(2)局部加权回归m∑i=1w(i)(y(i)−θTx(i))2∑i=1mw(i)(y(i)−θTx(i))2w可以选择w(i)=exp(−(x(i)−x)22τ2)w(i)=exp(−(x(i)−x)22τ2) ττ为带宽,控制衰减速率。构造损失函数时加入了权重w,对距离预测点较近的训练样本给以较高的权重,距离较远的训练样本给以较...
回归算法是一种比较常用的机器学习算法,用来建立“解释”变量(自变量X)和观 测值(因变量Y)之间的关系;从机器学习的角度来讲,用于构建一个算法模型(函数)来做属性(X)与标签(Y)之间的映射关系,在算法的学习过程中,试图寻找一个 函数使得参数之间的关系拟合性最好。 回归算法中算法(函数)的最终结果是一个连续的...
1. 线性回归 简述 在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合(自变量都是一次方)。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。 优点:...
2. 逻辑回归拓展知识 从源代码上看代价敏感和重复采样:代价敏感是给少类样本赋予一个权重,使得该样本的单个损失函数表达式前面乘上了一个权重系数,则该样本的梯度更新量前面也相应的会出现这个系数。 从公式角度看代价敏感和重复采样:两者的效果是一样的。对样本A赋予权重2,相当于向原始数据中加入了一个新的样本A...
3、逻辑回归 逻辑回归是在线性回归的基础上演变过来的,逻辑回归实际上是处理二分类问题的模型,输出结果y∈ {0,1},为了满足这样的输出结果,我们引入Sigmoid函数将行数的输出值控制在(0, 1) 范围内,Sigmoid函数表达式如下 因为逻辑回归是个二分类问题,服从伯努利分布,输出结果用概率的形式表示,可以将表达式写成 ...
在本文中,我们深入了解传统机器学习(ML)算法,包括回归、分类、核、高斯过程、贝叶斯线性回归、SVM、聚类和决策树,还包括成本函数,正则化,MLE, MAP,拉普拉斯近似和受限玻尔兹曼机,我们也将快速了解像LSTM这样的深度网络。 回归 线性回归 线性回归模型y = f(x),线性向量为w。
嵌入法:使用带L1正则项的逻辑回归,有特征选择(稀疏解)的效果; 包装法:使用逐步逻辑回归,双向搜索选择特征。 其中,过滤法提到的VIF是共线性指标,其原理是分别尝试以各个特征作为标签,用其他特征去学习拟合,得到线性回归模型拟合效果的R^2值,算出各个特征的VIF。特征的VIF为1,即无法用其他特征拟合出当前特征,特征之...
1. 梯度下降(Gradient Descent):梯度下降是最基本的优化算法之一,通过计算损失函数关于参数的梯度方向进行参数更新。优点是简单易懂,缺点是可能陷入局部最优解,并且需要选择合适的学习率。 2. 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent,SGD):SGD每次迭代只使用一个样本来计算梯度和更新参数,因此计算速度更快。缺点是更...
发布于 2019-07-06 21:52 线性回归 逻辑回归 朴素贝叶斯 写下你的评论... 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开通机构号 无障碍模式 验证码登录 密码登录 中国+86 登录/注册 其他方式登录 未注册手机验证后自动登录,注册即代表同意《知乎协议》《隐私保护指引》...