• 从零开始带你了解商业数据分析模型——线性回归模型...

    所以它不是适用于非线性关系之间的解析。且它仅适合处理因变量是连续型/数值型变量的数据。与此同时,为了运用线性回归模型,我们还应确保我们的历史数据符合i.随机扰动项与自变量之间不相关. 随机扰动项服从平均值...
    文章 2020-03-20 648浏览量
  • Python进行机器学习(附代码、学习资源)

    使用Python库、流水线功能以及正则化方法对非线性数据进行建模。在数据科学和分析领域中,对非线性数据进行建模是一项常规任务。但找到一个结果随自变量线性变化的自然过程很不容易。因此,需要一种简便并且稳健的...
    文章 2018-06-05 5055浏览量
  • 决策树算法之分类回归树 CART(Classification and ...

    区别在于,前者拟合的是一条直线,而后者却可以拟合非线性数据,如下图中的数据就是线性回归来拟合的: 当数据呈现非线性分布时,例如下面的数据,假设它统计了流行歌手的喜好程度和年龄的关系,该系数值在 10 ...
    文章 2019-12-23 669浏览量
  • 8种Python实现线性回归的方法,究竟哪个方法最高效...

    线性回归中的“线性”指的是系数的线性,而通过对特征的非线性变换,以及广义线性模型的推广,输出和特征之间的函数关系可以是高度非线性的。另一方面,也是更为重要的一点,线性模型的易解释性使得它在物理学、经济...
    文章 2018-01-08 6178浏览量
  • 结构方程模型(SEM)概述(1)

    拟合非标准模型的能力,包括灵活处理追踪数据,带自相关误差结构的数据库(时间序列分析),和带正态分布变量和缺失数据数据库。SEM的最后特征是它最具吸引人的性质。SEM提供统一的架构,多个线性模型能使用灵活...
    文章 2014-08-23 2204浏览量
  • 手把手教你Python进行回归(附代码、学习资料)

    后来我看到另外一种称为样条回归的非线性方法-它将线性/多项式函数进行组合,最终的结果来拟合数据。在这篇文章中,我将会介绍线性回归、多项式回归的基本概念,然后详细说明关于样条回归的更多细节以及它的Python...
    文章 2018-04-13 6525浏览量
  • 回归分析的七种武器

    它可以处理各种类型的关系,因为它对预测的相对风险指数OR使用了一个非线性的log转换。为了避免过拟合和欠拟合,我们应该包括所有重要的变量。一个很好的方法来确保这种情况,就是使用逐步筛选方法来估计逻辑回归...
    文章 2017-05-02 1069浏览量
  • 数据分析不得不知的七种回归分析技术

    它可以处理各种类型的关系,因为它对预测的相对风险指数OR使用了一个非线性的log转换。3.为了避免过拟合和欠拟合,我们应该包括所有重要的变量。一个很好的方法来确保这种情况,就是使用逐步筛选方法来估计逻辑...
    文章 2017-07-03 1495浏览量
  • 如何为你的回归问题选择最合适的机器学习算法?

    非线性数据来说,多项式回归在设计时难度,因为在这种情况下必须了解数据结构和特征变量之间的关系。综上,遇到复杂数据时,这些模型的表现就不理想了。神经网络 神经网络包含了许多互相连接的节点,称为神经元...
    文章 2018-09-10 1930浏览量
  • 聊聊数据挖掘竞赛中的套路与深度学习的局限

    这些非线性模型的方法,也大概是把低维度投影到高维度后塞进线性模型,至于说为什么用非线性模型提取,一是因为省人力,二是因为模型往往能学习到人类常识上意识不到的特征的,至于为什么不适用非线性模型直接进去...
    文章 2017-08-02 779浏览量
  • 一文详解分类问题中的维度灾难及解决办法

    其结果是,分类器学习了训练数据的噪声和异常,而对样本外的数据拟合效果并不理想,甚至很差。这个概念称为过拟合,是维度灾难的一个直接后果。图7展示了一个只用2个特征进行分类的线性分类器的二维平面图。图7.尽管...
    文章 2017-08-02 1121浏览量
  • 机器学习基础:(Python)训练集测试集分割与交叉验证

    例如,当我们将线性模型(如线性回归)拟合非线性数据时,也会发生这种情况。不言而喻,该模型对训练数据的预测能力差,并且还不能推广到其它的数据上。实例 值得注意的是,欠拟合不像过度拟合那样普遍。然而,...
    文章 2018-11-23 3811浏览量
  • 深度丨110亿美金还不够,阿里使用这种AI手段创造更多...

    如此一来,就能平衡欠拟合和过拟合的问题,从而在大规模数据中挖掘出推广性好的非线性信息。而其一个基本原则,就在于要使每分片对应足够量的样本。如上图所示,我们训练了一些数据。其显示为一个菱形的分界面,...
    文章 2017-08-01 1228浏览量
  • 8种常见机器学习算法比较

    缺点:不能拟合非线性数据. 4.最近领算法——KNN KNN即最近邻算法,其主要过程为: 1.计算训练样本和测试样本中每个样本点的距离(常见的距离度量欧式距离,马氏距离等);2.对上面所有的距离值进行排序;3.选前k...
    文章 2017-08-01 3079浏览量
  • 预测分析:R语言实现2.2 简单线性回归

    进行这种练习的好处是,它会让我们对自己的模型在所有假设都完全成立的理想场景下的工作情况清楚的了解,而且它助于对具备理想的线性拟合时发生的情况进行可视化。我们先模拟一个简单线性回归模型。后面的R语言...
    文章 2017-05-02 2303浏览量
  • 想知道机器学习掌握的怎么样了吗?这一份自测题

    假设我们使用原始的非线性可分离 SVM 最优化目标函数,我们做什么可以保证结果是线性可分的?A.C=1 B.C=0 C.C=无穷大 D.以上没有正确答案 答案 C: 如果我们使用原始的非线性可分离 SVM 最优化目标函数,我们需要将 ...
    文章 2017-10-24 851浏览量
  • 数据科学家需要掌握的10项统计技术,快来测一测吧

    观测数据是通过模型参数和因变量的非线性组合函数建模&xff0c;数据用逐次逼近法进行拟合。下面是几个处理非线性模型的重要技术&xff1a;阶跃函数&xff1a;如果实数域上的某个函数可以半开区间上的指示函数的有限次线性...
    文章 2017-11-04 3394浏览量
  • 一份自测题(附答案和解析)

    假设我们使用原始的非线性可分离SVM最优化目标函数,我们做什么可以保证结果是线性可分的?A.C=1 B.C=0 C.C=无穷大 D.以上没有正确答案 答案C: 如果我们使用原始的非线性可分离SVM最优化目标函数,我们需要将C设置...
    文章 2016-11-26 10217浏览量
  • 模式识别与机器学习第一讲(上)

    一个由此而生的想法是在数据拟合改进有限的情况下,我们应该尽可能选择简单的模型,在多项式模型里就是选择尽可能小的。上述原则也可以被概括为“如无必要,勿增实体”,即是著名的奥卡姆剃刀原理。当然不同人对于这...
    文章 2017-10-24 1147浏览量
  • 吴恩达机器学习课程记录

    实现参数的稀疏有什么好处吗?可以简化模型,避免过拟合。因为一个模型中真正重要的参数可能并不多,如果考虑所有的参数起作用,那么可以对训练数据可以预测的很好,但是对测试数据就不行了 参数变少可以使整个模型...
    文章 2020-04-03 619浏览量
  • 关于如何解释机器学习的一些方法

    单调性的意思是,递增地改变自变量,只会导致因变量要么一直递增,要么一直递减),机器学习算法一直倾向产生非线性、非单调、非多项式形式、甚至非连续的函数,来拟合数据集中自变量和因变量之间的关系。...
    文章 2017-05-16 1949浏览量
  • AlphaGo Zero它来调参?【高斯过程】到底何过人之...

    现在我们了函数的分布,我们如何通过训练数据拟合隐函数从而进行预测?首先,我们需要获取训练数据。这可以通过构造我们的秘密函数f来生成数据。目标函数 本教程中我们使用一个五次多项式: 我选择它是因为这个...
    文章 2018-01-17 2194浏览量
  • 深度学习处理医学问题时,会面临这些尴尬

    比如平面中几个点,可以直线来拟合,可以二次函数来拟合,当然也可以五角星,甚至奥特曼来拟合拟合函数的解释(直线-曲线.-五角星) 选择不同函数来拟合这些已知点集,会产生完全不同的结果,而这个选择...
    文章 2017-07-03 1017浏览量
  • 手把手教你如何提高神经网络的性能

    更通俗的过度拟合介绍,可以点击查看激活引入非线性,池化预防过拟合(深度学习入门系列之十二)PS:作者新书马上出版——《深度学习之美》。因此,当你的模型遇到一个它以前从未见过的数据时,它无法很好地处理它们...
    文章 2020-04-21 447浏览量
  • 手把手教你如何提高神经网络的性能

    更通俗的过度拟合介绍,可以点击查看激活引入非线性,池化预防过拟合(深度学习入门系列之十二)PS:作者新书马上出版——《深度学习之美》。因此,当你的模型遇到一个它以前从未见过的数据时,它无法很好地处理它们...
    文章 2020-03-25 568浏览量
  • 手把手教你如何提高神经网络的性能

    更通俗的过度拟合介绍,可以点击查看激活引入非线性,池化预防过拟合(深度学习入门系列之十二)PS:作者新书马上出版——《深度学习之美》。因此,当你的模型遇到一个它以前从未见过的数据时,它无法很好地处理它们...
    文章 2020-03-19 570浏览量
  • 【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题

    例如,使用线性模型进行图像识别通常会出现欠拟合的结果。也可能是 Dropout(Dropout)的原因导致你在深层神经网络中遇到欠拟合的情况。Dropout 在模型训练时随机将部分激活函数设置为零(让网络某些隐含层节点的...
    文章 2017-10-16 1163浏览量
  • 为你的回归问题选择最佳的机器学习算法

    对于非线性数据,对于多项式回归的设计来说可能相当具有挑战性,因为必须具有关于数据结构和特征变量之间关系的一些信息。由于上述原因,当涉及到高度复杂的数据时,这些模型不如其他模型。2.神经网络 一个神经网络...
    文章 2018-03-25 1969浏览量
  • 机器学习算法一览

    针对过拟合几种办法可以处理: 增大样本量 这个比较好理解吧,过拟合的主要原因是模型太努力地去记住训练样本的分布状况,而加大样本量,可以使得训练集的分布更加具备普适性,噪声对整体的影响下降。恩,我们...
    文章 2017-05-02 1230浏览量
  • 结构方程模型(SEM)的假设(2)

    究者通常认为模型足够的拟合数据。为了进行SEM 分析,识别是结构上或数学上的需要。许多规则能用于评价模型的识别水平,但这些规则不完善,纸笔计算(事实上,几乎不可能)非常困难,尤其是复杂模型。SEM 软件...
    文章 2014-08-23 2488浏览量
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