通过上节的介绍我们知晓了机器学习的大致范围，那么机器学习里面究竟有多少经典的算法呢？在这个部分我会简要介绍一下机器学习中的经典代表方法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想，数学与实践细节不会在这讨论。 回归算法 在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的
根据算法的功能和形式的类似性，我们可以把算法分类，比如说基于树的算法，基于神经网络的算法等等。当然，机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。而对于有些分类来说，同一分类的算法可以针对不同类型的问题。这里，我们尽量把常用的算法按照最容易理解的方式进行分类。（1）回归算法： 回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。在机器学习
模型评估指标（RMSE、MSE、MAE、R2准确率、召回率、F1、ROC曲线、AUC曲线、PR曲线）1、回归模型评估指标 a、RMSE（Root Mean Square Error）均方根误差 衡量观测值与真实值之间的偏差。常用来作为机器学习模型预测结果衡量的标准。 b、MSE（Mean Square Error）均方误差 通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。用了MSE为代价函
一、模型原理介绍1、逻辑回归模型逻辑回归是分类机器学习算法，它将数据拟合到一个logit函数(或者叫做logistic函数)中，从而能够完成对事件发生的概率进行预测。逻辑回归的本质是为解决线性回归的预测结果是一个连续值而存在的，它将线性回归无法限定的结果创造性地用sigmoid函数，映射到0-1之间，如此就能轻松解决二分类问题了。2、 树模型决策树(decision tree)：是一种基本的分类与
在sklearn中，岭回归由线性模型库中的Ridge类来调用：Ridge类的格式sklearn.linear_model.Ridge (alpha=1.0, fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, max_iter=None, tol=0.001, solver=’auto’, random_state=None) 和线性回归相比，岭回归
1. Shrinkage（缩减） Methods当特征比样本点还多时（n>m），输入的数据矩阵X不是满秩矩阵，在求解(XTX)-1时会出现错误。接下来主要介绍岭回归（ridge regression）和前向逐步回归（Foward Stagewise Regression）两种方法。1.1 岭回归（ridge regression）简单来说，岭回归就是在矩阵XTX上加上一个
数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。 特征选择的几个常用方法：一、过滤法1、方差过滤过滤法的主要对象：需要遍历特征或者升维的算法们（KNN，单棵决策树。支持向量机SVM、神经网络、回归算法）。因为他们需要遍历特征或者升维的特点，所以这些算法本身的运算量就很大，需要的时间就很长。因此方差过滤这样的特征选择对他们来说就尤为重要。但对于不需要遍历特征的算法，比如随机森林，它
今日分享：逻辑回归基础理论一：理论简述逻辑回归从名字上看像是回归预测算法，但其实是一种二分类算法。简单来说逻辑回归是在线性回归的基础上将回归预测值通过sigmod函数映射为一个在区间[0,1]之间的概率值，0.5作为分割阈值，大于阈值的归为一类，小于阈值的归为另一类，于是便实现了二分类。上述这个公式眼熟吧，就是一般线性回归函数，假设输入单个样本，便得到其预测值sigmoid函数公式sigmoid函
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
对模型参数进行限制或者规范化能将一些参数朝着0收缩（shrink）。使用收缩的方法的效果提升是相当好的，岭回归（ridge regression，后续以ridge代称），lasso和弹性网络（elastic net）是常用的变量选择的一般化版本。弹性网络实际上是结合了岭回归和lasso的特点。Lasso和Ridge比较Lasso的目标函数：Ridge的目标函数：ridge的正则化因子使用二阶范数，
1.线性回归简述：在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合（自变量都是一次方）。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。1.1 举个例子说明线性回归数据：工资和年龄（2个特征，即2个自变量）目标：预测银行会贷
常见的机器学习算法：1）.回归算法：回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法。回归算法是统计机器学习的利器。 常见的回归算法包括：最小二乘法（Ordinary Least Square），逐步式回归（Stepwise Regression），多元自适应回归样条（Multivariate Adaptive Regression Splines）以及本地散点平滑估计（Locally
垃圾回收：标记阶段+清除阶段标记阶段：引用计数算法：对每个对象保存一个整型的引用计数器属性由于引用计数算法无法处理循环引用的问题，所以Java的垃圾回收器中没有使用此类算法在python语言中使用了引用计数算法。可达性分析算法（根搜索算法、追踪性垃圾收集）：图示;GCroots可能是哪些元素：注意其中的小技巧，回收谁，它周边的结构就可以作为GCroots集合内的内容。补充点：对象的finaliza
在进行自变量X与因变量Y的影响关系研究时，大家第一反应都大概知道需要进行回归分析，但是回归分析的方法有很多种，常用的回归分析方法有哪些？各种回归分析方法之间的区别是什么？应该怎样选择最合适的回归分析方法呢？今天一文将回归分析方法相关知识进行说明。1、回归分析方法回归分析简单来讲就是用于分析自变量X与因变量Y之间的影响关系的方法。回归分析主要基于自变量X的值预测因变量Y的值，通过构造回归模型，帮助理
1.什么是线性回归？用线性关系去拟合输入和输出。设输入为x，则输出y=ax+b。对于多元的情况y=b×1+a1x1+a2x2+...+anxn。用θ表示系数，可以写作：其中，x0=1。2.线性回归有什么用？对于连续输入和输出的问题，如果线性回归可以较好的拟合输入和输出，那么可以用这个模型预测其它输入时的输出。反过来想：如果线性回归可以较好的拟合输入和输出，那么说明输出和输入有很强的线性相关性，可以
文章目录回归算法-线性回归分析线性模型线性回归单变量：多变量:损失函数(误差大小)
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2022-06-28 09:26:03
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目录1 LR1.1 直观表述1.2 决策边界（Decision Boundary）2. 权值求解2.1 代价函数（似然函数）2.1.1 为什么损失函数不用最小二乘？即逻辑斯蒂回归损失函数为什么使用交叉熵而不是MSE？2.1.2 代价函数 2.2 似然函数的求解-梯度下降3 加入正则项3.1 正则解释3.2 L1和L2正则化的直观理解3.2.1 L1正则化和
回归算法分类，常用回归算法解析 回归是数学建模、分类和预测中最古老但功能非常强大的工具之一。回归在工程、物理学、生物学、金融、社会科学等各个领域都有应用，是数据科学家常用的基本工具。 回归通常是机器学习中使用的第一个算法。通过学习因变量和自变量之间的关系实现对数据的预测。例如，对房价估计时，需要确定房屋面积（自变量）与其价格（因变量）之间的关系，可以利用这一关系来预测给定面积的房屋的价格。可以有多
本文介绍GBDT系列的最后一个强大的工程实现模型——CatBoost。CatBoost与XGBoost、LightGBM并称为GBDT框架下三大主流模型。CatBoost是俄罗斯搜索巨头公司Yandex于2017年开源出来的一款GBDT计算框架，因其能够高效处理数据中的类别特征而取名为CatBoost（Categorical+Boosting）。相较于XGBoost和LightGBM，CatBoo
文章目录1 线性回归1.1 定义1.2 题目分析1.3 误差项分析1.4 目标函数推导1.5 线性回归求解1.6 最小二乘法的参数最优解2 目标函数（loss/cost function）3 模型效果判断4 机器学习调参5 梯度下降算法5.1 梯度方向5.2 批量梯度下降算法（BGD）5.3 随机梯度下降算法（SGD）5.4 BGD和SGD算法比较5.5 小批量梯度下降法（MBGD）5.6 梯度
