决策树回归 决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型 通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。一棵树可以 看作是一个分段常数近似。 决策树回归也很常见,以至于Scikit-learn将它内置在DecisionTreeRegressor中,可以在没有特征缩放的情况下创建 DecisionTreeRegressor对象,...
(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...
容易欠拟合:逻辑回归模型可能过于简单,导致欠拟合,从而影响分类准确度。 仅适用于二分类问题:逻辑回归主要处理二分类问题,对于多分类问题需要使用其他方法(如softmax)。 适用场景 逻辑回归适用于解决二分类问题,如垃圾邮件识别、疾病预测等。 三、总结 线性回归和逻辑回归是两种非常基础的机器学习算法,它们在预测和分类...
01 线性回归 线性回归通常学习机器学习与数据科学的第一个算法。线性回归是一种线性模型,它假设输入变量 ( X) 和单个输出变量 ( y)之间存在线性关系。一般来说,有两种情况: 单变量线性回归:它表示单个输入变量和单个的输出变量模型之间的关系。
逻辑回归的收敛 在sklearn中,有两种方式指定收敛条件: 迭代前后的损失函数差值小于给定阈值时 模型达到最大迭代次数时 逻辑回归+l2正则(岭回归) 添加l2正则,即在损失函数函数后面添加一项 λ∑j=1nθj2. 在每一轮训练的时候,在原有算法更新的基础上,令参数θ减少一个额外的值,这个值就是αλθ. 逻辑回归+l1...
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 ...
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...
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。