高斯过程回归分析（GPR）是一种强大的非参数贝叶斯回归技术，用于处理各种复杂的数据建模任务。在实际应用中，GPR可以用于预测、时间序列分析及决策支持等领域。然而，GPR的实现与调优过程往往伴随着一些错误和问题，尤其是在使用Python进行建模时。本文将针对“GPR 高斯过程回归分析 Python”这一主题展开讨论，涵盖错误现象到解决方案的全过程。
## 问题背景
在一个机器学习项目中，我们应用
最近几天在整理高斯过程回归(Gaussian Process Regression, GPR)部分的知识，虽然还有很多问题没有搞懂，但是有一点进展还是决定总结下来，防止遗忘。在整理之前，先列出我参考的几个资料吧，一方面方便大家参考，另一方面也防止自己以后找不到了。哔哩哔哩视频：https://space.bilibili.com/97068901/video。里面有很多推导，其中一个就是GPR，个
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2024-03-17 11:42:03
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核心预备知识
能够区分频率学派和贝叶斯学派求解模型时的思想区别。熟悉最基础的概率运算公式（本科内容）。熟悉线性代数以及微积分的运算（本科内容）。熟悉贝叶斯公式，并能理解后验以及先验所代表的物理含义。了解核方法，核技巧的定义。熟悉多维高斯分布的运算规则。
1.基于贝叶斯线性回归推导GPR
1.1 贝叶斯线性回归的基本模型在理解GPR之前，我们先了解一个算法，叫做贝叶
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2023-11-08 23:12:48
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# Python Lasso回归预测调参教程
## 摘要
本文将教你如何使用Python中的Lasso回归模型进行预测，并详细介绍调参的步骤和相应的代码实现。作为一名经验丰富的开发者，我将使用表格、代码注释、类图和旅行图等方式帮助你更好地理解和学习。让我们一起开始吧！
## 整体流程
下面的表格展示了我们实现Python Lasso回归预测调参的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---
原创
2024-01-08 03:53:28
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## Lasso回归调参
### 1. 介绍
Lasso回归，即Least Absolute Shrinkage and Selection Operator回归，是一种经典的线性回归方法。与普通最小二乘法相比，Lasso回归在损失函数中加入了L1正则项，可以用于特征选择和模型建立。通过对正则项的调整，我们可以控制模型的复杂度和稀疏性。
在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python中的Las
原创
2024-01-09 05:09:23
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GBDT 的全称是 Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升树，在传统机器学习算法中，GBDT算的上TOP3的算法。想要理解GBDT的真正意义，那就必须理解GBDT中的Gradient Boosting 和Decision Tree分别是什么？首先，GBDT使用的决策树是CART回归树，无论是处理回归问题还是二分类以及多分类，GBDT使用的决策树通通都是都是CART
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2024-05-28 12:28:17
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逻辑回归（Logistic Regression）是一种二分类（或多分类）的机器学习算法，用于建立分类模型并预测新的数据。该算法的基本思想是，根据输入数据的特征值计算出一个或多个数值，将其映射到一个概率值，用于表示该数据属于某一类的概率。具体来说，逻辑回归将一个线性方程和一个特定的函数（称为sigmoid函数）相结合，以将输入数据映射到一个介于0和1之间的值，该值可以被解释为属于某一类的概率。逻辑
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2023-10-08 07:16:22
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文章目录模型相关原理1.逻辑回归2.决策树模型3.集成模型集成方法模型评估方法1.留出法2.交叉验证法3. 自助法4.数据集划分总结模型评价标准模型调参1.贪心调参2.网格搜索3.贝叶斯调参 模型相关原理1.逻辑回归优点
训练速度较快，分类的时候，计算量仅仅只和特征的数目相关；简单易理解，模型的可解释性非常好，从特征的权重可以看到不同的特征对最后结果的影响；适合二分类问题，不需要缩放输入特
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2024-08-07 20:05:36
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回顾这篇博客【链接】我们简单介绍了逻辑回归模型，留下了一个问题：怎么求解使J(θ)
J
(
θ
)
最大的θ
θ
值呢？ J(θ)=∑i=1m(y(i)loghθ(x(
在本系列文章中提到过用Python机器学习(2)数据拟合与广义线性回归中提到过回归算法来进行数值预测。逻辑回归算法本质还是回归，只是其引入了逻辑函数来帮助其分类。实践发现，逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀。现在让我们来一探究竟。1、逻辑函数假设数据集有n个独立的特征，x1到xn为样本的n个特征。常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数，使得预测值与真实值的误差最小：而我们希望这样的f(x)能
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2023-09-18 20:40:07
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1.平滑处理平滑处理（smoothing）也称模糊处理（bluring），是一种简单且使用频率很高的图像处理方法。平滑处理的用途有很多，最常见的是用来减少图像上的噪点或者失真。在涉及到图像分辨率时，平滑处理是非常好用的方法。2.图像滤波与滤波器图像滤波，指尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性
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2024-06-26 23:25:30
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__回顾：__同时使用L1正则和L2正则的线性回归模型就称为Elastic Net，$color{red}{弹性网络算法}$在实际工作中，对于各种算法模型(线性回归)来讲，__我们需要输入θ、p、λ的值。__θ=(XTX)-1XTY ；算法会自动生成，无需人工干预。p、λ 都是超参数；需要人工调整。$color{red}{超参数}$ 是在开始学习过程之前设置值的参数，而不是通过训练得到的参数数据。
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2024-05-10 16:28:21
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高斯过程回归(GPR)a基本原理：利用高斯过程回归将可能的数据趋势曲线都保存下来（每条趋势曲线都有自己的置信度，在区间内呈高斯分布），最后在一张图中显示出来，再判断总体的趋势情况。b算法原理：高斯过程GP 高斯过程回归GPR核函数Kernel支持向量机（SVM）通过某非线性变换 φ( x) ，将输入空间映射到高维特征空间。特征空间的维数可能非常高。如果支持向量机的求解只用到内积运算，而在
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2023-09-11 15:45:37
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文章目录一、逻辑回归二、算法原理介绍三、代码实现3.1 sklearn-API介绍3.2 sklearn-代码实现3.3 python手写代码实现四、总结五、算法系列 一、逻辑回归逻辑回归也称作logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，属于机器学习中的监督学习。其推导过程与计算方式类似于回归的过程，但实际上主要是用来解决二分类问题（也可以解决多分类问题）。通过给定的n组数据（训练集
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2023-09-19 11:11:42
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第13讲和第14讲我们来关注一下回归模型的两个变种模型。本节我们要介绍的是基于L1正则化的Lasso模型，下一节介绍基于L2正则化的Ridge模型。在正式介绍这两种模型之前，笔者还是想带大家复习一下过拟合和正则化等机器学习关键问题。正则化与L1范数 正则化是防止模型过拟合的核心技术之一，关于欠拟合和过
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2024-02-08 07:33:22
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Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器方法。一、 booststraping 是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参数统计中一种重要的估计统计量方差进而进行区间估计的统计方法（如均值、方差等）。 其核心思想和基本步骤如下：（1）采
线性回归的缺陷： 创建模型是需要拟合所有的样本（除了局部加权线性回归），当数据特征多且关系复杂时，显得太笨拙树回归： 将数据集分成多分易建模的数据，然后在这些易于建模的小数据集上利用线性回归建模。树回归采用的是二元划分法，所以只可能产生二叉树。CART算法 全称：classification and regression trees，分类回归树。在每个叶节点上使用各自的均值做预测，每个叶节点
作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言高效数据处理指南》（《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【摘要 书评 试读】- 京东图书）。知乎专栏：R语言数据挖掘。前文提要：HopeR：R语言机器学习笔记（一）：mlr总纲HopeR：R语言
1、总述 逻辑回归是应用非常广泛的一个分类机器学习算法，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。 2、由来 要说逻辑回归，我们得追溯到线性回归，想必大家对线性回归都有一定的了解，即对于多维空间中存在的样本点，我们用特征的线性组合去拟合空间中点的分布和轨迹。如下图所示： 线性
k近邻法（k-nearest neighbors，k-NN），假设给定一个训练数据集，其中的实例类别是确定的。对于新的实例，根据其k个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。因此，k近邻不具有显式的学习过程。k近邻实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的模型。k近邻法有三个基本要素：k值的选取、距离的度量以及分类决策规则。1 k近邻算法首先介绍k近邻算法： k近邻
