在最初的时候，学习机器学习(ML)可能是令人生畏的。“梯度下降”、“隐狄利克雷分配模型”或“卷积层”等术语会吓到很多人。但是也有一些友好的方法可以进入这个领域，我认为从决策树开始是一个明智的决定。
本文将从回归和分类的本质、回归和分类的原理、回归和分类的算法三个方面，详细介绍回归和分类 （Regression And Classification）。
逻辑回归（Logistic Regression）主要解决二分类问题，用来表示某件事情发生的可能性。
线性回归是一种用于建立和预测变量之间线性关系的统计模型。其基本思想是假设自变量（输入）和因变量（输出）之间存在线性关系，通过建立一个线性方程来拟合观测数据，从而进行预测和推断。
来源：机器人圈 作者：多啦A亮 本文长度为4600字，建议阅读6分钟 本文全面概述了无人驾驶现阶段使用的机器学习技术。 ［导读］无人驾驶被认为是未来人工智能技术应用的最大市场规模和影响力的落脚点。近年来，为了使汽车能够安全可靠地“自主”上路，研究人员可没少花心思。本文编译自kdnuggets，该文全面概述了无人驾驶现阶段使用的机器学习技术。我们一起来看看，哪些技术将影响未来下一代出行？ 今天，机器学习算法被广泛应用，以解决制造无人驾驶汽车行业中出现的各种挑战。随着传感器数据处理在汽车ECU（电子控制
我在数据清理/探索性分析中遇到的最常见问题之一是处理缺失的值。首先，要明白没有好的方法来处理丢失的数据。根据问题的类型，我遇到过不同的数据归集解决方案-时间序列分析，ML，回归等，很难提供一个通用的解决方案。在篇文章中，我试图总结最常用的方法，并试图找到一个结构化的解决方案。
https://github.com/YC-Coder-Chen/feature-engineering-handbook
机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。 在KDnuggets网站最近发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。 我们跟他一起看看，这些算法都是怎样应用的。 算法概览 我们先设想这样一个自动驾驶场景——汽车的信息
安妮 唐旭 编译自 KDnuggets 量子位出品 | 公众号 QbitAI 机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。 在KDnuggets网站最近发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。 我们跟他一起看看，这些算
机器学习算法已经被广泛应用于自动驾驶各种解决方案，电控单元中的传感器数据处理大大提高了机器学习的利用率，也有一些潜在的应用，比如利用不同外部和内部的传感器的数据融合(如激光雷达、雷达、摄像头或物联网)，评估驾驶员状况或为驾驶场景分类等。在KDnuggets网站发表的一篇文章中，作者Savaram Ravindra将自动驾驶中机器学习算法主要分为四类，即决策矩阵算法、聚类算法、模式识别算法和回归算法。我们跟他一起看看，这些算法都是怎样应用的。
问题：在空间上线性可分的两类点，分别向SVM分类的超平面做投影，这些点在超平面上的投影仍然是线性可分的吗？
我是一个在教育留学行业8年的老兵，受疫情的影响留学行业受挫严重，让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业，但对数据分析一直有浓厚的兴趣，日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解，自2016年起，在各国新兴的专业–商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业，受到留学生的火爆欢迎，可见各行各业对于数据分析的人才缺口比较大，所以数据分析被我作为跨领域/转岗的首选。对于已到而立之年的我，这是一个重要的转折点，所以我要反复对比课程内容选择最好的，在7月中旬接触刚拉勾教育的小静老师后，她给我详细介绍了数据分析实战训练营训练营的情况，但我并没有在一开始就直接作出决定。除了拉勾教育之外，我还同时对比了另外几个同期要开设的数据分析训练营的课程，但对比完之后，基于以下几点，我最终付费报名了拉勾教育的数据分析实战训练营：
逻辑回归是线性分类器，其本质是由线性回归通过一定的数学变化而来的。要理解逻辑回归，得先理解线性回归。线性回归是构造一个预测函数来映射输入的特性矩阵和标签的线性关系。线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数，而不是程序员直接编写函数的技术)
一、分类方法简介 1. 分类的概念 数据挖掘中分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常被称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可描述如下：输入数据
本文主要适用于初学者到中级数据科学家或分析师，他们有兴趣识别和应用机器学习算法来解决他们感兴趣的问题。
前言 本文从分类和回归两个方面介绍了基本的监督学习方法，并用Scikit-Learn做了实例演示。 为何使用人工智能和机器学习？ 地球的未来在于人工智能和机器学习。如果对这些技术一无所知，人们很快会发
声明：本文讨论主题的不是严谨意义上的“因果关系”，而是探讨自变量与因变量的关系(实际上不是真的因果关系)，主要关注点在于找到并验证影响(或预测)因变量Y的自变量X。
附注：除了以上两大类模型，还有半监督学习和强化学习等其他类型的机器学习模型。半监督学习是指在有部分标签数据的情况下，结合监督学习和无监督学习的方法进行模型训练。强化学习是指通过让计算机自动与环境交互，学习出如何最大化奖励的策略。
文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。 面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」有很多因素会影响这一问题的答案，比如： 数据的大小、质量及性质 可用计算时间 任务的急迫性 数据的使用用途 在没有测试过不同算法之前，即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法开发者也都不能分辨出哪种算法性能最好。我们并不提倡一步到位，但是我们确实希望根据一些明确的因素为算法的选择提供一些参考意见。 机器学习算法速
选自sas 机器之心编译 参与：黄小天、蒋思源、吴攀 本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」有很多因素会影响这一问题的答案，比如： 数据的大小、质量及性质 可用计算时间 任务的急迫性 数据的使用用途 在没有测试过不同算法之前，即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法开发者也都不能分辨出哪种算法性能最好。我们并不提倡一步到位，但是我们确实希望根据一些明确
随着大数据的爆发，以及计算机算力的加强，以机器学习为代表的人工智能领域逐渐火热起来。机器学习有以下几个构成要素
导语：初学者都很疑惑，在这么多算法当中，到底到一个算法才能很好的解决自己所遇到的问题呢？这事实上取决于很多种因素。 首先是数据的大小和质量 可用的计算时间 你问题解决的紧急程度 你想用这个数据达到的
在学习过深度学习的基础知识之后，参与实践是继续提高自己的最好途径。本文将带你进入全球最大机器学习竞赛社区 Kaggle，教你如何选择自己适合的项目，构建自己的模型，提交自己的第一份成绩单。 本文将介绍数据科学领域大家都非常关心的一件事。事先完成一门机器学习 MOOC 课程并对 Python 有一些基础知识有助于理解文本，但没有也没关系。本文并不会向大家展示令人印象深刻的成果，而是回顾基础知识，试图帮助初学者找到方向。 文章结构： 1.介绍 2.Kaggle 综述 3.建立自己的环境 4.预测房价竞赛简介 5
有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据，学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射。Y = f (X)，训练数据通常是(n×x,y)的形式，其中n代表训练样本的大小，x和y分别是变量X和Y的样本值。
来源：机器之心 参与：黄小天、蒋思源、吴攀 校对：谭佳瑶 本文长度为4000字，建议阅读6分钟 本文针对算法的选择为你提供一些参考意见。 本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法？」有很多因素会影响这一问题的答案，比如： 数据的大小、质量及性质 可用计算时间 任务的急迫性 数据的使用用途 在没有测试过不同算法之前，即使是经验丰富的数据科学家和机器学习算法
对数损失 Log Loss 又称交叉熵损失 cross-entropy loss，两者名称不同，其实是等价的 ，常用于评价逻辑回归和神经网络。
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 姜范波，寒小阳，钱天培 如果你是一个初学/中等程度的数据科学家/分析师，并且想要将机器学习的算法运用到解决你关心的问题的上，那么这篇文章正是为你写的！ 初学者面对各种机器学习算法，一个典型的问题是：我应该使用哪种算法？问题的答案取决于许多因素，包括： 数据的大小，质量和性质。 可接受的计算时间。 任务的紧迫性。 你想用数据做什么。 即使是经验丰富的数据科学家也无法在尝试不同的算法之前，就断定哪种算法会是最好的。在此我们并非倡导一蹴而就的方法，但是我们希望根据一些明确
今天，机器学习算法被广泛应用于解决自动驾驶汽车制造的各种挑战问题中。人类将传感器数据处理集成到汽车的ECU(电子控制单元)中。 提高机器学习的利用率去完成新的任务是十分必要的，潜在的应用包括对驾驶员条件的评估，或者通过不同的外部和内部传感器进行数据融合，比如激光雷达、雷达、相机或物联网。 运行车载信息娱乐系统的应用程序可以接收来自传感器数据融合系统的信息，例如，如果它发现司机有什么不对劲的地方，就有能力直接将汽车开到医院。这个基于机器学习的应用程序还包括驾驶员的语音、手势识别和语言翻译。算法被分为
Logistic回归虽然名字叫”回归” ，但却是一种分类学习方法。使用场景大概有两个：第一用来预测，第二寻找因变量的影响因素。
1、什么是总体？什么是样本？ 总体是一个研究的所有研究对象的个体的集合。样本是被选择出来的参与研究的特定的个体集合。样本被期望能够代表总体。
逻辑回归又称对数几率回归是离散选择法模型之一，逻辑回归是一种用于解决监督学习问题的学习算法，进行逻辑回归的目的是使训练数据的标签值与预测出来的值之间的误差最小化。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。
本文介绍Geodetector软件的下载方法，以及地理探测器分析的完整操作，并对其结果加以解读。
数据挖掘是一个多学科交叉的产物，涉及统计学、数据库、机器学习、人工智能及模式识别等多种学科，如图1-4所示。
选自Medium 作者：Oren Dar 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南、路雪 在学习过深度学习的基础知识之后，参与实践是继续提高自己的最好途径。本文将带你进入全球最大机器学习竞赛社区 Kaggle，教你如何选择自己适合的项目，构建自己的模型，提交自己的第一份成绩单。 本文将介绍数据科学领域大家都非常关心的一件事。事先完成一门机器学习 MOOC 课程并对 Python 有一些基础知识有助于理解文本，但没有也没关系。本文并不会向大家展示令人印象深刻的成果，而是回顾基础知识，试图帮助初学者找到方向。 文章结
线性回归作为一种常用的关联分析工具，其功能强大，解释度高，但是其缺点也是很明显的。其只适用于处理连续型的变量，无法处理离散型的变量，比如对于case/control的实验设计，患病与否的临床信息，线性回归就无能无力了，此时我们就需要另外一种方法-逻辑回归。
导读：数据挖掘是一种发现知识的手段。数据挖掘要求数据分析师通过合理的方法，从数据中获取与挖掘项目相关的知识。
记得刚工作的时候，用的第一个模型就是逻辑回归。虽然从大二(大一暑假参加系里建模培训，感谢老师!)就参加了全国大学生数学建模比赛，直到研究生一直在参加数学建模，也获了大大小小一些奖。
数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行建模。
在本节中，我们将首先讨论相关性分析，它用于量化两个连续变量之间的关联（例如，独立变量与因变量之间或两个独立变量之间）。回归分析是评估结果变量与一个或多个风险因素或混杂变量之间关系的相关技术。结果变量也被称为应答或因变量，风险因素和混杂因素被称为预测因子或解释性或独立变量。在回归分析中，因变量表示为“ y”，自变量表示为“ x””。
选自TowardsDataScience 作者：Vihar Kurama 机器之心编译 参与：陈韵竹、路雪 本文从分类和回归两个方面介绍了基本的监督学习方法，并用Scikit-Learn做了实例演示。
从零开始学Python【33】--KNN分类回归模型（实战部分） 从零开始学Python【32】--KNN分类回归模型（理论部分） 从零开始学Python【31】—DBSCAN聚类（实战部分） 从零开始学Python【30】--DBSCAN聚类（理论部分）
单因素方差分析上一篇博客https://blog.csdn.net/LuYi_WeiLin/article/details/89917656已经介绍完毕
在本节中，我们将首先讨论相关性分析，它用于量化两个连续变量之间的关联（例如，独立变量与因变量之间或两个独立变量之间）。回归分析是评估结果变量与一个或多个风险因素或变量之间关系的相关技术。结果变量也被称为因变量，风险因素被称为预测因子或解释性或自变量。在回归分析中，因变量表示为“ y”，自变量表示为“ x””。
数据缺失是数据科学家在处理数据时经常遇到的问题，本文作者基于不同的情境提供了相应的数据插补解决办法。没有完美的数据插补法，但总有一款更适合当下情况。
所有的线性回归分析中，因变量的类型都是连续变量，如果需要预测的变量类型为分类变量，则需要采用回归分析中的Logistic回归。
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