回归问题 文章目录回归问题1 问题的引入2 模型的定义3 最小二乘法3.1 最速下降法 1 问题的引入假设一个前提：投入的广告费越多，广告的点击量就越高，进而带来访问量的增加。根据广告费和实际点击量的对应关系数据，可以将这两个变量用下图展示：看着这张图，我们大概“猜测”一下，当广告费 = 200时，点击量会是多少？这很容易想到这样子一个位置，大概500左右。其实这就是机器学习，从数据中进行学习，然
转载
2024-03-27 13:08:53
68阅读
逻辑回归：鸢尾花二分类在上节课中我们编程实现了逻辑回归，通过它能够识别出鸢尾花的种类。线性分类器决策边界逻辑回归是一种线性分类器，能够把线性可分的数据集划分为两类，这条绿色的直线称为决策边界。 也可以通过这种分区图更加清晰的展现分类的结果。 绘制这个图的方法很简单，把这个平面分成很多小的网格。 分类直线上面的网格都使用粉色填充，直线下面的网格使用绿色填充就可以得到这样的图。绘制分类图生成网格坐标矩
转载
2024-05-15 08:43:49
73阅读
线性回归学习线性回归之前必须先要了解什么是回归，了解回归之前我们先从分类算法说起。前面我们介绍的算法都属于分类算法，分类顾名思义就是预测样本对应的应该是哪一类，比如决策树实战中预测泰坦尼克号的乘客生还还是遇难，比如knn实战中预测对应的书写数字应该属于哪一类（即哪一个数字）等等这些都属于分类算法可以看到分类算法对应的目标变量都是类别型，而在回归算法中对应的目标变量都是连续型。像下面这个图，就是一个
转载
2024-05-21 14:20:41
39阅读
1 一般回归问题一般来说，计量经济学教材会从线性回归讲起，但这里再在线性回归之前，理一理更一般性的回归问题。先看定义一下什么叫回归：定义1 回归函数（Regression Function）：\(\mathbb{E}(y|\mathbf{x})\)就是\(y\)对\(\mathbf{x}\)的回归函数。再定义一个度量预测得好不好的指标：定义2 均方误（Mean Squared Error，MSE）
转载
2024-04-24 12:07:48
114阅读
逻辑回归与Softmax简单理解：一个是二分类，一个是多分类。主要区别是：softmax的函数变了，变化后的函数可以分成多个类别，而逻辑回归的函数只可以分为两个类别。Logistic 回归与 Softmax 回归是两个基础的分类模型，虽然听名字像是回归模型，实际上并非如此。Logistic 回归，Softmax 回归以及线性回归都是基于线性模型。其实 Softmax 就是 Logistic 的推广
转载
2024-03-31 20:00:31
9阅读
3.4 softmax回归线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。本节以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。3.4.1 分类问题考
3.4 softmax回归前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。本节以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。3.4.1
线性回归算法概述从一个例子出发： 这里假设关系为线性关系：整合的那个地方将θ_0∗1 ，这样x=1，最终整和成如上形式PS：为什么要写成这种形式？运算上矩阵是优于使用for循环进行一行一行的计算，所以机器学习中的数据我们都会将其处理成矩阵形式误差项分析误差定义为ϵ ，解释为对一组x预测出的结果与这组数据真实对应的数据的差值误差的核心，如上所示，有三点：独立，同分布和高斯分布独立和同分布，是所有机器
一、siege的安装服务器centos6.5siege版本: 4.0.2目的熟悉linux服务器上软件安装熟悉使用命令行测试工具学会使用最简单的压力发生器学会查看性能测试结果安装步骤 1、下载： [root@ siege-4.0.4]# wget http://download.joedog.org/siege/siege-4.0.4.tar.gz 2、解压： [root@ sie
进行回归分析，一般需要研究系数的估计值是否稳定。很多经济变量都存在结构突变问题，使用普通回归的做法就是确定结构突变点，进行分段回归。这就像我们高中学习的分段函数。但是对于大样本、面板数据如何寻找结构突变点。所以本文在此讲解面板门限回归的问题，门限回归也适用于时间序列(文章后面将介绍stata15.0新命令进行时间序列的门限回归)。门限效应，是指当一个经济参数达到特定的数值后，引起另外一个经济参数发
Cox回归是生存分析中运用最多的一个模型，又称为比例风险回归模型(proportional hazards model)。是由英国统计学家D.R.Cox在1962年提出的，为了表示对他的尊敬，所以大家以他的名字命名这个模型。这是一种半参数回归模型，以结局和生存时间为因变量，还可以同时分析多个因素对生存期的影响，碰到数据缺失的情况也不怕！照样可以分析。另外，该回归方法对于数据分布也没啥要求。这些优点
转载
2024-06-17 04:00:36
411阅读
正文 在前面我们知道，感知机对数据进行分类是生成一个超平面（在二维世界中是一条直线），这个超平面可以将图中的两类点区分开。如下图所示： 但是感知机存在一个很重要的问题，那就是它是一个硬分类，我们只用sign(w*x+b)输出的+1和-1来判断点的类别。如下图所示：这么简单的判别方式真的会很有效吗？ 虽然我们已经程序测试过正确率很高，但总是让人有点担心是否在很多情况下都能很好地工作。事实上我
转载
2024-06-07 19:20:21
95阅读
GBDT梯度提升决策树与GBRT梯度提升回归树原理详解1提升树的原理2 提升树算法3GBDT与GBRT4 GBRT的数学实例5 API详解补充集成学习的多样性增强总结:集成学习中各个算法分别如何做分类和回归的 GradientBoostingDescitionTree:梯度提升算法(提升树算法),利用梯度下降法求解的Boosting算法.1提升树的原理 提升树(BoostingTree)是以决
转载
2024-05-06 22:55:22
31阅读
一、决策树模型组合模型组合，形成多决策树，比较典型的就是迭代决策树GBRT和随机森林RF。 在最近几年的paper上，如iccv这种重量级会议，iccv 09年的里面有不少文章都是与Boosting和随机森林相关的。模型组合+决策树相关算法有两种比较基本的形式：随机森林RF与GBDT，其他比较新的模型组合+决策树算法都是来自这两种算法的延伸。 核心思想：其实很多“渐进梯度” Gradi
转载
2024-03-29 13:15:22
81阅读
1.项目背景K近邻算法回归模型则将离待预测样本点最近的K个训练样本点的平均值进行待预测样本点的回归预测。K近邻除了能进行分类分析，还能进行回归分析，即预测连续变量，此时的KNN称为K近邻回归模型。回归问题是一类预测连续值的问题，而能满足这样要求的数学模型称作回归模型，本项目应用K近邻回归模型进行探索新冠疫情、原材料、人工、物流等因素对零部件价格的影响。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写
转载
2024-03-08 16:42:47
61阅读
在一些其他场景中，我们的模型输出可能是一个图像类别这样的离散值，对于这样的离散值预测问题，可以使用 softmax 回归的分类模型。1.1 分类问题在一个简单图像分类问题中，输入图像的高和宽均是 2 像素，色彩为灰度，可以将图像中的 4 像素分别记为 ，假设训练集中图像的真实标签为狗、猫和鸡，也就是说通过这4种像素可以表示出这三种动物，这些标签对应着 &
转载
2024-05-24 09:12:31
44阅读
Linear Regression（一）——
机器学习
回归
定义
回归的定义在平面上存在这些点我希望能用一条直线尽可能经过它们。于是我们画了下面的一条直线 这样的过程就叫做回归。这个过程中我们的目的其实就是寻找输入变量（自变量）和输出变量的关系（因变量） 线性回归的定义线性
说说高斯过程回归机器学习&数据挖掘笔记_11（高斯过程回归） 在网上找了许久，终于找到几篇关于介绍这方面的文章，在第一篇文章的链接中，我们可以去下载一些demo不过没看明白，程序也没调通。大神们，可以在试试。 何为高斯过程回归：其实分为两个过程，高斯过程+回归。高斯过程：其实就是在函数上的正态分布。它是由多个高斯函数组成的线性集合。小知识：高斯分布其实就是正态分布，我们
转载
2024-02-10 14:54:44
111阅读
探索变量间的关系两个变量：lmplot，绘制回归模型（1.1）两个维度数据都是连续的：散点图 + 线性回归 + 95%置信区间 （1.2）一个维度数据是连续的，一个维度数据是离散的，连续轴抖动x_jitter参数 （1.3）x_estimator参数将“离散取值维度”用均值和置信区间代替散点拟合不同模型（1.1）lmplot默认参数线性拟合 （1.2）lmplot的order参数，设置高阶拟
转载
2024-04-07 11:22:43
69阅读
day10 数据分析线性回归例子城市气候与海洋的关系研究import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame,Series
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline导入数据各个海滨城市数据ferrara1 = pd.read_csv('./ferrara_
转载
2024-07-31 16:45:19
33阅读
