本文来讨论下机器学习中的回归问题。 一、什么是回归? 假设给定一组含有n个样本的数据集: D={(Di.,yi.)|(Di.∈R1×d,yi.∈R1,1≤i≤n} 我们去找到一个函数 f:Rd→R ,使得 f(Di.T)≈y,(1≤i≤n)。在上述过程中存在一个底层假设,即存在一个函数 f∗ 可以使得 yi=f∗(DiT)+εi , ...
如果忽略这个问题,还是要采取普通最小二乘法来进行回归,可能导致的问题简单来说是造成权重参数估计值的方差变大,在上一篇推文(机器学习之线性回归:OLS 无偏估计及相关性python分析)中,分析得不够透彻,没有深刻地认清多重共线性造成的后果:参数方差变大这个问题。比如,样本的特征如下: A =np.array([[0.9999,2],...
回归问题是机器学习三大基本模型中很重要的一环,其功能是建模和分析变量之间的关系。 回归问题多用来预测一个具体的数值,如预测房价、未来的天气情况等等。例如我们根据一个地区的若干年的PM2.5数值变化来估计某一天该地区的PM2.5值大小,预测值与当天实际数值大小越接近,回归分析算法的可信度越高。 面对一个回归问题,...
回归问题是机器学习三大基本模型中很重要的一环,其功能是建模和分析变量之间的关系。 回归问题多用来预测一个具体的数值,如预测房价、未来的天气情况等等。例如我们根据一个地区的若干年的PM2.5数值变化来估计某一天该地区的PM2.5值大小,预测值与当天实际数值大小越接近,回归分析算法的可信度越高。 面对一个回归问题,...
机器学习主要分为两类,一类是监督学习,另一类是无监督学习。监督学习的任务是根据已有的数据来训练模型,然后根据模型来预测新的数据。回归问题是监督学习中的一个重要问题,它的目标是预测连续值的输出,比如预测股票价格、房价等等。 回归问题的表现形式 在机器学习中,回归问题通常是这样表现的:有一个输入变量X和一个...
机器学习笔记(一)—— 线性回归问题与Matlab求解 给你多组数据集,例如给你很多房子的面积、房子距离市中心的距离、房子的价格,然后再给你一组面积、 距离,让你预测房价。这类问题称为回归问题。 回归问题(Regression) 是给定多个自变量、一个因变量以及代表它们之间关系的一些训练样本,来确定它们的关系。其中最简单...
大模型 | 机器学习最强总结(二)回归问题评估指标,AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破,正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口,掌握AI大模型的知面试题等,资料免费分享!
回归问题四种机器学习方法特征筛选及SHAP解释, 视频播放量 2719、弹幕量 0、点赞数 43、投硬币枚数 16、收藏人数 181、转发人数 16, 视频作者 左手Python右手R, 作者简介 工作VX:h614379155,相关视频:XGboost和LightGBM机器学习算法特征重要性排名和 SHAP 汇总图,SHAP:
在机器学习中,我们的主要目标是创建一个可以在训练和测试数据上表现更好的通用模型,但是在数据非常少的情况下,基本的线性回归模型往往会过度拟合,因此我们会使用 l1 和l2 正则化。 L1 正则化或 lasso 回归通过在成本函数内添加添加斜率的绝对值作为惩罚项。有助于通过删除斜率值小于阈值的所有数据点来去除异常值。