1、分类和回归①回归问题的应用场景（预测的结果是连续的，例如预测明天的温度，23，24，25度） 回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例如一个产品的实际价格为500元，通过回归分析预测值为499元，我们认为这是一个比较好的回归分析。一个比较常见的回归算法是线性回归算法（LR）。另外，回归分析用在神经网络上，其最上层是不需要加上softmax函数的，而是直接对前一层累加即可
贝叶斯回归sklearn.linear_model.BayesianRidgesklearn.linear_model.ARDRegression 贝叶斯回归sklearn.linear_model.BayesianRidgeclass sklearn.linear_model.BayesianRidge(*, n_iter=300, tol=0.001, alpha_1=1e-06,
alp
朴素贝叶斯（基于概率论的分类方法）朴素贝叶斯 优点：在数据输入较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题 缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感 使用数据类型：标称型数据关于朴素贝叶斯名词的解释 我们称之为“朴素”，因为整个形式化过程只做最原始，最简单的假设，贝叶斯决策理论的核心思想就是选择具有最高概率的决策。 我们先就只有两个特征值的情况进行说明： 如果p（B1 | A）>p(B2 | A),
作者：chen_h 我们都知道学习机器学习时学到的第一个模型就是线性回归。这是一个非常简单，直观和激发我们深入到机器学习的模型。线性回归可以在几个观点中直观的解释，例如：几何和频率统计。从频率统计的角度来看，通常应该会谈论到贝叶斯。因此从这篇文章中，我们将从贝叶斯的角度来简单分析一下线性规划。线性回归：回顾回想一下，在线性回归中，我们希望将输入映射为实数，即 线性回归也是分为好几种的，这取决于它们
关于deep Learningbook第五章120页5.71和5.72的有关解释： 这个问题的研究思路是我们拿到一组数据后数据本身中包含着概率密度函数，但是这个函数的形式我们是不清楚的，所以要使用概率密度分布的方法从数据中估算出来，在这个过程需要求得的两个是：概率密度函数的形式（高斯分布、瑞利分布）和概率密度函数的参数（均值、方差）。 求解首先要知道数据本身是连续还是离散的，也就是要把数据是否
贝叶斯线性模型是我最早对应用贝叶斯推断的关注点之一。在我们学习的过程中，最重要的部分也许就是将一个概念介绍给别人。本文是我介绍贝叶斯线性回归的一次尝试。我会对线性回归的频率派方法做一个简要的回顾，介绍贝叶斯解释（Bayesian interpretation），并查看将其应用于简单数据集的结果。回顾频率派线性回归线性回归的频率派视角可能是你所熟悉的、从学校学到的版本：模型假设反应变量（y，也称因变
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2023-11-27 19:44:46
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Bayesian Estimation补充：一个例子看懂最大后验（使用Hit or Miss代价函数的贝叶斯估计）和极大似然的区别小明今天没来上学，三个可能的Hypothesis（θ）：小明今天生病了 / 美国总统特朗普会见小明 / 地球遭受陨石撞击用极大似然（MLE）估计出来的θ_hat(对θ的估计)是“地球遭受陨石撞击”，因为Likelihood
贝叶斯逻辑回归（Bayesian Logistic Regression）是一种用于分类任务的统计模型。它基于贝叶斯统计理论，将逻辑回归模型与贝叶斯方法相结合。逻辑回归是一种常用的分类算法，用于预测二分类问题（如判断邮件是否为垃圾邮件）。它基于线性回归模型，通过将线性模型的输出映射到0和1之间的概率值，来进行分类预测。贝叶斯逻辑回归在逻辑回归的基础上引入了贝叶斯方法。贝叶斯方法通过考虑先验概率和后
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2024-01-25 22:19:12
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贝叶斯优化GRU回归预测matlab代码贝叶斯优化方法则采用贝叶斯思想，通过不断探索各种参数组合的结果，根据已有信息计算期望值，并选择期望值最大的组合作为最佳策略，从而在尽可能少的实验次数下达到最优解。数据为Excel股票预测数据。数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1模块化结构: 代码将整个流程模块化，使得代码更易于理解和维护。不同功能的代码块被组织成函数或者独立的模块，使得代码逻
这一节主要讲一元线性回归模型问题：利用给定的数据建立 y 与 x 之间的线性模型 1. 构造出数据集先导入相应的一系列库%matplotlib inline
import pymc3 as pm
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt
imp
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2023-10-28 17:02:17
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参考：https://github.com/apachecn/vt-cs4624-pyml-zh/blob/master/docs/12.md逻辑回归 概念：一种二分类方法。目的是将输入映射到sigmoid函数上，进行二分类。 原理： &
自实现线性回归案例：线性回归原理：构建模型y = w1x1 + w2x2 + …+wnxn + b构建损失函数均方误差优化损失梯度下降实现线性回归的训练准备真实数据准备100个样本x 特征值 形状(100, 1)y_true 目标值 (100, 1)y_true = 0.8x + 0.7假定x和y之间的关系y = kx + bk ≈ 0.8b ≈ 0.7流程分析：(100, 1) * (1, 1)
一， 回归大家庭1. 线性回归1.1 线性回归的概念：线性回归就是利用线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模的方法，通俗的说就是通过大量样本的训练，通过有监督的学习找到一个X到Y的映射关系，利用该关系对未知数据进行预测，经常用于房价预测等方面，之所以把其分类到回归问题是因为我们所预测的Y值是连续值。1.2 线性回归的数学形式表达n 为 样本总数 X 为 样本特征 Y
``如果贝叶斯的模型效果不如其他模型，而我们又不想更换模型，那怎么办呢？如果以精确度 为指标来调整参数，贝叶斯估计是无法拯救了——不同于SVC和逻辑回归，贝叶斯的原理简单，根本没有什么可用的 参数。但是产出概率的算法有自己的调节方式，就是调节概率的校准程度。校准程度越高，模型对概率的预测越准 确，算法在做判断时就越有自信，模型就会更稳定。如果我们追求模型在概率预测上必须尽量贴近真实概率，那我们 就
编辑导语：做过数据分析的人，想必对贝叶斯模型都不会陌生。贝叶斯预测模型是运用贝叶斯统计进行的一种预测，不同于一般的统计方法，其不仅利用模型信息和数据信息，而且充分利用先验信息。通过实证分析的方法，将贝叶斯预测模型与普通回归预测模型的预测结果进行比较，结果表明贝叶斯预测模型具有明显的优越性。 说到贝叶斯模型，就算是不搞数据分析的都会有所耳闻，因为它的应用范围实在是太广泛了。大数据、机器学习、数据挖
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2023-12-12 19:53:52
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这篇博客是《web安全机器学习入门》DGA域名检测朴素贝叶斯的代码进行复现与解释。实验步骤如下1.数据搜集和数据清洗 2.特征化 3.训练样本 4.效果验证数据搜集和数据清洗 返回如下结果 load_dga特征化、训练与验证 使用三折交叉验证法，输出结果 命中率还不错率还不错想深入了解三折交叉验证法得话，看我另一篇Blog其中，对某些代码与函数解释初始化变量y1,y2,y3 concatenate
1、无监督学习和有监督学习在机器学习中，无监督学习（Unsupervised learning）就是聚类，事先不知道样本的类别，通过某种办法，把相似的样本放在一起归位一类；而监督型学习（Supervised learning）就是有训练样本，带有属性标签，也可以理解成样本有输入有输出。所有的回归算法和分类算法都属于监督学习。回归（Regression）和分类（Classification）的算法区
mlapp看到了第七章，跳了第六章没看，第七章主要是讲线性回归的，前面首先是最朴素的线性回归，接着是ridge线性回归(其实就是带惩罚参数的回归)，然后就是本文要总结的贝叶斯线性回归。把prml和mlapp综合起来看了，效果还不错，有些东西互有详略，可以互做补充。1.引入
贝叶斯线性回归的引入主要是在最大似然估计
一 综述 由于逻辑回归和朴素贝叶斯分类器都采用了极大似然法进行参数估计，所以它们会被经常用来对比。(另一对经常做对比的是逻辑回归和SVM，因为它们都是通过建立一个超平面来实现分类的)本文主要介绍这两种分类器的相同点和不同点。二.两者的不同点1.两者比较明显的不同之处在于，逻辑回归属于判别式模型，而朴素贝叶斯属于生成式模型。具体来说，两者的目标虽然都是最大化后验概率，但是逻辑回归是直接对后验概率P
