本文将会介绍五种常见的回归模型的概念及其优缺点，包括线性回归(Linear Regression), 多项式回归(Ploynomial Regression), 岭回归(Ridge Regression)，Lasso回归和弹性回归网络(ElasticNet Regression).1.线性回归(Linear Regression)回归是在建模过程中用于分析变量之间的关系、以及变量是如何影响结果的一
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2024-04-29 17:41:49
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书接上文。
不愿露名的笨马：【机器学习-回归】梯度下降(SGD/BGD/MBGD)zhuanlan.zhihu.com
这一节我们主要考虑矩阵形式。考虑BGD的情形。BGD情形下，全体样本损失函数： 进一步，有： 为求其最小值，应有偏导数为0： 化简，即有： 注：不会矩阵求导的萌新可以点开这个链接： 到这里我们发现，模型的
线性回归虽然是机器学习中，可以说是最简单的一个模型了，理他最基本的形式通常来说确实比较容易，但是其实如果扩展开来，其实还有很多了解的。线性回归，局部加权线性回归，lasso回归，岭回归，SMO算法，logistics回归(逻辑回归)，softmax回归等等。更进一步，KL散度，协方差矩阵，相关系数，置信度，对比散度等等。线性回归对于最简单的线性回归，我认为就是一个单层的，没有激活函数的全连接神经网
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2024-03-19 06:58:56
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线性回归（Linear Regression） 给定一些数据，{（x1，y1），（x2，y2）…（xn，yn） }，x的值来预测y的值，通常地，y的值是连续的就是回归问题，y的值是离散的就叫分类问题。 高尔顿的发现，身高的例子就是回归的典型模型。 线性回归可以对样本是线性的，也可以对样本是非线性的，
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2018-07-25 16:03:00
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表面理解的线性对于给定的一组输入值x和输出值y，我们假定其关系为线性的，就会得出： y = kx+b，即我们在大学前接触到的最基本的线性方程，只要我们求出k和b来，就可以求出整条直线上的点，这就是很多人认为的线性： 简单来说很多人认为：线性回归模型假设输入数据和预测结果遵循一条直线的关系但是，这种理解是一叶障目。线性的含义线性回归模型是：利用线性函数对一个或多个自变量 （x 或 (x1,x2,…x
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2024-02-27 21:34:33
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回归问题 回归分析用于预测输入量变（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量值随之发生变化。只管来说回归问题等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好的预测未知数据。 回归分析根据自变量个数分为【一元回归分析与多元回归分析】，根据自变量与因变量关系分为【线性回归分析与非线性回归分析】，根据因变量个数分为【简单回归分析与多重回归分析】1.线性
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2024-07-06 04:59:34
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Kaggle 网站（https://www.kaggle.com/）成立于 2010 年，是当下最流行的进行数据发掘和预测模型竞赛的在线平台。 与 Kaggle 合作的公司可以在网站上提出一个问题或者目标，同时提供相关数据，来自世界各地的计算机科学家、统计学家和建模爱好者， 将受领任务，通过比较模型的某些性能参数，角逐出优胜者。 通过大量的比赛，一系列优秀的数据挖掘模型脱颖而出，受到广大建模者的认
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2024-02-29 09:37:01
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一、线性回归1.概述：什么是回归问题：对于一组训练集（输入and对应的输出），通过回归算法拟合出一条直线（or曲线）通过该曲线可以有效预测出未知数据对应的输出。例如下图： 2.具体方法：共m个数据，每个数据n个特征 ①随机形成一条直线（or曲线，以直线举例） ②对于每一个训练值，求
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2024-05-07 20:11:27
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向前的！明天依然美好！...
原创
2022-11-18 11:01:42
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最近开始学习机器学习和数据挖掘的知识 对boosting和bagging算法进行了部分比较 在此做个总结 分享给大家。 初学不久 如果有哪里地方理解的不到位或者错误的地方 欢迎大家不吝指正。 言归正传。决策树可以分为分类树和回归树两大类。分类树以信息增益（率）来选择feature，构建树，用作分类；而回归树则是以均方差来选择feature，构建树，用作预测。boostin
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2024-04-13 00:05:39
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文章目录逻辑回归一、逻辑回归中的条件概率1.1逻辑回归的应用1.2理解基准1.3分类问题1.4逻辑函数1.5样本的条件概率二、逻辑回归的目标函数2.1最大似然估计2.2逻辑回归的似然函数2.3逻辑回归的最大似然估计总结 逻辑回归logistic回归是一种广义线性回归（generalized linear model），因此与多重线性回归分析有很多相同之处。它们的模型形式基本上相同，都具有 w‘x
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2024-04-16 05:39:50
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LMS算法-逻辑或运算思路代码运行结果LMS算法-二值分类思路代码运行结果 LMS算法-逻辑或运算思路LMS算法全称为 least mean square 算法,中文名叫最小均方算法.在ANN领域,均方误差是指样本预测输出值与实际输出值只差的平方的期望值,记为MSE.设observed为样本真值,predicted为预测值,计算公式如下: LMS的算法策略是使均方误差最小,该算法运行在一个线性神
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2024-05-30 22:39:36
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1、对数据点进行拟合就是回归。利用logistics回归分类的主要思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。为了实现回归分类器，可以在每个特征上都乘以一个回归系数，然后把所有的结果值相加，将这个总和带入sigmoid函数中，进而得到一个范围在0-1之间的数值。大于0.5的数据被分为1类，小于0.5分为0类。因此，logistics回归也可以看成是一种概率估计。目前，问题转化为如何求
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2024-04-08 08:14:16
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一 、线性回归分析回归问题判断条件：1.目标值连续线性关系模型：二维：直线关系三维：特征，目标值，平面关系试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：线性关系（单个特征): f(x)= wx+b w为权重 b为偏置项:为了是对于让单个特征的情况更加通用线性关系（多个特征）如下：线性回归：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
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2024-06-10 10:35:27
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对连续性变量进行LASSO回归 安装并加载必须的packages如果你还没有安装，就运行下面的代码安装：install.packages('lars')
install.packages('glmnet')如果你安装好了，就直接加载它们即可library(lars)
# https://cran.r-project.org/web/packages/lars/lars.pdf
library(gl
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2024-02-21 20:08:24
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前言AdaBost算法是Boosting族算法最著名的代表。这一族算法的工作机制也是很类似的：先从初始训练集训练处一个基学习器，再根据基学习器的表现对训练样本分布进行调整，使得先前基学习器做错的训练样本在后续收到更多关注，然后基于调整之后的的样本分布来训练下一个基学习器；日此往复，直至基学习器数目达到事先指定的值T，最终将这T个基学习器进行加权组合。 由于这里重点介绍的是AdsBoost算法，接
机器学习之线性回归遇到的问题 问题过拟合 和欠拟合奇异矩阵问题局部加权过拟合欠拟合局部加权公式：python 实践：岭回归矩阵的知识python 实现 问题前面教程我们已经讲了 怎么样求解 y = Q *X 的过程 。过拟合 和欠拟合但是当数据量较小的时候 会遇到 这样的问题: 过拟合 和欠拟合奇异矩阵问题 这个矩阵当没有 逆矩阵的时候怎么样求解。局部加权局部加权线性回归是普通线性回归的一个改进
这一节主要介绍以下使用XGBoost算法再CPU/GPU版本下代码的编写基本流程，主要分为以下几个部分：构造训练集/验证算法参数设置XGBoost模型训练/验证模型预测本节主要面对的任务场景是回归任务，有关多分类的任务见：XGBoost–4–代码编写基本流程–分类另外，除上述几个部分外，会涉及到sklearn用于加载数据集以及最后的模型预测的评价指标计算；导入使用到的库：import time
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2024-03-28 12:15:07
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在线性感知器算法中，我们使用了一个f(x)=x函数，作为激励函数，而在逻辑斯蒂回归中，我们将会采用sigmoid函数作为激励函数，所以它被称为sigmoid回归也叫对数几率回归（logistic regression），需要注意的是，虽然它的名字中带有回归，但事实上它并不是一种回归算法，而是一种分类算法。它的优点是，它是直接对分类的可能性进行建模的，无需事先假设数据分布，这样就避免了假设分布不准确
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2024-08-09 10:16:58
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y = b + w*x (不只可以设一次项，还可以设置二次项，三次项...，这个后面写)b和w的值求出来，这里就引出了一个函数：loss function,如下图： 这个函数的意义是每个实际的数据和预测数据的差值平方求和，如下图：注：现在的w b是该函数的变量),现在变成了一道数学题，当 w, b取何值时，函数loss function求得最小值?这时候 我们就知道了要用到数
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2024-08-19 10:49:06
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