• 手把手教你用Python进行回归(附代码、学习资料)

    了解数据简单回顾线性回归多项式回归:对线性会回归的改进理解样条回归及其实现分段阶梯函数基函数分段多项式约束和样条三次样条和自然三次样条确定节点的数量和位置比较样条回归和多项式回归了解数据 为了更好的...
    文章 2018-04-13 6557浏览量
  • 【神经网络本质是多项式回归】Jeff Dean等论文发现...

    他们的文章取了一个谨慎的标题《多项式回归作为神经网络的代替方法》(Polynomial Regression As an Alternative to Neural Nets),对神经网络的众多性质进行了讨论。作者在论文中列出了他们这项工作的主要贡献,...
    文章 2018-06-27 2687浏览量
  • 机器学习的算法选择

    决策树和随机树(Decision trees、random forests):决策森林(回归、二项式,以及多项式),决策丛林(二项式、多项式),以及提高决策树(回归和二项式)所有被称为决策树,一种机器学习的基本概念。决策树的变种...
    文章 2017-11-16 672浏览量
  • 机器学习的算法选择

    决策树和随机树(Decision trees、random forests):决策森林(回归、二项式,以及多项式),决策丛林(二项式、多项式),以及提高决策树(回归和二项式)所有被称为决策树,一种机器学习的基本概念。决策树的变种...
    文章 2017-11-08 989浏览量
  • 回归分析的七种武器

    导读:本文解释了回归分析及其优势,重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素,最后介绍了选择正确的回归模型的关键...
    文章 2017-05-02 1092浏览量
  • 数据分析不得不知的七种回归分析技术

    对于一个回归方程,如果自变量的指数大于1,那么它就是多项式回归方程。如下方程所示:y=a+b*x^2 在这种回归技术中,最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。重点:虽然会有一个诱导可以拟合一个高次多...
    文章 2017-07-03 1507浏览量
  • 用Python进行机器学习(附代码、学习资源)

    怎样确定什么多项式是有用的?如果我们开始将一次项、二次项、三次项.逐个进行组合,什么时候停止比较合适呢?我们怎么判定哪些交叉耦合的项是重要的?比如:是只需要_X_1²、_X_2³还是需要有_X_1._X_2以及_X_1².X...
    文章 2018-06-05 5082浏览量
  • 8种用Python实现线性回归的方法,究竟哪个方法最高效...

    大多数都可以扩展到更一般化的多元和多项式回归建模中。本文的目标主要是讨论这些方法的相对运行速度和计算复杂度。我们在一个数据量持续增加的合成数据集(最多达1000万个样本)上进行测试,并给出每种方法的运算...
    文章 2018-01-08 6206浏览量
  • 从零开始带你了解商业数据分析模型——线性回归模型...

    现在常见的族员有线性回归,逻辑回归,多项式回归,岭回归,套索回归等等。简而言之,当想要研究自变量与因变量之间的关系时,回归模型往往是我们的首选。那么,什么又叫做自变量,什么又是因变量呢?2.2.自变量与因...
    文章 2020-03-20 682浏览量
  • 如何为你的回归问题选择最合适的机器学习算法?

    第三种行间情况称为多项式回归,这里的模型是特征向量的非线性结合,即向量是指数变量,sin、cos等等。这种情况需要考虑数据和输出之间的关系,回归模型可以用随机梯度下降训练。优点: 建模速度快,在模型结构不...
    文章 2018-09-10 1973浏览量
  • 深度学习笔记之一些基本术语

    当用矩阵的形式来解多项式模型的参数时,参数w=inv(X’*X)*X’*y,这个方程也称为normal equations.虽然X’*X是方阵,但是它的逆不一定存在(当一个方阵的逆矩阵不存在时,该方阵也称为sigular)。比如说当X是单个...
    文章 2017-11-13 1036浏览量
  • 【独家】一文读懂回归分析

    对于一个回归等式,如果自变量的指数大于1,那么它就是多项式回归等式。如下等式所示: y=a+b*x^2 在这种回归技术中,最佳拟合线不是直线。而是一个用于拟合数据点的曲线。多项式回归要点: 1)虽然存在通过高次多项...
    文章 2017-05-01 2044浏览量
  • 《大数据分析原理与实践》一一3.1 回归分析

    其系数矩阵、结构矩阵、常数项矩阵分别为A=X'X=X=B=X'Y=回归方程系数的最小二乘估计为b=A-1B=(XTX)-1X'Y需要说明的是,在多项式回归分析中,检验bj是否显著,实质上就是判断x的j次项xj对y是否有显著影响。...
    文章 2017-07-03 7048浏览量
  • 《大数据分析原理与实践》一一 3.1 回归分析

    其系数矩阵、结构矩阵、常数项矩阵分别为A=X'X=X=B=X'Y=回归方程系数的最小二乘估计为b=A-1B=(XTX)-1X'Y需要说明的是,在多项式回归分析中,检验bj是否显著,实质上就是判断x的j次项xj对y是否有显著影响。...
    文章 2017-08-02 2092浏览量
  • 《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第04章...

    接下来,我们将研究一个更复杂的模型:多项式回归,它可以拟合非线性数据集,由于它比线性模型拥有更多的参数,更容易出现模型的过拟合。因此,我们将介绍如何通过学习曲线去判断模型是否出现了过拟合,并介绍几种正...
    文章 2018-09-07 1179浏览量
  • 为你的回归问题选择最佳的机器学习算法

    最常见的第三种情况称为多项式回归,其中模型成为一种特征变量的非线性组合,即可以存在指数变量、正弦和余弦等。然而,这需要知道数据与输出存在着什么样的联系。回归模型可以使用随机梯度下降(SGD)进行训练。...
    文章 2018-03-25 2000浏览量
  • 机器学习之正则化图文讲解

    来让我们看看具体的例子,对于房屋价格预测我们可能有上百种特征,与刚刚所讲的多项式例子不同,我们并不知道 θ3 和 θ4 是高阶多项式的项。所以,如果我们有一百个特征,我们并不知道如何选择关联度更好的参数,...
    文章 2017-09-15 1277浏览量
  • 机器学习之——初识神经网络

    之前我们已经讨论过,非线性假设(Non-Linear Hypothesis),使用非线性的多项式能够帮助我们建立更好的分类模型(Classification)。假设我们有非常多的特征,例如大于10000个变量,我们希望用这10000个特征来构建一个...
    文章 2016-05-05 1738浏览量
  • 预测分析:R语言实现2.1 线性回归入门

    本章要探讨为什么线性回归如此常用,以及它的局限性和扩展问题。2.1 线性回归入门 在线性回归(linear regression)中,输出变量是通过输入特征的一个线性加权组合来预测的。下面是简单线性模型的一个示例: 1x+0 ...
    文章 2017-05-02 1699浏览量
  • 数据挖掘核心算法之一-回归

    大数据时代的问题当然不能让你用肉眼看出来,不然要海量计算有啥用,所以除了上面那俩种回归,我们经常用的还有多项式回归,即模型的关系是n阶多项式;逻辑回归(类似方法包括决策树),即结果是分类变量的预测;泊松...
    文章 2017-08-01 1221浏览量
  • Andrew Ng机器学习公开课笔记-Logistic Regression

    同样,如果离散输出是多个值,就是符合多项分布 看看由最大似然可以推导出什么 首先给出伯努利分布 是否好理解,给定x;θ,y=1的概率等于h的值,看看图中,当然是h的值越大越可能为1,越小越可能为0 那么这个子...
    文章 2017-05-02 1738浏览量
  • 《大数据分析原理与实践》一一3.4 小结

    3.1节介绍了回归分析模型,即描述一个或多个变量与其余变量的依赖关系,包括其基本定义和数学模型,并介绍了回归分析的基本计算方法和模型检验,紧接着介绍了回归模型的拓展,包括多项式回归、GBDT回归和XGBOOST回归...
    文章 2017-08-02 1386浏览量
  • 逻辑回归算法

    逻辑回归是一个分类算法,它可以处理二元分类以及多元分类。虽然它名字里面有“回归”两个字,却不是一个回归算法。那为什么有“回归”这个误导性的词呢?个人认为,虽然逻辑回归是分类模型,但是它的原理里面却残留...
    文章 2018-05-31 2423浏览量
  • 《Spark MLlib 机器学习实战》1——读后总结

    这里有疑问的可以参考——逻辑回归和SVM的区别是什么?各适合解决什么问题?https://www.zhihu.com/question/24904422?sort=created 暂时不知道它的损失函数是怎么算出来的.慢慢研究吧 朴素贝叶斯 明明就是计算概率...
    文章 2017-12-04 1404浏览量
  • 吴恩达《机器学习》课程总结(10)应用机器学习的建议

    (3)尝试增加多项式特征;(4)尝试减少正则化程度λ;(5)尝试增加正则化程度λ。如果做决策将是本章的内容。而不是盲目的选择一种策略。10.2评估一个假设 将数据集分为训练集和测试集,在测试集上计算误差: (1...
    文章 2018-07-03 1410浏览量
  • 【机器学习算法-python实现】逻辑回归的实现...

    多项式数据控制在这之间。(3)梯度上升算法 梯度上升是指找到函数增长的方向。公式。在具体实现的过程中,不停地迭代运算直到w的值几乎不再变化为止。2.代码 数据集在工程中有。导入数据集,并定义sigmoid函数 def ...
    文章 2014-04-30 942浏览量
  • 模式识别与机器学习第一讲(上)

    回到之前的回归问题,当时,如果我们具体写出拟合得到多项式的系数值的话会发现系数的绝对值非常大。系数越大,模型上下起伏越厉害。而系数越小,模型的形状越平滑。我们希望能在拟合训练数据程度和模型波动程度之间...
    文章 2017-10-24 1175浏览量
  • scikit-learn 线性回归算法库小结

    L1正则化的也有一个常数系数αα来调节损失函数的均方差和正则化的权重,具体Lasso回归的损失函数表达如下: J(θ)=12m(Xθ−Y)T(Xθ−Y)+α|θ|1J(θ)=12m(Xθ−Y)T(Xθ−Y)+α|θ|1 其中n为样本个数,αα...
    文章 2017-11-23 1189浏览量
  • 应用统计学与R语言实现学习笔记(九)——线性回归

    回归模型(regression model)——回答“变量之间是什么样的关系?方程中运用1个数值型因变量(响应变量)作为被预测的变量;1个或个数值型或分类型自变量(解释变量)作为用于预测的变量。主要用于预测和估计。回归模型...
    文章 2017-06-13 1328浏览量
  • Logistic Regression——用线解决问题

    下面两张图对比了线性回归和逻辑回归数据的特点,也说明了如果用线性回归来分类binary数据是一个什么样的效果。其实比较朴素的理解就是,我们把要分类的数据划分为0和1两类,那么数据其实是会以中间这幅图的形式分布...
    文章 2016-03-25 3247浏览量
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