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
转载
2024-03-20 09:18:10
73阅读
综述GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法。 GBDT中的树是回归树（不是分类树），GBDT用来做回归预测，调整后也可以用于分类。 G
转载
2024-05-05 07:01:54
52阅读
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
转载
2024-03-01 12:10:20
124阅读
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
转载
2024-06-10 07:20:23
62阅读
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
转载
2024-05-19 06:16:05
34阅读
目录单变量线性回归算法1.预测函数2.成本函数3.梯度下降算法多变量线性回归算法1.预测函数2.确认梯度下降是否收敛3.模型优化 线性回归算法是使用线性方程对数据集进行拟合的算法，是一个非常常见的回归算法。 单变量线性回归算法1.预测函数针对数据集x和y，预测函数会根据输入特征x来计算输出值h(x)。其输入输出的函数关系如下：这个方程表达的是一条直线。我们的任务是构造一个hθ函数，来映射数据集
转载
2023-12-14 13:53:56
236阅读
机器学习算法day04_Logistic回归分类算法及应用课程大纲Logistic回归分类算法原理Logistic回归分类算法概述Logistic回归分类算法思想Logistic回归分类算法分析算法要点Logistic回归分类算法案例案例需求Python实现Sigmoid函数返回回归系数线性拟合线Logistic回归分类算法补充线性逻辑回归的数学原理
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
转载
2023-10-09 00:50:25
145阅读
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
转载
2023-11-20 10:26:00
129阅读
深度学习回归预测算法是一种利用神经网络模型进行数据预测的方法。下面我将为你介绍实现该算法的整个流程，并提供相关的代码和注释。
首先，我们来看一下整个实现过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[模型构建]
B --> C[模型训练]
C --> D[模型预测]
D --> E[结果评估]
```
接下来，我们逐
原创
2023-12-20 08:19:14
83阅读
在机器学习领域，线性回归是最基础也是最常用的算法之一。它通过寻找输入变量（特征）与输出变量（目标）之间的线性关系，来进行预测和分析。本文将详细介绍线性回归的训练代码以及预测函数的实现，帮助初学者掌握这一基础算法的核心原理和代码实现。什么是线性回归？线性回归是一种用于预测目标值的回归分析方法，它假设输入变量与输出变量之间存在线性关系。简单的线性回归模型可以表示为：[ y = \beta_0 + \b
文章目录基本简介模型构建与编译区别 cell state 和 hidden statekeras 中设置两种参数的讨论完整代码： 基本简介LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建，只对keras部分代码做重点的介绍模型构建与编译def build_model
转载
2024-04-11 10:51:06
61阅读
机器学习的目的主要是找到目标值 T和 一堆数据之间的关系，而确定机器学习中的关系的方法有：分类和回归。怎么去区分分类和回归呢？看目标值 是定性的值还是定量A: 预测明天是多少度？数据有今天的度数x，天气情况y（晴天，雨天，阴天）；B: 预测明天是什么天气？数据有今天的度数x，天气情况y（晴天，雨天，阴天）；一起来看看A和B两个例子；今天的度数x是一个连续的值；而天气情况确实一个类别，三
转载
2024-04-23 08:47:54
665阅读
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
转载
2023-11-24 20:45:42
119阅读
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
74阅读
# R语言lightGBM回归预测
## 简介
lightGBM是一种高效的梯度提升框架，为机器学习任务提供了快速而准确的预测模型。它使用基于决策树的学习算法，具有并行化处理、高效存储和高准确性的特点。在本文中，我们将介绍如何使用R语言中的lightGBM库进行回归预测。
## 环境准备
在开始之前，我们需要确保已经安装了R语言和lightGBM库。可以通过以下命令安装lightGBM库：
原创
2023-09-12 07:19:42
728阅读
Python机器学习 预测分析核心算法 PDF扫描版详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现，能够适用于高机器学习技能的Python开发人员阅读。内容简介机器学习关注于预测，其核心是一种基于数学和算法的技术，要掌握该技术，需要对数学及统计概念有深入理解，能够熟练使用R 语言或者其他编程语言《Python机器学习:预测分析核心算法》通过集中介绍两类可以
转载
2023-08-24 15:12:08
115阅读
逻辑回归算法原理推导Logistic Regression和Linear Regression的原理是相似，但是做的事情不同，Linear Regression解决的是一个具体确定值的问题，Logistic Regression解决的是分类的问题，而且是最经典的二分法，简单高效通俗易懂，原理非常简单。算法并不是越复杂越。分类问题的base model一般选择逻辑回归，其他算法和逻辑回归算法比较，差
利用最小二乘法，计算出一元线性回归方程，可以直接调用函数。但是自主实现更能理解其中的数学逻辑以及有效提高编程能力。这里采用的是t检验，数据来源于1990-2012年国内生产总值与成品刚才需求量的统计数据。代码主体用python来实现的，图片是用matlab实现的(个人感觉matlab做出来的图片呈现出来的效果更好一些)。import numpy as np
from s
▐ 摘要目前基于深度学习的CTR预估模型（即 Deep CTR Models）被广泛的应用于各个应用中。传统的 Deep CTR Models 的学习模式是相对静态的，即所有的样本共享相同的网络参数。然而，由于不同样本的特征分布不尽相同，这样一种静态方式很难刻画出不同样本的特性，从而限制了模型的表达能力，导致次优解。在本文中，我们提出了一个高性能、高效果的通用模块，称为自适应参数生成网络
