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    2019-11-21 17:49:53
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  • 引子在一个二元分类的问题中我们通常得到的结果是1/0,而在分类的过程中我们会先计算一个得分函数然后在减去一个门槛值后判断它的正负若为正则结果为1若为负结果为0。事实上从某种角度来看线性回归只是二元分类步骤中的一个截取它没有后面取正负号的操作,它的输出结果为一个实数而非0/1。我们称这样的数学模型为线性回归。在传统上统计学家给出的结果是如下:它的物理意义就是要提取多笔资料的...
    2018-02-05 11:08:22
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    2018-10-08 13:50:11
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  • 今天正式进入机器学习相关算法类的记录学习。后续会将spark的mllib工具包里面设计到的回归于分类算法介绍一遍,看一下mllib包可以发现,传统的机器学习算法基本上都包括在里面,比如线性回归,logistic回归,贝叶斯分类,svm,决策树,随机森林等。在往上走更牛逼的分类算法像xgboost就不在原始spark自带的mllib里面了,但是肯定是有一些集成的外部工具包可以在spark里面一起使用...
    2018-12-05 09:54:05
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  • 一、回归算法回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。回归算法用于连续型分布预测,针对的是数值型的样本,使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,...
    2018-03-24 18:40:06
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  • 线性回归(Linear regression) 线性回归作为机器学习中的一个基本算法,他的目的、功能、用途都是相当的明了,在这篇文章中会简单的介绍和说明线性回归的原理,然后使用python实现效果,最后会在其他的文章中补充一些进一步的优化线性回归的目的 很简单,就是用一条直线来拟合这些点。线性回归的功能 也很直接,通过大量的训练集进行训练,得到合适的权重参数 ...
    2018-08-14 19:10:29
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  • 先说点废话在之前的项目中使用了深度学习算法,但是没有取得比较好的效果。这个也不只是算法的原因,跟他们的数据也有一定的关系。然后就开始考虑要不要使用一些其他比较简单的机器学习算法来尝试一下。打算把一些常用的机器学习算法写一个系列来跟大家分享交流,今天主要讨论的就是线性回归算法。ps:最近刚刚从组长那里知道csdn可以直接写数学公式,哈哈哈,再也不用去word里敲公式再截图了。废话不多说,上干货!...
    2018-08-22 15:42:06
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  • 参考:《机器学习实战》源码地址以及数据:https://github.com/JieruZhang/MachineLearninginAction_src1.标准线性回归(LR)y=Xw+b\mathbf{y}=\mathbf{X}w+by=Xw+b平方误差:∑i=1m(yi−xiTw)2平方误差:\sum_{i=1}^m(y_i-x_i^Tw)^2平方误差:i=1∑m​(...
    2018-12-12 12:00:59
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  • 多元线性回归概念:  在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。社会经济现象的变化往往受到多个因素的影响,例如,家庭消费支出,除了受家庭可支配收入的影响外,还受诸如家庭所有的财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响。因此,一般要进行多元回归分析,我们把包括两个或两个以上自变量的回归称为多元线性回归。一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化。事实上,一...
    2018-10-20 16:26:42
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    2018-04-12 15:30:44
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    2018-11-06 18:34:57
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