-
线性回归原理 1. 线性回归的模型函数和损失函数 2. 线性回归算法 3.线性回归的推广:多项式回归 4. 线性回归的推广:广义线性回归 5. 线性回归的正则化
对于m个样本,n维特征,如果y是连续的,则是回归问题,否则是分类问题。它的线性回归模型是: θi (i = 1,2...n)是参数,xi (i = 1,2...n)是每个样本的n个特征。这里增加一个特征 x0 = 1,得到 矩阵形式的线性回归模型:hθ(x) = xΘ,其中hθ(x)为mx1的向量,...
-
(转载)微软数据挖掘算法应用场景介绍 (1)Microsoft决策数算法 (2)Microsoft 聚类分析 (3)Microsoft Naive Bayes (4)Microsoft时序算法 (5)Microsoft关联规则分析算法 (6)Microsoft顺序分析和聚类分析算法 (7)Microsoft神经网络分析算法 (8)Microsoft逻辑回归算法
对于离散属性,该算法根据数据集中输入列之间的关系进行预测。它使用这些列的值或状态预测指定的可预测列的状态。具体地说,该算法标识与可预测列相关的输入列。需求场景:一个销售厂商根据以往的销售记录单,通过数据挖掘技术预测出一份可能会购买该厂商产品的客户名单。如挖掘最有可能购买自行车的潜在客户,决策树算法可...
-
(转载)微软数据挖掘算法:Microsoft 线性回归分析算法(11)
前言此篇为微软系列挖掘算法的最后一篇了,完整该篇之后,微软在商业智能这块提供的一系列挖掘算法我们就算总结完成了,在此系列中涵盖了微软在商业智能(BI)模块系统所能提供的所有挖掘算法,当然此框架完全可以自己扩充,可以自定义挖掘算法,不过目前此系列中还不涉及,只涉及微软提供的算法,当然这些算法已经基本涵...
-
树回归 CART算法
线性回归创建的预测模型需要拟合所有的样本点,在数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时,构建全局模型太难,而且,生活中很多问题是非线性的,不可能使用全局线性模型来拟合任何数据。一种可行的方法是把数据集切分成很多分易建模的数据,然后利用线性回归技术来建模。如果首次切分后仍然难以拟合线性模型就继续切分...
-
logistics回归简单应用——梯度下降,梯度上升,牛顿算法(一)
警告:本文为小白入门学习笔记由于之前写过详细的过程,所以接下来就简单描述,主要写实现中遇到的问题。数据集是关于80人两门成绩来区分能否入学:数据集:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLea...
-
《机器学习》线性模型公式推导与算法实现 线性回归 广义线性模型 逻辑斯蒂回归 对数逻辑回归代码实现
参考西瓜书《机器学习》线性回归给定训练集(D={(oldsymbol x_1, y_1), (oldsymbol x_2, y_2), ..., (oldsymbol x_i, y_i), ( oldsymbol x_n, y_n)}),其中(oldsymbol {x_i} = (x_{i1};x_...
-
机器学习算法与Python实践之(七)逻辑回归(Logistic Regression)
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python,然后也想对一些机器学习算法加深下了解,所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍,所以就参考这本书的过程来学习了。 这节学习的是逻辑回归(Log...
-
7.机器学习之线性回归算法
什么是线性回归(Linear Regression)我们在初中可能就接触过,y=ax,x为自变量,y为因变量,a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数,那么给我一个x,我就能得到一个y,由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。在只有一个变量的情况下,线性回归可以用方程:y = ax+b 表示;多元线...
-
4.机器学习之逻辑回归算法
理论上讲线性回归模型既可以用于回归,也可以用于分类。解决回归问题,可以用于连续目标值的预测。但是针对分类问题,该方法则有点不适应,因为线性回归的输出值是不确定范围的,无法很好的一一对应到我们的若干分类中。即便是一个二分类,线性回归+阈值的方式,已经很难完成一个鲁棒性很好的分类器了。为了更好的实现分类...
-
06_逻辑回归算法和最大熵模型
今天是2020年2月12日星期三,现在对学习有点麻木。看了一天的最大熵模型,多少理解了一些内容,在学校看的啥啊真是,要不是写这个博客,关键的地方真是一点看不出来啊。反思再反思,看书的时候难懂的地方直接翻过去了,现在为了写出来,多查了很多资料。切忌眼高手低啊,不把模型真正用出来,很难有深入的理解啊。本...
-
Logistic回归算法梯度公式的推导
最近学习Logistic回归算法,在网上看了许多博文,笔者觉得这篇文章http://blog.kamidox.com/logistic-regression.html写得最好。但其中有个关键问题没有讲清楚:为什么选择-log(h(x))作为成本函数(也叫损失函数)。和线性回归算法相比,逻辑回归的预测...
-
线性回归、梯度下降算法 线性回归、梯度下降算法
一、预测先来看看这样一个场景:假如你手头有一套房子要出售,你咨询了房产中介。中介跟你要了一系列的数据,例如房子面积、位置、楼层、年限等,然后进行一系列计算后,给出了建议的定价。房产中介是如何帮你定价的?“中介”通过他多年的“从业”经验,知道哪些因素会影响房子的价格,且知道各自的“影响”有多大,于是在...
-
kaggle信用卡欺诈看异常检测算法——无监督的方法包括: 基于统计的技术,如BACON *离群检测 多变量异常值检测 基于聚类的技术;监督方法: 神经网络 SVM 逻辑回归
使用google翻译自:https://software.seek.intel.com/dealing-with-outliers数据分析中的一项具有挑战性但非常重要的任务是处理异常值。我们通常将异常值定义为与其余数据群1不一致的样本或事件。异常值通常包含有关影响数据生成过程2的系统和实体的异常特征...
-
机器学习-分类算法之逻辑回归 分类算法之逻辑回归
逻辑回归(Logistic Regression),简称LR。它的特点是能够是我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说,回归不用在分类问题上,因为回归是连续型模型,而且受噪声影响比较大。如果非要应用进入,可以使用逻辑回归。了解过线性回归之后再来看逻辑回归可以更好的理解。优点:计算代价不高...
-
【吴恩达机器学习】学习笔记——2.7第一个学习算法=线性回归+梯度下降
梯度下降算法:线性回归模型:线性假设:平方差成本函数:将各个公式代入,对θ0、θ1分别求偏导得:再将偏导数代入梯度下降算法,就可以实现寻找局部最优解的过程了。线性回归的成本函数总是一个凸函数,故梯度下降算法执行后只有一个最小值。“批”梯度下降:每一个步骤都使用所有的训练样本...
-
【吴恩达机器学习】学习笔记——2.1单变量线性回归算法
1 回顾1.1 监督学习定义:给定正确答案的机器学习算法分类:(1)回归算法:预测连续值的输出,如房价的预测(2)分类算法:离散值的输出,如判断患病是否为某种癌症1.2 非监督学习定义:不给定数据的信息的情况下,分析数据之间的关系。聚类算法:将数据集中属性相似的数据点划分为一类。2 单变量线性回归算...
-
Python机器学习算法 — 逻辑回归(Logistic Regression)
逻辑回归--简介 逻辑回归(Logistic Regression)就是这样的一个过程:面对一个回归或者分类问题,建立代价函数,然后通过优化方法迭代求解出最优的模型参数,然后测试验证我们这个求解的模型的好坏。 Logistic回归虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分...
-
机器学习算法总结(八)——广义线性模型(线性回归,逻辑回归)
逻辑回归和线性回归都是广义线性模型中的一种,接下来我们来解释为什么是这样的?1、指数族分布指数族分布和指数分布是不一样的,在概率统计中很对分布都可以用指数族分布来表示,比如高斯分布、伯努利分布、多项式分布、泊松分布等。指数族分布的表达式如下其中η的指数族分布。统计学中很多熟悉的概率分布都是指数族分布...
-
集成学习之Adaboost算法原理小结 1. 回顾boosting算法的基本原理 2. Adaboost算法的基本思路 3. AdaBoost分类问题的损失函数优化 4. AdaBoost二元分类问题算法流程 5. Adaboost回归问题的算法流程 6. Adaboost算法的正则化 7. Adaboost小结
在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图:从图中可以看出,Boosting算法的工作机制是首先从训练集用初始权重训练出一个弱学习器1,根据弱学习的学习误差率表现来更新训练样本的权重,使得之前弱学习器1学习误差率高的训练样本点的权重变高,使得这些误差率高的点在后面...
-
每日一个机器学习算法——LR(逻辑回归)
本系列文章用于汇集知识点,查漏补缺,面试找工作之用。数学公式较多,解释较少。1.假设2.sigmoid函数:3.假设的含义:4.性质:5.找一个凸损失函数6.可由最大似然估计推导出单个样本正确预测的概率为只是3两个式子合并在一起的表示方法整个样本空间的概率分布为取对数展开得,作为损失函数,并且最小化...
您的位置:首页 > 标签 “回归算法” 相关文章