1.3 机器学习方法之回归问题1. 线性回归1.1 最小二乘法1.2 岭回归1.3 Lasso回归1.3.1 回归案例：某市财政收入预测 回归分析用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量值也随之发生变化。1. 线性回归线性回归算法假设特征和结果满足线性关系。这就意味着可以将输入项分别乘以一些常量，再将结果加起来得到输出。模型 选择拟合函数形式 用去描述特征里
underfitting欠拟合：特征值太少，曲线就一条直线。像h(θ)=θ0+θ1x1overfitting过拟合：特征值太多，像h(θ)=θ0+θ1x1+θ2x2^2+θ3x3^3+……曲线就会很曲折 之前我们讲的几个算法都是参数学习算法，parametric learning algorithm，它有参数θs,现在我们要讨论非参数学习算法，这里的参数数目会随着训练集合的大小线性增加。
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
转载
2024-05-02 06:40:25
37阅读
线性模型拟合模型 用lm()函数拟合模型。lm(formula = y ~ x1+x2+x3+...+xn,data)
formula：y是响应变量，x是预测变量。指定模型的工具函数 （1）如果想在表示表达式字面上的含义而不是公式的含义，用恒等函数I()。获取模型信息 （1）首选用print()查看模型信息的首选方法。 （2）利用formula(x)函数显示拟合模型的公式。 （3）利用coef(x
转载
2024-04-09 01:59:55
84阅读
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
转载
2024-04-07 00:04:56
269阅读
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，
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
转载
2024-06-13 08:22:37
117阅读
原文：
Real-World Machine Learning: Model Evaluation and Optimization
作者：Henrik Brink, Joseph W. Richards, Mark Fetherolf 监督学习的主要任务就是用模型实现精准的预测。我们希望自己的机器学习模型在新数据（未被标注过的）上取得尽可能高的准确率。换句话说，也就
转载
2024-11-01 09:57:37
52阅读
# Python 拟合回归模型的探索
回归分析是统计学中一个重要的领域，广泛应用于经济、工程、社会科学及许多其他领域。通过回归模型，我们可以发现自变量与因变量之间的关系，从而进行预测或洞察数据规律。本文将通过一个完整的例子，介绍如何在 Python 中拟合回归模型，并可视化结果。
## 1. 什么是回归模型？
回归模型主要用于分析变量之间的关系。简单线性回归是最基础的形式，它通过一条直线描述
首次接触最优化算法。介绍几个最优化算法，并利用它们训练出一个非线性函数用于分类。假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合（该直线为最佳拟合直线），这个拟合过程称作回归。利用Logistic回归进行分类思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合，表示找到最佳拟合参数。训练分类器的做法：寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法（梯度上升法、改进的
转载
2024-04-20 13:15:15
55阅读
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
转载
2024-03-18 19:46:24
465阅读
1、对数据点进行拟合就是回归。利用logistics回归分类的主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。为了实现回归分类器，可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和带入sigmoid函数中，进而得到一个范围在0-1之间的数值。大于0.5的数据被分为1类，小于0.5分为0类。因此，logistics回归也可以看成是一种概率估计。目前，问题转化为如何求
转载
2024-04-10 16:57:33
73阅读
老规矩–妹妹镇楼：
一. 线性回归 举例：以年龄和工资为参数，预测可以从银行贷款的金额。假设θ1是年龄的参数，θ2是工资的参数。通过提供的年龄和工资参数，对贷款额度进行预测。x是输入的年龄和工资值，通过线性回归来拟合平面。 可以看到，上式中存在着偏置项，它与另外两项的格式不太相符，为了便
转载
2024-04-30 17:08:52
70阅读
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
转载
2023-07-27 22:43:38
1623阅读
知识点五：拟合和回归拟合并不特指某一种方法，指的是对一些数据，按其规律将其方程化，而其方程化的方法有很多，回归只是其中一种方法，还有其他各种复杂一点的方法。拟合是一种数据处理的方式，不特指哪种方法。简单的说就是你有一组数据，觉得这组数据和一个已知的函数（这个函数的参数未定）很相似，为了得到最能表示这组数据特征的这个函数，通过拟合这种方式（具体的数学方法很多）求得参数。回归有线性回归和非线性回归，非
转载
2023-12-12 19:57:08
40阅读
时间序列预测（五）—— Prophet模型文章链接（一）数据预处理（二）AR模型（自回归模型）（三）Xgboost模型（四）LSTM模型（五）Prophet模型（自回归模型）模型原理 Prophet模型，是Facebook公司开源的一个专门用于大规模时间序列分析的模型,基于加性模型（Additive Model），利用年月日等的周期性再加上假期影响去拟合非线性的趋势。具体内容可以在这里找到。该模
转载
2024-06-14 23:13:05
75阅读
文章目录练习1：线性回归介绍1 实现简单示例函数1.1 提交解决方案2 单变量线性回归2.1 绘制数据2.2 梯度下降2.2.1 更新公式2.2.2 实现2.2.3 计算成本J(θ)2.2.4 梯度下降2.3 可视化成本函数选做练习3 多变量线性回归3.1 特征标准化3.2 梯度下降总结 练习1：线性回归介绍在本练习中，您将 实现线性回归并了解其在数据上的工作原理。在开始练习前，需要下载如下的文
转载
2024-09-29 11:08:32
61阅读
回归（regression）是一种统计学的数据拟合方法，逐步的逼近最佳拟合曲线，这个过程中数据看起来似乎渐渐的“回到”这条曲线上。回归分析不仅用于产生拟合曲线，还可以分析数据有“多符合”这条拟合曲线，也即是拟合的置信度。 所以可以简单的认为拟合是目的，回归是实现数据拟合的一种分析方法，除了回归分析以外，还有曲线平滑等其他拟合方法。多项式回归假设函数： 损失函数：和简单线性回归、多变量线性回归一样，
转载
2024-03-18 20:52:50
819阅读
目录一、SIR模型介绍二、Python实现SIR模型1.制作自己的数据集的两种方法（csv格式）（1）excel转为csv格式（2）通过python对csv格式文件进行内容修改2.导入数据集（1）具体代码如下所示：（2）点数据集与连边数据集展示（3）变量格式展示 3.制定初始网络 （1）具体代码如下（2）重要变量内容格式展示如下 4. 定义网络节点状态更新规
转载
2024-05-13 17:51:10
165阅读
