回归算法

【机器学习】逻辑斯蒂回归原理

而在逻辑斯蒂回归中，我们将会采用sigmoid函数作为激励函数，所以它被称为sigmoid回归也叫对数几率回归（logisticregression），需要注意的是，虽然它的名字中带有回归，但事实上它并不是一种回归算法
网络毒刘·2020-08-19 03:58

Logistic Regression 模型简介

本文作为美团机器学习InAction系列中的一篇，主要关注逻辑回归算法的数学模型和参数求解方法，最后也会简单讨论下逻辑回归和贝叶斯分类的关系，以及在多分类问题上的推广。
美团技术团队·2020-08-19 02:34

《机器学习实战》 (3) logistic regression(逻辑斯蒂回归)小结（上）

https://github.com/lwpyh/machinelearning-in-action最近一直在学习《机器学习实战》这一本书，之前学习了kNN算法和决策树算法，因为想迫切的接触logistic回归算法
lwpyh·2020-08-19 02:06

统计学习方法——决策树

决策树是一种更接近于人类思维的分类回归算法。为什么说它接近人类思维呢？回忆一下我们平时做决策的思路，比如现在公司想要做一款新产品，我们来看一下这件事情的可行性。
我是刘某某·2020-08-19 02:40

线性模型（五）之逻辑斯蒂回归

  逻辑斯蒂回归（logisticregression，LR）名字中包含“回归”二字，乍一听，还以为是一种回归算法，实则不然，逻辑斯蒂回归是不折不扣的分类算法。  
keep_forward·2020-08-19 01:00

基于KD树的K近邻算法(KNN)算法

文章目录KNN简介KNN三要素距离度量k值的选择分类决策规则KNN实现1，构造kd树2，搜索最近邻3，预测用kd树完成最近邻搜索K近邻算法(KNN)算法，是一种基本的分类与回归算法，本文只讨论解决分类问题的
VariableX·2020-08-19 01:28

线性回归、逻辑回归算法原理推导及python代码实现（没有直接调sklearn库）

线性回归算法线性回归算法是机器学习中最基本的一个算法，但是该算法的思想、原理相当重要。
wys837·2020-08-18 17:25

机器学习之sklearn工具包（回归算法补全人脸）

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,Ridge,Lassofromsklearn.neighborsimportKNeighborsRegressorfromsklearn.treeimportDecisionTreeRegressorfromsklear
只求毕业·2020-08-18 16:58

浅析高斯过程回归（Gaussian process regression）

前言高斯过程回归的和其他回归算法的区别是：一般回归算法给定输入X，希望得到的是对应的Y值，拟合函数可以有多种多样，线性拟合、多项式拟合等等，而高斯回归是要得到函数f(x)的分布，那么是如何实现的呢？
MU大尧·2020-08-18 15:27

无监督学习——聚类算法（Unsupervised learning-clustering）通俗讲解

然后由我们利用回归算法或分类算法对数据进行训练、分析、得到预测值。无
Leo_Sheng·2020-08-18 13:14

决策树算法原理(ID3，C4.5)

决策树算法原理(CART分类树)CART回归树决策树的剪枝决策树可以作为分类算法，也可以作为回归算法，同时特别适合集成学习比如随机森林。
weixin_34179762·2020-08-18 12:24

机器学习三种估计函数与误差度量

比如，最简单的线性回归算法，用一条直去拟合数据。回忆下初中数学，对于直线y=mx+c而言，一旦我们确定了m和c这两个参数，那么直线就定下来了(如下图)。之
tomatotian·2020-08-18 12:53

机器学习——逻辑回归的原理及python代码实现

机器学习——逻辑回归的原理及python代码实现逻辑回归的数学原理及推导过程逻辑回归算法是比较牛的二分算法，是分类用的，机器学习算法中，首选的都是逻辑回归，如果逻辑回归做得好，那还选啥其他的，做的不好再选复杂的
靓玲珑·2020-08-18 11:32

线性回归误差项分析

线性回归误差项分析在上一篇中，对线性回归算法有了一个简单的了解。博客地址为http://blog.csdn.net/qq_35028612/article/details/78628622。
夕阳满天·2020-08-18 11:31

理解Logistic回归算法原理与Python实现

一般的机器学习的实现大致都是这样的步骤：1.准备数据，包括数据的收集，整理等等2.定义一个学习模型（learningfunctionmodel），也就是最后要用来去预测其他数据的那个模型3.定义损失函数（lossfunction），就是要其做优化那个，以确定模型中参数的那个函数。4.选择一个优化策略（optimizer），用来根据损失函数不断优化模型的参数。5.根据训练数据（traindata）训
chaibubble·2020-08-18 10:23

logistic 回归及用梯度下降法实现logistic回归。

logistic回归算法可以被看作是一个非常小的神经网络。通过梯度下降法，来训练w或者b，使得代价函数最小化。代价函数是一个凸函数，这样可以找到全局最优解。函数的凸性也是为什么选择在这个函数的原因。
努力和行动都不会白费得·2020-08-17 17:07

【学习笔记】回归算法-线性回归

目录损失函数正规方程梯度下降sklearn线性回归正规方程、梯度下降API回归性能评估sklearn回归性能评估欠拟合与过拟合解决过拟合的方法L2正则化线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。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。单变量线性回归：
weixin_30362083·2020-08-17 15:53

四、【机器学习作业】多元分类与神经网络（python版ex3）

多元分类与神经网络（一）多元分类问题利用逻辑回归算法进行手写字符识别（二）神经网络模型（初识）（1）简单模型vs复杂模型（2）介绍神经网络模型（前馈）（3）神经网络模型的建立（4）神经网络模型的理解（5
Liaojiajia2019·2020-08-17 13:45

线性回归，正规方程和梯度下降，如何解决过拟合现象

预测分类问题和预测回归问题思想完全不一样回归算法：可以做些什么？比如房价预测，销售额预测，贷款额度的预测。。。。
学号_Y_1055·2020-08-17 13:07

机器学习实战ByMatlab（三）K-means算法

K-means算法的优缺点：1.优点：容易实现2.缺点：可能收敛到局部最小值，在大规模数据集上收敛较慢使用数据类型：数值型数据以往的回归算法、朴素贝叶斯、SVM等都是
Liu_LongPo·2020-08-17 13:59

机器学习——LASSO算法

LASSO算法的简单介绍LASSO算法和岭回归算法在应用目的上其实都是相似的，这两种算法的本质就是两种不同的正则化方法。下面来看看这两种方法的对比：岭回归是L1正则化，LASSO是L2正则化。
iownlucky·2020-08-17 12:53

基于Sklearn的多项式回归算法与Pipeline使用详解

基本思想：将X^2与X理解为两个不同特征，所以平方项会让数据增加一个特征。从[X^2,X,1]角度看，是一个线性方程从[X,1]角度看，是一个非线性方程一、多项式回归的由来且看代码，比较两种线性回归方式的拟合效果importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltx=np.random.uniform(-3,3,size=100)#sklearn输入数据是矩阵类型
becatjd·2020-08-17 12:46

回归算法（正规方程线性回归，梯度下降线性回归，岭回归）

回归算法线性回归线性回归的定义线性回归误差的度量线性回归减小误差的方法方法一：正规方程方法二：梯度下降正规方程和梯度下降的对比回归性能评估过拟合和欠拟合过拟合欠拟合解决方法岭回归岭回归的概念岭回归的代码实现线性回归线性回归的定义线性回归通过一个或多个自变量与因变量之间的关系进行建模与回归分析
smalllllerr·2020-08-17 11:13

深度学习框架tensorflow实战（实现线性回归算法）

首先制造一个分布在某直线的数据集我们围绕着目标y1=x1*0.1+0.3来建立非常简单的得到，利用随机函数importnumpyasnpimporttensorflowastfimportmatplotlib.pyplotaspltnum_points=1000vectors_set=[]foriinrange(num_points):x1=np.random.normal(0.0,0.55)y1
wujiekd·2020-08-17 04:32

线性回归模型预测波士顿房价并绘图

波士顿房价这是sklearn.datasets里的一种ToyDataset，包含503个美国波士顿房价的观测值，是内置的小数据集，也是研究回归算法的优秀数据集。
进阶的JFarmer·2020-08-17 04:27

《机器学习Python实践》

CH3第一个机器学习项目CH4Python和SciPy速成CH5数据导入CH6数据理解CH7数据可视化CH8数据预处理CH9数据特征选定CH10评估算法CH11算法评估矩阵CH12审查分类算法CH13审查回归算法
我的猪仔队友·2020-08-17 01:55

决策树_统计学习方法_学习笔记

前言决策树（DecisionTree）是一种基本的分类与回归算法，决策树模型呈树形结构，优点在于模型具有可读性且计算速度快。
OliverLee456·2020-08-16 23:49

每日一问 - 关于决策树算法

（面试真题）优秀汇总（逻辑回归算法）1.逻
Datawhale·2020-08-16 23:11

西瓜书-逻辑回归算法的使用

1.任务名称：实验-sklearn-user-guide1.1.112.使用包：sklearn（里面提供了许多机器学习算法的详细教程和案例，需要多多掌握）3.资料地址：http://sklearn.apachecn.org/#/docs/79逻辑回归逻辑回归（Logisticregression或logitregression），即逻辑模型（英语：Logitmodel，也译作“评定模型”、“分类评
五癫·2020-08-16 08:10

吴恩达机器学习作业（二）实现：logistic回归

看数据在图片的分布，如果明显是两极化的，就用普通的逻辑回归，比如下图：如果数据的分布比较特别，就加入正则化，所谓正则化就是加入惩罚项，使得结果不容易过度拟合，所以两者只有代价函数不一样比如下图：当然还有更高级的回归算法
小胖仙·2020-08-16 07:23

机器学习算法-------线性回归法

算法概述线性回归其实是一种比较基础的回归算法，他假设特征与最后的结果之间存在某种线性关系，他通过最小化损失函数（平方误差），来获取最优的系数值和截距值，主要通过最小二乘法，对函数求偏导从而获取他的极值点
键盘里的青春·2020-08-16 07:42

随机森林回归（Random Forest）算法原理及Spark MLlib调用实例（Scala/Java/python）

随机森林回归算法介绍：随机森林是决策树的集成算法。随机森林包含多个决策树来降低过拟合的风险。随机森林同样具有易解释性、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。
liulingyuan6·2020-08-16 06:00

logistic回归原理解析及Python应用实例（转载）

下文开始将从不同方面讲解logistic回归的原理，随后分别使用梯度上升算法和随机梯度上升算法将logistic回归算法应用到实例中。
bluewelkin·2020-08-16 05:49

【回归问题的评价指标】

转载https://blog.csdn.net/FrankieHello/article/details/82024526/分类问题的评价指标是准确率，那么回归算法的评价指标就是MSE，RMSE，MAE
静静和大白·2020-08-15 23:46

sklearn 实现简单回归算法

线性回归和逻辑回归，基本概念可以去参照前一篇文章。这一篇主要以例题形式。代码解释与实现。1.fromsklearnimportdatasets#sklearn自带数据集，实战使用时数据用read。。。导入fromsklearn.model_selectionimportcross_val_predict#做交叉验证预测的函数导入fromsklearnimportlinear_model#线性规划i
fighting_yifeng·2020-08-15 14:03

Logistics回归

Logistics回归虽然后缀回归，但是不属于回归算法，而是分类算法。该算法通过在样本空间中寻找一个分类超平面，将正负样本分别分到互不相交的两个子空间中。
风-之-谷·2020-08-14 20:23

机器学习算法基础day5

文章目录回归算法-线性回归分析线性模型线性回归损失函数(误差大小)最小二乘法之梯度下降sklearn线性回归正规方程、梯度下降APIsklearn回归评估API梯度下降正规方程比较过拟合与欠拟合欠拟合原因以及解决办法过拟合原因以及解决办法带有正则化的线性回归
prettygirlman·2020-08-14 18:21

机器学习入门30天实战-唐宇迪

具体内容涉及Python必备机器学习库、线性回归算法原理推导、Python实现逻辑回归与梯度下降、案例实战，信用卡欺诈检测、决策树与集成
李泽辰·2020-08-14 05:24

TensorFlow学习笔记(二)：手写数字识别之多层感知机

在【TensorFlow学习笔记(一)：手写数字识别之softmax回归】中：我使用softmax回归算法识别mnist数据集的手写数字，在我机器上的mnist测试集上最好结果是92.9%。
zchang81·2020-08-14 00:51

贪心科技机器学习训练营（二）

www.zhihu.com/people/tan-xin-xue-yuan/activities写文章交作业这次训练营的讲的是knn我先找下文章回忆下KNN算法KNN实现“手写识别”GridSearchCV和交叉熵机器学习的回归算法
润森·2020-08-13 22:52

回归算法的评估指标

回归算法：对历史数据进行拟合，形成拟合方程。接下来使用该方程对新数据进行预测。下图中红线表示的是一元数据的拟合方程，如果数据是二元数据，那
taon1607·2020-08-13 19:47

C. 人工智能 --- 监督算法

半朴素贝叶斯分类器BayesianBeliefNetwork（BBN）线性分类Logistic回归算法二分类多分类一种改进方式是通过多次二分类实现多个类别的标记另一种多分类的方式通过直接修改逻辑回归输出的似然概率
micklongen·2020-08-13 16:00

吴恩达机器学习第一次作业 Linear Regression（基于Python实现）

文章目录1.数据处理部分1.1加载数据1.2分割X和y1.3绘图展示数据1.4给X加一列全为1的向量2.实现线性回归算法2.1初始化参数2.2实现损失函数2.3实现梯度下降2.4将得到的直线绘制出来,观察拟合程度
flyawayl·2020-08-13 14:03

通过机器学习的线性回归算法预测股票走势（用Python实现）

这里给出以线性回归算法预测股票的案例，以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧。
hsm_computer·2020-08-12 12:32

综合回归算法 天池工业蒸汽量预测

importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportseabornassnsfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression,Lasso,Ridge,ElasticNetfromsklearn.neighborsimportKNeighbors
To beTheOne·2020-08-12 00:28

吴恩达机器学习笔记（1）

2.单变量线性回归2.1模型描述线性回归算法预测房价的例子：有了这个函数就可以进行价格预测（那怎么确定函数的参数？）
叶锦·2020-08-12 00:16

深度学习模型训练之偏差与方差

此篇TensorFlow简要教程及线性回归算法示例介绍了使用TensorFlow进行机器学习的基本流程，此篇介绍一个快速确定神经网络模型中各层矩阵维度的方法介绍了在设计神经网络的时候怎么确定各层矩阵的维度
weixin_30724853·2020-08-11 23:50

一篇文彻底理解KNN算法 - 我点了一包华子，终于明白了海伦是个好女孩

K-近邻（KNN,K-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归算法，这一篇文中我们用来实现分类。接下来的内容顺序是：KNN算法的原理、案例1-海伦约会、案例2-手写数字识别。
我一拳打弯你A柱·2020-08-11 19:25

一份非常全面的机器学习分类与回归算法的评估指标汇总

本文是《机器学习宝典》第3篇，读完本文你能够掌握分类与回归算法的评估指标。PS：文末附有练习题读完机器学习算法常识之后，你已经知道了什么是欠拟合和过拟合、偏差和方差以及贝叶斯误差。
weixin_34387284·2020-08-11 19:00

MLlib回归算法（线性回归、决策树）实战演练--Spark学习（机器学习）

第六章将的是回归算法，主要用到的是线性回归与决策树算法，老规矩这里不讲原理（主要是自己讲不清楚），想知道原理的建议参考AndrewNG机
四木夕宁·2020-08-11 18:18
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