回归算法第15页

大数据应用技术（Spark）中级

常见的回归算法：线性回归、逻辑回归、岭回归、Lasso。4、无监督学习常见的聚类算法：K-Means(K均值)聚类、MeanShift、层次聚类。常见的关联

惜于情·2022-11-30 08:47

SparkMLlib-LogisticRegression性能测试

LogisticRegression性能测试大家好，我是一拳就能打爆A柱的猛男MLlib中的批式机器学习算法LogisticRegression是典型的一个回归算法，通常用于分类问题，今天给大家带来逻辑回归的测试方法

我一拳打弯你A柱·2022-11-30 08:34

Lasso回归算法的数据区间预测,多输入单输出模型。（主要应用于风速，负荷，功率）

data=load('load24.mat').x;%%%参数说明percent=0.8;%数据比列mse=[];%取两个月数据data=data(2:15*4*60,:);%两个月数据%%norm=0;%是否归一化预测count=1;FileWrite=4;FeatureMean=3;fork=10:-1:1%不同特征预测figure(1)fori=1:4%采样间隔Data=SampleData

洋洋43916303·2022-11-30 00:55

机器学习5-线性回归算法的代码实现

我们在上一节中已经很详细地学习了有关线性回归算法的推导过程，具体可点击此处阅读：https://blog.csdn.net/weixin_56197703/article/details/123141469

Aaron-ywl·2022-11-29 19:06

多元线性回归算法预测房价

多元线性回归算法预测房价一、多元线性回归的概念二、EXCEL的多元线性回归解析三、用Sklearn库做多元线性回归解析四、线性回归模型的统计学库实现参考一、多元线性回归的概念在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量

学不会编程的XX·2022-11-29 18:21

机智的冷露·2022-11-29 18:20

线性回归算法_回归算法-线性回归

线性回归算法回归算法-线性回归(RegressionAlgorithms-LinearRegression)线性回归简介(IntroductiontoLinearRegression)Linearregressionmaybedefinedasthestatisticalmodelthatanalyzesthelinearrelationshipbetweenadependentvariablew

cunzai1985·2022-11-29 18:18

bitcarmanlee·2022-11-29 18:14

统计学习方法第三章 k近邻法读书笔记

第三章k近邻法3.1k近邻算法k近邻算法是一种基本的分类与回归算法。

辰明Xucy·2022-11-29 17:51

逻辑回归算法深度思考-优点和缺点

之前《python信用评分卡建模（附代码）》介绍了逻辑回归评分卡模型的各个细节，包括各种分箱方法，woe和iv原理和Excel保姆级推导，变量badrate单调性，坏客户定义，逻辑回归调参等等。因此今天不谈论这些问题。今天想深入谈谈逻辑回归模型的优点和缺点。逻辑回归自从上个世纪应用以来，已经有几十年时间，可谓成熟算法，深受大家喜爱。我本人是绝对支持逻辑回归的，特别是评分卡算法，在多算法比较中，表现

python机器学习建模·2022-11-29 11:10

假设函数损失函数代价函数目标函数与线性回归

本文将介绍机器学习中最经典的预测算法——线性回归算法，并借由机器学习中的三种函数损失函数，代价函数，目标函

阅白·2022-11-29 09:37

[转载]另眼看待变量间多重共线性

多重共线性是使用回归算法时经常要面对的一个问题。

weixin_34357928·2022-11-29 08:36

另眼看待变量间多重共线性

多重共线性是使用回归算法时经常要面对的一个问题。

happylife1527·2022-11-29 07:00

python使用梯度下降方法实现线性回归算法_Python机器学习算法入门之梯度下降法实现线性回归-阿里云开发者社区...

1.背景文章的背景取自AnIntroductiontoGradientDescentandLinearRegression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。

weixin_39774905·2022-11-29 07:36

机器学习（六）——正则化

我们之前在机器学习（二）——线性回归和机器学习（五）——逻辑回归中分别介绍了线性回归算法和逻辑回归算法，并尝试训练我们自己的预测模型。

10000hours·2022-11-29 03:44

深度学习基础与线性回归实例

接下来，我们将会介绍一些方法，分别是单变量线性回归算法、成本函数与损失函数、梯度下降算法。

夏天是冰红茶·2022-11-28 15:30

Datawhale机器学习笔记 - 逻辑回归

目录理论知识点整理代码实现各算法在西瓜书中的对应章节逻辑回归算法LR相关问题参考文献理论知识点整理逻辑回归可看做对数衍生物对应的线性回归模型。首先，对线性回归进行概述。

火腿腊肉蛋炒饭·2022-11-28 09:06

机器学习面试笔记整理2-逻辑回归

机器学习面试笔记整理2-逻辑回归算法思想优缺点应用面试问题收集算法思想假设数据服从伯努利分布，在训练数据集中基于对数似然函数，利用梯度下降，找出最佳拟合曲线（最佳分类线θTxθ^TxθTx），通过sigmoid

国民本色·2022-11-28 09:00

机器学习算法的一些简介2

1.回归算法（线性回归）回归算法是利用输入数据的特征来预测数值的一种监督算法。比如在基于给定某特征（卫生间大小、层数、位置、均摊面积等）考虑房屋成本。回归分析是尝试找到最适合输入数据集的函数的参数值。

qq_44705097·2022-11-28 08:32

lasso回归-回归实操

pythonlasso回归算法之回归实操基本概念正则化正则化是指对模型做显式约束，以避免过拟合。本文用到的lasso回归就是L1正则化。

yb705·2022-11-27 19:55

逻辑回归算法原理

回归与分类的不同在于其目标变量是否是连续的。分类是预测出一个标签，找到一条线或超平面去区分数据，输出是离散的、有限的。回归是预测出一个量，找到一条线去尽可能的拟合逼近这些数据，输出是连续的、无限的。逻辑回归本质上是线性回归套用激活函数sigmoid来输出概率值用于分类，如sigmoid(线性回归)=逻辑回归，如下所示适用于逻辑回归的场景：已知训练数据线性分布或者采用线性分布模型，但存在一些"异常/

TingXiao-Ul·2022-11-27 14:47

随机森林分类算法python代码_随机森林的原理及Python代码实现

Bagging和Boosting概念及区别Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性

weixin_39998521·2022-11-27 08:27

GBDT常用损失函数

分类算法的损失函数：指数损失函数对数损失函数：二元分类的对数函数多元分类的对数函数回归算法的损失函数：均方损失函数绝对值损失函数Huber损失函数分位数损失函数还需要好好整理一下，常用算法的损失函数做到随时都能写出来参考

人鱼线·2022-11-27 08:48

SVM学习笔记与Libsvm-Faruto Ultimat工具箱函数详细资料

details/51012476,https://blog.csdn.net/ckzhb/article/details/72844409与《MATLAB神经网络43个案例分析》基础上进行的归纳与总结：回归算法大致流程与函

yyk_shadow·2022-11-27 05:12

刘建平Pinard的博客配套代码

刘建平Pinard的博客配套代码http://www.cnblogs.com/pinard刘建平Pinard目录机器学习基础与回归算法机器学习分类算法机器学习聚类算法机器学习降维算法机器学习集成学习算法数学统计学机器学习关联算法机器学习推荐算法深度学习算法自然语言处理算法强化学习算法特征工程与算法落地强化学习文章与代码

fun. 逗~·2022-11-27 04:21

【无标题】

这一体系包括情感描述模型、情感语音数据库、特征提取与降维、情感分类与回归算法4个方面的内容。

Significantly247·2022-11-27 00:29

《机器学习》学习笔记3：逻辑回归与正则化

W3逻辑回归与正则化6逻辑回归(LogisticRegression)6.1分类问题的假设函数逻辑回归算法实际上是一种分类算法，它适用于标签yyy取值离散的情况，例如0表示负向类，1表示正向类。

Mengo_x·2022-11-26 19:56

KNN回归算法【配有案例演示】

KNN回归算法KNN回归算法就是给定数据集与结果，预测后面新出的数据集的结果。

Smile to everyday·2022-11-26 14:02

Machine Learning in Action机器学习——第二章k-近邻算法代码详解（一）

这和线性回归算法有异曲同工之妙，但是我感觉还是一元线性回归算法更加精准。（有兴趣的小伙伴可以参阅《西瓜书》与《南瓜书》），当然就方便来说，可能k-近邻算法更加方便并且容易理解。

lee＆jim·2022-11-26 14:46

数据挖掘——决策树和K近邻

决策树和K近邻一、线性回归（房价预测）第1关：线性回归算法思想（一）相关知识1>简单线性回归2>多元线性回归（二）编程要求（三）参考答案第2关：动手实现线性回归（一）相关知识1>数据集介绍2>线性回归算法原理模型训练流程正规方程解

zkinglin·2022-11-26 11:09

机器学习—逻辑回归算法分析心脏病

算法原理逻辑回归是一种与线性回归非常类似的算法。然而从本质上讲，线型回归处理的问题类型与逻辑回归不一致。线性回归处理的是数值问题，也就是最后预测出的结果是数字，例如房价。而逻辑回归属于分类算法，也就是说，逻辑回归预测结果是离散的分类，例如判断这封邮件是否是垃圾邮件，以及用户是否会点击此广告等等。所以逻辑回归是一种经典的二分类算法。实现方面的话，逻辑回归只是对对线性回归的计算结果加上了一个Sigmo

迷胡虫·2022-11-26 10:25

机器学习项目实战——04逻辑回归算法之糖尿病预测项目

数据集的详细说明如下：从最后一列的输出值可以看出为0或1，属于二分类，因此可以使用逻辑回归实现。用pandas读取csv文件，前面几个都用的是np.genfromtxt文件读取。个人觉得没什么大的区别，pandas用的更多吧，常用于数据分析。数据分析基本过程：①提出问题，②理解数据需求，③数据清洗，④构建模型。⑤数据可视化；数据清洗的基本过程：①选择子集，②列名重命名，③缺失数据处理，④数据类型转

平行世界里的我·2022-11-26 10:24

心脏病分类预测--逻辑回归

一、问题背景利用逻辑回归算法实现心脏病预测。

weixin_44322234·2022-11-26 10:54

scikit-learn：回归分析——多元线性回归LinearRegression

1多元线性回归的基本原理线性回归是机器学习中最简单的回归算法，多元线性回归指的就是一个样本有多个特征的线性回归问题。

梦寐_·2022-11-26 07:18

逻辑回归算法(Logistic Regression)原理(含多项逻辑斯蒂回归对参数求偏导的推导过程)及numpy代码实现

逻辑回归算法，虽然名字中带有“回归”二字，但解决的却是分类问题，它与线性回归之间有什么样的关系呢？

期待诗和远方·2022-11-26 02:55

逻辑斯蒂回归算法原理推导

前言假如有一个罐子，里面有黑白两种颜色的球，数目多少不知，两种颜色的比例也不知。我们想知道罐中白球和黑球的比例，但我们不能把罐中的球全部拿出来数。现在我们可以每次任意从已经摇匀的罐中拿一个球出来，记录球的颜色，然后把拿出来的球再放回罐中。这个过程可以重复，我们可以用记录的球的颜色来估计罐中黑白球的比例。假如在前面的一百次重复记录中，有七十次是白球，请问罐中白球所占的比例最有可能是多少？请问罐子中白

一只敲代码的大脸猫·2022-11-26 02:50

机器学习第八篇：详解逻辑斯蒂回归算法

01|基本概念：在介绍逻辑回归模型以前，先介绍一下逻辑斯谛分布。设X是连续型随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列分布函数F(x)和密度函数f(x)：逻辑斯谛分布的分布函数F(x)的曲线如图所示，其图形是一条S形曲线，曲线在中心附近增长最快，在两端增长速度较慢。当x无穷大时，F(x)接近于1；当x无穷小时，F(x)接近于0。(逻辑回归分布函数)02|二项逻辑斯谛回归模型：二项逻辑斯蒂回归模型是

俊红的数据分析之路·2022-11-26 02:46

python多项式拟合结合lasso回归_线性回归的正则化 ——岭回归与LASSO回归

本文作者：王歌文字编辑：孙晓玲技术总编：张邯导读在《基于广义线性模型的机器学习算法——线性回归》中我们介绍了如何使用线性回归算法来拟合学习器，但有时使用线性回归可能会产生过拟合的现象，此时我们通常有两种途径解决

weixin_39533052·2022-11-25 23:16

sklearn实现套索回归(lasso regression)以及调参

LassoLarsCV是基于下面解释的最小角回归算法。对于具有许多线性回归的高维数据集，LassoCV最常见。

CtrlZ1·2022-11-25 23:11

Lasso 稀疏约束 + Group Lasso 分组最小角回归算法

本文转自：https://blog.csdn.net/asd136912/article/details/78401915最近在读论文的过程中遇到了grouplasso，找到一篇相关的博客，放在这里供自己查阅。背景Lasso（leastabsoluteshrinkageandselectionoperator，又译最小绝对值收敛和选择算子、套索算法）是一种同时进行特征选择和正则化（数学）的回归分析

byn12345·2022-11-25 23:36

岭回归——线性回归算法

岭回归：岭回归(英文名：ridgeregression,Tikhonovregularization)是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。通过sklearn机器学习工具库代码十分简洁，内有详细步骤和解释。直接复制，带入数

Imp_北溟·2022-11-25 21:55

线性回归——回归算法

线性回归：线性回归是利用数理统计中回归分析，来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，运用十分广泛。其表达形式为y=w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。通过skl

Imp_北溟·2022-11-25 21:24

python卷积神经网络回归预测_回归[keras]的一维卷积神经网络,做

不同于分类算法得到的决策面，回归算法得

weixin_39713805·2022-11-25 21:40

GBDT回归算法实例分析

声明：本文仅为个人学习GBDT算法的记录，如有错误或不专业的地方请指教！源码实现参考Github：https://github.com/Freemanzxp/GBDT_Simple_TutorialGBDT简介GBDT的全称是GradientBoostingDecisionTree，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

Diamond-Mine·2022-11-25 14:18

RepPoint V2：将角点检测和前景热图引入纯回归目标检测算法，实现SOTA！

点击上方“AI算法修炼营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达本文是由北大和微软亚洲研究院联合的工作，将RepPoints网络进行改进，对纯回归算法中引入了角点检测、前景热图获取等验证环节，刷新了

AI算法修炼营·2022-11-25 13:42

机器学习笔记（一）

目录一、监督学习1.1回归算法1.2分类算法二、无监督学习2.1聚类2.2降维2.3Jupternotebooks三、线性回归模型3.1线性回归流程3.2代价函数公式3.3理解代价函数3.4可视化代价函数

L.P.H·2022-11-25 10:28

5、神经网络是如何给出预测结果的？

本章给大家介绍一种用于预测的算法——逻辑回归（logisticregression）给定一个输入特征向量x（例如你想要识别的图像——是否有猫），你需要一个算法进行计算之后进行结果输出（在这里我们用的是逻辑回归算法

Mike_666·2022-11-25 08:39

python机器学习逻辑回归算法

一、Sigmoid/Logistic函数：我们定义逻辑回归的预测函数为ℎ()=()，其中g(x)函数是sigmoid函数。注意此处，x都是列向量；二、决策边界：1、=[-3;1;1]x=[0;x1;x2]2、=[-1;0;0;1;1]x=[0;x1;x2;x12;x22]3、这是更复杂的逻辑边界：三、逻辑回归的代价函数：1、其中y代表真实值，ℎ()代表预测值；该代价函数也是一个凸函数，故而可以利用

孙笑川 258·2022-11-25 08:29

python机器学习线性回归算法

1、线性回归：(1)回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联；被用来预测的变量叫自变量，被预测的变量叫做因变量。如果包含两个以上的自变量，则称多元线性回归。2、代价函数，相关系数/决定系数(1)最小二乘法定义的代价函数：真实值y，预测值ℎ()，则误差平方为(y−ℎ())2找到合适的参数，使得误差平方和最小：（注意这个函数是关于0,1的二元函数，因此问题即为求二元函数的全局最小值位置）(