02-06 LS-PLM思维导图纲要LS-PLM(Large Scale Piece-wise Linear Model，大规模分段线性模型)。这个是本书的最后一例机器学习模型。原因有二：该模型在2012年已经是阿里巴巴主流的推荐模型，2017年才被公之于众；其结构与三层神经网络极其相似。LS-PLM模型的主要结构LS-PLM, 又被称为 MLR( Mixed Logistic Regressio
线性回归可能是机器学习中最简单、最基础的算法了。但一定不要因为它简单就轻视它的存在，因为它也是很多更高级机器学习算法的基础，比如多项式回归、岭回归、 LASSO 回归等。线性回归的核心归结为求解正规方程（由样本特征x所得预测值y'和实际值y差的平方和，对x求偏导并使其为0所得的方程组），也就是利用最小二乘法求解方程系数。当x为一个n维向量时，方程的物理意义也被扩展为求解一个n维超平面前的系数。在介
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2024-04-27 22:47:05
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ICLR，即国际表征学习大会，是公认的深度学习领域国际顶级会议之一，关注有关深度学习各个方面的前沿研究，在人工智能、统计和数据科学领域以及机器视觉、语音识别、文本理解等重要应用领域中发布了众多极其有影响力的论文。据统计，ICLR 2022 共有 54 篇 Oral 论文和 176 篇 Spolight 论文，论文接收总数 1095 篇，最终投稿量 3391 篇，论文接收率 32.3%。今年该会议投
文章目录Configuration (配置)Parallelization (并行)Imputation (插补)Feature Extraction (特征提取)1. Feature filtering(特征筛选)2. Feature selection(特征选择)Benchmarking (基准点)Visualization (可视化)Wrappers (封装器)Nested Resampl
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2024-06-13 19:55:16
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MLR（mixed logistic regression）算法MLR算法创新地提出并实现了直接在原始空间学习特征之间的非线性关系 MLR算法模型，这是一篇来自阿里盖坤团队的方案（LS-PLM），发表于2017年，但实际在2012年就已经提出并应用于实际业务中（膜拜ing），当时主流仍然是我们上一篇提到过的的LR模型，而本文作者创新性地提出了MLR(mixed logistic regressio
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2024-03-23 10:39:17
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介绍 MLR算法是alibaba在2012年提出并使用的广告点击率预估模型，2017年发表出来。 如下图，LR不能拟合非线性数据，MLR可以拟合非线性数据，因为划分-训练模式。 讨论，非线性拟合能力： 数据划分规则如下公式，特征分片数m=1时，退化为LR；上图MLR中m=4。m越大，模型的拟合能力越
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2024-07-01 12:42:24
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多元线性回归(MLR) 文章目录多元线性回归(MLR)由极大似然估计(MLE, Maximum likelihood estimation)推导MSE简单导数知识推导解析解(
θ
=
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2024-04-16 22:40:29
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# MLR多种机器学习算法科普
在当今的数据驱动世界中，机器学习（Machine Learning, ML）作为人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个重要分支，正得到越来越广泛的应用。本文将介绍多种机器学习算法（MLR），并通过示例代码帮助读者理解这些算法的基本原理和应用场景。
## 1. 什么是机器学习？
机器学习是一种利用算法从数据中学习并做出预测或决策
原创
2024-08-17 06:11:04
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介绍 MLR算法是alibaba在2012年提出并使用的广告点击率预估模型，2017年发表出来。 如下图，LR不能拟合非线性数据，MLR可以拟合非线性数据，因为划分-训练模式。 讨论，非线性拟合能力： 数据划分规则如下公式，特征分片数m=1时，退化为LR；上图MLR中m=4。m越大，模型的拟合能力越
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2024-04-29 13:46:08
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文章目录python基础安装过程常见的python解释器性能优化 python基础环境的搭建：开发环境：记事本即可，vim sublime运行环境：安装python官方提供的解释器cpythonpython下载： 官方网站：http://www.python.orghttp://www.python.org/ftp/python 在官方ftp下载地址中，可以选择下载任意一个需要的版本安装过程我们
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2024-01-02 13:34:11
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彭等人提出了一种特征选择方法，可以使用互信息，相关或距离/相似性分数来选择特征。目的是在存在其他所选特征的情况下通过其冗余来惩罚特征的相关性。特征集S与类c的相关性由各个特征f i和类c之间的所有互信息值的平均值定义，如下所示： 集合S中所有特征的冗余是特征f i和特征f j之间的所有互信息值的平均值： mRMR标准是上面给出的两种措施的组合，定义
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2023-09-08 10:21:20
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R︱mlr包帮你挑选最适合数据的机器学习模型（分类、回归）+机器学习python和R互查手册 一、R语言的mlr packages install.packages("mlr")之后就可以看到R里面有哪些机器学习算法、在哪个包里面。 [html] view plain copy print? a<-
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2017-02-19 16:43:00
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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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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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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
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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一：Bounding-box regression回归1.问题理解(为什么要做 Bounding-box regression？ )如图 1 所示， 绿色的框为飞机的 Ground Truth, 红色的框是 Selective Search 提取的 Region Proposal。 那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<0.5)， 那么这张图相当于没有正确的检
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2024-07-28 08:44:43
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一、均值回归理论 均值回归：股票价格无论高于或低于价值中枢(或均值)都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势。何时会发生均值回归，属于“随机漫步”范畴。均线为中心。即当标的价格由于波动而偏离移动的均线时，它将调整并重新归于均线。 偏离程度：(MA-P)/MA1、均值回归原理 均值回归法则：万物最终都将回归于其长期的均值。 根据这个理论，一种上涨或者下跌的趋势不管其延续的时间多长都不能永远持续下
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2024-04-29 21:31:16
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摘要： 线性回归是众所周知的非常基本的算法，但也存在很多不足。为了是算法模型能够具有更好的泛化能够，不至于模型过拟合，当前研究就传统的线性回归算法的基础上增加正则项，添加正则就是LASSO回归，添加正则就是岭回归，本文通过对这几个算法进行比较来说明各自的特点。关键字： 线性回归，岭回归，LASSO回归。前言线性回归算法是机器学习算法中的一个入门算法，简单容易理解，但是传统的线性回归算法有很多缺点，
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2024-05-02 16:58:49
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说明: 线性回归和Logistic回归他们两个解决的并不是一类问题,名字的话,的确很容易让人误导,这两者的区别: 线性回归是用来解决回归问题,而Logistic回归是用来解决二分类问题的,一个是回归,一个是分类, 这两大类型也是机器学习主要解决的,回归问题可以理解为一群连续输出的点,找到一条线或者曲线来预测薪资,房价;分类问题则是输出为有限的离散数据,比如将医疗数据分为是否患上了肿瘤, 由此可见两
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2024-03-20 10:53:52
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