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逻辑回归的数学原理推导及原理代码实现

逻辑回归的数学原理推导及原理代码实现1、逻辑回归算法是目前应用最为广泛的一种算法,虽然是回归算法,但是它解决的是分类问题,而不是回归问题,它的原理是将样本的特征与样本发生的概率,而概率是一个数字,因此将其称为回归算法。2、对于逻辑回归因为得到的预测结果是事件的发生概率,因此它的预测值值域为0-1之间,而概率转换函数一般...

逻辑回归算法介绍

//2019.08.13#逻辑回归算法(LogisticRegression)1、根据2017-2018年人工智能与大数据科学领域的统计,不同的机器学习算法应用占比排名如下,其中,逻辑回归、决策树、随机森林以及人工神经网络算法占比前四,应用最为广泛,其次是贝叶斯算法、集成学习以及支持向量机SVM算法。目前全球人工智能最...
代码星球 ·2020-06-16

sklearn中的多项式回归算法

sklearn中的多项式回归算法1、多项式回归法多项式回归的思路和线性回归的思路以及优化算法是一致的,它是在线性回归的基础上在原来的数据集维度特征上增加一些另外的多项式特征,使得原始数据集的维度增加,然后基于升维后的数据集用线性回归的思路进行求解,从而得到相应的预测结果和各项的系数。2、多项式回归的函数在pyhton的...

sklearn中实现随机梯度下降法(多元线性回归)

sklearn中实现随机梯度下降法随机梯度下降法是一种根据模拟退火的原理对损失函数进行最小化的一种计算方式,在sklearn中主要用于多元线性回归算法中,是一种比较高效的最优化方法,其中的梯度下降系数(即学习率eta)随着遍历过程的进行在不断地减小。另外,在运用随机梯度下降法之前需要利用sklearn的Standard...

梯度下降法的python代码实现(多元线性回归)

梯度下降法的python代码实现(多元线性回归最小化损失函数)1、梯度下降法主要用来最小化损失函数,是一种比较常用的最优化方法,其具体包含了以下两种不同的方式:批量梯度下降法(沿着梯度变化最快的方向进行搜索最小值)和随机梯度下降法(主要随机梯度下降,通过迭代运算,收敛到最小值)2、随机梯度与批量梯度计算是梯度下降的两种...

多元线性回归算法的python底层代码编写实现

1、对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性。2、多元回归算法的数学原理及其底层程序编写如下:  根据以上的数学原理可以从底层封装编写整体的多元线性回归算法如下...

多元线性回归算法python实现(非常经典)

对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性。整体实现代码如下所示:#1-1导入相应的基础数据集模块importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspl...

机器学习多元线性回归的数学原理推导

多元线性回归算法和正规方程解——燕江依/2019.08.051、对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性。2、对于KNN算法和多元线性回归算法对比可以知道,...

机器学习向量化运算与回归算法的评价指标(简单线性回归问题)

//2019.08.04#线性回归算法基础入门(LinearRegression)1、线性回归算法是一种非常典型的解决回归问题的监督学习算法,它具有以下几个特点:(1)典型的回归算法,可以解决实际中的回归问题;(2)思想简单,容易实现;(3)是许多强大的非线性算法模型的基础;(4)结果具有很好的可解释性;(5)蕴含机器...

最小二乘法的数学原理(机器学习线性回归)

最小二乘法的数学原理推导(机器学习线性回归)——燕江依/2019.08.04对于简单线性回归问题,即数据特征只有一个的基础数据集,要使得损失函数(这里是指真值与预测值之间误差的平方)最小,从而求得最优化的参数a和b,这个具体方法称为最小二乘法,利用最小二乘法,可以得到最佳的参数a和b的计算式,如...

python进行数据分析----线性回归

 线性回归分析:方法:importstatsmodels.apiassmimportpandasaspdfrompatsy.highlevelimportdmatrices----2.7里面是frompatsyimportdmatriceshg='D:/hg.csv'df=pd.read_csv(hg)var...

吴裕雄--天生自然python机器学习:使用Logistic回归从疝气病症预测病马的死亡率

      ,除了部分指标主观和难以测量外,该数据还存在一个问题,数据集中有30%的值是缺失的。下面将首先介绍如何处理数据集中的数据缺失问题,然后再利用Logistic回归和随机梯度上升算法来预测病马的生死。准备数据:处理被据中的缺失值因为有时候数据相当昂贵,...

吴裕雄--天生自然python机器学习:Logistic回归

假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归。利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类。这里的“回归”一词源于最佳拟合,表示要找到最佳拟合参数集。训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数...

不忘初心,回归本质 .net core

staticvoidMain(string[]args){inti=100;objectj=i;//装箱就是把值类型转换成引用类型intk=(int)j;//拆箱就是把引用类型转换成值类型Console.WriteLine("i={0},j={1},k={2}",i,j,k);//输出结果:i=100j=100k=10...

matlib实现logistic回归算法(序一)

数据下载:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Adult数据描述:http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.names这是针对美国某区域的一次人口普查结果,共32561条数据。具体字...
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