基于回归分析的PM2.5预测案例背景数据预处理普通线性回归要求模型参数训练模型训练效果岭回归要求模型参数格子搜索确定最优惩罚因子用最优惩罚因子训练模型Lasso回归要求模型参数格子搜索确定最优惩罚因子用最优惩罚因子训练模型基于lasso回归，评价模型变量的重要性XGBRegressor 案例背景数据集 pm2.5 中给出了与预测 pm2.5 有关的气象数据。请利用 2010年至 2013 年的数
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2024-01-15 02:55:07
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文章目录回归算法评价指标1、简单线性回归2、LWLR 局部加权线性回归3、带正则的线性回归（Ridge/Lasso）4、其他的回归算法总结 回归算法回归算法和分类算法都属于监督学习算法，不同的使，分类算法中的标签使一些离散值，而回归算法中的标签是一些连续值。回归算法通过训练得到样本特征到这些标签之间的映射，再用于预测数值型数据。评价指标常用于评价回归算法的好坏的指标为：MSE（mean squa
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2024-04-16 15:27:45
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关键词：机器学习 / 回归 文章目录回归问题是什么生成数据最小二乘法学习一元线性回归模型最小二乘法学习多元线性回归模型梯度下降法学习回归模型 回归问题是什么回归问题是除了分类问题以外，机器学习中另一个经典问题。本节我们以从房价预测为问题背景，逐步介绍分类问题及其相关算法。回归的目的是想拟合一组数据的输入和输出之间的映射关系，进而用得到的拟合模型对未知的样本进行预测。分类和回归的最显著区别，是输出变
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2024-06-10 07:20:23
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在机器学习中的大部分任务通常都是与预测有关的，当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。常见的例子有：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人）、预测需求（零售销量）等。一、线性回归的基本元素 线性回归linear regression是回归的各种标准工具中最简单而且最流行的。线性回归基于几个简单的假设：首先，假设自变量 和因变量y之间的关系是线性的，即y可以表示为 这里
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2024-04-01 20:43:10
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理论推导 机器学习所针对的问题有两种：一种是回归，一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题，而分类是解决离散数据的预测问题。线性回归是一个典型的回归问题。其实我们在中学时期就接触过，叫最小二乘法。 线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测输出结果。 先从简单的模型看起： 首先，我们只考虑单组变量的情况，有： 使得  
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2024-02-05 11:06:11
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线性回归（linear-regression）预测算法C++实现上一期，和大家分享了K-means聚类算法的基本概念和实现要点（漏了的同学欢迎加公众号回顾），本期和大家介绍线性回归预测算法的基本概念和实现要点，它一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。估计出公式参数后，进一步的，可以对未知的样本进行计算以预测（或者推荐）。本文主要参照 http://hi.baidu.com/heh
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2023-10-09 00:50:25
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一：回归总论1，什么是回归算法 回归分析是一种研究自变量与因变量之间相互关系的一种建模技术，主要用来预测时间序列，找到变量之间的关系。 2，回归的种类 按照自变量和因变量之间的关系类型，可分类线性回归和非线性回归，按照自变量的多少可分为一元回归和多元回归二：线性回归1，概念 线性回归一般用来做连续值的预测，自变量可以是连续的，也可以是离散的，但预测结果是连续的，回归的性质是线性的，他使用最佳拟合直
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2024-03-01 12:10:20
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一：介绍 商品价格为例 (x₂)为例: 在机器学习之前，获取数据是第一步（无米难巧妇之炊），假定我们的样本如下：其中x1 为商品的大小，x2 为商品的价格，y 为商品的销量； 二 ：模型推导为了推导模型，在假设数据满足线性模
多元线性回归法也是深度学习的内容之一，用java实现一下多元线性回归。一元线性回归的公式为 y = a*x + b, 多元线性回归的公式与一元线性回归的公式类似，不过是矩阵的形式，可以表示为Y = AX + b，其中，Y是样本输出的合集，X是样本输入的合集。多元线性回归最终求解的内容也就是 A 和 B， 这里省去求证步骤，直接列出求解 A 和 B 矩阵的公式，公式如下：（这里的X是样本
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2024-05-12 18:29:31
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目录1. 什么是线性回归2.一元线性回归3. 损失函数4. 最小二乘法5. 小结 1. 什么是线性回归其实回归算法是相对分类算法而言的，与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。如果目标变量y是分类型变量，如预测用户的性别（男、女），预测月季花的颜色（红、白、黄……），预测是否患有肺癌（是、否），那我们就需要用分类算法去拟合训练数据并做出预测；如果y是连续型变量，如预测用户的收入（4千，2万，10
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2023-11-20 10:26:00
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记：电影评论分类，新闻分类不同的是预测房价不属于分类问题，而是回归问题，所用的损失函数以及验证方法也与前面由很大的不同。 1、回归与logistic回归：很容易将这两个混为一谈，从名字来看好像这两个都是回归算法，但其实logistic回归是分类算法。2、回归问题：相对于分类问题的目标是预测输入数据点所对应的单一离散的标签来说，回归问题是预测一个连续值而不是离散的标签，例如根据掌握的气象数
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2024-01-03 13:06:01
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一、目的和要求1、理解监督学习和回归预测的基本概念。2、掌握回归预测五种算法的算法流程。3、学会编写回归预测五种算法的Python编程方法。4、会使用回归预测评价方法测评不同的算法性能二、设备或环境个人电脑、Anaconda2、Python2.7.10和网络三、实验步骤 1、设计算法步骤和流程2、根据算法编写Python程序3、运行机器学习算法程序并调试四、内容针对美国波士顿
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2024-03-02 09:53:26
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回归算法：回归是用于估计两种变量之间关系的统计过程。 1).线性回归:所获取的结果值是连续的。LinearRegression 1.岭回归(Ridge),L2正则(平方) 2.Loss回归,L1正则(绝对值) 3.Elastic Net回归,弹性网络算法(同时使用L1和L2) 4.参数求解方式:
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2023-11-30 17:59:15
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总第161篇/张俊红1.回归模型简介我们先来看一下什么是回归模型，以下解释来源于百度百科：回归模型是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。回归模型最重要的两个应用场景就是预测分析和因果关系分析，比如我们上学的时候学过的一元一次方程组y = kx + b就是一个最简单的回归模型，当我们知道一个x时
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2024-03-20 09:18:10
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提到GBDT回归相信大家应该都不会觉得陌生，本文就GBDT回归的基本原理进行讲解，并手把手、肩并肩地带您实现这一算法。完整实现代码请参考本人的github。一、原理篇我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲GBDT回归是怎么一回事。1.1 温故知新回归树是GBDT的基础，之前的一篇文章曾经讲过回归树的原理和实现。链接如下：回归树的原理及Python实现1.2 预测年龄仍然以预测同事年龄来举例，从《回归
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2024-08-29 20:27:30
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首先阐述什么是回归问题（数学上就是用曲线拟合一系列点）：回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小 。线性回归公式推导及其原理解析： 1：实质就是构建多元线性方程，然后写成矩阵形式 2：构建出的方程和
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2024-01-02 12:02:12
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标题：Java预测算法多元线性回归实现指南
## 引言
多元线性回归是一种常用的预测算法，通过建立一个线性模型来预测一个或多个自变量对因变量的影响关系。本文将教会你如何使用Java实现多元线性回归算法。
## 流程概述
在实现多元线性回归算法之前，我们先来了解一下整个流程。下面的表格展示了实现多元线性回归的步骤和对应的操作。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1.
原创
2023-12-24 03:56:02
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一、回归预测简介现在我们知道的回归一词最早是由达尔文的表兄弟Francis Galton发明的。Galton在根据上一年的豌豆种子的尺寸预测下一代豌豆种子的尺寸时首次使用了回归预测。他在大量的对象上应用了回归分析，包括人的身高。他注意到，如果双亲的高度比平均高度高的话，则他们的子女也倾向于比平均身高高，但尚不及双亲。孩子的身高向着平均高度回退（回归）。Galton在多项研究上都注意到这个现象，所以
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2024-05-19 06:16:05
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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，这种回归分析称为一
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2024-01-31 00:49:02
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回顾线性回归的公式：θ是系数，X是特征，h(x) 是预测值。 h(x) = θ0 + θ1x1 + θ2x2 + … + θnxn h(x) = Σ θixi（ i=0~n ） h(x) = θTX = [θ1,θ2,θ3,…,θn] * [x1,x2,x3,…,xn]T 最终要求是计算出θ的值，并选择最优的θ值构成算法公式，使预测值能够尽可能接近真实值。求解线性回归的思路 线性回归主要用到两种方
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2023-11-24 20:45:42
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