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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目录1.相关与回归1.1 有监督的机器学习过程1.2 分类与回归 1.3 回归的涵义1.4 案例分析 1.5 回归分析与相关分析1.6 相关分析 1.7 实战1.8 小结 2. 一元线性回归与最小二乘法2.1 回归问题2.2 一元线性回归 2.
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2024-01-02 22:00:25
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回归算法回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习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。回归算法用于连续型分布预测，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。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
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2023-08-01 15:59:25
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摘要：回归算法是监督型算法的一种，其通过利用训练集数据来建立学习模型，再利用这个模型去预测一些测试集数据。本文主要介绍线性回归、逻辑回归以及一些基于线性回归加入正则项后的回归模型，并对其相应特点以及应用场景等都进行了一定的介绍。针对线性回归和逻辑回归模型，具体介绍了梯度下降原理及其应用。利用线性回归模型进行了人口与生产利益值的训练与预测，以及采用逻辑回归模型进行了两门考试的训练与预测。最后利用美国
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2023-09-25 12:14:59
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Scikit-learn 简称 **sklearn** 是基于 Python 语言实现的机器学习算法库，它包含了常用的机器学习算法，比如回归、分类、聚类、支持向量机、随机森
原创
2023-11-03 14:21:45
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1.机器学习的主要任务：一是将实例数据划分到合适的分类中，即分类问题。 而是是回归， 它主要用于预测数值型数据，典型的回归例子：数据拟合曲线。 2.监督学习和无监督学习：分类和回归属于监督学习，之所以称之为监督学习，是因为这类算法必须直到预测什么，即目标变量的分类信息。 对于无监督学习，此时数据没有类别信息，也不会给定目标值。在无监督学习中，将数据集合分成由类似的对象组成的多个
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2024-06-26 05:05:30
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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
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2024-03-14 06:02:54
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1、自回归模型AR(p)的整体估计1自回归模型1.1模型aj,回归系数用 j(j 1,2, p)子样观测值 Xi,i 0, 1,白噪声序列表示为表示，则可得到的 AR模型:Xt1Xt 12Xt 2Pxtat(1)1.2模型参数的最小二乘估计设样本观测值 Xt,t 0, 1,，记Xp 1Xp 2TXnap 2TaNXpXp 1Xp 1XpXiX2XN 1XN 2Xn则AR(p)模型可以表示为(2)由
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2024-05-05 15:09:57
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此实例便是在二维空间中给出了两类数据点，现在需要找出两类数据的分类函数模型。即若输入新数据，所训练模型应可判断该数据属于二维空间中两类数据中的哪一类！在给出Python实现的示例代码展示之前，先介绍一下两种优化准则函数的方法： 1、梯度上升算法 2、随机梯度上升算法梯度上升算法： 梯度上升算法和我们平时用的
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2023-12-07 14:56:46
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目录线性回归Logistic回归Softmax回归梯度下降特征抽取线性回归案例1. 回归算法综述回归算法是一种有监督的算法【有label】回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用来建立“解释变量”（自变量x）和观测值（因变量Y）之间的关系；从机器学习的角度讲，用于构建一个算法模型，来做属性和标签之间的隐射关系，那么在算法训练过程中，寻找一个函数h：->R使得参数之间的关系拟合性最好；回归算法
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2023-11-29 17:16:47
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这学期打算把机器学习和深度学习什么是回归算法回归算法是一种有监督算法（有一个x和y的对应关系）回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用来建立“解释”变量(自变量X)和观 测值(因变量Y)之间的关系；从机器学习的角度来讲，用于构建一个算法模型(函 数)来做属性(X)与标签(Y)之间的映射关系，在算法的学习过程中，试图寻找一个 函数 使得参数之间的关系拟合性最好。回归算法中算法(函数)的最终结果是一个
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2024-04-22 19:29:54
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一.线性回归1.定义线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。2.公式3.损失函数检验误差大小：为第个训练样本的真实值为第个训练样本特征值组合预测函数总损失定义： 又称
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2024-05-16 14:23:39
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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
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2024-03-15 05:37:53
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线性回归算法1.线性回归2.随机梯度下降3.线性回归 1.线性回归 不进行梯度清除 进行梯度清除2.随机梯度下降3.线性回归import torch
def synthetic_data(w, b, num_examples):
"""生成y=Xw+b+噪声"""
X = torch.normal(0, 1, (num_examples, len(w)))
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2024-05-21 10:58:23
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@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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一、概念要明白什么是线性回归算法，首先要明白什么是线性，什么是非线性、什么是回归。线性：指两个变量之间的关系是一次函数的关系——即图像为直线非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为了能够得到真实值，无限次的进行测量，最后通过这些测量数据计算回归到真实值，这就是回归的由来。即多次测量
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2024-02-20 13:53:48
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机器学习 逻辑回归算法应用案例1、数据本次数据为Kaggle著名的公开数据集坦泰尼克号之灾。 数据源地址：https://www.kaggle.com/c/titanic 如果你是第一次进入kaggle，你需要注册一个账号才能下载数据集，进入该链接之后请按下图找数据。 下载数据即可，前提是你处于登录状态，如果你没有Kaggle账号，你可以通过Kaggle创捷一个账号，毕竟这么强的网站不创建个账号都
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2024-06-12 21:23:33
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介绍在我所接触的机器学习算法中，KNN是一种相对来说较容易理解的算法，但是它在实际中仍有十分广泛的应用。KNN算法可以用于分类和回归问题，在分类问题中应用较多，虽然KNN很少用于回归问题，但对于连续的变量仍有很好的效果。下面我们来介绍KNN算法在回归问题中的应用以及如何用python实现KNN算法的应用案例。一、案例引入我们先看一个案例，这样可以更直观的理解KNN算法。数据如下表，其中包括10个人
原创
2021-04-07 10:34:59
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回归算法是统计学和机器学习中常用的一种预测建模技术，主要用于探究因变量（目标变量）与自变量（预测变量）之间的关
