回归算法第25页

决策树回归算法原理及Spark MLlib调用实例（Scala/Java/python）

决策树回归算法介绍：决策树以及其集成算法是机器学习分类和回归问题中非常流行的算法。因其易解释性、可处理类别特征、易扩展到多分类问题、不需特征缩放等性质被广泛使用。

liulingyuan6·2020-09-16 23:55

Python实现Logistic Regression（逻辑回归）

在Coursera以及网易云课堂学习了吴恩达老师的《深度学习》课程，自己动手编写了一下第二章的逻辑回归算法。

CommissarMa·2020-09-16 19:15

机器学习基本概念知识汇

目录目录背景机器学习基本概念机器学习方法监督学习无监督学习半监督式学习强化学习机器学习中分类与聚类的本质区别分类聚类分类与聚类的比较机器学习算法分类回归算法基于实例的算法决策树学习贝叶斯方法基于核的算法聚类算法降低维度算法关联规则学习集成算法人工神经网络机器学习算法比较机器学习算法应用光学字符识别基本概念基本思想基本识别步骤参考机器学习算法应用人脸识别人脸识别基本分类人脸识别基本流程及方法基本流程

岳飞传·2020-09-16 14:04

数据分析--分类与回归模型（一）

一、分类回归方法主要的分类、回归算法，网上和书上的资料进行梳理整理。二、各类分类方法代码参照《人工智能：python实现》一书，对部分代码进行了修改。

yili_sha11·2020-09-16 04:42

Starter.bundle计算机视觉与深度学习：1-6

这本书分为三个bundle:StarterBundle-这部分的内容比较基础，包括从零开始实现回归算法、深度神经网络和卷积神经网络。对于完全没有机器学习基础的人而言，可以从实例中学习到

胡涂涂·2020-09-15 20:42

spark 决策树浅谈

spark中有决策树的分类算法，又有决策树的回归算法。我用到了分类算法，就暂且分享一下我对决策树分类算法的理解。

月落乌啼silence·2020-09-15 20:36

回归树-----生成回归树

当数据拥有众多属性并且属性间关系复杂时，前面所讲的回归算法就显得太难了。今天我们就讨论一种树型的回归算法。

爱哭的猫ff·2020-09-15 18:49

树回归算法个人总结

当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂的时候，构建全局模型就十分困难，也略显笨拙。而且，实际生活中有很多的问题都是非线性的，不可能使用全局线性模型来拟合任何数据。一种解决办法就是将数据集切分成很多份易于建模的数据，然后利用线性回归技术来建模。如果首次切分后仍难以拟合线性模型就继续切分。在这种切分下，树结构和回归法就相当有用。复杂数据的局部性建模分类回归树（CART）是一种树构建方法。该方法既可

架良·2020-09-15 18:40

PySpark机器学习案例--分类与聚类

案例一:基于逻辑回归算法的机器学习（分类）要求：text含有“spark”的lable标记为1，否则标记为0训练数据集：#训练数据idtextlabel0"abcdespark"1.01"bd"0.02

Hadoop_Liang·2020-09-15 13:29

回归(regression)与分类(classification)的区别

一个比较常见的回归算法是线性回归算法（LR）。另外，回归分析用在神经网络上，其最上层是不需要加上softmax函数的，而是直接

judyge·2020-09-15 07:40

机器学习-回归之一元回归与多元回归算法原理及实战

一元回归分析和多元线性回归前言在统计学中，回归分析(RegressionAnalysis)指的是确定两种或两种以上变量间的相互依赖的定量关系的一种分析方法。该方法常使用数据统计的基本原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并加以外推，用于预测以后的因变量的变化的分析方法。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

周先森爱吃素·2020-09-15 07:54

生成算法与判别算法

生成算法最典型的是朴素贝叶斯算法，判别算法最典型的是逻辑回归算法。生成算法与判别算法都是用于解决分类问题，但是解决的思路有点区别。

ihoujie·2020-09-15 05:19

谈分类之逻辑回归与决策树 ————算法及应用（类论与python实战）

文章综述：对分类算法中的逻辑回归算法与决策树算法进行初步的了解，并使用Python语言分别生成数据使用两种算法进行分类。

后面的人·2020-09-14 23:58

做一个运动控制软件开发人员需要具备的条件！

运动控制需要的数学知识比较多，如数据拟合/回归算法，插补算法，优化及数学模型设计分析等，不同的行业不同的工艺需

dch4890164·2020-09-14 22:57

Python - SkLearn库的使用

Python-SkLearn库的使用SkLearn简介数据的预处理标签编码数据集的处理构建训练集和测试集建立预测模型K近邻算法(KNN)朴素贝叶斯算法决策树算法逻辑回归算法支持向量机算法随机森林（集成方法

GQ177·2020-09-14 21:53

逻辑回归、优化算法和正则化的幕后细节补充

1.写在前面今天开始，开始尝试进行机器学习算法的一些查缺补漏知识的整理，主要还是之前没有注意的一些点吧，之前的一篇补充了线性回归与梯度下降算法的一些细节，这篇文章主要是对逻辑回归算法模型的细节梳理，以及常用的两种优化算法

Miracle8070·2020-09-14 21:26

sklearn库中的机器学习函数

函数名称均为sklearn库中的函数1.线性回归算法：LinearRegression：其中常用的有：Ridge:岭回归算法，MultiTaskLasso:多任务LASSO回归算法，ElasticNet

探索空间·2020-09-14 20:13

GBDT和XGB算法问题总结

6GBDT在什么情况下比逻辑回归算法要差？7GBDT与RF区别8GBDT和xgb的区别有哪些？9GBD

阿拉辉·2020-09-14 16:14

吴恩达机器学习_第二章_单变量线性回归

二、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)2.1模型表示参考视频:2-1-ModelRepresentation(8min).mkv我们的第一个学习算法是线性回归算法

、Lu·2020-09-14 15:07

机器学习中的回归算法（上）

下面我们在这篇文章中给大家介绍一下回归算法，希望这篇文章能够帮助我们更好地理解机器学习的知识。机器学习中有很多的方法，在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。

CDA·数据分析师·2020-09-14 08:45

Spark Machine Learning 总览

Spark的ML(MachineLearning)库提供了主流数据统计/挖掘算法的实现，威廉将在本文中做一个总览，具体的解析将会在之后的文章中来写分类与回归算法算法Spark算法类Spark模型类SVM

威廉的大数据实验室·2020-09-14 01:46

KNN算法

KNN回归算法：使用所有邻近点的均值作为当前点的回归预测值。KNN分类算法举例说明。如图：例如:黄色圆圈要被赋予那个类，是绿色三角形还是紫色矩形。

wenyi瑾年·2020-09-14 01:36

knn 最近邻算法的思考与总结

算法功能分类（核心功能），回归算法类型有监督学习，惰性学习（没有产生模型），距离类模型数据输入包含数据标签y，特征空间中至少包含K个训练样本特征空间中各个特征的量纲需要统一，若不统一则需要进行归一化处理自定义超参数

秉寒CHO·2020-09-14 00:49

通俗理解OvO与OvR

OvO假设现在训练数据集的分布如下图所示（其中A，B，C代表训练数据的类别）：如果想要使用逻辑回归算法来解决这种3分类问题，可以使用OvO。

alw_123·2020-09-14 00:38

机器学习算法04——多项式回归算法实战

摘要：本文主要介绍机器学习算法的多项式回内容。包括多项式回归的介绍，其与线性回归的区别，实战内容。1.多项式回归的介绍线性回归只适用于满足线性关系的数据，而对于非线性的拟合效果很差；多项式回归是在线性回归的基础上，进行改进，从而可以对非线性数据进行拟合。如图所示，下图为数据呈现出线性关系，用线性回归可以得到较好的拟合效果。而下图图数据呈现非线性关系，则需要多项式回归模型。多项式回归是在线性回归基础

yue200403·2020-09-13 20:04

机器学习算法03——线性回归算法实战

摘要：本文主要介绍线性回归算法的定义，公式，回归实战。1.线性回归定义用来对连续性数据进行预测，来确定两种或者两种以上变量间的相互关系。

yue200403·2020-09-13 20:04

[吴恩达机器学习]第一周课程笔记

第一周课程学习Introduction-介绍1.什么是机器学习2.SupervisedLearning-监督学习3.UnsupervisedLearning-无监督学习4.模型和代价函数4.1线性回归算法

Lf_MrF·2020-09-13 18:35

matlab svmtrain和svmclassify函数使用示例

支持向量机与逻辑回归算法类似，都是解决二分类或多分类问题，但是SVM在非线性回归预测方面具有更优秀的分类效果，所以SVM又被称为最大

红色石头Will·2020-09-13 14:42

python学习之利用sklearn库自带的函数实现典型回归的回归算法（线性回归，lasso回归，岭回归）

文章目录（一）线性回归1、概述2、代码实现2.1、使用sklearn包中的线性回归算法的代码例子2.2、具体实现的列子（二）岭回归1、概述2、具体实现的列子（三）lasso回归1、概述2、具体实现的列子

无落·2020-09-13 10:49

单变量线性回归算法分析及python源码

一、概述单变量线性回归算法属于监督学习的一类，所谓回归是指我们根据之前的数据预测一个较为准确的输出值。

君子不怨·2020-09-13 10:55

如何评价回归算法的优劣 MSE、RMSE、MAE、R-Squared

如何评价回归算法的优劣MSE、RMSE、MAE、R-Squared前言均方误差MSE（MeanSquaredError）代码实现均方根误差（RMSE）代码实现平均绝对误差（MAE）RSquared代码实现通过

itslifeng·2020-09-13 10:41

【matlab 多元回归】matlab数值预测--多元回归算法

主要内容：1、excel数据读取2、回归模型建立3、预测及作图4、相关性分析对七个自变量，2个因变量分别做多元线性线性回归。数据形式如下：下面是matlab代码：clc,clearall%%%读取excel数据，data存放数值数据，text存放文本数据[data1,text1]=xlsread('E://ID//data//data.xlsx');%%%建立第一个多元回归模型y1=data1(:

开心果汁·2020-09-13 09:08

简单线性回归

1.线性回归算法简介线性回归算法以一个坐标系里一个维度为结果，其他维度为特征（如二维平面坐标系中横轴为特征，纵轴为结果），无数的训练集放在坐标系中，发现他们是围绕着一条执行分布。

Pchoy·2020-09-13 02:23

魔法 • 革·2020-09-12 21:05

机器学习笔记02-代价函数与梯度下降算法（一）

一，模型表示我们的第一个学习算法是线性回归算法。这篇博文你将会使你了解监督学习过程完整的流程。让我们通过一个例子来开始：这个例子是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据

新之·2020-09-12 21:24

机器学习算法：scikit-learn 线性回归算法总结

写在前面从一开始的课题需要重新整理XGBoost，到现在整理机器学习算法的知识将近一个礼拜了，希望自己能一直坚持下去~线性回归在机器学习算法中算是一个比较简单基础的算法。线性回归的目的是要得到输出向量Y和输入特征X之间的线性关系，求出线性回归系数θ,也就是Y=Xθ。其中Y的维度为mx1，X的维度为mxn，而θ的维度为nx1。m代表样本个数，n代表样本特征的维度。为了得到线性回归系数θ，我们需要定义

kaiyuan_sjtu·2020-09-12 18:08

梯度下降法的三种形式BGD、SGD以及MBGD

下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较。一般线性回归函数的假

weixin_30342209·2020-09-12 17:39

在分类及预测任务中对高维类别（category）变量的预处理方法

但是一些回归算法却需要将每一个输入特征都转变成数值类型的特征。而且在现实生活中，我们需要解决的分类或者预测问题的数据集中，充满了类别属性，比如：ZIP码，SIC，

OraYang·2020-09-12 11:11

机器学习中Bagging和Boosting的区别

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，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。

JeemyJohn·2020-09-12 09:52

机器学习基础算法梳理-2

目录逻辑回归算法梳理一、逻辑回归与线性回归的联系与区别1.1联系1.2区别1.2.1线性回归1.2.2逻辑回归1.3逻辑回归损失函数1.3.1定义1.3.2交叉熵1.4优缺点1.5样本不均衡解决方法二、

Jolahua·2020-09-12 01:22

机器学习之回归算法（线性回归推导和实战）

1、主要回归算法线性回归Logistic回归Softmax回归梯度下降特征抽取线性回归案例2、什么是回归算法3、线性回归推导参考其中n为特征值的个数误差众所周知，当我们吧数据进行拟合后，不可能所有的数据均落在拟合线或者拟合平面内

Hubert_xx·2020-09-11 23:25

机器学习之回归算法（多项式扩展）

目标函数（损失函数）分类多项式介绍1、传统方法的多项式多项式回归就是我们要使用的方法，其本质上还是基于线性回归的数学原理，只不过是对损失函数进行巧妙的改变使得原本我们用线性回归求得一条直线，变为求得一条曲线。所以对与多项式回归而言，就是需要我们为样本数据增加一个特征，使之可以用线性回归的原理更好的拟合样本数据，但是求出的是对于原始样本而言的非线性的曲线。importnumpyasnpimportm

Hubert_xx·2020-09-11 23:53

无约束优化算法——牛顿法与拟牛顿法（DFP，BFGS，LBFGS）

简介：最近在看逻辑回归算法，在算法构建模型的过程中需要对参数进行求解，采用的方法有梯度下降法和无约束项优化算法。

weixin_30673715·2020-09-11 22:20

深入理解GBDT

顾名思义,它是一种基于决策树(decisiontree)实现的分类回归算法。不难发现,GBDT有两部分组成:gradientboosting,decisiontree。

xsqlx·2020-09-11 22:17

最小二乘法的极大似然解释

最开始学习机器学习的时候，首先遇到的就是回归算法，回归算法里最最重要的就是最小二乘法，为什么损失函数要用平方和，而且还得是最小？仔细想想最小二乘法视乎很合理，但是合理在哪，怎么用数学方法来证明它合理。

xindoo·2020-09-11 20:11

机器学习逻辑回归算法

本文内容资源来自AndrewNg在Coursera上的MachineLearning课程，在此向AndrewNg致敬。斯坦福大学机器学习第六课”逻辑回归“学习笔记，本次课程主要包括7部分：1)Classification(分类)2)HypothesisRepresentation（建模）3)Decisionboundary(决策边界)4)Costfunction(代价函数，成本函数)5)Simpl

Jiede1·2020-09-11 14:19

数据分析常用方法&思路&算法

目录分析方法论SWOT4P：产品、价格、促销、渠道PESTSMART5W2H用户使用行为AARRR思路趋势分析多维分解用户分群漏斗分析留存分析A/B测试对比分析交叉分析算法回归算法线性回归LinearRegression

布丁奶盖·2020-09-11 13:39

ML算法基础——回归算法-线性回归分析

文章目录1.回归问题1.1线性模型1.2线性回归1.3损失函数(误差大小)1.4sklearn线性回归正规方程、梯度下降API1.5波士顿房价数据案例分析1.6回归性能评估1.7LinearRegression与SGDRegressor评估2.过拟合与欠拟合2.1概念2.2欠拟合原因以及解决办法2.3过拟合原因以及解决办法2.4L2正则化2.5带有正则化的线性回归-Ridge2.6LinearRe

muguangjingkong·2020-09-11 09:40

回归算法—前言

现实生活中，很多事物间都存在着一定的关系。有确定性关系，可以用函数表达式来描述，如：圆的面积公式s=πr2s=πr2，匀加速速度公式v=atv=at等；有非确定性关系，也称相关关系，如：GDP与失业率，空气质量与呼吸道疾病发病率等。当事物X1X1、事物X2X2、…、事物XkXk与事物YY是相关关系时，人们希望根据事物X1X1、事物X2X2、…、事物XkXk预测事物YY或探究事物X1X1、事

Amber-J·2020-09-11 05:10

克里金插值调用matlab工具箱

克里金插值克里金插值是依据协方差函数对随机过程或随机场进行空间建模和插值的回归算法。克里金插值法的公式为：式中为待插入的各点的重金属污染值，为已知点的重金属污染值，为每个点的权重值。

weixin_30408739·2020-09-11 04:41

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