数据挖掘
推荐
原创
2014-02-13 14:42:47
8688阅读
KNN最近邻法实现回归预测的基本思想：****根据前3个特征属性，寻找最近的k个邻居，然后再根据k个邻居的第4个特征属性，去预测当前样本的第4个特征属性（花瓣宽度）import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.read_csv('Iris.csv',header = 0)
data.drop(['Id','Species'],axis = 1,
GBDT（Gradient Boost Decision Tree）
GBDT，全称Gradient Boosting Decision Tree，叫法比较多，如Treelink、 GBRT(Gradient Boost Regression Tree)、Tree Net、MART(Multiple Additive Regression Tree)等。GBDT是决策树中的回归树，决策树
任务背景在工程领域中，对建筑材料的性能有精确的估计至关重要。这些估计是必需的，以便制定安全准则来管理用于楼宇、桥梁和道路建设中的材料。估计混泥土的强度是一个特别有趣的挑战。尽管混泥土几乎要用于每一个建设项目，但由于它各种成分的使用以复杂的方式相互作用，所以它的性能变化很大。因此，很难精确地预测它最终产品的强度。数据分析与预测目标预测目标给定一份材料成分清单，要求：（1）挑选合适的模型预测混泥土强度
一、参数公式推导1、线性回归方程 在三维空间中，决策面/预测函数可表示为： ，其中是截距，又称偏置项。我们添加一个，并将其值设置为1，则上式在多维空间中可表示为矩阵形式： ，转换为矩阵形式可方便计算。2、确定求参方程 设真实值与预测值之间的误差为，回归方程要求： 误差独立、具有相同分布，且服从均值为0方差为的高斯分布(或正态分布)。为什么做这样的假设：用数学理论解释： 正态分布和同
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
本文基于tensorflow官网教程（https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/basic_regression）
机器环境：ubuntu14.04+tensorflow1.8.0
1.回归问题简介
回归（Regression）问题不同于分类问题，分类问题的输出域是离散的标签，而回归问题的输出
域是连
1 敏感度损失函数2 支持向量回归模型的导出3 对偶形式的导出4 KKT条件导出支持向量5 KKT条件导出b的值 前面提到，对于回归问题， 核岭回归，即最小二乘SVM（LSSVM），β
β
的值大部分不为0，其支持向量非常多，也就是稠密的，而并不像soft-SVM中的α
α
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
1 简介2 问题3 数据分析4 数据处理5 lstm模型6 训练模型7 预测结果 详细代码见github: https://github.com/pjgao/lstm_helloworld/1 简介针对时间序列预测问题传统方法如ARIMA算法来拟合序列，综合考虑趋势、循环、季节等因素。 随着深度学习的飞速发展，基于RNN的方法在时间序列中的应用越来越广泛。 本文使用air passenger
3. 具体过程3.1 构造预测函数Logistic Regression虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，用于两分类问题（即输出只有两种）。根据第二章中的步骤，需要先找到一个预测函数（h），显然，该函数的输出必须是两个值（分别代表两个类别），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为： &
范例题目： 建立一个逻辑回归模型预测一个学生是否通过研究生入学考试。N表示训练集中学生个数，Score1、Score2、 Score3、 Score4是N维数组，分别表示N个学生研究生初试、专业课复试、英语面试成绩、专业课面试成绩。Admitted是N维{0,1}数组，1代表被录取，0代表未被录取。给出逻辑回归的参数结构、初始化过程、损失函数（经验风险）设置，基于随机梯度下降和梯度下降的参数学习过
写在前面分类问题的目标是预测输入数据点所对应的单一离散的标签。另一种常见的机器学习问题是回归问题，它预测一个连续值而不是离散的标签，例如，根据气象数据 预测明天的气温，或者根据软件说明书预测完成软件项目所需要的时间。不要将回归问题与 logistic 回归算法混为一谈。令人困惑的是，logistic 回归不是回归算法， 而是分类算法。波士顿房价数据集本文将要预测20 世纪70 年代中期波士顿郊区房
一、线性回归首先，在介绍线性回归之前，先用一个简化的模型作为引入。假设某地的房价影响因素有地理位置、人流量以及面积大小，分别记为x1、x2、x3。而房屋的最终成交价 y = w1x1 + w2x2 + w3x3 + b。此即为线性模型，给定了n维输入 X = [x1, x2, ... , xn]T，以及模型的n维权重 w = [w1, w2, ..., wn]T和标量偏差b，模型的输出
转载
2023-10-08 08:08:41
233阅读
前言 大家好，之前写多了自动化办公的内容，现在换个机器学习的专题跟大家交流学习，作为一个眼科研究生后面也希望后面多通过一些眼科案例顺带普及下眼科知识！在眼科中AI的一项应用就是利用卷积神经网络实现图像识别。今天先从一个虚构的冠心病数据集说说python如何实现简单的有监督学习。数据说明 因文章以分享技术为目的，疾病数据集不含有现实意义，且出于保护目的将四个特征指标以S1-S4替代400+多位病人的
GBDT简介GBDT的全称是Gradient Boosting Decision Tree，梯度提升决策树，它在普通决策树的基础上添加了梯度提升方法，从1颗决策树演变为多颗决策树，逐步提升学习精度。网上有大量介绍GBDT的文章，大部分都是讲原理和推公式，公式推导是算法的精髓，自己亲自推导一遍，更有感觉。但考虑到算法的复杂度，不妨先从源码实现的角度理解算法流程，再反过来理解公式推导，似乎效率更高，因
一、加载相关库import numpy as np
import pandas as pd 二、数据预处理data = pd.read_csv(r"Iris.csv")
# 删除不需要的ID与Species列（特征）。因为现在进行回归预测，类别信息就没有用处了。
data.drop(["Id", "Species"], axis=1, inplace=True)
# 删除重复的记录
da
分析师通常希望基于自变量的值在多元回归中预测因变量的值。我们之前曾讨论在只有一个自变量的情况下如何进行这种预测。使用多元线性回归进行预测的过程与此非常相似。要使用多元线性回归模型预测因变量的值，我们遵循以下三个步骤：1、获得回归参数b0，b1，b2，...，bk的估计值^b0，^b1，^b2，...，^bk。2、确定自变量^X1i，^X2i，…，^Xki的假定值。3、使用公式 计算因变
Datawhale干货 作者：曾浩龙，Datawhale意向成员前言回归预测建模的核心是学习输入 到输出 （其中 是连续值向量）的映射关系。条件期望 是 到 的回归函数。简单来说，就是将样本的特征矩阵映射到样本标签空间。 图片由 Midjourney 生成。A futuristic visualization of regression prediction i
第一部分：参数说明
（一）、简述
sklearn自带的ensemble模块中集成了GradientBoostingRegressor的类，参数包括：
class
sklearn.ensemble.
GradientBoostingRegressor
(
loss=’ls’
,
learning_rate=0.1
,
n_estimators
