机器学习之回归 一、线性回归 监督学习分为回归和分类: 回归(Regression):标签连续 分类(Classification):标签离散 1.1 回归的概念 线性回归(Linear Regression):是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型,其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面,使得预测值与真实值之间的误差最小化。 线性回归-...
此现象,被Galton称之为回归现象,即regression. 1.2 什么是线性回归? 回归分析是一种统计工具,它利用两个或两个以上变量之间的关系,由一个或几个变量来预测另一个变量。 回归分析中: 自变量只有一个时,叫做一元线性回归, 自变量有多个时,叫做多元线性...
欢迎来到“机器学习:回归、分类和聚类”学习路径! 该学习路径中的内容与 Microsoft Reactor 中举行的实践研讨会配套,这些研讨会是独立的学习资源(你不必亲临研讨会就能从这些模块中受益)。 在该学习路径中,我们将鼓励你使用 Python 扩展和 Jupyter Notebooks 在 Visual Studio Code (VS Code) 中测试 Python 代码。
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,...
学习阶段:大学计算机,人工智能。 前置知识:多元微积分、线性代数、编程基础。 导航: 机器学习(1)——绪论 - 知乎 (zhihu.com) 机器学习(2)——线性回归(Linear Regression) - 知乎 (zhihu.com) 机器学习(3)——Logistic回归(Logistic Regression) - 知乎 (zhihu.com) 机器学习(4)——模型评价与正则化 - 知...
8.逻辑回归为什么要对特征进行离散化。 手推(后续补上) 损失函数、代价函数、目标函数 机器学习中的最优化方法 三、支持向量机(SVM) 1.损失函数:合页损失函数(Hinge loss) 2.为什么要将求解SVM的原始问题转换为其对偶问题? 3.支持向量 4.带核的SVM为什么能分类非线性问题 5.SVM的应用 6. 如何选择核函数?
李宏毅《机器学习》总结 - 回归和分类 回归(Regression) neural network 工作的核心就是:找函数 - 计算参数对应的 loss - 沿着 gradient 的(逆)方向更新参数使 loss 减小 如何计算 gradient?需要用到 back propogation(反向传播)原理 反向传播 首先,loss 值等于所有输入的数据对应的误差(输出数据与标准数据的误差)...
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: ...
多项式回归介绍 前面我们拟合直线用到了线性回归,而非线性回归中,则需要建立因变量和自变量之间的非线性关系。从直观上讲,也就是拟合的直线变成了「曲线」。 多项式回归基础 导入数据 x = [4, 8, 12, 25, 32, 43, 58, 63, 69, 79] y = [20, 33, 50, 56, 42, 31, 33, 46, 65, 75] ...
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...