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    线性错误如何解决

    的搜索结果
  • 何时线性回归,聚类或决策树?

    在减少错误率方面,线性回归比其他算法弱。数据兼容性: 线性回归依赖于连续数据来建立回归功能。数据质量: 每个缺失的值将删除一个可以优化回归的数据点。在简单线性回归中,异常值可能会显着破坏结果。计算复杂性...

    文章 【方向】 2018-02-20 3195浏览量

  • 跟我一起数据挖掘(15)——线性回归

    如何调整θ以使得J(θ)取得最小值有很多方法,其中有最小二乘法(min square),是一种完全是数学描述的方法,和梯度下降法。在这里需要理解的一个概念是斜率和截率。斜率,亦称“角系数”,表示一条直线相对于横轴的...

    文章 skyme 2016-05-05 1394浏览量

  • 基于Spark的机器学习实践 (七) - 回归算法

    例如:用一个模型预测是否会下雨,如果模型预测错误一天,则损失函数加1 那么机器学习算法的直接目标就是想方设法调节这个函数的参数以便能够使预测错误的天数减少,也就是降低损失函数值,同时,也提高了预测的准确率 ...

    文章 javaedge 2019-04-15 1079浏览量

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  • 干货 | 6 种激活函数核心知识点,请务必掌握!

    通俗来说,激活函数一般是非线性函数,其作用是能够给神经网络加入一些非线性因素,使得神经网络可以更好地解决较为复杂的问题。举个简单的例子,二分类问题,如果不使用激活函数,例如使用简单的逻辑回归,只能作...

    文章 技术小能手 2018-08-13 2114浏览量

  • 机器学习新手必学十大算法指南

    预测建模主要关注如何最小化模型的错误如何做出最准确的预测,而相应的代价是解释能力的欠缺。我们将从许多不同的领域借用、重用甚至窃取算法和统计数据,来实现这个目标。线性回归是一个方程,通过找到拥有特定...

    文章 【方向】 2018-01-28 15226浏览量

  • 如何降低疾病监测的漏诊比率?一种新的分类学习算法

    首先,我们设计了一个新的排序学习方法,其显式地将假阳性率上限值纳入考虑,并且展示了如何高效地在线性时间内求得该排序问题的全局最优解;而后将学到的排序函数转化为一个低假阳性率的分类器。通过理论误差分析...

    文章 初商 2019-08-14 420浏览量

  • 如何降低疾病监测的漏诊比率?一种新的分类学习算法

    首先,我们设计了一个新的排序学习方法,其显式地将假阳性率上限值纳入考虑,并且展示了如何高效地在线性时间内求得该排序问题的全局最优解;而后将学到的排序函数转化为一个低假阳性率的分类器。通过理论误差分析...

    文章 技术小能手 2019-02-20 733浏览量

  • 如何欺骗神经网络,让它把熊猫识别为秃鹫

    但如果要解决这个超级奇怪的错误,我们就需要理解其背后的原理!我们要学习一些与神经网络有关的知识,然后我会教你如何让神经网络认为熊猫就是一只秃鹫。做第一个预测 我们首先加载一个神经网络,然后做一些预测,...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1335浏览量

  • 8种常见机器学习算法比较

    对非线性问题没有通用解决方案,有时候很难找到一个合适的核函数;对缺失数据敏感;对于核的选择也是有技巧的(libsvm中自带了四种核函数:线性核、多项式核、RBF以及sigmoid核): 第一,如果样本数量小于特征数,...

    文章 青衫无名 2017-08-01 2992浏览量

  • 想知道机器学习掌握的怎么样了吗?这有一份自测题

    回归模型具有多重共线性效应,在不损失太多信息的情况下如何应对这种情况?1.去除所有共线变量 1.去除所有共线变量 2.去除一个变量而不是都去掉 3.我们可以计算 VIF(方差膨胀因子)来检验多重共线性效应,然后根据...

    文章 玄学酱 2017-10-24 812浏览量

  • 机器学习——支持向量机SVM在R中的实现

    支持向量机是一个相对较新和较先进的机器学习技术,最初提出是为了解决二类分类问题,现在被广泛用于解决多类非线性分类问题和回归问题。继续阅读本文,你将学习到支持向量机如何工作,以及如何利用R语言实现支持...

    文章 nieson 2016-05-09 2379浏览量

  • 数据分析不得不知的七种回归分析技术

    岭回归通过收缩参数λ(lambda)解决多重共线性问题。看下面的公式 在这个公式中,有两个组成部分。第一个是最小二乘项,另一个是β2(β-平方)的λ倍,其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以得到...

    文章 晚来风急 2017-07-03 1473浏览量

  • 一份数据科学“必备”的数学基础清单

    它隐藏在线性回归中最小二乘问题的简单分析解决方案背后,或者嵌入到神经网络学习新模式的每个反向传播中。以下是要学习的内容: 单变量、极限、连续性和可微性的函数 中值定理、不确定性和洛必达法则 极大值和极小...

    文章 【方向】 2018-08-18 4034浏览量

  • 我们在数据挖掘中迷失了什么?

    不要简单地信赖你用单个方法分析的结果,至少要和传统方法(比如线性回归或线性判别分析)做个比较。解决方法:使用一系列好的工具和方法。(每种工具或方法可能最多带来5%~10%的改进)。3.提错了问题 一般在分类算法中...

    文章 青衫无名 2017-07-03 725浏览量

  • 我从吴恩达深度学习课程中学到的21个心得:加拿大银行首席分析师“学霸“笔记分享

    通常可能是这样的情况,修复模糊图像是一个非常艰巨的任务,而其他错误是明显的,且容易解决。因此敏感性和模糊工作都将被纳入决策过程。心得19:何时使用迁移学习?迁移学习允许你将知识从一个模型迁移到另一个模型...

    文章 技术小能手 2017-12-07 3692浏览量

  • 想知道机器学习掌握的怎么样了吗?这有一份自测题(附答案和解析)

    回归模型具有多重共线性效应,在不损失太多信息的情况下如何应对这种情况?1.去除所有共线变量1.去除所有共线变量 2.去除一个变量而不是都去掉 3.我们可以计算VIF(方差膨胀因子)来检验多重共线性效应,然后根据...

    文章 【方向】 2016-11-26 10156浏览量

  • 机器学习性能改善备忘单:32个帮你做出更好预测模型的技巧和窍门

    也许你可以明确地纠正预测结果,或者通过像boosting这样的方法来学习如何纠正预测错误。学习组合。你能否使用新的模型,学习如何将多个性能良好的预测结果以最佳方式组合起来?这叫做堆栈(stacked generalization ...

    文章 小旋风柴进 2017-05-27 1258浏览量

  • 码农の带娃绝技:TensorFlow+传感器,200美元自制猜拳手套

    最近他还还根据这个过程写了一份教程,详细介绍了怎样构建这个机器,以及怎样用机器学习算法解决日常问题。量子位搬运编译整理如下,适合有一定编程基础的同学,需要大约200美元的硬件设备。我们先来看一下这个机器...

    文章 行者武松 2018-01-02 4927浏览量

  • 回归分析的七种武器

    岭回归通过收缩参数λ(lambda)解决多重共线性问题。看下面的公式 在这个公式中,有两个组成部分。第一个是最小二乘项,另一个是β2(β-平方)的λ倍,其中β是相关系数。为了收缩参数把它添加到最小二乘项中以...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1013浏览量

  • 头一回见!提升10倍效率,阿里给业务校验平台插上了AI的翅膀

    数值一致性场景对应于连续性数据(continuous variable),主要解决具有线性关系的对账场景,比如和价格,积分有关的相关计算场景,如之前图4中的例子。我们将找到的线性关系作为规律,违背该规律的就可以认为是异常...

    文章 中间件小哥 2018-12-12 15802浏览量

  • 《编程珠玑(第2版•修订版)》—第2章2.2节无处不在的二分搜索

    他的前任调试人员试图通过每次运行整个程序中的少数几行程序来找出错误行,但只在取得解决方案的道路上前进了一点点。Weil是如何仅仅运行10次程序就找到罪魁祸首的呢?经过前面的热身,我们现在来攻克问题A。输入为...

    文章 异步社区 2017-05-02 1220浏览量

  • 一文详解深度神经网络中的对抗样本与学习

    对抗样本(Adversarial Examples)的概念最早是Christian Szegedy 等人在ICLR2014发表的论文中提出来的,即在数据集中通过故意添加细微的干扰所形成输入样本,受干扰之后的输入导致模型以高置信度给出了一个错误的输出...

    文章 玄学酱 2017-08-02 844浏览量

  • 学习人工智能必须攻克三道门槛:数学基础、英语水平与编程技术

    1、线性代数:如何将研究对象形式化?事实上,线性代数不仅仅是人工智能的基础,更是现代数学和以现代数学作为主要分析方法的众多学科的基础。从量子力学到图像处理都离不开向量和矩阵的使用。而在向量和矩阵背后,...

    文章 wzymaster 2019-11-29 2084浏览量

  • 机器学习性能改善备忘单:32个帮你做出更好预测模型的技巧和窍门

    也许你可以明确地纠正预测结果,或者通过像boosting这样的方法来学习如何纠正预测错误。学习组合。你能否使用新的模型,学习如何将多个性能良好的预测结果以最佳方式组合起来?这叫做堆栈(stacked generalization or ...

    文章 知与谁同 2017-08-01 889浏览量

  • 用Python进行机器学习(附代码、学习资源)

    对那些更高维度并且变量相互作用的数据集,如果你试图每次只查看单个输入变量和输出之间的关系,会得出完全错误的结论。而且目前没有什么好办法同时显示两个以上的变量。所以,我们必须采用某种机器学习的技术来拟合...

    文章 技术小能手 2018-06-05 5020浏览量

  • 分布式数据库——从线性扩展谈分布式JOIN

    如何快速判断一个正在使用DRDS的系统是否能做到线性扩展?在DRDS监控页面里面有两个监控指标,一个是物理QPS,一个是逻辑QPS。判断的方法是,看这两个指标是否接近1:1。如果接近1:1说明系统很大概率是可以线性扩展...

    文章 场景研读 2017-08-02 8591浏览量

  • 第四范式陈雨强:万字深析工业界机器学习最新黑科技

    如何解决特征工程 如何降低这些门槛呢?这里分享一下第四范式的成果。首先特征工程是工业界应用AI的巨大的难关。特征工程的目标是针对于某个模型找出与要解决问题相关的关键属性,现在也有一些开源的项目尝试解决...

    文章 行者武松 2018-01-08 971浏览量

  • 机器学习实战之树回归

    决策树可以解决数据的非线性问题,而且直观易懂,是否可以通过决策树来实现回归任务?我们来回顾下之前讲过的决策树方法,其在划分子集的时候使用的方法是信息增益(我们也叫ID3方法),其方法只针对标称型(离散型...

    文章 是罗罗攀啊 2018-06-19 759浏览量

  • 第四范式陈雨强:万字深析工业界机器学习最新黑科技

    如何解决特征工程 如何降低这些门槛呢?这里分享一下第四范式的成果。首先特征工程是工业界应用AI的巨大的难关。特征工程的目标是针对于某个模型找出与要解决问题相关的关键属性,现在也有一些开源的项目尝试解决...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 841浏览量

  • 从基线模型开始:别担心,模型最开始都让人不忍直视

    这些简单解决方案产出的错误输出常常看起来非常愚蠢,所以标题中用了“不忍直视”这个词。但是,正如本文所说的,在项目启动时,简单模型的价值就会大大体现,因为这些模型可以帮助我们更好地理解实际问题,从而告知...

    文章 技术小能手 2018-05-14 1136浏览量

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