• 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 2020-03-20 657浏览量
  • 用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,需要有一种简便并且稳健的...
    文章 2018-06-05 5064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...

    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 6185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。有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 1501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。有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 1072浏览量
  • 手把手教你用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,用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 6529浏览量
  • 如何为你的回归问题选择最合适的机器学习算法?

    接下来,我们大致浏览几种常见的用于回归问题的机器学习算法,并根据它们的优点和缺点总结什么情况下可以使用。线性和多项式回归 首先是简单的情况,单一变量的线性回归是用于表示单一输入自变量和因变量之间的...
    文章 2018-09-10 1953浏览量
  • 想知道机器学习掌握的怎么样了吗?...

    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 2017-10-24 858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,至于说为什么要用非线性模型提取,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
  • 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 1154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(常见的距离度量有欧式距离,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 3089浏览量
  • 吴恩达机器学习课程记录

    5.在线学习一个算法来从中学习的时候来模型化问题在线学习算法指的是对数据流而离线的静态数据集的学习。一旦对一个数据的学习完成了,我们便可以丢弃该数据,不需要再存储它了。这种方式的好处在于,我们的算法...
    文章 2020-04-03 623浏览量
  • 想知道机器学习掌握的怎么样了吗?...

    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 10224浏览量
  • 量化项目管理案例:缺陷趋势预测利器(5)

    由于R2是用于判断线性模型的拟合程度的,对于非线性曲线,似乎不具有什么理论上的支持,所以,出现了许多针对非线性曲线进行的拟合度判定。下面的方法是其中的一种。同样,计算残差平方和Q=∑(y-y*)^2和∑y^2,其中...
    文章 2017-07-03 1701浏览量
  • 机器学习算法选用指南

    更复杂的算法可能会遇到过拟合特征或者是没有足够大的数据集的问题,而线性回归则是一个不错的选择。为了防止过拟合,可使用像lasso和ridge这样的规则化技术。其主要思路是分别把权重总和以及权重平方的总和加到损失...
    文章 2017-11-17 3939浏览量
  • 【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题

    本文讲的是【译】如何应对 CNN 中的过拟合问题, 摘要:理解神经卷积网络、欠拟合&过拟合、批量归一化 什么是卷积、最大池化和 Dropout?这篇文章是深度学习系列中一篇文章。请查看#系列1和#系列2 数据增强...
    文章 2017-10-16 1172浏览量
  • 机器学习中的大数据

    决策树也是一种参数模型,它试图最好地拟合数据的底层分布。拆分是对特性值执行的,目的是在子级创建不同的类。由于模型试图最好地拟合可用的训练数据,因此数据的数量直接决定了分割级别和最终类。从上面的图中...
    文章 2019-06-19 1829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),机器学习算法一直有倾向产生非线性、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 1952浏览量
  • 深度学习处理医学问题时,会面临这些尴尬

    2.是不是数据量足够就一定可以拟合出好用的模型?答案当然是否定的,否则就不会有一个概念:过拟合(overfitting)。拟合一个特定的函数,会有对应的数据量区间能够比较准确的呈现这个函数。而函数本质还不确定的时候...
    文章 2017-07-03 1018浏览量
  • 机器学习算法一览

    这类问题的训练数据,有一部分有标签,有一部分没有标签。我们想学习出数据组织结构的同时,也能做相应的预测。此类问题相对应的机器学习算法有自训练(Self-Training)、直推学习(Transductive Learning)、生成式...
    文章 2017-05-02 1234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用半开区间上的指示函数的有限次线性...
    文章 2017-11-04 3402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问题,从而在大规模数据中挖掘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,用...
    文章 2017-08-01 1236浏览量
  • Netflix工程总监眼中的分类算法:深度学习优先级最低

    在这种情况下,你将不得不使用有非线性内核的 SVM(如 RBF)。事实上,逻辑回归也可以伴随不同的内核使用,但出于实际原因你更可能选择 SVM。另一个使用 SVM 的相关理由可能是高维空间。例如,SVM 已经被报道在工作...
    文章 2016-02-20 1457浏览量
  • “学”、“习”二合一:监督学习——支持向量机(SVM...

    在我们的例子中,我们找到了一种通过将我们的空间巧妙地映射到更高维度来分类非线性数据的方法。然而,事实证明,计算这种转换可能会带来很大的计算成本:可能有很多新的维度,每一个都可能涉及复杂的计算。数据集中...
    文章 2017-06-29 7408浏览量
  • 2013百度校园招聘数据挖掘工程师

    请说明进行数据拟合时,需要考虑哪些问题。在本例中,你选择哪种拟合函数。(8分) 因为是在网上找的题目,没有看到图片是长什么样。大致可能有如下几种情况。如果是如上三幅图的话,当然是选择中间的模型。欠拟合的...
    文章 2014-01-03 1477浏览量
  • 机器学习的算法选择

    SVM):使用了非线性支持向量机的一个巧妙的扩展,单类支持向量机可以描绘一个严格概述整个数据集的边界。远在边界之外的任何新数据点都是足够非正常的,也是值得特别关注的。第3步:实现所有适用的算法 对于给定的...
    文章 2017-11-16 667浏览量
  • 机器学习的算法选择

    SVM):使用了非线性支持向量机的一个巧妙的扩展,单类支持向量机可以描绘一个严格概述整个数据集的边界。远在边界之外的任何新数据点都是足够非正常的,也是值得特别关注的。第3步:实现所有适用的算法 对于给定的...
    文章 2017-11-08 988浏览量
  • 预测分析:R语言实现.

    第5章会通过学习支持向量机来掌握非线性模型的问题。在这部分,我们会通过利用最大边缘分离(maximum margin separation)来尝试以几何方式拟合我们的训练数据,以探索对分类问题进行思考的另一种方法。本章还会介绍...
    文章 2017-05-02 8563浏览量
  • 开发者自述:我是怎样理解支持向量机(SVM)与神经...

    不过详细来说,线性SVM的计算部分就像一个单层的神经网络一样,而非线性SVM就完全和神经网络不一样了(是的没错,现实生活中大多问题非线性的),详情可以参考知乎答案。这两个冤家一直不争上下,最近基于神经网络...
    文章 2017-08-02 2300浏览量
  • 【深度学习之美】激活引入非线性,池化预防过拟合...

    问题一的答案其实是想说明一个结论,就是线性的事物,表达能力不强,而非线性则相反。我们知道,从宏观来将,在本质上,人工神经网络就分为两大类层:显层和隐层。“显层”就是我们能感知到的输入层和输出层,而“隐...
    文章 2017-08-11 26214浏览量
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