回归算法第9页

从逻辑回归推广到广义线性模型

1.引言前几天突然想复习一下逻辑回归算法，于是在网上搜了一些大神写的博客，收获很多，也让我想起之前看过AndrewNg的机器学习课程笔记，上面好像说过线性回归、逻辑回归、softmax回归可以统一为一种模型

Donnie-Chen·2023-02-07 08:46

机器学习期末复习总结

模型评估与选择2.1.经验误差与过拟合2.2.评估方法（数据集划分）（1）留出法（2）交叉验证法（3）自助法2.3.性能度量三、线性模型3.1.线性回归3.1.1线性模型(linearmodel)：3.1.2线性回归算法

归尘@Holden·2023-02-07 07:29

机器学习-sklearn.datasets-load_iris数据集-回归算法和K近邻法(KNN)

学习机器学习一个月了，开始尝试做一些简单的练习文章目录1、load_iris数据集2、数据集处理3、线性回归3.1回归训练3.2回归测试3.3对输入点进行判断4、K近邻(KNN)算法4.1距离计算4.2计算准确率4.3k近邻法判断输入点类别5、绘制函数图像6、运行结果展示7、完整代码1、load_iris数据集Iris数据集在模式识别研究领域应该是最知名的数据集了，有很多文章都用到这个数据集。这个

博o_Oer~·2023-02-06 19:28

吴恩达机器学习（十五）分类、假设陈述、决策边界

我们将使用一个逻辑回归算法，先从只包含0和1两类分类问题开始。这个例子中的训练集是对肿瘤进行恶性或良性分类得到的数据。

计算机视觉从零学·2023-02-05 18:02

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。

一只小小的土拨鼠·2023-02-05 14:25

回归算法评价指标

均方误差MSE：用真实值-预测值然后平方之后，求和取平均。均方根误差RMSE：MSE开根号，用于数据更好的描述平均绝对误差MAE：用真实值-预测值的绝对值求和之后，取平均平均绝对百分比误差MAPE：At是被解释变量的实际值，而Ft是被解释变量的模拟/预测值。由公式可知At-Ft即为残差Residual。用R进行coding时可进行简化。那么接下来只需要读取公式中的每个元素，并计算平均值就可以了

小小码农JACK·2023-02-05 14:25

机器学习线性回归算法实验报告_机器学习算法——线性回归算法介绍

1线性回归模型简介线性回归，就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。这样当出现新的数据的时候，就能够预测出一个简单的值。线性回归中最常见的就是房价的问题。一直存在很多房屋面积和房价的数据，如下图所示：在这种情况下，就可以利用线性回归构造出一条直线来近似地描述放假与房屋面积之间的关系，从而就可以根据房屋面积推测出房价。2线性回归的函数模型通过线性回归构造出来的函数一般称之为了线性回归模型。线

weixin_39614877·2023-02-05 10:12

机器学习（吴恩达）--线性回归算法-代价函数的理解

线性回归算法【中英双语】机器学习（MachineLearning）-吴恩达https://www.bilibili.com/video/av9912938/?

bibibabibobi k·2023-02-05 10:11

线性回归和代价函数

目录1.线性回归算法：监督学习算法的例子2.代价函数数学定义，有助于弄清楚如何把最有可能的直线与我们的数据相拟合3.前面给出了代价函数的数学定义，接下来给出例子直观理解代价函数的作用4.然后我们要讨论有两个参数的情况

码小花·2023-02-05 10:40

不同回归算法精度比对

回归即预测与对象关联的连续值属性1.库导入importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.svmimportSVR#支持向量机fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingRegressor#梯度树提升fromsklearn.neural_networkimportM

horizon012·2023-02-04 13:04

【聚类·分类·回归】数据挖掘之聚类、分类、回归

许多回归算法都有与其相对应的分类算法，分类算法通常适用于预测一个类别（或

爱萨萨·2023-02-02 17:36

回归和分类算法

回归和分类算法文章目录回归和分类算法A-线性回归算法：（01）线性回归的公式：（02）线性回归误差分析：（03）引入似然函数：（04）引入对数似然函数：(05)行列式的计算：(06)行列式的求导：B-logistic

Super__Tiger·2023-02-02 17:01

机器学习--回归算法--线性回归算法理论

目录一回归算法核心思想1符合线性模型2数据距离拟合超平面的直线距离最小二回归算法模型1前提要求1）线性模型2）残差分布3）极大似然原理2模型构建3最小二乘解析解的限制问题1）解析解要求X^T*X矩阵可逆

我是疯子喽·2023-02-02 16:23

机器学习 - 对数几率回归算法过程

输入：训练集；学习率过程：1：在(0,1)范围内随机初始化所有的权重w2：repeat3： foralldo4：根据推导出梯度项5：更新权重6： endfor7：until达到停止条件输出：

属七降九·2023-02-02 13:03

阅读笔记——基于机器学习的文本情感多分类的学习与研究

文本情感多分类项目设计与实现3.1数据处理3.2特征选取3.3线性逻辑回归模型3.4朴素贝叶斯模型4项目结果与分析5总结1文章简介文本分类与情感分类是自然语言处理中基础的领域，在机器学习的基础上，分析了线性逻辑回归算法

AItth·2023-02-02 10:11

多元线性回归算法（SPSS）

接上篇(1条消息)多元线性回归算法（matlab）_成、谋的博客-CSDN博客本篇博客主要参考自文章：(1条消息)数学建模暑期集训6：用SPSS对数据进行多元线性回归分析_zstar-_的博客-CSDN

成、谋·2023-02-02 09:55

LR和SVM的联系与区别

如果label是连续的，就应该是回归算法。当然SVM也可以用于回归。2.LR与S

Great_smile·2023-02-02 08:05

Python使用机器学习模型实现温度预测详解

温度预测回归分析以下代码使用线性回归算法对温度数据进行预测：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimport

·2023-02-02 03:40

python实现多元线性回归，以2022数模国赛为例（实战必看，附源代码）

由变量的不同可以分为一元线性回归和多元线性回归接下来以多元线性回归为例介绍当待确定的变量超过一个时，就需要使用多元线性回归算法，下面介绍多变量问题中的多元线性回归分析数据如下总共有14个变量我们需要挨个分析其中一个变量与其他十三个变量之间的依赖关系程序输出结果如下其中括号里是其他十三个变量与预测变量这件的关系因子下面的是截距下面的是

showswoller·2023-01-31 10:48

2020-05-21

我们已经了解了回归，甚至编写了我们自己的简单线性回归算法。并且，我们也构建了判定系数算法来检查最佳拟合直线的准确度和可靠性。

数据小黑升值记·2023-01-31 08:08

回归算法有哪些，常用回归算法（3种）详解

回归通常是机器学习中使用的第一个算法。通过学习因变量和自变量之间的关系实现对数据的预测。例如，对房价估计时，需要确定房屋面积（自变量）与其价格（因变量）之间的关系，可以利用这一关系来预测给定面积的房屋的价格。可以有多个影响因变量的自变量。线性回归：输出为数值损失函数一般为：逻辑回归：输出是概率损失函数一般为：以下具体介绍几种常用的回归方法：**线性回归：**使用最广泛的建模技术之一。已存在200多

MXG_ZZU·2023-01-30 21:03

多元线性回归算法（matlab）

1、模型2、回归模型的假设检验3、matlab编程[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)b：回归系数点估计bint：回归系数区间估计r:残差rint:置信区间stats:用于检验的统计量，有三个数值，相关系数r^2，F值，与F对应的概率palpha:显著性水平(缺省时为0.05）说明：相关系数r^2越接近1，说明回归方程越显著；F越大，说明回归方程越显著与

成、谋·2023-01-30 17:40

机器学习4

回归与聚类算法说明线性回归的原理应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测记忆回归算法的评估标准及其公式说明线性回归的缺点说明过拟合与欠拟合的原因以及解决方法说明岭回归的原理即与线性回归的不同之处说明正则化对于权重参数的影响说明

周小洁~·2023-01-30 12:15

基于蜣螂算法改进的随机森林回归算法 - 附代码

基于蜣螂算法改进的随机森林回归算法-附代码文章目录基于蜣螂算法改进的随机森林回归算法-附代码1.数据集2.RF模型3.基于蜣螂算法优化的RF4.测试结果5.Matlab代码6.Python代码摘要：为了提高随机森林数据的回归预测准确率

智能算法研学社（Jack旭）·2023-01-30 08:24

机器学习（五）——逻辑回归

机器学习（四）——PCA我们在机器学习（二）——线性回归中介绍了线性回归算法，我们知道线性回归主要做的工作是拟合样本数据，用拟合好的模型进行预测。在本篇中我们将介绍逻辑回归，它主要用来解决分类问题。

10000hours·2023-01-29 14:49

机器学习初学者——逻辑回归学习笔记

（一）数学原理逻辑回归是计算一种特征发生的概率，如果概率p大于0.5，就分类为1，小于0.5分类为0，因此逻辑回归的过程是一个回归算法，而经过最终处理后可用于分类，并且由原理可知，逻辑回归只能实现二分类

1129的阳光·2023-01-29 14:39

深度学习第一周学习

而监督学习又分为回归算法和分类算法。通过课程也大致了解回归算法与分类算法的区别。后面也看了李牧老师的课程，学习了第一节数据的操作。

啊砉·2023-01-29 09:09

(二十二)线性回归算法(一)-python数据分析与机器学习实战(学习笔记)

文章原创,最近更新：2018-05-181.线性回归算法概述2.误差项分析课程来源:python数据分析与机器学习实战-唐宇迪1.线性回归算法概述算法涉及到很多的数学,机器学习的核心在于数学,只有知道原理了

努力奋斗的durian·2023-01-28 19:42

【机器学习入门】(8) 线性回归算法：正则化、岭回归、实例应用(房价预测)附python完整代码和数据集

各位同学好，今天我和大家分享一下python机器学习中线性回归算法的实例应用，并介绍正则化、岭回归方法。

立Sir·2023-01-28 10:41

逻辑回归算法

应用场景算法服务于业务，有必要了解其商业应用背景。目前了解到的应用场景有信用卡反欺诈（是否敢给这个人办信用卡）、医学、制药业等。尽管可以进行多选项的分类，但是逻辑回归一般用于二分类。前提知识有必要了解矩阵的求导，参考：https://www.jianshu.com/p/d1d932e7fe1f模型公式逻辑回归的假设函数：其中，表示参数向量，表示一行训练集构成的列向量，表示sigmoid函数，即,这

Paycation·2023-01-27 23:53

以泰坦尼克号为例构建第一个预测模型

一导包#逻辑回归算法fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#随机分割数据集fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split

LiuDi1999·2023-01-27 16:36

我，毕业第三年，想回到大学重学算法。

早已习惯了上班对着电脑敲代码，突然坐在课室前，听着老师讲课，“动态回归算法，迪杰斯拉特算法……”，恍若回到了大学时上课的样子。

追光喵·2023-01-27 10:06

Logistic Regression--逻辑回归算法汇总**

原文地址为：LogisticRegression--逻辑回归算法汇总**转自别处有很多与此类似的文章也不知道谁是原创因原文由少于错误所以下文对此有修改并且做了适当的重点标记(横线见的内容没大明白并且有些复杂

CHCH998·2023-01-27 09:56

基于Octave/Matlab的二元逻辑回归（logistic regression）算法

逻辑回归算法的基本思想sigmoid函数在分类问题中，我们需要根据变量x来确定变量y的种类（离散的值），这种分类问题的算法称之为逻辑回归算法。

Jeffrey_yh·2023-01-26 16:11

【机器学习 - 4】：线性回归算法

文章目录线性回归线性回归的理解损失函数简单线性回归封装线性回归算法线性回归算法在sklearn中调用线性回归算法向量化运算线性回归模型中的误差均方误差MSE均方根误差平均绝对误差调用sklearn中的均方根误差和平均绝对误差函数

街三仔·2023-01-26 15:01

机器学习——神经网络（前向传播）

与其把神经网络当作一个分类或者回归算法，不如将他当成一种特征提取器，让机器更好的读懂输入的数据。

zero requiem·2023-01-26 13:57

机器学习第四章线性回归算法进阶4.1多变量线性回归算法（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶多变量线性回归算法的求解远离取自于单变量线性回归算法，又克服了单变量线性回归算法只有一个特征变量，在实际应用中的局限性，因而用途广泛。

BianchiHB·2023-01-24 15:43

吴恩达机器学习 2022新版

2022吴恩达机器学习第一周一.机器学习的定义二.机器学习的分类2.1.监督学习【回归算法】【分类算法】三.lossfunction3.1.损失函数公式四.梯度下降4.1.梯度下降算法4.2.理解梯度下降

X'- Shirley. X·2023-01-24 15:35

【机器学习算法面试】（二）朴素贝叶斯的算法实现

前言上篇简述了逻辑回归算法在面试中的问题以及对“为什么逻辑回归的损失函数是交叉熵”进行了详细的讨论。本次我们将梳理下朴素贝叶斯（NaiveBayes）的相关内容。本文约1.6k字，预计阅读10分钟。

Blank_spaces·2023-01-24 11:45

深度学习3：回归问题

首先不要将回归问题和logistic回归算法混为一谈，logistic回归不是回归算法，而是分类算法。

龙崎流河·2023-01-23 08:41

决策树算法之分类回归树 CART（Classification and Regression Trees）【2】

那么，同样是回归算法，线性回归和决策树回归有什么区别呢？

程序员在深圳V·2023-01-22 07:04

使用泰勒展开解释梯度下降方法参数更新过程

提升树BoostingTree算法实例详解_程大海的博客-CSDN博客从提升树BoostingTree过度到梯度提升GradientBoosting_程大海的博客-CSDN博客GBDT梯度提升之回归算法个人理解

胖胖大海·2023-01-22 07:55

吴恩达机器学习Day4

有监督类算法②：分类算法：输出结果常常是："0"or"1";"yes"or"no";"ture"or"false";"negativeclass"or"positiveclass";用线性回归算法解决分类

Tezzz·2023-01-21 21:49

python人工智能数据算法（下）

文章目录差分法逼近微分背景引入差分法简介差分的不同形式及其代码实现蒙特卡罗方法背景引入蒙特卡罗方法原理蒙特卡罗方法应用计算圆周率计算定积分梯度下降算法算法简介方向导数与梯度梯度下降基于梯度下降算法的线性回归算法总结差分法逼近微分背景引入几乎所有的机器学习算法在训练或者预测式都是求解最优化问题

心随而动·2023-01-21 17:12

回归、拟合、分类的基本概念、常见方法及应用场景

回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用来表示自变量X和因变量Y之间的关系。从机器学习的角度，构建一个算法模型来做属性X与标签Y之间的映射关系。回归分析是一种数学模型。

ChshuoComing·2023-01-19 18:38

机器学习知识随笔

机器学习算法分为：回归算法：线性回归分类算法：逻辑回归（logistic)：使用logistic函数估计概率，来衡量因变量（待预测的标签）与一个或多个自变量（特征）之间的关系。

是谁的兴啊·2023-01-19 12:11

多元线性回归算法预测房价

文章目录一、多元线性回归理解二、波士顿房价案例三、数据清洗（数据预处理）1、数据预处理2、数据筛选3、非数值型数据转换四、使用Excel实现回归1.回归实现2、回归分析五、使用代码实现回归使用Statsmodels建立多元线性回归模型使用Sklearn库建立多元线性回归模型六、总结七、参考链接一、多元线性回归理解线性，图像上任意一点的坐标,y值都是x值的a倍.我们把这种横纵坐标始终呈固定倍数的关系

菜虚鲲001·2023-01-18 22:18

python 线性回归算法_Python环境下的8种简单线性回归算法

选自Medium作者：TirthajyotiSarkar机器之心编译参与：晏奇、刘晓坤本文中，作者讨论了8种在Python环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。但我们不可夸大线性模型(快速且准确地)拟合大型数据集的重要性。如本文所示，在线性回归模型中，「线性」一词

weixin_39559523·2023-01-18 22:16

机器学习算法（2）—— 线性回归算法

线性回归算法1线性回归简介2线性回归的初步使用3损失函数4优化算法4.1正规方程4.2梯度下降4.3优化方法比较4.4线性回归api再介绍5欠拟合与过拟合5.1欠拟合5.2过拟合6正则化线性模型6.1RidgeRegression

夏木夕·2023-01-18 22:13

如何基于Python-sklearn搭建一个机器学习模型，保存与调用该模型，有哪些机器学习回归算法

RandomForestRegressor1=RandomForestRegressor()RandomForestRegressor1.fit(X,y1)MSE1=sklearn.metrics.mean_squared_error(y1,RandomForestRegressor1.predict(X))r2_score1=sklearn.metrics.r2_score(RandomFore

小乖乖的臭坏坏·2023-01-18 20:01

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