回归算法第18页

机器学习第四章线性回归算法进阶4.2梯度下降法求解多变量线性回归（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶4.2梯度下降法求解多变量线性回归梯度下降法是对最小二乘法进行优化求解回归的一种算法，它采用了迭代的形式来寻找成本函数J(θ)的最小值。

BianchiHB·2022-11-16 18:56

【菜菜的sklearn课堂笔记】逻辑回归与评分卡-名为“回归”的分类器

：【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili逻辑回归，是一种名为“回归”的线性分类器，其本质是由线性回归变化而来的，线性回归是机器学习中最简单的的回归算法

烧灯续昼2002·2022-11-16 15:07

机器学习-模型评估指标与计算方法

回归模型评价回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE、R-Squared等，我们假设预测值和真实值为：MSE，均方误差（MeanSquareErro

taoKingRead·2022-11-15 14:08

机器学习----支撑向量机(SVM)

假设逻辑回归算法最后求出的是这样一根直线（下图），它在前面的所给的样本空间中表现很好，但新

__Miracle__·2022-11-15 09:27

机器学习总结四：逻辑回归与反欺诈检测案例

随机森林原理与案例二、boosting之GBDT、XGBT原理推导与案例三、SVM原理推导与案例四、逻辑回归与反欺诈检测案例五、聚类之K-means四、逻辑回归1、概述由线性回归变化而来的，应用于分类问题中的广义回归算法

想考个研·2022-11-14 09:33

梯度下降法 --- 吴恩达深度学习笔记

回顾逻辑回归算法损失函数y^=σ(wTx+b),σ(z)=11+e−z,z=wTx+b\widehat{y}=σ(w^{T}x+b),\sigma(z)=\frac1{1+e^{-z}},z=w^{T}

奕星星奕·2022-11-12 17:29

机器学习之多种算法优缺点总结及优化方法

Apriori3、关联算法：FP--growth二、有监督算法1、分类算法决策树(DecisionTree)支持向量机(SVM)K近邻(kNN，k-NearestNeighbor)朴素贝叶斯逻辑回归2、回归算法线性回归多项式回归

平原2018·2022-11-12 11:11

【人工智能】机器学习入门之监督学习（一）有监督学习

本文主要记录了有监督学习中的分类算法和回归算法，其中回归算法是本文最主要内容。

萌狼蓝天·2022-11-10 10:45

Python机器学习算法入门教程（四）

Python机器学习算法入门教程（四）文章目录Python机器学习算法入门教程（四）Logistic回归算法（分类问题）什么是分类问题？

热爱科技的刘同学·2022-11-09 14:45

回归算法--K近邻算法

文章目录前言一、K近邻算法的数学基础？二、分类算法-k近邻算法(KNN)1.定义2.计算公式3.K近邻API三、代码实例化演示1.==案例：==2.数据的处理![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/4f810731a9284d1db4433ba699befb8f.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRz

weixin_44719529·2022-11-09 12:47

[时间序列预测]基于BP、RNN、LSTM、CNN-LSTM算法多特征（多影响因素）用电负荷预测[保姆级手把手教学]

系列文章目录深度学习原理-----线性回归+梯度下降法深度学习原理-----逻辑回归算法深度学习原理-----全连接神经网络深度学习原理-----卷积神经网络深度学习原理-----循环神经网络（RNN、

炮哥带你学·2022-11-09 07:03

逻辑回归算法

1、逻辑回归理论逻辑回归也被称为广义线性回归模型，它与线性回归模型的形式基本上相同，都具有theta*xb，其中theta是待求参数，其区别在于他们的因变量不同，多重线性回归直接将theta*xb作为因变量，即y=theta*xb，而logistic回归则通过函数S将theta*xb对应到一个隐状态p，p=S(theta*xb)，然后根据p与1-p的大小决定因变量的值。通常使用Sigmoid函数s

周虽旧邦其命维新·2022-11-08 10:16

机器学习算法 09 —— EM算法(马尔科夫算法HMM前置学习，EM用硬币案例进行说明)

2.3EM算法流程3EM算法实例3.1一个简单案例3.2加入隐变量z后的求解3.3EM初级版3.4EM进阶版系列文章机器学习算法01——K-近邻算法(数据集划分、归一化、标准化)机器学习算法02——线性回归算法

来一碗锅巴洋芋·2022-11-07 17:15

机器学习算法应用场景实例六十则

原文链接：https://blog.csdn.net/liulingyuan6/article/details/53648273本文整理了60个机器学习算法应用场景实例，含分类算法应用场景20个、回归算法应用场景

stay_foolish12·2022-11-07 17:15

【项目实战】Python基于Lasso特征选择、GM算法和SVR回归算法进行财政收入影响因素分析及预测

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景随着信息化的发展和科学技术的进步，数据分析与挖掘技术开始得到广泛应用。人们无时无刻不面对着海量的数据，这些海量数据中隐藏着人们所需要的具有决策意义的信息。数据分析与挖掘技术的产生和发展就是帮助人们利用这些数据，并从中发现隐藏的有用的信息。在此背景下，本项目主要运用数据

胖哥真不错·2022-11-07 15:08

新手入门机器学习案例（附源代码）

新手入门基础知识混淆矩阵第一天-KNN鸢尾花分类数据集介绍代码实现补充说明KNN算法第二天-线性回归波士顿房价预测波士顿房价预测介绍线性回归算法代码实现第三天-支持向量机什么是支持向量机鸢尾花分类第四天

一颗西柚子·2022-11-07 08:44

机器学习实战pdf原文内容分享

机器学习实战主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost

Johngo学长·2022-11-06 12:37

python数据挖掘算法的书籍_机器学习和数据挖掘推荐书单

《机器学习实战》本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法

weixin_39661353·2022-11-06 09:44

【技术】DTEmpower核心功能技术揭秘(6) - autoML超参优化技术

DTEmpower针对此问题，不仅集成有大量的回归算法可供

TianFuRuanJian·2022-11-05 14:00

HCIE-BigData之机器学习——逻辑回归算法知识点

逻辑回归算法思想：采用Sigmoid函数，使用极大似然估计的方法，能够输出每一个类别的概率，取概率最大的类别作为样本的类别。优点：1.实现简单，广泛的应用于工业问题上。

送你一个车厘子·2022-11-05 01:36

机器学习算法 03 —— 逻辑回归算法(精确率和召回率、ROC曲线和AUC指标、过采样和欠采样)

文章目录系列文章逻辑回归1逻辑回归介绍1.1逻辑回归原理输入激活函数1.2损失以及优化2逻辑回归API介绍3案例：肿瘤良性恶性预测4分类模型的评估4.1分类评估方法混淆矩阵准确率精确率召回率F1-score4.2分类评估API4.3ROC曲线和AUC指标TPR与FPRROC曲线AUC指标绘制ROC曲线补充：解决类别不平衡问题1构造不平衡数据集2解决类别不平衡的方法过采样欠采样系列文章机器学习算法0

来一碗锅巴洋芋·2022-11-05 01:04

机器学习——逻辑回归算法代码实现

机器学习——逻辑回归算法代码实现前言一、逻辑回归是什么？二、代码实现1.数据说明2.逻辑回归代码前言最近准备开始学习机器学习，后续将对学习内容进行记录，该文主要针对逻辑回归代码实现进行记录！

风继续吹x·2022-11-05 01:03

机器学习——逻辑回归算法

一、分类问题（Classification）在分类问题中，当要预测的变量是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归(LogisticRegression)的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；区别一个肿瘤是恶性的还是良性的等等。以二元分类为例，我

Luo_LA·2022-11-05 01:33

吴恩达机器学习系列课程笔记——第二章：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

p=5我们的第一个学习算法是线性回归算法。在这段视频中，你会看到这个算法是什么样子的，更重要的是你将会了解监督学习过程完整的流程。

Lishier99·2022-11-04 13:25

李航《统计学习方法》第2版第6章课后习题答案

（关于一般的DFP算法参见附录B）解：这个DFP算法可参考书本附录B对于习题6.2的逻辑斯蒂回归算法，这里用python自编程实现（学习算法采用梯度下降法）梯度下降法：<

#苦行僧·2022-11-04 06:07

Python机器学习--分类\回归--决策树算法

决策树既可以做分类算法，也可以做回归算法。因此决策树既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。一般来讲，在决策树中，根节点和分节点使用方块表示，而叶子节点使用椭圆表示。

轻窕·2022-11-02 23:10

Python机器学习--算法--决策树算法

决策树既可以做分类算法，也可以做回归算法。因此决策树既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。决策树的构成决策树的基本组成部分包括：根节点，分节点，和叶子节点。

扁舟钓雪·2022-11-02 23:10

机器学习实战—决策树算法

决策树预测流程2.4决策树估计类概率三.CART剪枝训练算法3.1简介3.2Cart分类成本函数四.基尼不纯度或熵4.1简介4.2决策树的第i个节点熵的计算公式4.3正则化参数五.回归问题5.1决策树回归算法的使用

jakiechaipush·2022-11-02 23:07

python线性回归算法

1.线性回归算法2.在Python中实现线性回归那我们如何在Python中实现呢？利⽤Python强⼤的数据分析⼯具来处理数据。Numpy提供了数组功能，以及对数据进⾏快速处理的函数。

peacezhi·2022-11-02 19:27

python一元线性回归算法_Python机器学习（二）：线性回归算法

回归算法最简单的就是线性回归。当样本特征只有一个时，称为简单线性回归；当样本特征有多个时，称为多元线性回归。线性回归1.简单线性回归由上图可知，简单线性回归只有一个特征x，一个标记y。

weixin_39762838·2022-11-01 17:58

机器学习（吴恩达+西瓜书）学习笔记 - Neural Network

我们已经有线性回归和逻辑回归算法了，为什么还要研究神经网络？我们首先来看几个机器学习问题作为例子，这几个问题的解决，都依赖于研究复杂的非线性分类器考虑这个监督学习分类的问题。

大齐zq·2022-11-01 03:32

数据正态分布化 + 基于回归算法的房价预测（含python代码）

本文用到的美国房屋数据，数据介绍详见我的上一篇文章：链接：https://pan.baidu.com/s/1wrkzFF87A_Emgid_s7K3aA提取码：2j77内含两个文件：data_train.csv：训练集数据，包含房价等81个指标；data_test.csv：测试集数据，不包含房价；文章目录前言一、数据预处理1.删除异常值2.填补缺失值3.转换数据类型4.建立值与类别的映射二、对房价

99.99％·2022-10-30 07:21

Python机器学习--分类算法--KNN算法

KNN算法KNN算法类型:knn(k-NearestNeighbors),K最近邻算法.属于有监督学习的分类和回归算法.KNN算法原理1.计算测试样本与训练集中所有样本之间的相似度(使用距离表征相似度.

扁舟钓雪·2022-10-28 07:54

每天5分钟机器学习：什么是过拟合？推荐两种解决过拟合的方式

本文重点我们前面已经学习了线性回归算法和逻辑回归算法，它们能够有效地解决回归或分类问题，但是当将它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合的问题，可能会导致算法模型的效果很差。

幻风_huanfeng·2022-10-26 15:53

[时间序列预测]基于BP、LSTM、CNN-LSTM神经网络算法的单特征用电负荷预测[保姆级手把手教学]

系列文章目录深度学习原理-----线性回归+梯度下降法深度学习原理-----逻辑回归算法深度学习原理-----全连接神经网络深度学习原理-----卷积神经网络深度学习原理-----循环神经网络（RNN、

炮哥带你学·2022-10-26 07:46

传统机器学习笔记3——逻辑回归算法

目录前言一.逻辑回归核心思想1.1.线性回归与分类1.2.核心思想二.Sigmoid函数与决策边界2.1.线性决策边界的生成2.2.非线性决策边界生成三.梯度下降与优化3.1.损失函数3.2.梯度下降四.正则化与过拟合4.1.过拟合4.2.正则化五.特征变换与非线性表达5.1.多项式特征5.2.非线性切分前言上篇博文我们介绍了KNN算法，这篇博文我们继续开始我们的传统机器学习之旅，开始学习逻辑

I松风水月·2022-10-25 19:52

机器学习基础线性回归——预测网店的销售额

将收集到的数据可视化，显示出来看一看（3）做特征工程，使数据更容易被机器处理（4）拆分数据集为训练集和测试集（5）做特征缩放，把数据值压缩到比较小的区间选择机器学习的模型环节（1）确定机器学习的算法——这里也就是线性回归算法

黎明之道·2022-10-25 19:42

【计算机视觉】OpenCV算法解析

文章目录0.前言1.OpenCV2.线性回归算法：最小二乘法【代码实现】3.随机采样一致性（RANSAC）3.1算法简介3.2RANSAC在最小二乘法中的运用3.3RANSAC的步骤3.4RANSAC优缺点

吃_早餐·2022-10-25 14:36

传统机器学习笔记4——决策树

前沿上篇博文我们介绍了逻辑回归算法，对逻辑回归有不明白的小伙伴可以回到之前的博文再看看，这里附一个前面介绍过的传统机器学习系列的汇总：传统机器学习笔记——概述传统机器学习笔记1——模型评估方法与准则传统机器学习笔记

I松风水月·2022-10-24 18:18

每天五分钟机器学习：用两种方法求出正则化的线性回归模型最优解

文本重点针对于线性回归算法求解最优解，我们学习了两种算法：一种是梯度下降算法，另外一种是正规方程。本节课程我们还是使用这两种算法来求解带有正则化项的线性回归最优解。

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:13

每天五分钟机器学习：逻辑回归算法的假设函数的意义究竟是什么？

本文重点本节课程讲解决策边界这个概念，它能够帮助我们理解逻辑回归的假设函数究竟的意义是什么？逻辑回归的假设函数：上节课程中我们说过，逻辑回归的假设hθ(x)可以直观的理解为样本x对应y=1的概率p，也就是说在逻辑回归中是这样完成分类的：当hθ(x)≥0.5时y=1，此时z≥0，样本x为正向类当hθ(x)≤0.5时y=0，此时z≤0，样本x为负向类又因为z=θTx，所以我们可以说：θTx≥0的时候y

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:13

每天五分钟机器学习：多项式线性回归算法

本文重点线性回归：线性就是每个变量的指数都是1，它的形态是直线形态或者是超平面形态非线性回归：非线性回归就是至少有一个变量的指数不是1（二次或者是多次），它的形态是曲线形态。单变量就是只有一个特征变量x1，多变量就是有多个特征变量x1，x2…xn,无论是单变量还是多变量都是线性的模型。多项式特征不是x1了，而是x1²、x1³、x2²等等，这是非线性模型，但是我们可以令x1²=x1，x1³=x2，x

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:43

每天五分钟机器学习：线性回归算法的损失函数是什么？

本文重点在上一节课程中讲解了线性回归中的假设函数，本节课程将学习一下损失函数，损失函数的意义是帮助我们把最好的直线模型与我们的数据相拟合。房价预测的例子假设函数是这样的线性函数形式：ℎθ(x)=θ0+θ1x。其中θ0和θ1，便是直线在轴上的截距和斜率。其中θi我们称为模型参数，现在θ0和θ1是未知的，如果我们求出θ0和θ1，那么就求出这个假设函数hθ(x)了。那么θ0和θ1选择的标准是什么呢？这个

幻风_huanfeng·2022-10-24 17:12

线性回归算法模型的损失函数的直观理解

本文重点上一节课程中我们学会了损失函数在数学上的定义，为了让大家对损失函数有更加深入的了解，本节课中我们将通过一些例子来帮助大家更加直观的感受损失函数。我们先来回顾一下上节课程中讲解的内容：我们想要找一条直线hθ(x)来拟合我们的数据，所以我们用θ0和θ1参数来得到我们的假设。而且不同的参数θ0和θ1得到的直线hθ(x)是不一样的。为了让这条直线和我们的数据拟合的非常好，我们引入了损失函数，损失函