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
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2024-03-27 17:31:03
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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
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2024-08-01 07:25:33
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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
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2024-04-09 09:25:40
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在集成学习原理小结中，我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个是个体学习器之间存在强依赖关系，另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系。前者的代表算法就是是boosting系列算法。在boosting系列算法中，器的迭代次数。通常我们用步长和迭代最大次数一起来决定算法的拟合效果。7. Adaboost小结 到这里Adaboost就写完了，前面有一个没有提到，
1.KNN算法简介 K近邻法（k-nearest neighbor，KNN）是一种很基本的机器学习方法了，在我们平常的生活中也会不自主的应用，就是“物以类聚，人以群分”。比如，我们判断一个人的人品，只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了。这里就运用了KNN的思想。KNN方法既可以做分类，也可以做回归，这点和决策树
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2024-03-26 07:20:23
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决策树是一种很基础而又重要的机器学习算法，是众多更高级算法实现的基础，比较famous的决策树算法有ID3，C4.5和分类与回归树(Classify and Regression Tree)。要理解哪些更高级的算法，对这些决策树算法有个好的理解是very useful的！这篇文章将关注CART的原理与实现！ CART的特点：既是分类树，又可以做回归树！CART是二叉树！原理解析 CART用于分类时
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2024-05-16 09:38:13
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k近邻算法还可以用于回归，我们还是从单一近邻开始， 这次我们使用wave数据集，我们添加了3个测试数据点，在x轴上用绿色五角星来表示，利用单一邻居的预测结果就是最近邻的目标值。单一邻居实现k近邻回归(绘图查看效果)import mglearn
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test
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2024-03-20 17:25:59
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线性回归分析-回归算法1 回归算法 机器学习中监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于目标是连续的，在指定区间内可以是任意一个数值，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。 首先举个房价的例子，房子的面积和房子的价格有着明显的
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2024-03-27 22:57:43
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最近看了Deep Learning中关于目标检测的一些内容，其中大部分的内容都是Coursera上吴恩达卷积神经网络的课程，没看过的可以看一下，讲的很好，通俗易懂，只是在编程作业中关于网络训练以及具体的细节没有体现，可能是网络太复杂，不太好训练。。于是想看一下原作者的论文，看看有没有实现的细节，虽然论文里也米有具体的实现，但是啃下一篇论文还是挺开心的。写博客只是阶段性的复习一下自己的学习成果，
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2024-08-12 16:04:19
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我们之前介绍了几种机器学习算法，这些机器学习算法都是用来进行分类的。今天换换口味，我们来了解一下如何进行回归，回归是基于已有的数据对新的数据进行预测，比如预测产品销量。我们来看看最简单的线性回归，基于标准的线性回归，可以扩展出更多的线性回归算法，比如基于核函数的局部加权线性回归，lasso等。希望了解的可以查阅相关的资料。下面来看看最基本的线性回归的原理。根据线性代数，我们可以定义线性方程组Xw=
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2023-10-20 17:32:43
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1、逻辑回归与线性回归的联系与区别联系 逻辑回归与线性回归都属于广义线性回归模型区别 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logistic回归。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释。所以实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。 线性回归用于解决回归问题，逻辑回归主要用于解决分类问题2、 逻辑回归的原
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2024-03-22 11:52:13
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线性回归（Linear Regression）是统计学中常用的方法，也是机器学习中基础的算法。线性回归算法是利用最小平方函数对一个或多个自变量和目标变量（也称因变量）之间关系进行建模的一种回归分析。假设有n个数据点，我们可以用下面的矩阵形式表示数据： 其中X矩阵中有n 行数据代表了n个数据点，而每一行则代表一个k维的数据点，Y中每一行是数据点x对应的目标变量y，通常为连续数值
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2024-04-06 08:36:19
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1、逻辑回归与线性回归的联系与区别 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。但是一般的线性回归是不应用在分类问题之上的。而逻辑回归则可以面对一个回归或者分类问题，建立代价函数求解出最优的模型参数。而逻辑回归虽然名字里带有“回归”两字，但是实质上是一个分类方法。
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2024-04-16 21:03:46
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前言全局且针对线性问题的回归，即使是其中的局部加权线性回归法，也有其弊端(具体请参考前文) 采用全局模型会导致模型非常的臃肿，因为需要计算所有的样本点，而且现实生活中很多样本都有大量的特征信息。非线性问题。 针对这些问题，有了树回归系列算法。回归树 在先前决策树的学习中，构建树是采用的 ID3 算法。在回归领域，该算法就有个问题，就是派生子树是按照所有可能值来进行派生。 因此 ID3 算法
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2024-03-25 11:04:44
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目录1.逻辑回归与线性回归的联系与区别2.逻辑回归的原理、损失函数推导及优化3.正则化与模型评估指标4.逻辑回归的优缺点5.样本不均衡问题解决办法1 逻辑回归与线性回归的联系与区别联系两者都是通过已知数据和拟合函数来训练未知参数，使得拟合损失到达最小，然后用所得的拟合函数进行预测。逻辑回归通过somgid函数，将R范围内的取值映射到[0,1]上。区别线性回归训练参数方法是最小二乘法，逻辑回归是最大
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2024-04-06 13:48:04
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1.逻辑回归原理逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习算法中用的比较多的一个算法，它并不是解决回归问题，而是解决分类问题，是将样本的特征和样本发生的概率联系起来，而概率是一个数，并将概率区间进行分类 。 前面讲到的线性回归算法中，当输入一个样本x的时候得到一个预测值y，如果是房价预测则预测值为房价，如果预测学生成绩，则预测值为成绩，预测值的函数为： 转换成逻辑回归，因为逻辑回
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2024-02-19 23:02:00
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逻辑回归原理逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的统计学习方法，它将输入特征与输出标签之间的关系建模为一个概率模型。它常被用于二元分类问题（如判断一封邮件是否为垃圾邮件），但也可以扩展到多元分类问题（如手写数字识别）。在逻辑回归中，我们假设输出变量 $y$（也称为目标变量）是由输入变量 $x$（也称为特征）和一组参数 $\theta$ 决定的，其中 $\theta$
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2023-10-04 19:21:49
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0 前言在上一讲中，笔者通过五篇文章来详细的介绍了线性回归模型，那么本讲开始继续介绍下一个经典的机器学习算法逻辑回归（Logistics Regression）。 如图所示为逻辑回归模型学习的大致路线，同样也分为三个阶段。在第一个阶段结束后，我们也就大致掌握了逻辑回归的基本原理。下面就开始正式进入逻辑回归模型的学习。1 引例通常来讲，一个新算法的诞生要么用来改善已有的算法
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2024-05-13 11:26:32
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“互联网+”是要让信息技术、网络技术深度融合于经济社会各领域之中，使互联网下沉为各行各业都能调用的基础设施资源。预计到2025年，全球将有65亿互联网用户，使用80亿个智能手机，创建1000亿个连接，产生176ZB的数据流量，全面实现泛在的连接。在未来，网络需要满足海量终端的接入、动态的数据存储与转发请求，实现灵活开放的弹性调度机制，提供以应用为本的业务定制服务。随着SDN/NFV、5G、云计算、
起源：决策树切分数据集决策树每次决策时，按照一定规则切分数据集，并将切分后的小数据集递归处理。这样的处理方式给了线性回归处理非线性数据一个启发。能不能先将类似特征的数据切成一小部分，再将这一小部分放大处理，使用线性的方法增加准确率呢？ Part I: 树的枝与叶枝：二叉 or 多叉？ 在AdaBoost的单决策树中，对于连续型数据构建决策树，我们采取步进阈值切分2段
