回归算法

机器学习：你真的分得清频率、概率、几率和似然吗？

7写在最后1从一个问题开始机器学习中，著名的Logistic分类回归算法，使用概率还是几率建模？事实上国内没有很好的文章辨析概率和几率的区别，请各位带着问题往下看，相信会有所收获。
FrigidWinter·2021-11-05 09:07

python一元线性回归算法，代码及参数更新动图展示

（一元）线性回归算法假设函数和代价函数1.设已知数据集为（X,Y),假设其线性关系为：y_pred=hθ(x)=θ0+θ1×xy\_pred=h_{\theta}\left(x\right)=\theta
哈伦裤DOCTOR·2021-11-03 22:51

机器学习-常用回归算法归纳(全网之最)

文章目录前言一元线性回归多元线性回归局部加权线性回归多项式回归Lasso回归&Ridge回归Lasso回归Ridge回归岭回归和lasso回归的区别L1正则&L2正则弹性网络回归贝叶斯岭回归Huber回归KNNSVMSVM最大间隔支持向量&支持向量平面寻找最大间隔SVRCART树随机森林GBDTboosting思想AdaBoost思想提升树&梯度提升GBDT面试题整理XGBOOST面试题整理Lig
WGS.·2021-10-28 18:11

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、理论学习（一）背景（二）线性回归检验二、数据清洗（一）数值数据处理（二）非数值型数据转换三、Excel多元线性回归四、多元线性回归模型预测房价（一)基础包与数据导入（二）变量探索
一只特立独行的猪 ️·2021-10-25 23:46

jupyter多元线性回归算法预测房价

目录一、概念二、Excel预测房价三、Python预测房价（不用Sklearn）1.上传数据文件2.导入数据3.数据清洗4.热力图5.多元线性回归建模6.模型末尾提示可能存在多元共线性，需要处理一下四、使用Sklearn包预测房价（一）不处理数据1.导入相关包和数据2.多元线性回归（二）处理数据1.异常值处理2.进行多元线性回归五、三种方式对比六、总结参考资料一、概念社会经济现象的变化往往受到多个
WOOZI9600L²·2021-10-25 23:13

Python数据分析与机器学习实战＜六＞线性回归算法

目录算法概述一个例子（线性回归）下面数学来了！误差项分析似然函数求解似然函数（最大的似然估计）对数似然目标函数线性回归求解目标函数求偏导评估方法（高中就学过）梯度下降原理梯度下降方法对比批量梯度下降随机梯度下降小批量梯度下降学习率对结果的影响逻辑回归LogisticregressionSigmoid函数预测函数逻辑回归求解似然函数对数似然求偏导i:第i个样本；j：第j个特征参数更新多分类的soft
-小透明-·2021-10-23 17:44

机器学习——算法介绍-4

文章目录算法类别回归算法-线性回归分析线性回归损失函数(误差大小最小二乘法之正规方程损失函数直观图(单变量举例)最小二乘法之梯度下降正规方程与梯度下降的对比？
lidashent·2021-10-12 00:33

基于逻辑回归算法模型搭建思路

逻辑回归算法逻辑回归(LogisticRegression)又称为逻辑回归分析，经常被用于分类，是常用的预测算法之一。通过学习历史数据的特性预测新数据的表现结果。例如，可以将
金科应用研院·2021-10-11 10:38

【机器学习】深入讨论机器学习 8 大回归模型的基本原理以及差异！

本文将阐明每种回归算法的细节，以及确切的区别。
风度78·2021-10-08 12:00

强大的ETL工具fme和python结合实现不动产登记确权项目入库扫描件自动分类归档

从最开始接触fme的时候，我就一直有一个想法，fme能不能和机器学习、深度学习、统计学回归算法结合实现大批量数据的智能操作，奈何学识一直有限，到目前都没实现突破。
努力的悟空·2021-09-14 13:06

保研面试--机器学习

回归算法回归算法实际上是一个迭代算法。R²衡量的是1-我们的模型没有被捕获到的信息量占真实标签中所带的信息量的比例。R²越接近于1越好。
Caramel_biscuit·2021-08-31 15:40

Python机器学习--分类\回归算法--KNN（K最近邻）算法

KNN算法介绍与类型K最近邻（K-NearestNeighbors,KNN）算法是一种基本的分类和回归算法【有监督学习】，也是最简单易懂的机器学习算法，没有之一。
轻窕·2021-08-31 00:19

Python机器学习入门(四)之Python选择模型

数据分离与验证1.1分离训练数据集和评估数据集1.2K折交叉验证分离1.3弃一交叉验证分离1.4重复随机分离评估数据集与训练数据集2.算法评估2.1分类算法评估2.1.1分类准确度2.1.2分类报告2.2回归算法评估
·2021-08-27 18:02

Python机器学习入门(五)之Python算法审查

目录1.审查分类算法1.1线性算法审查1.1.1逻辑回归1.1.2线性判别分析1.2非线性算法审查1.2.1K近邻算法1.2.2贝叶斯分类器1.2.3分类与回归树1.2.4支持向量机2.审查回归算法2.1
·2021-08-27 17:20

机器学习/深度学习实战——kaggle房价预测比赛实战（机器学习回归算法）

文章目录3.构建模型3.1使用lazyPredict寻找最优拟合算法3.2超参数调整3.3RidgeRegression3.4LassoRegression3.5GradientBoostingRegressor3.6XGBRegressor3.7LGBMRegressor3.8StackingRegressor3.9保存模型4.输出预测结果相关BLOG：第1个blog：数据分析第2个blog：数
留小星·2021-08-04 11:14

拓端tecdat|Python中LARS和Lasso回归之最小角算法Lars分析波士顿住房数据实例

p=23178回归算法最小角回归（LARS）通过高维数据的线性组合提供变量。它与正向逐步回归有关。在这种方法中，在每个步骤中选择最相关的变量，其方向在两个预测因子之间是等角的。
·2021-07-28 18:20

拓端tecdat|Python中LARS和Lasso回归之最小角算法Lars分析波士顿住房数据实例

p=23178回归算法最小角回归（LARS）通过高维数据的线性组合提供变量。它与正向逐步回归有关。在这种方法中，在每个步骤中选择最相关的变量，其方向在两个预测因子之间是等角的。
·2021-07-27 19:35

【任务1 - 线性回归算法梳理】

【任务1-线性回归算法梳理】时长：2天机器学习的一些概念有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证监督学习，非监督学习，半监督学习三者的区别是什么，举出一个最有代表性的算法
小小尧·2021-06-27 08:32

《机器学习实战》第一章 机器学习基础

目标变量是机器学习算法的预测结果，在分类算法中目标变量的类型通常是标称型的，而在回归算法中通常是连续型的。一般过程：为了测试机器学习算法的效果，通常使用
大美mixer·2021-06-27 06:50

机器学习基础算法（1）-KNN

KNN（最近邻分类规则）--最简单的机器学习分类，回归算法个人认为机器学习的三个最主要的特性，是分类，回归，聚类。
美队庆·2021-06-24 17:45

数据科学家最常用的10个算法！

2016年数据科学家最常使用的十大算法，它们分别是：1.Regression回归算法2.Clustering聚类算法3.Dec
大圣众包·2021-06-23 08:07

sklearn学习笔记——支持向量机SVM

另一类是回归算法库，包括SVR，NuSVR，和LinearSVR3个类。相关的类都包裹在sklearn.svm模块之中。
龙鹰图腾223·2021-06-22 18:19

随机森林、EM、HMM、LDA

随机森林（RandomForest）是一种分类和回归算法，它包含了多个决策树，形成一个森林，随机森林的类别是所有决策树分类回归结果的众数决定。
xxyytt·2021-06-22 09:49

线性模型—— 一元线性回归算法推导

目录一、线性模型原理二、线性回归与最小二乘法三、一元线性回归公式推导四、总结线性模型原理：给定d个属性x=(；...，)，其中是第i个属性的值，线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即f(x)=++...，+b，向量化表示f(x)=x+b，其中w=(，，，...，）可以认为w是x各个维度出现的概率组成的列向量。学得w和b后，模型就可以确定。线性模型简单、可解释性强，很多非线性模型
易码当先·2021-06-22 08:27

回顾|Logistic回归

就要使用logistic回归算法：最广泛使用的算法之一。如果之前的线性回归是一个预测问题，那么现在就是一个判断问题：是与不是在分类问题中，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）。
带刺的小花_ea97·2021-06-20 10:04

5-1节 Logistic回归|使用 Logistic 回归在简单数据集上的分类项目汇总|机器学习实战-学习笔记

文章原创,最近更新：2018-09-19前言:本文介绍机器学习分类算法中的Logistic回归算法并给出伪代码，Python代码实现。
努力奋斗的durian·2021-06-20 10:17

PySpark-ml-逻辑回归

逻辑回归可以进行多分类操作，但由逻辑回归算法本身性质决定其更常用于二
NEO_X·2021-06-20 09:55

学习笔记-机器学习-（1）入门、线性回归算法

吴恩达-机器学习课程--01and02:Introduction,RegressionAnalysis,andGradientDescent的学习总结：监督学习（Supervisedlearning）：从有标签的训练数据中学习模型，以便对新数据集做出预测。“监督”指已知样本所需要输出的信号或标签。预测出连续型数值的叫回归（regression），预测出离散分类标签的叫分类（classificati
饼干和蛋糕·2021-06-20 01:44

机器学习作业3-神经网络

二、逻辑回归算法实现1.加载数据importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportscipy.ioassioimportmatplotlibimportscipy.optimizeasoptf
天叔·2021-06-13 16:33

线性回归算法梳理

线性回归算法梳理1.机器学习的一些概念1.1有监督(supervisedlearning)和无监督1.1.1有监督：训练数据集必须是有标记，然后通过给定的训练数据和特定的算法去构造一个模型。
敬标·2021-06-13 14:09

机器学习实战-逻辑回归算法

关于逻辑回归的理解以及公式推导，可以看前面的文章逻辑回归公式推导逻辑回归sigomoidfunction:用梯度上升算法来求参数,求函数的最大值。迭代步骤：训练算法：求参数主要步骤如下：将数据转化成矩阵求梯度fromnumpyimport*defloadData(filename):'''读取文件'''datamat=[];labelmat=[]withopen(filename)asf:forl
投篮手型差·2021-06-12 07:32

逻辑回归算法

LogisticRegression有三个主要组成部分：回归、线性回归、Logsitic方程。1）回归Logisticregression是线性回归的一种，回归其实就是对已知公式的未知参数进行估计。大家可以简单的理解为，在给定训练样本点和已知的公式后，对于一个或多个未知参数，机器会自动枚举参数的所有可能取值（对于多个参数要枚举它们的不同组合），直到找到那个最符合样本点分布的参数（或参数组合）。（当
吕不韦·2021-06-11 12:03

逻辑回归算法（Logistic Regression）

逻辑回归(LogisticRegression,LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。一,逻辑回归模型我们对线性回归的结果做一个在函数g上的转换，可以变化为逻辑回归。这个函数g在逻辑回归中我们一般取为sigmoid函数，形式如下：，其图像为：sigmoid函数它有一个非常好的性质，即当
格物致知Lee·2021-06-07 19:52

机器学习之逻辑回归算法详解（Sigmoid函数、逻辑回归的损失函数、梯度下降 、逻辑回归的正则化、逻辑回归API中的超参数介绍）

机器学习19_逻辑回归算法详解（2021.06.07~2021.06.12）一.究极总结逻辑回归：一个打着回归旗号，却在做分类任务的分类器。
Demo_xxx·2021-06-07 18:41

干货 ：万字长文，演绎八种线性回归算法最强总结！

导读：本文以应用为导向，简单总结九种线性回归理论概念，重点说明如何用Python实现。从数据准备、数据预处理、模型建立、模型调参、模型评价及结果可视化方面介绍常用的线性回归模型及应用。简单线性回归岭回归Lasso回归弹性网络回归贝叶斯岭回归最小回归角回归偏最小二乘法回归分位数回归回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时间序列
数据分析v·2021-05-31 08:46

机器学习之线性回归算法详解（附加利福尼亚房价预测的实现源码）

机器学习15_线性回归算法详解（2021.05.30）一.基础知识什么是回归问题？回归问题的本质又是什么？回归问题其实就是目标值是连续性的值，而分类问题的目标值则是离散型的值。
Demo_xxx·2021-05-30 23:58

使用scikit-learn构建模型——构建并评价回归模型

构建并评价回归模型使用sklearn估计器构建线性回归（LinearRegression）模型sklearn库内部有不少的回归算法：线性回归、非线性回归、Logistic回归、最近邻回归、回归决策树、随机森林回归
Big-Winda·2021-05-25 21:55

吴恩达机器学习笔记（七）——初识神经网络

非线性假设对于我们之前学习的逻辑回归，当决策边界明显不是直线的时候，我们就需要使用高阶的多项式去绘制决策边界，但是当特征的数量不断增大，那么计算量也会随之增大，如下图所示，当有100个特征的时候：因此，简单的逻辑回归算法并不适合在特征
XHHP·2021-05-25 17:39

吴恩达机器学习-9-降维PCA

公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter吴恩达机器学习-9-降维PCA在本文中主要介绍的是数据降维相关的内容，重点讲解了PCA算法为何实施降维数据压缩数据可视化PCA算法PCA和线性回归算法的区别
尤尔小屋的猫·2021-05-22 09:34

机器学习问题及分析笔记

什么是线性回归算法？最小平方差代价函数+梯度下降公式（单变量线性回归）对偏导数进行求导（
单名一个冲·2021-05-16 14:52

机器学习笔记4: 生成学习算法

之前的回归算法可能通过梯度上升算法求出一条直线，也就是决策边界
secondplayer·2021-05-16 06:50

机器学习（1）：机器学习基础

目标变量是机器学习算法的预测结果，在分类算法种目标变量的类型通常是标称型的，而在回归算法种通常是连续型的。训练样本集必须知道目标变量的值，以便机器去学校算法可以发现特征和目标变量之间的关系为了测试
会飞的大妖怪·2021-05-10 14:22

常用的微分运算法则

本文直接给出常用的微分运算法则，并运用这些法则来计算分类回归算法(LogisticRegression)预测模型SigmoidFunct
kamidox·2021-05-10 08:25

深入讨论机器学习 8 大回归模型的基本原理以及差异！

本文将阐明每种回归算法的细节，以及确切的区别。
红色石头Will·2021-05-02 11:00

吴恩达机器学习课程笔记+代码实现(2)单变量线性回归和梯度下降(Linear Regression with One Variable and Gradient Descent)

2.单变量线性回归和梯度下降(LinearRegressionwithOneVariableandGradientDesce2.1模型表示线性回归算法，根据不同房屋尺寸预测住房价格，如果房子是1250平方尺大小
Jorunk·2021-04-29 07:54

《机器学习实战》读书笔记10

K-均值算法概述回顾前面总结的分类和回归算法，它们都有预期的目标变量，即：“对于输入数据x能预测y”，也因此这类算法统称为监督学习算法。而无监督学习算法寻求解决的问题是“从数据x中能发现什么？”
whybask·2021-04-27 22:57

机器学习之逻辑回归

逻辑回归其实是一个分类算法而不是回归算法。通常是利用已知的自变量来预测一个离散型因变量的值（像二进制值0/1，是/否，真/假）。
你要好好学习呀·2021-04-27 15:16

逻辑回归算法原理

一、从线性回归到逻辑回归首先从线性回归模型出发，线性回归模型的输出值是连续型变量，值域为；逻辑回归的输出值是离散型变量，值域为；逻辑回归实属广义线性模型，线性回归预测函数可简单表示为，而逻辑回归预测函数需要做一个函数转换，其中，即通过将线性回归原本的值域映射到区间内，当取值大于临界值时为一类，小于临界值时为另一类，从而达到分类的目的。这里一般使用sigmoid函数，即sigmoid有一个性质：当趋
阿ashang·2021-04-26 06:13

跟我一起学scikit-learn16：线性回归算法

线性回归算法是使用线性方程对数据集拟合得算法，是一个非常常见的回归算法。
金字塔下的小蜗牛·2021-04-24 18:46

基于Python的随机森林（RF）回归与多种模型超参数自动优化方法

  本文详细介绍基于Python的随机森林（RandomForest）回归算法代码与模型超参数（包括决策树个数与最大深度、最小分离样本数、最小叶子节点样本数、最大分离特征数等等）自动优化代码。  
疯狂学习GIS·2021-04-24 14:57
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