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
本文主要讨论回归算法。假设给定一个数据集，其中特征个数p大于样本个数n。这种情形不满足经典回归方法所蕴含的假设条件，因此不可以利用一般的回归方法（ordinary least square，OLS）。如果特征个数p多于样本个数n，利用一般的最小二乘法（OLS）并不能计算唯一的最小二乘系数估计，方差会变得无限大，因此，一般的最小二乘方法不适用。为了解决这类问题，可以利用正则化或者带有惩罚项的回归方法
分类树与回归树的区别在样本的输出，如果样本输出是离散值，这是分类树；样本输出是连续值，这是回归树。分类树的输出是样本的类别，回归树的输出是一个实数。分类模型：采用基尼系数的大小度量特征各个划分点的优劣。回归模型：采用误差平方和度量。建立CART回归树步骤输入：训练数据集D输出：回归树T计算各个特征各个值划分的两部分 的误差平方和，选择误差平方和最小的（如下式）作为最优特征和最优切分点 其中，为的
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
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
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
回归算法，是一种应用比较广泛的机器算法。智能算法中，回归算法往往与其他算法结合使用。在锂电池SOC估计中，开路电压估计SOC的方法，就是一种典型的回归算法应用形式。详细过程在本文最后一部分说明。1 什么是回归算法简单的理解回归，就是找到模型函数中未知系数的方法。我们常常会遇到这样的情形，一个系统的输入变量与输出变量之间，关系比较复杂，不存在现成的理论公式描述这种关系。而我们知道，输入与输出之间一定
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2023-09-24 19:28:12
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目录引言线性回归介绍手动实现梯度下降法线性回归调用API接口实现线性回归 引言线性回归可能是我们接触最早的机器学习算法了，在高中数学的课本上，我们第一次正式认识这位朋友，通过最小二乘法来得到数据的线性回归方程，进而求得模型的参数。但其实，在初中时，我们就学过通过两个已知点坐标求解一次函数的技能，这也算是线性回归模型的一种特例吧。今天来给大家介绍另一种求解线性回归模型的方法——梯度下降法。线性回归
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
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)
原创
2022-06-28 09:26:03
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研究背景以下是一些相关论文的引用，以说明逻辑回归算法的研究背景：David Cox和David Oakes在其经典的著作《分析生存数据》（Analysis of Survival Data）中，使用逻辑回归来分析生存数据，开创了逻辑回归在医学统计学中的应用。在经典的机器学习教材《统计学习方法》（Statistical Learning Methods）中，李航详细介绍了逻辑回归算法的原理、优化方法
业界的回归测试策略基本上有两种：测试用例，无论是手动的，还是自动的，全部跑一遍 ● 部分回归，定性分析代码改动有哪些影响，代码改动的文件/模块和其他的文件/模块的依赖性，然后选择被影响到的文件/模块相应的测试用例来跑一遍 第一种的好处就是，通过大量的跑测试用例，可以尽量多的发现哪些功能是否有被影响到，缺点就是如果你的测试用例库很大，那这个是相当消耗时间和人力的； 第二种的好处就是，不需要消耗
2017年C题论文总结思想和算法回归分析简单地说，回归分析就是对拟合问题做的统计分析。我们根据一个样本算出的那些系数，只是它们的一个（点）估计，应该对它们作区间估计或假设检验，如果置信区间太大，甚至包含了零点，那么系数的估计值是没有多大意义的。另外也可以用方差分析方法对模型的误差进行分析，对拟合的优劣给出评价。建立因变量与自变量之间的回归模型（因变量）;进行可信度检验;判断自变量对因变量的影响是否
boost算法是一种集成算法,就是把多个弱分类器,集成在一起,形成一个强分类器.以决策树为例,单决策树时间复杂度较低，模型容易展示，但是容易过拟合.决策树的boost方法就是：迭代过程，新的训练为了改进上一次的结果. 传统boost方法: 对正确、错误的样本进行加权，每一步结束后，增加分错点的权重(增加分错的样本数)，减少对分对点的权重(减少分对的样本数). Adaboost算法:关注被错分的样
作者：Tirthajyoti Sarkar参与：晏奇、刘晓坤本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。GitHub 地址：对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。但我们不可夸大线性模型（快速且准确地）拟合大型数据集的重要性。如本文所示，在线性回归模型中，「线性」一
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2023-08-09 20:31:04
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目录一、安装scikit-learn库二、Python之回归模型学习(一)数据集读入(二)数据预处理，根据需要进行标准化，归一化处理(三)将数据集划分为训练集与测试集(四)利用训练数据构建模型(五)用测试数据评价模型的性能(六)结果分析（可视化）三、模型训练 首先给出本次学习的参考教程 : 作者： ML小菜鸟 链接： ML神器：sklearn的快速使用一、安装scikit-learn库安装pip
@目录什么是回归算法线性回归似然函数/对数似然函数目标函数/损失函数常用的其他损失函数局部加权回归-损失函数线性回归的过拟合Ridge回归(岭回归)LASSO回归Elasitc Net算法(弹性网络算法)梯度下降算法批量梯度下降算法(BGD)随机梯度下降算法(SGD)小批量梯度下降法(MBGD)梯度下降法调优策略Logistic回归Softmax回归模型效果判断机器学习调参什么是回归算法有监督算法
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2023-07-20 15:46:13
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机器学习的回归评价指标回归类算法的模型评估一直都是回归算法中的一个难点，但不像无监督学习算法中的轮廓系数等等评估指标，回归类与分类型算法的模型评估其实是相似的法则——找真实标签和预测值的差异。只不过在分类型算法中，这个差异只有一种角度来评判，那就是是否预测到了正确的分类，而在回归类算法中，有两种不同的角度来看待回归的效果：第一，是否预测到了正确的数值。 第二，是否拟合到了足够的信息。 这两种角度，
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2023-08-11 15:20:45
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