李宏毅老师用了一个比较易懂的demo例子来讲解我们在实际中做regression的时候会遇到哪些困难,我们如何解决,以下是李老师在课堂上的详细demo课程。一.matplotlib是基于Python语言的开源项目,旨在为Python提供一个数据绘图包。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt二.traning data# traning
准确率,精准率,召回率分类问题中的混淆矩阵如下 TP: 预测为1,预测正确,即实际1FP: 预测为1,预测错误,即实际0FN: 预测为0,预测错确,即实际1TN: 预测为0,预测正确即,实际0准确率 accuracy准确率的定义是预测正确的结果占总样本的百分比,其公式如下: 准确率=(TP+TN)/(TP+TN+FP+FN) 虽然准确率可以判断总的正确率,但是在样本不平衡 的情况下,并不能作为很好
文章目录Log一、分类问题(Classification problems)1. 分类问题的例子2. 正类和负类3. 分类问题中不用线性回归二、假设表示(Hypothesis representation)1. Sigmoid 函数2. 模型解释三、决策边界(Decision boundary)1. 判断 y 何时取到边界值2. 多个特征量下的函数图像①简单例子②复杂例子四、代价函数(Cost
在机器学习问题中,我们根绝解决的问题将机器学习算法归纳为三类:回归(regression)问题、分类(classification)问题及聚类(clustering)问题。作为机器学习三大解决的三大问题之一的回归问题,前辈们做了很多深入的研究,尤其是回归问题的两类难点问题(多重共线性及特征选择),在此随笔中,我主要根据prml开篇对多项式曲线拟合的试验,讨论影响回归模型泛化能力的两种因素及处理
本文介绍了 10 大常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。1. 线性回归在统计学和机器学习领域,线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下,尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多其它领域的算法(包括统计学)来实现这些目标。线性回归模型被表示为一个方程式,
1.逻辑回归简介 逻辑回归(logistic regression)是机器学习模型中的基础模型,周志华老师的书中翻译为对数几率回归。很多模型都涉及到逻辑回归,比如SVM、GBDT、AdaBoost等。虽然名字当中有“回归”两个字,但是逻辑回归是用于分类,它可以理解为线性函数和一单调可微函数组成的复合函数。常用的单调
一、Scikit Learn中使用estimator三部曲1. 构造estimator2. 训练模型:fit3. 利用模型进行预测:predict 二、模型评价模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有:1. 均方误差(mean squared error,MSE):2.  
自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同,所以一般情况下推荐使用英文。 现在我先假定一个具体场景作为例子:假如某个班级有男生8
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2024-01-16 20:44:17
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1、准确率与召回率(Precision & Recall)准确率和召回率是广泛用于信息检索和统计学分类领域的两个度量值,用来评价结果的质量。其中精度是检索出相关文档数与检索出的文档总数的比率,衡量的是检索系统的查准率;召回率是指检索出的相关文档数和文档库中所有的相关文档数的比率,衡量的是检索系统的查全率。一般来说,Precision就是检索出来的条目(比如:文档、网页等)有多少是准确的,R
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2024-01-07 23:09:11
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基于回归模型的协同过滤推荐如果我们将评分看作是一个连续的值而不是离散的值,那么就可以借助线性回归思想来预测目标用户对某物品的评分。其中一种实现策略被称为Baseline(基准预测)。Baseline:基准预测Baseline设计思想基于以下的假设:有些用户的评分普遍高于其他用户,有些用户的评分普遍低于其他用户。比如有些用户天生愿意给别人好评,心慈手软,比较好说话,而有的人就比较苛刻,总是评分不超过
在上一篇博客中,介绍了评价回归算法的优劣这样的三个指标:MSE,RMSE,MAE。其实这些指标还有它的问题。回忆一下,我们在学习分类问题的时候,我们评价分类问题的指标非常的简单,就是分类的准确度(accuracy),对于分类的准确度来说,它的取值是在0-1之间的,如果是1,代表它的分类准确度是百分百准确的,是最好的,如果是0,是最差的,这个评价标准是非常清晰的,因为分类的准确度就是在0-1之间
# Python中回归数据的准确率计算
## 引言
在数据分析领域,回归分析是一种常见的数据分析方法,用于预测数值型的目标变量。回归模型的准确率是评估模型好坏的重要指标之一。在Python中,我们可以使用各种机器学习库来构建回归模型,并计算其准确率。本文将介绍如何在Python中计算回归数据的准确率,并提供相应的代码示例。
## 回归数据准确率计算方法
在回归分析中,我们通常会将数据集分为
损失函数用来评价模型的预测值和真实值不一样的程度,损失函数越好,通常模型的性能越好。不同的模型用的损失函数一般也不一样。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别,结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。0-1损失函数 0-1损失是指预测值和目标值不相等为1, 否则为0: 特点: (1)0-1损失函数直接对应分类判断错误的个数,但是它是一个非
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2023-11-29 16:07:28
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resnet常见的网络结构有如下:代码实现如下主要分为以下步骤:定义网络结构、训练并测试网络、用测试集检查准确率、显示训练准确率、测试准确率变化曲线。# -*- coding:utf-8 -*-
#u"""ResNet训练学习CIFAR10"""
import torch as t
import torchvision as tv
import torch.nn as nn
import t
准确率:正确的数量除以总数量准确率(accuracy),是一个用来衡量分类器预测结果与真实结果差异的一个指标,越接近于1说明分类结果越准确。举个例子,比如现在有一个猫狗图片分类器对100张图片进行分类,分类结果显示有38张图片是猫,62张图片是狗,经与真实标签对比后发现,38张猫的图片中有20张是分类正确的,62张狗的图片中有57张是分类正确的,那么准确率是多少呢?显然就应该是 (20+57)/1
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2023-10-26 12:27:09
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基于麻雀优化的LSSVM回归预测SSA-LSSVM 其他优化算法可私信 为了提高最小二乘支持向量机(lssvm)的回归预测准确率,对lssvm中的惩罚参数和核惩罚参数利用麻雀搜索算法进行优化。 Matlab 代码ID:3529672095169734 从深海遇见你 基于麻雀优化的LSSVM回归预测(SSA-LSSVM)摘要:为了提高最小二乘支持向量机(LSSVM)在回归预测中的准确率,本
你的目标是数据科学家吗?那你对线性回归了解有多深入呢,下面的30道题,可以帮助你或者测试别人是否真的达到的数据科学家的水平,关注回复,答案在评论区:1)是非题:线性回归是一种受监督的机器学习算法。A)是B)虚假2)是非题:线性回归主要用于回归。A)是B)虚假3)是非题:可以使用神经网络设计线性回归算法吗?A)是B)虚假4)我们使用以下哪种方法在线性回归中找到最适合数据的线?A)最小二乘误差B)最大
什么是回归测试回归测试(Regression testing) 指在发生修改之后重新测试先前的测试以保证修改的正确性。理论上,软件产生新版本,都需要进行回归测试,验证以前发现和修复的错误是否在新软件版本上再次出现。基本策略回归测试的策略一般由测试经理或测试组长制定,初级软件测试人员只要按相应的策略执行测试即可。现以XYC邮箱的测试为例,简要介绍一下回归测试的基本策略。(1)回归测试时执行全部的测试
0 前言上篇:从零实现线性回归 此内容主要依据李沐老师的《动手学深度学习》课程,同时结合了网络上其它资料和自己的理解。1 创建与读取数据集导入模块:import torch
import numpy as np
from torch.utils import data
from d2l import torch as d2l超参数的设置与上节一样,我们把上节的synthetic_data方法放入了
回归分析是一种应用极为广泛的数量分析方法,主要用于确定2种或2种以上变量间相互依赖的定量关系。回归分析的基本思想是:虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系,但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。建立线性回归模型后,根据实测数据求解模型的各个参数,然后评价回归模型能否很好地拟合实测数据,如果能,能可以根据自变量作进一步预测。由于客运量的影响因素复杂,其变化呈现一定的随机波动特