回归树是决策树(采用“分而治之”的策略处理问题的一种方法)的特例。 建模的因变量可以是数值型的，此时利用决策树处理回归问题；建模的因变量也可以是类别型的，此时利用决策树处理分类问题。决策树应用于回归问题时叫回归树，应用于分类问题时称为分类树。【决策树的主要优点】：模型具有可读性预测的速度快 将自变量空间划分为J个矩形区域，一般采用一种自上而下、贪婪的方式：递归二叉分裂。自上而下指的是它从树的顶端开
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2024-04-28 09:42:00
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回归学习又称为回归分析，是一种近似方法。变量之间的关系可以分为确定性和不确定性两大类。前者变量之间存在明确的关系，后者变量之间关系不完全确定。 对于存在统计关系的变量，通过大量的实验获得相关的统计数据，并构造目标函数去逼近该关系，即是回归学习，通常包含：参数回归、非参数回归、半参数回归。 线性回归和非线性回归都是典型的参数回归。这里我们主要介绍线性回归 1 线性模型基本形式 给定一个d个属性的
一、线性回归1.概述：什么是回归问题：对于一组训练集（输入and对应的输出），通过回归算法拟合出一条直线（or曲线）通过该曲线可以有效预测出未知数据对应的输出。例如下图： 2.具体方法：共m个数据，每个数据n个特征 ①随机形成一条直线（or曲线，以直线举例） ②对于每一个训练值，求
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2024-05-07 20:11:27
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监督学习：给定一堆样本，每个样本都有一组属性和一个类别，类别是事先已知的，利用样本学习得到一个分类器，这个分类器能够对新出现的实例给出正确的分类。这样的机器学习就是监督学习。 一、介绍决策树（Decision Tree）是一种基本的分类与回归方法，本文主要讨论分类决策树。决策树模型呈树形结构，表示基于特征对实例进行分类的过程。是一种监管学习。 树模型和线性模型有什么区别？ 树形
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2024-04-18 23:22:19
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文章目录什么是回归？一、用线性回归找到最佳拟合直线二、局部加权线性回归三、示例：预测鲍鱼的年龄四、缩减系数来“理解”数据1、岭回归2、lasso3、前向逐步回归五、示例：预测乐高玩具套装的价格1、获取数据2、建立模型六、总结 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出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.
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2024-05-13 10:34:49
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线性回归线性回归是线性模型中最经典的一种。线性模型一般用公式 来表示，其中 是一组权重的向量， x是 的向量表示。 线性模型具有很好的可解释性，譬如 就可以明显看出来 这一个属性在三个属性中最重要，而 比 更重要。 同时线性模型的优点还在于易于建模，形式简单。且很多非线性模型都可
线性回归回归是一种极易理解的模型，就相当于y=f（x），表明自变量 x 和因变量 y 的关系。最常见问题有如 医生治病时的望、闻、问、切之后判定病人是否生了什么病，其中的望闻问切就是获得自变量x，即特征数据，判断是否生病就相当于获取因变量y，即预测分类。最简单的回归是线性回归，如图1.a所示，X为数据点——肿瘤的大小，Y为观测值——是否是恶性肿瘤。通过构建线性回归模型，如 hθ (x)
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2024-03-15 11:42:11
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1、什么是回归？ 是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。2、线性回归 于一个一般的线性模型而言，其目标就是要建立输入变量和输出变量之间的回归模型。该模型是既是参数的线性组合，同时也是输入变量的线性组合。 最小二乘法，代价函数（平方误差代价函数，加1/2是为了方便求导）：&
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2024-03-28 11:02:14
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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
线性回归是什么线性回归主要用来解决回归问题，也就是预测连续值的问题。而能满足这样要求的数学模型被称为“回归模型”。最简单的线性回归模型是我们所熟知的一次函数（即 y=kx+b），这种线性函数描述了两个变量之间的关系，其函数图像是一条连续的直线。如下图蓝色直线：图1：线性连续函数还有另外一种回归模型，也就是非线性模型(nonlinear model)，它指因变量与自变量之间的关系不能表示为线性对应关
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2023-07-21 23:53:11
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今天给大家的介绍一下线性模型，线性回归模型虽说模型简单，但距今为止依旧在机器学习算法中占据一定的地位，不仅如此，而且在实际的业务应用中也是屡试不爽的机器学习算法。 线性回归模型公式：Y=Xw+b （一个X变量就代表一元线性回归，多个则为x1*w1+x2*w2+..+xn*wn)线性回
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2023-11-03 10:51:33
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1. 线性算法模型0x1：线性回归和线性分类中的“线性”指的是什么线性(linear)，指量与量之间按比例、成直线的关系，在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数；非线性(non-linear)则指不按比例、不成直线的关系，一阶导数不为常数0x2：从输入输出角度看"回归"和"分类"的区别线性分类问题和线性回归问题都要根据训练样本训练出一个实值函数g(x)，g(x)也叫映射函数 1. 回归模型: 给
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2024-05-27 11:02:46
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上一篇我们知道了线性回归的理论知识，如果看懂了就有大干一场的冲动。于是上代码，这时，很多问题可能就浮出水面了。 Feature Scaling多个特征变量的情况下，这些特征变量五花八门，数值上从几千到个位数，总觉得不靠谱。这里，NG大神用等高图给我们分析了这种情况，特征变量的差距，只会增加我们的迭代次数，是的学习性能下降。等高图画出来，是个狭长的椭圆，要到圆心自然经历颇多，所以，通过对特
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2024-07-31 18:16:41
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使用工具：jupyter notebook Python3.8数据集来源：https://www.kesci.com/home/project/5da16a37037db3002d441810/code导入库：import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt单变量线性回归：问题背景
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2024-04-18 16:01:24
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Kaggle 网站（https://www.kaggle.com/）成立于 2010 年，是当下最流行的进行数据发掘和预测模型竞赛的在线平台。 与 Kaggle 合作的公司可以在网站上提出一个问题或者目标，同时提供相关数据，来自世界各地的计算机科学家、统计学家和建模爱好者， 将受领任务，通过比较模型的某些性能参数，角逐出优胜者。 通过大量的比赛，一系列优秀的数据挖掘模型脱颖而出，受到广大建模者的认
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2024-02-29 09:37:01
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在学习完 Andrew Ng 教授的机器学习课程，和多方查阅大神的博客，本以为很简单的逻辑回归，在深思其细节的时候，很多容易让人不理解，甚至是疑惑的地方，这几天一直冥想其中的缘由。1、 为什么是逻辑回归？ 都说线性回归用来做回归预测，逻辑回归用于做二分类，一个是解决回归问题，一个用于解决分类问题。但很多人问起逻辑回归和线性回归的区别，很多人会大喊一声（也可能是三声）：逻辑回归就是对线性回归做了
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2023-12-19 23:21:56
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目录 回归树理论解释算法流程ID3 和 C4.5 能不能用来回归？回归树示例References 说到决策树（Decision tree），我们很自然会想到用其做分类，每个叶子代表有限类别中的一个。但是对于决策树解决回归问题，一直是一知半解，很多时候都是一带而过。对于一个回归问题，我们第一时间想到的可能就是线性回归（linear regression），当线性回归不好的时候，可能想着用 SV
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2024-05-05 22:30:30
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线性回归模型 重要名词解释： # 数据符号网站 fhdq.net/sx/14.html # 因变量与自变量 # 哑变量 # 如何判断两个变量之间是否存在线性关系与非线性关系 1.散点图 2.公式计算 大于等于0.8 表示高度相关 绝对值大于等于0.5小于等于0.8 表示中度相关 绝对值大于等于0.3 ...
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2021-10-21 23:31:00
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线性回归模型 什么是线性回归 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。 因变量与自变量 因变量 函数中的专业名词，也 ...
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2021-10-21 21:38:00
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写在前面：在本篇博客中，旨在对线性回归从新的角度考虑，然后引入解决线性回归中会用到的最大似然近似（Maximum Likelihood Appropriation－MLA）求解模型中的参数，以及梯度下降法解决MLA。然后分析加入不同范数（L0, L1, L2）对线性回归的影响。其次，另外一个重点是Logistic回归，他们分别用来做回归和分类。线性回归与Logistic回归的区别，以及由Logis
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2024-08-13 11:24:48
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