目录一、 线性回归二、 Spark MLlib 的 SGD 线性回归算法三、 Spark MLlib 的 SGD 线性回归算法实例四、 逻辑回归回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。 回归方法有许多种，可通过 3 种方法进
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2024-06-21 22:40:59
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一、Linear Regression线性回归是相对简单的一种，表达式如下其中，θ0表示bias，其他可以看做weight，可以转换为如下形式为了更好回归，定义损失函数，并尽量缩小这个函数值，使用MSE方法（mean square equal）缩小方法采用梯度下降法，即不断地向现在站立的山坡往下走，走的速度就是学习速率η（learning rate），太小耗尽计算资源，太大走过了山谷。（1）Nor
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2024-08-16 15:01:22
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%用matlab画了一张图，投稿时要缩小，缩小后字体就会过小或者发虚，可以用下列语句操作。 %或许这并不能完全适应您的要求，但是可以吸收该语句中有用的部分， %可用于代码调图而不需要对每个图都在图形编辑界面用鼠标一项一项地调！ %网上比较流行的一种方式为以下一段代码，并且通过摸索，个人对此进行了完善。 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%plot
回归分析是机器学习中的经典算法之一，用途广泛，在用实际数据进行分析时，可能会遇到以下两种问题过拟合, overfitting欠拟合, underfitting在机器学习中，首先根据一批数据集来构建一个回归模型，然后在用另外一批数据来检验回归模型的效果。构建回归模型所用的数据集称之为训练数据集，而验证模型的数据集称之为测试数据集。模型来训练集上的误差称之为训练误差，或者经验误差；在测试集上的误差称之
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2024-04-14 15:15:22
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前言：学习《机器学习实战》这本书到现在，这一章节算是数学理论较多的，也很高兴自己能通过搜索资料和学习他人博客推导出运算公式并了解代码含义，对自己而言也是一个小的突破，继续写下机器学习博客记录。Logistic回归回归：假设有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合的过程就称为回归。拟合：形象上说就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来，因为这条曲线有无数
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2024-04-28 14:59:52
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线性回归线性回归简单线性回归简单线性回归实现多元线性回归多元线性回归实现广义线性模型广义线性模型对数几率回归线性判别分析 线性回归简单线性回归多元线性回归广义线性模型线性判别分析简单线性回归简单线性回归实现第一步：数据预处理import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
dataset = pd.re
稳健回归稳健回归（robust regression）是统计学稳健估计中的一种方法，其主要思路是将对异常值十分敏感的经典最小二乘回归中的目标函数进行修改。经典最小二乘回归以使误差平方和达到最小为其目标函数。稳健回归(robust regression)是将稳健估计方法用于回归模型，以拟合大部分数据存在的结构，同时可识别出潜在可能的离群点、强影响点或与模型假设相偏离的结构。当误差服从正态分布时，其估
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2023-10-28 12:52:28
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所有代码块都是在Jupyter Notebook下进行调试运行，前后之间都相互关联。 文中所有代码块所涉及到的函数里面的详细参数均可通过scikit-learn官网API文档进行查阅，这里我只写下每行代码所实现的功能，参数的调整读者可以多进行试验调试。多动手！！！主要内容： 线性回归方程实现 梯度下降效果 对比不同梯度下降策略 建模曲线分析 过拟合与欠拟合 正则化的作用 提前停止策略一、线性回归Ⅰ
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2024-04-24 16:16:24
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引言在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。 当机器学习模型对训练集学习的太好的时候（再学习数据集的通性的时候，也学习了数据集上的特
# Python 拟合回归的完整指南
拟合回归是数据分析中一种常见的技术，用于研究自变量与因变量之间的关系。对于刚入行的小白而言，了解如何在 Python 中实现回归拟合是非常重要的。本文将详细介绍使用 Python 进行回归拟合的基本流程和示例代码。
## 流程概述
以下是实现回归拟合的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- |
原创
2024-08-11 04:38:38
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目录1.回归和拟合的区别2.参数检验和非参数检验的区别3.假设检验 1.回归和拟合的区别回归是拟合的一种方法，拟合的概念更为广泛，包括回归、插值和逼近。回归强调存在随机因素，而拟合没有。拟合侧重于调整曲线的参数，使得与数据相符，是一种数据建模方法。而回归重点在研究两个变量或多个变量之间的关系，是一种数据分析方法。由于拟合的过程是寻找一个函数使其在某种准则下与所有数据点最为接近，因此我认为
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2024-01-15 06:55:40
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在进行时间序列金融数据分析时，最常用的方法之一就是自回归条件异方差（ARCH模型）。这篇文章旨在为读者提供一个详细的过程，展示如何利用Python实现ARCH模型并绘制拟合结果。通过使用可视化图表和代码分析，我将为您提供全面的理解。
## 背景描述
在金融市场中，资产回报率序列通常表现出波动聚集的特征，即某些时期的波动性要远高于其他时期。这种现象可以使用ARCH模型进行建模与分析。通过对ARC
本文方法来源是《最小二乘法直线拟合:Ax+By+C=0 - 会飞的大象会飞的大象 (whudj.cn)》。用一次函数${ y=kx+b }$形式拟合直线非常简单，直接带入最小二乘法公式就行了。而用直线一般式${ ax+by+c=0 }$拟合由于不是非齐次线性方程组则需要一些求解技巧。这里不再重复原文内容，而是在原文基础上更进一步。考虑实际情况，在机器视觉应用中从图像中提取的点往往包含一定的噪声，所
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2024-10-18 08:00:23
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Python语言描述机器学习之Logistic回归算法 本文介绍机器学习中的Logistic回归算法，我们使用这个算法来给数据进行分类。Logistic回归算法同样是需要通过样本空间学习的监督学习算法，并且适用于数值型和标称型数据，例如，我们需要根据输入数据的特征值（数值型）的大小来判断数据是某种分类或者不是某种分类。 一、样本数据 在我们的例子中，我们有这样一些样本数据： 样本数据有3个特征值：
随机森林属于集成学习(ensemble learning)中的bagging算法，在集成算法中主要分为bagging算法与boosting算法Bagging算法(套袋发) bagging的算法过程如下： 从原始样本集中使用Bootstraping 方法随机抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集（k个训练集之间相互独立，元素可以有重复）。 对于n个训练集，我们训练k个模型，（这个模型可根据
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2024-04-06 21:18:22
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废话不多说，直接上代码吧！
"""
# 利用 diabetes数据集来学习线性回归
# diabetes 是一个关于糖尿病的数据集， 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况。
# 数据集中的特征值总共10项, 如下:
# 年龄
# 性别
#体质指数
#血压
#s1,s2,s3,s4,s4,s6 (六种血清的化验数据)
#但请注意，以上的数据是经过特殊处理， 10个数据中的每个都
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2024-08-29 14:25:42
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# Python多元回归分析防止过度拟合
## 流程步骤
下表展示了实现Python多元回归分析防止过度拟合的流程步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 导入数据 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 拆分数据集 |
| 5 | 创建多元线性回归模型 |
| 6 | 防止过度拟合 |
| 7 | 模型评估 |
## 代码实
原创
2024-03-08 06:53:26
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# Python 二次函数拟合回归分析入门指南
在数据分析和机器学习领域，回归分析是一种重要的技术，二次函数拟合是一种特定的回归方法，主要用于捕捉数据中复杂的非线性关系。本文将向刚入行的小白详细介绍如何使用Python进行二次函数拟合回归分析，并提供完整的步骤和示例代码。
## 流程概述
为了帮助你更好地理解整个过程，我们将整个分析流程分成几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-18 04:16:08
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python实现机器学习多元线性回归详解总体思路与一元线性回归思想一样，现在将数据以矩阵形式进行运算，更加方便。一元线性回归实现代码下面是多元线性回归用Python实现的代码：import numpy as np
def linearRegression(data_X,data_Y,learningRate,loopNum):
W = np.zeros(shape=[1, data_X.shape
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2023-07-17 15:29:55
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# 用Python绘制网格图的步骤指南
在数据可视化和计算机图形学中，绘制网格图是一项基本且重要的技能。本文将带你了解如何使用Python实现这一功能。以下是实现网格图的步骤和代码演示。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------------|
| 1 | 安装必要的库
原创
2024-08-29 04:05:24
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