==================Classification=======================1.假设随Tumor Size变化，预测病人的肿瘤是恶性（malignant）还是良性（benign）的情况。给出8个数据如下： 2.假设进行linear regression得到的hypothesis线性方程如上图中粉线所示，则可以确定一个threshold:0.5进行predicty
一、matlab、stata代码整理1）matlab： 1、zscore（x）——标准化 2、scatter（x，y）——散点图 hold on——在此图里继续作图 plot（......
线性回归（Linear Regression） 给定一些数据，{（x1，y1），（x2，y2）…（xn，yn） }，x的值来预测y的值，通常地，y的值是连续的就是回归问题，y的值是离散的就叫分类问题。 高尔顿的发现，身高的例子就是回归的典型模型。 线性回归可以对样本是线性的，也可以对样本是非线性的，
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2018-07-25 16:03:00
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线性回归虽然是机器学习中，可以说是最简单的一个模型了，理他最基本的形式通常来说确实比较容易，但是其实如果扩展开来，其实还有很多了解的。线性回归，局部加权线性回归，lasso回归，岭回归，SMO算法，logistics回归(逻辑回归)，softmax回归等等。更进一步，KL散度，协方差矩阵，相关系数，置信度，对比散度等等。线性回归对于最简单的线性回归，我认为就是一个单层的，没有激活函数的全连接神经网
一、线性回归1.概述：什么是回归问题：对于一组训练集（输入and对应的输出），通过回归算法拟合出一条直线（or曲线）通过该曲线可以有效预测出未知数据对应的输出。例如下图： 2.具体方法：共m个数据，每个数据n个特征 ①随机形成一条直线（or曲线，以直线举例） ②对于每一个训练值，求
Kaggle 网站（https://www.kaggle.com/）成立于 2010 年，是当下最流行的进行数据发掘和预测模型竞赛的在线平台。 与 Kaggle 合作的公司可以在网站上提出一个问题或者目标，同时提供相关数据，来自世界各地的计算机科学家、统计学家和建模爱好者， 将受领任务，通过比较模型的某些性能参数，角逐出优胜者。 通过大量的比赛，一系列优秀的数据挖掘模型脱颖而出，受到广大建模者的认
表面理解的线性对于给定的一组输入值x和输出值y，我们假定其关系为线性的，就会得出： y = kx+b，即我们在大学前接触到的最基本的线性方程，只要我们求出k和b来，就可以求出整条直线上的点，这就是很多人认为的线性： 简单来说很多人认为：线性回归模型假设输入数据和预测结果遵循一条直线的关系但是，这种理解是一叶障目。线性的含义线性回归模型是：利用线性函数对一个或多个自变量 （x 或 (x1,x2,…x
回归问题 回归分析用于预测输入量变（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量值随之发生变化。只管来说回归问题等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其很好的拟合已知数据且很好的预测未知数据。 回归分析根据自变量个数分为【一元回归分析与多元回归分析】，根据自变量与因变量关系分为【线性回归分析与非线性回归分析】，根据因变量个数分为【简单回归分析与多重回归分析】1.线性
一、前言上一节介绍了协同过滤，相比协同过滤模型仅利用用户与物品的相互行为信息进行推荐,逻辑回归模型能够综合利用用户、物品、上下文等多种不同的特征，生成较为“全面”的推荐结果。 另外，相比协同过滤和矩阵分解利用用户和物品的“相似度”进行推荐，逻辑回归将推荐问题看成一个分类问题，通过预测正样本的概率对物品进行排序。这里的正样本可以是用户“点击”了某商品，也可以是用户“观看”了某视频，均是推荐系统希望用
说明: 线性回归和Logistic回归他们两个解决的并不是一类问题,名字的话,的确很容易让人误导,这两者的区别: 线性回归是用来解决回归问题,而Logistic回归是用来解决二分类问题的,一个是回归,一个是分类, 这两大类型也是机器学习主要解决的,回归问题可以理解为一群连续输出的点,找到一条线或者曲线来预测薪资,房价;分类问题则是输出为有限的离散数据,比如将医疗数据分为是否患上了肿瘤, 由此可见两
摘要： 线性回归是众所周知的非常基本的算法，但也存在很多不足。为了是算法模型能够具有更好的泛化能够，不至于模型过拟合，当前研究就传统的线性回归算法的基础上增加正则项，添加正则就是LASSO回归，添加正则就是岭回归，本文通过对这几个算法进行比较来说明各自的特点。关键字： 线性回归，岭回归，LASSO回归。前言线性回归算法是机器学习算法中的一个入门算法，简单容易理解，但是传统的线性回归算法有很多缺点，
线性回归核心思想最小化平方误差，可以从最小化损失函数和最小二乘角度来看，也有概率解释。优化过程可以采用梯度方法和闭式解。在闭式解问题中需要注意矩阵可逆问题。考虑到过拟合和欠拟合问题，有岭回归和lasso回归来防止过拟合，局部加权线性回归通过加权实现非线性表示。 二、代码实战一、线性回归 /**
线性回归函数的实现，考虑一般的线性回归，最小平方和作为损失函数，则目标函数是一个无
线性回归和逻辑回归五、 为什么逻辑回归比线性回归好 逻辑回归用于分类，本质是线性回归。逻辑回归和线性回归首先都是广义的线性回归1.实数敏感性一致，预测范围变小它仅在线性回归的基础上，在特征到结果的映射中加入了一层sigmoid函数（非线性）映射，即先把特征线性求和，然后使用sigmoid函数来预测。在整个实数域内敏感度一致，而分类范围，需要在[0,1]之内。因而对于这类问题来说，逻辑回归的鲁棒性比
在学习完 Andrew Ng 教授的机器学习课程，和多方查阅大神的博客，本以为很简单的逻辑回归，在深思其细节的时候，很多容易让人不理解，甚至是疑惑的地方，这几天一直冥想其中的缘由。1、 为什么是逻辑回归？ 都说线性回归用来做回归预测，逻辑回归用于做二分类，一个是解决回归问题，一个用于解决分类问题。但很多人问起逻辑回归和线性回归的区别，很多人会大喊一声（也可能是三声）：逻辑回归就是对线性回归做了
摘要整个笔记最后应该会分为几个部分，学习来源包括上述提到的视频内容但不限于上述内容。 希望学完之后可以解答我自己的困惑。第一讲 线性回归Regression的定义：机器学习中，输出是一个标量的操作就叫做回归。(分类输出的是类别)举个例子，输出方向盘角度用于无人驾驶、已知用户和商品输出购买可能性可以用作用户推荐。 本节以对”进化后精灵宝可梦的CP值进行预测”来介绍回归问题。step1：选择合适的
一：Bounding-box regression回归1.问题理解(为什么要做 Bounding-box regression？ )如图 1 所示， 绿色的框为飞机的 Ground Truth, 红色的框是 Selective Search 提取的 Region Proposal。 那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是由于红色的框定位不准(IoU<0.5)， 那么这张图相当于没有正确的检
一、均值回归理论 均值回归：股票价格无论高于或低于价值中枢(或均值)都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势。何时会发生均值回归，属于“随机漫步”范畴。均线为中心。即当标的价格由于波动而偏离移动的均线时，它将调整并重新归于均线。 偏离程度：(MA-P)/MA1、均值回归原理 均值回归法则：万物最终都将回归于其长期的均值。 根据这个理论，一种上涨或者下跌的趋势不管其延续的时间多长都不能永远持续下
文章目录Regression回归回归定义和应用例子回归定义应用例子模型步骤模型假设1.一元线性模型（一个特征）2.多元线性模型（多个特征）模型评估收集和查看训练数据判断模型好坏模型优化梯度下降算法在现实世界中面临的挑战w和b偏微分的计算方法如何验证训练好的模型的好坏过拟合问题步骤优化Step 1 ：2个input的四个线性模型是合并到一个线性模型中Step 2 ：如果希望模型更强大表现更好（更多
一、图示两种方式的不同LN：Layer Normalization，LN是“横”着来的，对一个样本，不同的神经元neuron间做归一化。BN：Batch Normalization，BN是“竖”着来的，各个维度做归一化，所以与batch size有关系。二者提出的目的都是为了加快模型收敛，减少训练时间。二、BN解决网络中的Convariate Shift问题 批标准化（Bact
这一节主要介绍以下使用XGBoost算法再CPU/GPU版本下代码的编写基本流程，主要分为以下几个部分：构造训练集/验证算法参数设置XGBoost模型训练/验证模型预测本节主要面对的任务场景是回归任务，有关多分类的任务见：XGBoost–4–代码编写基本流程–分类另外，除上述几个部分外，会涉及到sklearn用于加载数据集以及最后的模型预测的评价指标计算；导入使用到的库：import time
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