4、Ridge回归 理论 Ridge回归与LASSO回归非常相似,因为它适用于收缩。Ridge和LASSO回归都非常适用于具有大量彼此不独立(共线性)的特征的数据集,但是两者之间最大的区别是Ridge利用L2正则化,由于L2正则化的性质,系数越来越接近零,但是无法达到零。 正因为如此,如果你希望对每个变量的优先级产生小的影响进行优先级排序,...
从简单的情况开始,渐渐地了解机器学习。 1. 单变量线性回归 单变量线性回归,简而言之,就是提供一堆数据点 (x,y) 作为训练集,要机器拟合出一条线性函数 y=θ0+θ1x . 对于新提供的横坐标,机器就能预测其对应的纵坐标。 拟合效果大致如下图所示: 单变量线性回归的效果 1.1 单变量线性回归建模 符号约定: m...
回归是一种挖掘因变量和自变量之间关系的技术。它经常出现在机器学习中,主要用于预测建模。在本系列的最后一部分中,我们将范围扩大到涵盖其他类型的回归分析及其在金融中的用途。 简单线性回归 简单的线性回归允许我们研究两个连续变量之间的关系——一个自变量和一个因变量。 简单线性回归方程的一般形式如下: 其中(β...
机器学习中的回归 回归分析是一种统计方法,于对具有一个或多个自变量的因变量(目标变量)和自变量(预测变量)之间的关系进行建模。具体地说,回归分析有助于我们理解在其他自变量保持固定的情况下,自变量的值对应于自变量的变化方式。它可以预测连续/实际值,例如温度,年龄,工资,...
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 一、线性回归 1.1 拟合函数 hθ(x)=θTxhθ(x)=θTx ...
图解机器学习总结——2、回归 一、回归的定义 回归指的是对于训练数据集{xi,yi},其中,yi是连续值。用过学习,找到函数fθ(x),使得: y^i=fθ(xi)≈yi 此时,为了度量找到的函数的优劣,设计了度量的函数,称为损失函数: Loss=12∑i=1n(fθ(xi)−yi)2...
1. Linear Regression线性回归 它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或...
原地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/127972563 回归问题是什么 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
1. 岭回归的假设和最小平方回归相同,但是在最小平方回归的时候我们假设数据服从高斯分布使用的是极大似然估计(MLE),在领回归的时候由于添加了偏差因子,即w的先验信息,使用的是极大后验估计(MAP)来得到最终的参数 2. 没有特征选择功能 4.Lasso回归