第三部分 监督学习——分类(基于判别式的方法)(参数方法——判别式参数估计) 第四部分 监督学习——回归 第五部分 监督学习——关联规则 第六部分 维度规约(特征的提取和组合) 第七部分 半参数方法 第八部分 非监督学习——聚类 第九部分 非参数方法——密度估计 第十部分 非参数方法——决策树实现的判别式 ...
线性回归是一种最基本的监督学习算法,主要用于解决回归问题。它的基本思想是假设输入(自变量)和输出(因变量)之间存在线性关系,通过最小化预测值与实际值之间的平方误差,求解出线性关系的参数。假设有m个特征的输入数据,用向量表示为 x = [x1, x2, ..., xm],线性回归模型的预测公式为:y = w1x1 + ...
监督学习(Supervised Learning)是机器学习中的一种主要方法,其核心思想是通过已知的输入-输出对(即带有标签的数据集)来训练模型,从而使模型能够泛化到未见的新数据上,做出正确的预测或分类。在监督学习过程中,算法“学习”的依据是这些已标记的例子,目标是找到输入特征与预期输出之间的映射关系。 (二)、监督学习的基本...
逻辑回归是一种被广泛应用的机器学习算法,特别适用于二元分类问题。逻辑回归虽然名为“回归”,但实际上是一种分类方法。1、逻辑回归原理 逻辑回归背后的主要思想是,首先找到一个能够将输入特征线性组合的函数,然后将这个函数的输出通过一个逻辑函数(或称为sigmoid函数)进行转换,使其值落在0和1之间。具体来说,...
1 小时 20 分钟 模块 6 单元 初级 开发人员 学生 数据科学家 Azure 了解线性回归模型,以及如何解释其结果。 学习目标 在此模块中,你将: 了解如何拟合线性回归模型 熟悉如何解释线性回归模型的输出 了解Microsoft Reactor 研讨会的补充内容。 开始 添加
机器学习之监督学习算法:回归篇 线性回归(监督学习/回归)线性回归显示了某些变量之间的关系。 假设有足够的高质量数据,这些关系可以基于输入数据预测结果。假设我们有如表1所示关于为某个考试学习时间及成绩的数据。表1 学习时间和成绩数据 正如你所看到的,总体关系是正的(这描述了一个趋势,即更高的分数与更多的...
一、线性回归理论知识 1. 介绍:回归(regression) Y变量为连续数值型(continuous numerical variable) 如:房价,人数,降雨量 分类(Classification): Y变量为类别型(categorical variable) 如:颜色类别,电脑品牌,有无信誉 2. 简单线性回归(Simple Linear Regression) ...
半监督学习 扩展解读 四、总结 五、参考资料 一、前言 人工智能(AI)已经成为我们生活中不可或缺的一部分,从推荐你喜欢的电影,到chatGTP对话,AI的应用无处不在。然而,对于刚刚接触AI的朋友来说,有些术语可能有些抽象。今天,我们就来拆解几个关键的概念:分类问题、回归问题、监督、半监督、无监督学习。
首先,用一个例子引出监督学习中的回归问题;然后,从最简单的线性回归开始,介绍解决这类问题所用的两种方法:基于迭代的梯度下降和基于闭式推导的标准方程;再次,介绍一类不需要确定参数模型的非参数学习方法;最后,从概率学角度讨论在梯度下降方法中的一些假设,例如线性模型和最小二乘的假设为什么是合理的。 1. 监督学习...
机器学习 3.1 监督学习-线性模型(线性回归,线性分类) 学习笔记,关于线性模型基本结构、线性回归问题、线性判别分析问题的内容详解以及推导