作者：章华燕 编辑：赵一帆 1、机器学习中常见的损失函数 一般来说，我们在进行机器学习任务时，使用的每一个算法都有一个目标函数，算法便是对这个目标函数进行优化，特别是在分类或者回归任务中，便是使用损失函数（Loss Function）作为其目标函数，又称为代价函数(Cost Function)。损失函数是用来评价模型的预测值 Y_hat=f(X) 与真实值Y的不一致程度，它是一个非负实值函数。通常使用 L(Y,f(x))来表示损失函数，损失函数越小，模型的性能就越好。 设总有N个样本的样本集为(X,Y)=(
机器学习中的线性回归是一种来源于经典统计学的有监督学习技术。然而，随着机器学习和深度学习的迅速兴起，因为线性（多层感知器）层的神经网络执行回归，线性回归的使用也日益激增。
设计和分析一些让计算机可以自动“学习“的算法。机器学习算法是一类从庞大的数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。
專 欄 ❈PytLab，Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏：化学狗码砖的日常 blog：http://pytlab.org github：https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近开始总结学习回归相关的东东了，与分类的目标变量是标称型不
标签矩阵是这样一个矩阵：对应类别的位置为1，其他位置为0，例如，数字1对应0100000000，数字0对应1000000000，数字3对应0010000000。
) 是机器学习中对原始损失函数引入惩罚项，以防止过拟合或提高模型泛化性能的一类方法的统称。所谓惩罚是指对损失函数中的某些参数做一些限制。此时目标函数变成了原始损失函数+惩罚项，常用的正则项一般有两种，英文称作
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/81073650
我们在本节中的主要学习目标是监督学习方法的另一个很好的例子，它也和最近邻分类一样简单：线性回归。以及它的近亲逻辑回归。
逻辑回归可能是最常用的解决所有分类问题的算法。这里有27个问题专门测试你对逻辑回归的理解程度。 1)判断对错:逻辑回归是一种有监督的机器学习算法吗? A)是 B)不是 答案: A 逻辑回归是一种有监督
选自Technica Curiosa 作者：Nishant Shukla 机器之心编译 参与：Jane W 本文的作者 Nishant Shukla 为加州大学洛杉矶分校的机器视觉研究者，从事研究机器人机器学习技术。Nishant Shukla 一直以来兼任 Microsoft、Facebook 和 Foursquare 的开发者，以及 SpaceX 的机器学习工程师。他还是《Haskell Data Analysis Cookbook》的作者。 TensorFlow 入门级文章： 深度 | 机器学习敲门砖
y^ 当两个变量间存在线性相关关系时，常常希望建立二者间的定量关系表达式，这便是两个变量间的一元线性回归方程。假定x是自变量，y是随机变量，y对x的一元线性回归方程的表达式为：y ^ =a+bx 。因此字母头上加个“^”表示回归值，表示真实值的一种预测，实际的观测值与回归值是存在偏差的
（1）Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed 在没有显示编程的情况下，让计算机具有学习的能力
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/54881672
大数据文摘作品，转载要求见文末 编译 | 吴蕾，寒小阳 简介 回归技术不仅包含线性和逻辑回归方面知识，它还体现了多种建模和分析变量的能力。此项技能测试是为了评估你在众多回归技术方面的概念和运用能力。 此次共有1845名选手参与测试，我能确信，这是在回归领域内公认的最佳测试集。 如果你没能参与，确实是错过了实时考试的机会，那也不必遗憾，这里将公布考题和答案，你可以看看自己掌握了多少。 总体分数 下图展示了整体分数的分布情况，可以帮助你评估自己的成绩。 你能够在此处（https://datahack.an
通过在数字广告上花费更多的钱，我们能挣多少钱？这个贷款的申请人是否能偿还贷款？股市明天会发生什么？
本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 本文中每个释义中的加粗概念都可以在本文中检索到。 建议收藏~ A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。 准确率 (accuracy) 分类模型的正确预测所占的比
一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时，我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解，以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试，红色石头将之前连载的一些笔试题进行整理，并额外增加了一些典型题目，汇总成 100 道选择题，每道题都有答案和详细的解析！建议收藏！
在将 线性回归 和 logistic回归 应用到某些机器学习应用中时，会出现过度拟合问题，导致它们表现欠佳。 正则化能够改善或者减少过度拟合问题。
本文介绍了逻辑回归并在R语言中用逻辑回归（Logistic回归）模型分类预测病人冠心病风险数据
0 回顾 在最近的推送中，先后总结了最小二乘法的原理，两个求解方法：直接法和梯度下降，最后利用这两种思路进行了python实战；之后阐述了OLS算法使用的前提是必须满足数据集无多重共线性，因为它是无偏估计，这也带来了它非常惧怕多重共线性问题，在面对这些数据时，它往往得到的权重参数方差大，是一个不稳定的回归算法。 工程应用中，你拿到的数据集可能有上百个特征维度，实际上是很难保证数据集中的所有维度都满足无共线性，所以OLS实际上没有太多的实际应用价值，它必须要想到一种办法解决多重共线性，进而过滤掉那些权重参数等
注：代价函数（有的地方也叫损失函数，Loss Function）在机器学习中的每一种算法中都很重要，因为训练模型的过程就是优化代价函数的过程，代价函数对每个参数的偏导数就是梯度下降中提到的梯度，防止过拟合时添加的正则化项也是加在代价函数后面的。在学习相关算法的过程中，对代价函数的理解也在不断的加深，在此做一个小结。 1. 什么是代价函数？ ---- 假设有训练样本(x, y)，模型为h，参数为θ。h(θ) = θTx（θT表示θ的转置）。 （1）概况来讲，任何能够衡量模型预测出来的值h(θ)与真实值y之间
给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}，其中xi=(xi1;xi2;xi3;...;xid)，yi是实数。线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。
我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布（i.i.d，independently and identically distributed），即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。但是一般独立同分布的假设往往不成立，即数据的分布可能会发生变化（distribution drift），并且可能当前的数据量过少，不足以对整个数据集进行分布估计
【新智元导读】Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的Machine Learning术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包
作为Flatiron School数据科学训练营(Data Science Bootcamp)的一名应届毕业生，我收到了大量关于如何在技术面试中取得好成绩的建议：一个不断出现在前沿的软技能是向非技术人员解释复杂机器学习算法的能力。
来源 | TensorFlow Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班
源 | TensorFlow 回复 20180320 下载PDF版 Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlo
https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary 机器学习术语表 本术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但
AiTechYun 编辑：xiaoshan 为了帮助大家更好的了解机器学习，谷歌在上周推出了一系列免费的AI课程，同时还附带了一个详细地机器学习术语库。 本术语库中列出了一般的机器学习术语和 Tens
Google 工程教育团队已经发布了多语种的 Google 机器学习术语表，该术语表中列出了一般的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义。语言版本包括西班牙语，法语，韩语和简体中文。 h
机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时，我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解，以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。红色石头准备在公众号连载一些机器学习笔试题系列文章，希望能够对大家有所帮助！
文章超长，秉承用代码搞定一切的原则，内含大量代码，建议收藏，并分享给你喜欢的人。同时如果有什么疑问，也欢迎留言告知我们。
机器学习模型的表现不佳通常是由于过度拟合或欠拟合引起的，我们将重点关注客户经常遇到的过拟合情况。过度拟合是指学习的假设在训练数据上拟合得非常好，以至于对未见数据的模型性能造成负面影响。该模型对于训练数据中没有的新实例的泛化能力较差。
对于机器学习问题，我们最常遇到的一个问题便是过拟合。在对已知的数据集合进行学习的时候，我们选择适应度最好的模型最为最终的结果。虽然我们选择的模型能够很好的解释训练数据集合，但却不一定能够很好的解释测试数据或者其他数据，也就是说这个模型过于精细的刻画了训练数据，对于测试数据或者其他新的数据泛化能力不强。
Logistic Regression 是一个非常经典的算法，其中也包含了非常多的细节，曾看到一句话：如果面试官问你熟悉哪个机器学习模型，可以说 SVM，但千万别说 LR，因为细节真的太多了。
参见上一篇《初探篇》里对用于模型训练的样本的定义，样本可以是音频、图片、点集等等，这里我用一个简单的点集作为我们的样本解释，如图
导语：本文是日本东京 TensorFlow 聚会联合组织者 Hin Khor 所写的 TensorFlow 系列介绍文章，自称给出了关于 TensorFlow 的 gentlest 的介绍。 第一部分 引言 我们要解决的是一个过于简单且不现实的问题，但其好的一面是便于我们了解机器学习和 TensorFlow 的概念。我们要预测一个基于单一特征（房间面积/平方米）的单标量输出（房价/美元）。这样做消除了处理多维数据的需要，使我们能够在 TensorFlow 中只专注于确定、实现以及训练模型。 机器学习简介 我
来源：Deephub Imba本文约5000字，建议阅读10分钟本文将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 在这篇文章中，将介绍如何为成功的面试做准备的，以及可以帮助我们面试的一些资源。 代码开发基础 如果你是数据科学家或软件开发人员，那么应该已经知道一些 Python 和 SQL 的基本知识，这对数据科学家的面试已经足够了，因为大多数的公司基本上是这样的——但是，在你的简历中加入 Spark 是一个很好的加分项。 对于 SQL，你应该知道一些最简单的操作，例如： 从表中选择
如果某个问题的解可以分为几个离散的值，则称这种问题为分类问题。如果只有0或1两种解，则称为一个二元分类问题，其中0称为负类，1称为正类，由于二元分类问题比较简单，下面都以二元分类问题为例，最后会介绍多元分类问题。分类问题如果采取线性回归的方式去拟合，会得到很差的结果。如下图，假设我们按照
1.线性回归 回归，统计学术语，表示变量之间的某种数量依存关系，并由此引出回归方程，回归系数。 线性回归（Linear Regression），数理统计中回归分析，用来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。 线性回归模型： ε表示误差项，也叫随机干扰项，即真实值和预测值之间的差异。ε服从均值为0的正态分布，其中只有一个自变量的情况称为一元线性回归，多个自变量的情况叫多元线性回归。 对模型设定的假设： 回归模型是正确设定的，即模型选择了正确的变量，且选
，其中y 代表的是样本视为正样本的可能性，则 1-y 为视为负样本的可能性。
回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种，其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义，分类算法用于离散型分布预测，如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法；回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
