习中的Bagging，AdaBoost等方法其实都蕴含了Bootstrap的思想，在集成学习的范畴里 Bootstrap直接派生出了Bagging模型.用子样本来类比总
1.GBDT概述GBDT也是集成学习Boosting家族的成员，GBDT也是迭代，使用了前向分布算法，但是弱学习器限定了只能使用CART回归树模型。在GBDT的迭代中，假设我们前一轮迭代得到的强学习器是 f t-1(x)，损失函数是L（y，ft-1(x)），我们本轮迭代的目标是找到一个CART回归树模型的弱学习器ht（x），让本轮的损失函数L（y，ft（x））=L（y，ft-1（x）+ht（x））
一、决策树模型组合模型组合，形成多决策树，比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。 在最近几年的paper上，如iccv这种重量级会议，iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的。模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式：随机森林RF与GBDT，其他比较新的模型组合+决策树算法都是来自这两种算法的延伸。 核心思想：其实很多“渐进梯度” Gradi
1、主要内容 介绍提升树模型以及梯度提升树的算法流程 2、Boosting Tree 提升树模型采用加法模型（基函数的线性组合）与前向分步算法，同时基函数采用决策树算法，对待分类问题采用二叉分类树，对于回归问题采用二叉回归树。提升树模型可以看作是决策树的加法模型： 其中T（）表示决策树，M为树的个数， Θ表示决策树的参数； 提升树算法采用前向分部算法。首先确定f0
