regression：直译似乎是回归，觉得更直接一种说法应该是预测，通过找出拟合历史数据的函数，预测未来数据。半监督学习：有一点标记数据，大部分未标记数据。监督学习：所以数据都已标记。 gradient 是列向量，值为loss function的偏微分regression的一种简单model是 y = wx+b, 跟高中学的线性回归几乎一样。不过这里的w、b、x不是一个数，而是矩阵。复杂一点的模型
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2024-05-16 21:06:04
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Regression1. 什么是Regression（回归）？2. 实现Regression的步骤 step1：Model（建立一个模型）——线性模型 step2： Goodness of function（确定评价函数）——损失函数 step3：Best function ——梯度下降法3. 方法优化（从step1,model入手） 方法1
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2024-03-07 20:42:15
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文章目录最小角回归法举例最小角回归法优缺点优点缺点小结 最小角回归法的迭代过程，并在一定程度的保证了前向梯度法的精准度。个样本，每个样本有个特征的训练集而言，假设可以拟合一个线性模型，其中是的向量，是的矩阵，是的向量。即可通过最小角回归法求得最小化该模型的参数。看成个的向量，之后选择与向量余弦相似度最大，即与最为接近的一个变量，使用类似于前向选择法中的残差计算方法得到新的目标，此时不同于前向梯度
这个模型不好，因为隐藏因素：物种 优化这个模型 不同物种的对应的error线也是不一样的，那么error会更小，fit的更好当然还和其他的因素有关：不同物种在进化时的情况不同（如红色线），其次有些值略高或略低于直线（产生进化后CP值时有加rand） 此时可以构造更复杂的模型，把想到的因素都考虑进去，
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2020-02-11 21:13:00
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文章目录简介Why We Prefer SparsitySparsity例子:Housing Price Application确定特征的方法Option1:Exhaustive Search:"all subsets"Option2:Greedy Approaches·Forward Stepwise·Backward StepwiseOption3:via Regularization: A
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2024-03-26 09:04:01
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目录前言Regression举例Classification举例总结 前言由于之前对于Regression(回归)和Classification(分类)认识并不准确，混淆了很长时间，那么现在就稍微总结一下。Regression回归，类比于数学中的回归直线，它在神经网络中作为输出往往是通过前者的运算而得出一个确定的值/向量。这个值/向量依赖于输入数据的整体分布，最终给出一个或因周期，或因总体趋势，
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2024-04-01 10:40:34
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机器学习笔记——逻辑回归算法（Logistic Regression）正名分类算法回归算法思考分类问题逻辑回归函数逻辑回归函数逻辑回归分类函数的理解决策边界example （1）example （2）如何选择表达函数？逻辑回归函数成本函数（1）恶性肿瘤的分析（2）良性肿瘤的分析优化写法逻辑回归函数的梯度下降优化算法线性回归的梯度下降法和逻辑回归的梯度下降法是一样的吗？小技巧线性回归的监控是否收敛
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2024-03-28 11:41:10
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逻辑回归（Logistic Regression）算法 —— 监督、分类
1、逻辑回归（Logistic Regression）模型Logistic回归模型，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。适用条件：主要面向二分类线性可分问题。2、系统模型（1）超平面对于如图线性可分的问题，需要找到一条直线，能够将两个不同的类
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2024-05-07 20:08:34
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线性回归（Linear Regression）原理小结1. 模型函数2. 损失函数3. 学习算法3.1 梯度下降法3.2 最小二乘法4. 线性回归推广4.1 多项式回归4.2 广义线性回归4.2.1 对数线性模型（log-linear regression）4.2.2 广义线性模型（generalized linear regression）5. 加正则化项的线性回归6. 线性回归模型综合评价完
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2024-04-22 23:07:18
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基本介绍 线性回归一般用来解决连续值变量预测问题。是有监督学习。叫线性回归，是因为，我们假定自变量和因变量之间是线性相关关系。线性回归欠拟合与过拟合 欠拟合：特征太少，不足以描述样本。 过拟合：特征太多，对样本描述过度。不具有一般性。此时可以用L1或L2正则化给他加一个惩罚项。MLLib中的线性回归没有使用正则化方法。举例： (1)给你自变量广告费用(x)，让你预测曝光次数(y)。 (2
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2024-05-13 07:58:06
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regression知识点regression基本3步骤定义一系列模型定义loss function，将模型和training data带入模型中。此时loss function仅有我们要求的参数是未知数。用gradient descent等方法找到我们要求的最佳参数。错误来源以上三步骤得到的最佳模型，错误来源主要有两个。一个是bias，一个是variance。bias度量了学习算法的期望输出与真
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2024-05-03 13:47:18
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线性回归适用范围x和y值必须保持一定的线性关系，且y的取值为连续值，而不是离散值，离散值需要使用logistic regression逻辑回归1. 假设一个线性方程组若我们有4个特征值，则线性方程组应该为，其中有四个参数w1,w2,w3,w4,和一个b值当然，你也可以根据具体问题选择具体的方程组，可以二次方程组，可以是三次方程组，可以是根号方程组。如上所说只是一个通常且简单的情况The
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2024-04-17 15:32:24
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进行数学推导 逻辑回顾与线性回顾的差异 为什么logistic Regression 不能用square error Discriminative vs Generative 逻辑回归的方法称为Discriminative（判别） 方法；上一篇中用高斯来描述后验概率，称为 Generative（生成
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2020-02-17 18:18:00
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最终收敛到这个结果，巨爽。 smaple 0: 0.983690,0.004888,0.01142
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2013-11-13 09:49:00
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目录一，回归 Regression二，一次线性模型1，一元线性模型2，多元线性模型三，损失函数1，单个特征的损失函数2，多个特征的损失函数四，模型筛选
原创
2021-12-27 09:28:04
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参数详解from sklearn import linear_model
linear_model.LogisticRegression(penalty='l2', dual=False, tol=0.0001, C=1.0,
fit_intercept=True, intercept_scaling=1,
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2024-09-02 15:51:47
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logistic regression model
LR
softmax
classification
Fly
logistic regression modelloss fuctionsoftmax基于python的logistic regressi
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2024-05-06 23:31:14
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一、Logistic Regression 算法Logistic Regression 算法具有复杂度低、容易实现的优点，我们可以利用 Logistic Regression 算法实现广告的点击率估计。Logistic Regression 模型是线性的分类的模型，所谓线性通俗的来说只需要一条直线就可以将不同的类区分开来。这条直线也成为超平面，使用
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2024-04-27 15:16:53
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回归主要分为线性回归和逻辑回归。线性回归主要解决连续值预测问题，逻辑回归主要解决分类问题。但逻辑回归输出的是属于某一类的概率，因此常被用来进行排序。1. 线性回归的原理假定输入χ和输出y之间有线性相关关系，线性回归就是学习一个映射 f:χ→y 然后对于给定的样本x，预测其输出： y^=f(x)现假定x=(x0,x1…xn)，则预测值为： hθ(x)=∑i=0nθixi=θTx 在特征
x中加上
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2024-05-13 20:57:10
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目录线性回归线性回归概念线性回归模型概率角度解释正则化方法 (Lasso 回归和岭回归)scikit-learn 线性回归库线性回归线性回归概念线性回归模型线性回归分析 (Linear Regression Analysis) 是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法. 即给定一个数据集 \(D={(\mathbf{x}_1,y_1),(\mathbf{x}_2,y_2),\
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2024-04-25 13:58:47
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