回归（Regression）原理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。我们应该怎样从一大堆数据里求出线性回归方程呢？ 假定输入数据存放在矩阵 x 中，而回归系数存放在向量 w 中。那么对于给定的数据 X1，预测结果将会通过 Y = X1^T w 给出。现在的问题是，手里有一些 X 和对应的 y，怎样才能找到 w 呢？一个常用的方法就是找出使误差最小的 w
回归模型评价体系SSE(误差平方和)：R-square(决定系数)Adjusted R-square：分类模型评价体系 一 ROC曲线和AUC值二 KS曲线三 GINI系数四 Lift , Gain
五 模型稳定度指标PSI1.回归模型评价体系回归模型的几个评价指标 对于回归模型效果的判断指标经过了几个过程，从SSE到R-square再到Ajusted R-square, 是一个完善的过程：SS
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
# 机器学习中的五种回归模型及其优缺点·监督学习## 1.线性回归(Linear Regression)参考：《机器学习实战》第八章算法链接：https://github.com/sharryling/machine-learning/blob/Machine-Learning/%E7%BA%BF%E6%80%A7%E5%9B%9E%E5%BD%92_%E5%9B%9E%E5%BD%92.ipyn
常见的预测模型有回归于分类两类模型 回归问题：回归预测建模是将输入变量（X）的映射函数（f）近似为连续输出变量（y）的任务。既用一条曲线拟合已知离散数据。 分类问题：分类预测建模是将输入变量（X）到离散输出变量（y）的映射函数（f）近似的任务。 输出变量通常称为标签或类别。映射函数预测给定观察的类别或类别。回归与分类：回归问题预测连续数值 当我们试图预测的目标变量是连续的，比如在我们的住房例子中，
机器学习算法系列（2）：线性回归 | Free Will (plushunter.github.io)回归模型建模流程：初始分析：分析X、Y的分布【单变量：Y是否右偏、X和Y有无异常值】变量选择：观察X和Y之间的关系，保留显著的X并放入模型【检验X、Y是否显著】验证模型假设：X和Y的函数关系【看散点图】多重共线性和强影响点：检验共线性和影响点的问题回归分析，用以解释因果关系，自变量：indepen
简单线性回归模型研究经济变量之间相互数量关系最基本的方法之一是回归分析。在回归分析中，只有一个解释变量的线性回归模型是最简单的，称为简单线性回归模型或一元线性回归模型。本文主要从最简单的一元线性回归模型入手，讨论在基本假定满足的条件下，对经济变量关系进行计量的基本理论和方法。第一节 回归分析与回归函数一、相关分析与回归分析（一）经济变量间的相互关系 在很多社会与经济现象中，除自身的变动外，它们相互
一般回归采用的模型主要是线性模型，即通过一系列连续型和/或类别型预测变量来预测正态分布的响应变量。但在许多情况下，假设因变量为正态分布（甚至连续型变量）并不合理，比如：结果变量可能是类别型的。01型的变量（比如：是/否、通过/失败、活着/死亡）结果变量可能是计数型的非负的有限值（比如，一周交通事故的数目，每日酒水消耗的数量），而且它们的均值和方差通常都是相关的（正态分布变量间不是如此，而是相互独立
Spark是一个开源的大数据处理框架，提供了许多机器学习的算法和模型。其中之一就是回归模型，用于预测一个连续变量的值。在这篇文章中，我将介绍Spark中自带的几种回归模型，并通过代码示例展示它们的使用。
## 1. 线性回归模型
线性回归是最简单的回归模型之一，它建立了输入变量和输出变量之间的线性关系。Spark中的线性回归模型实现了最小二乘法来估计回归系数。下面是一个使用Spark进行线性回
评分模型是对客群进行量化风控的重要工具，通过评分模型中风险水平的排序，我们可以将客群量化定级(A、B、C…等级)。常规上的风险评分模型可以分成申请评分模型、行为评分模型、催收评分模型、反欺诈评分模型。但在以上四大类别中，依旧可以深度拆分，比如贷前评分模型还可以分为准入评分模型与信用评分模型。同样的，评分模型后依旧对应的还有差异化的额度模型。本文来解决这些知识点。一： 常规的评分卡是在准入规则后，设
欢迎来到深度学习的 07 讲，上一讲我说到了线性回归模型，它可以帮助我们解决房价预测等回归、拟合的问题，我们也可以对回归方程 f(x)输出加一个 Sigmoid 函数，使其也能应用在分类问题上。但现实中除了分类问题还有很多不同的场景，会用到图像算法、文本算法、音视频算法等等等。今天，就让我来带你学习卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，以下简称 CNN）。希望通
本文简单介绍了线形回归模型的使用场景、原理以及使用时的注意事项，下一篇会进入代码实践。目录1、线性回归的应用场景1.1 做预测1.2 用来做模型解释1.3 实验效果评估2、线性回归原理3、线性回归使用时的注意事项1、线性回归的应用场景 线性回归是机器学习中较容易理解的一个白盒模型，因为其有着较为通俗的表达
逻辑回归中的优化算法总结一假设我们有m个数据对(x,y)，且数据x的维度为n的自变量，y为离散型因变量。在逻辑回归中，我们的任务通常是训练出一个多项式函数，其中w0等为未知常数，被称为权重，所有权重记为。（这个是线性回归的多项式函数，逻辑回归还需要一个sigmod函数进行压缩）我们通过这个多项式函数来拟合已有的数据对应关系（x,y)，通常用如下公式来计算两者的差异和拟合程度。因为在数据一定的情况下
6. 使用LSTM递归神经网络进行时间序列预测任务： 建立循环网络， 对时间序列的数据进行学习预测数据集： 1949年1月至1960年12月，即12年，144次数据记录， 每个月飞机的乘客数量。数据形式如下： 一.LSTM回归网络 ## 2019.11.1# time_step = 1 lstm-cell个数# n_inputs = 1 输入大小， 也就是look-back
最近学习了线性回归的模型，也是机器学习中最基础的一种模型。在此，总结一下线性回归的模型介绍、梯度下降以及正规方程。回归问题线性回归，顾名思义，属于回归问题。既然是回归问题，那必然属于监督学习。 在这里简单再介绍一下什么是回归问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值随之发生的变化。回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数，回归问题的学习等
文章目录一、从最简单的logistic回归说起二、为什么需要激活功能三、常见激活函数特点：3.1 ReLU激活函数3.2 sigmoid激活函数3.3 tanh激活函数3.4 softmax激活函数3.5 其他激活函数四、常见问题4.1 RNN能否使用ReLU作为激活函数Reference 一、从最简单的logistic回归说起线性分类模型一般是一个广义线性函数，即一个或多个【线性判别函数】加上
本文主要分两个部分进行讨论，首先介绍最简单的线性回归模型；接着对逻辑回归进行分析1、线性回归-->最小二乘法对于线性回归问题，我们根据自变量的个数将其分为一元线性回归和多元线性回归，本部分先详细介绍一元线性模型，然后将其推广到多元线性模型 1）一元线性模型当输入只有一个自变量时，我们称之为一元线性模型。（最简单）设样本集合为：(xi,yi)，i=1,2,…,m。目标为：在平面上找出
当我们将CNN（卷积神经网络）模型用于训练多维类型的数据（例如图像）时，它们非常有用。我们还可以实现CNN模型进行回归数据分析。我们之前使用Python进行CNN模型回归 ，在本文中，我们在R中实现相同的方法。我们使用一维卷积函数来应用CNN模型。我们需要Keras R接口才能在R中使用Keras神经网络API。如果开发环境中不可用，则需要先安装。本教程涵盖：准备数据定义和拟合模型预测和可视化结果
Softmax 回归1、概述2、Softmax回归模型3、Softmax函数4、Softmax回归的决策函数5、参数估计5.1 损失函数5.2 梯度估计5.2.1 Softmax函数的导数5.2.2 梯度6、模型预测与评价7、Softmax回归的从零开始实现 1、概述Softmax回归(Softmax regression)，也称为多项（Multinomial)或多类（Multi-Class)的
