二、方差膨胀系数(VIF) VIF的取值大于1,VIF值越接近于1,多重共线性越轻,反之越重。通常以10作为判断边界。当VIF<10,不存在多重共线性;当10<=VIF<100,存在较强的多重共线性;当VIF>=100, 存在严重多重共线性。 容忍度的值界于0至1之间,当容忍度值较小时,表示此自变量与其他自变量之间存在共线性。 容忍度~VIF的倒数
要构建模型就必须要对数据进行预处理。特征转换是这个过程中最重要的任务之一。在数据集中,大多数时候都会有不同大小的数据。为了使更好的预测,必须将不同的特征缩小到相同的幅度范围或某些特定的数据分布。
逻辑回归要点:逻辑回归是通过sigmoid函数使损失函数达到最小或者是似然函数达到最大通过相应的优化算法求出其中的参数值实现分类。(什么优化算法:了解过梯度下降的原理实现,sklearn包里solver中有个可以设置选择哪个优化算法:lbfs、liblinear……)
【磐创AI导读】:本文主要分享了机器学习需要注意的几个面试问题。想要学习更多的机器学习知识,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍衡量线性回归算法的一些指标。
4 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多特征(Multiple Features) 4.2 多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables) 4.3 梯度下降实践1-特征值缩放(Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling) 4.4 梯度下降实践2-学习速率(Gradient Descent in Practice II - Learning Rate) 4.5 特征和多项式回归(Features and Polynomial Regression) 4.6 正规方程(Normal Equation) 4.7 不可逆性正规方程(Normal Equation Noninvertibility) 5 Octave/Matlab Tutorial 5.1 Basic Operations 5.2 Moving Data Around 5.3 Computing on Data 5.4 Plotting Data 5.5 Control Statements: for, while, if statement 5.6 向量化(Vectorization) 5.x 常用函数整理
前面谈了逻辑回归的基本原理及梯度下降推导过程,编码实现了逻辑回归的梯度下降算法,这是分类算法。今天,我们继续开启分类算法之旅,它是一种高效简介的分类算法,后面有一个集成算法正是基于它之上,它是一个可视
最近一直在接触时间序列,所以打算写一些有关时间序列的文章,预测部分会从规则开始、到传统模型、到机器学习、再到深度学习,此外也会介绍一些时间序列的基本概念,包括自相关、平稳性、滞后性、季节性等。
在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。
这样只有单一特征的数据,往往难以帮助我们准确的预测房价走势。因此,考虑采集多个特征的数据值,往往能提升预测效果。例如,选取如下4个特征作为输入值时的情况:
关于作者:饼干同学,某人工智能公司交付开发工程师/建模科学家。专注于AI工程化及场景落地,希望和大家分享成长中的专业知识与思考感悟。
最近在Coursera 上学习斯坦福大学的机器学习。根据费曼学习法的理论,教是最好最快最有效果的学习方法。因此,我将会开一系列机器学习相关的文章,同步我的学习进度,并用我自己的理解和语言将我学到的内容写出来。
来源:机器学习研习院本文约3200字,建议阅读10+分钟本文为你总结10个重要的回归问题和5个重要的回归问题评价指标。 回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。 一、线性回归的假设是什么? 线性回归有四个假设: 线性:自变量(x)和因变量(y)之间应该存在线性关系,这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。 独立性:特征应该相互独立,这意味着最小的多重共线性。 正态性:残差应该是正态分布的。 同方差性:回归线周围数据点的
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中,我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。
人工智能(AI)无处不在。机器学习和人工智能正在彻底改变现代问题的解决方式。应用机器学习的一种很酷的方法是使用财务数据。财务数据是机器学习的一个游乐场。
抛砖引玉 C语言负数除以正数,与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商,正负有谁定呢? -3 / 2 = ?; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
Advice for applying machine learning 本周主要学习如何提升算法效率,以及如何判断学习算法在什么时候表现的很糟糕和如何debug我们的学习算法。为了让学习算法表现更好,我们还会学习如何解决处理偏态数据(skewed data)。 以下内容部分参考我爱公开课-Advice for applying machine learning 一、内容概要 Evaluating a learning algorithm Deciding what to try next(决定接下
此题关键在于计算出每只股票每月的成交额,而后计算每个行业每天成交额,二者进行对比。
上期 基于 mlr 包的逻辑回归算法介绍与实践(上)关于逻辑回归的介绍内容中主要包括了特征工程、特征选择和缺失值的处理等问题,都是小编之前没有系统学过的机器学习任务。本期逻辑回归内容基于上期进行了扩展,主要包括逻辑回归中的交叉验证、odds ratio 和预测等。
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注:在英语中,error和deviation的含义是一样的,所以Mean Absolute Error也可以叫做Mean Absolute Deviation(MAD),其他指标同理可得;
1. 问题 之前我们讨论的PCA、ICA也好,对样本数据来言,可以是没有类别标签y的。回想我们做回归时,如果特征太多,那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA来降维,但PCA没有将类别标签考虑进去,属于无监督的。 比如回到上次提出的文档中含有“learn”和“study”的问题,使用PCA后,也许可以将这两个特征合并为一个,降了维度。但假设我们的类别标签y是判断这篇文章的topic是不是有关学习方面的。那么这两个特征对y几乎没什么影响,完全可以去除。 再举一
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在线性回归中使用梯度下降法。
此外该包还有一下功能: zeta.varpart 通过距离和环境变量对zeta多样性进行分解。结果包含a(仅由距离来解释的变化),b(由距离或环境来解释的变化),c(仅由环境来解释的变化)和d(无法解释的变化)。
1.引 言 上一节我们讲完了各种激励函数的优缺点和选择,以及网络的大小以及正则化对神经网络的影响。这一节我们讲一讲输入数据预处理、正则化以及损失函数设定的一些事情。 ◆ ◆ ◆ 2.数据与网络的设定 前一节提到前向计算涉及到的组件(主要是神经元)设定。神经网络结构和参数设定完毕之后,我们就得到得分函数/score function(忘记的同学们可以翻看一下之前的博文),总体说来,一个完整的神经网络就是在不断地进行线性映射(权重和input的内积)和非线性映射(部分激励函数作用)的过程。这一节我们会展开来讲
在之前的文章当中我们已经介绍了好几个模型了,有朴素贝叶斯、KNN、KMeans、EM还有线性回归和逻辑回归。今天我们来和大家聊聊该怎么评估这些模型。
n :特征量的数目 x^(i) :第 i 个训练样本的输入特性值 x^(i)_j :第 i 个训练样本中第 j 个特征量的值
为了训练逻辑回归模型的参数$\omega$和参数$b$,我们需要一个代价函数,通过训练代价函数来得到参数和参数。先看一下逻辑回归的输出函数:
A Comprehensive Survey of Regression Based Loss Functions for Time Series Forecasting
本文将介绍机器学习算法中非常重要的知识—分类(classification),即找一个函数判断输入数据所属的类别,可以是二类别问题(是/不是),也可以是多类别问题(在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别)。与回归问题(regression)相比,分类问题的输出不再是连续值,而是离散值,用来指定其属于哪个类别。分类问题在现实中应用非常广泛,比如垃圾邮件识别,手写数字识别,人脸识别,语音识别等。
当你为某个分类问题建立了一个模型时,一般来说你会关注该模型的所有预测结果中正确预测的占比情况。这个性能指标就是分类正确率。
关于数据预处理我们有3种常用的方式,假设数据矩阵XX,假设其尺寸是[N,D][N ,D](NN是数据样本的数量,DD是数据的维度)。
临床模型研究,说到底是做一个模型,那么模型应该如何纳入自变量,纳入哪些自变量,这都是至关重要的问题。线性回归,逻辑回归和Cox比例风险回归模型是被广泛使用的多元回归分析方法。我们在前面的几篇文章中解释过他们的统计学意义、应用及结果释义。但是我们很少讨论自变量筛选的方法,这些方法在数据分析和撰写论文时应用较为混乱,却十分重要。本集整理并总结了前沿的自变量筛选方法,我们来一观究竟。
需求最大的受监督机器学习算法之一是线性回归。线性回归扎根于统计领域,因此必须检查模型的拟合优度。
说起"炼丹"最耗时的几件事,首先就能想到的就是数据清洗,特征工程,还有调参.特征工程真的是老生常谈了,但是特征工程又是最重要的一环,这一步做不好怎么调参也没用.在特征工程中,做特征缩放是非常重要的,如下图所示:
翻译 | MOLLY 选文&校对整理 | 寒小阳 ◆ ◆ ◆ 债务违约预测 债务违约预测是Kaggle中的一个比赛,本文将介绍取得第一名成绩的方法,本次比赛的目标包括两个方面。其一是建立一个模型,债务人可以通过它来更好地进行财务方面的决策。其二是债权人可以预测这个债务人何时会陷入到财务方面的困境。最终目的是,通过预测未来两年内债务违约的概率,来改进现有的信用评分制度。这是一个极度复杂和困难的Kaggle挑战,因为银行和各种借贷机构一直都在不断地寻找和优化信用评分的算法。这个模型是银行用来判定是否准许某
降维,异常检测,推荐系统,大规模机器学习 数据压缩 降维问题 假设我们未知两个的特征: ?1 :长度, 用厘米表示; ?2:是用英寸表示同一物体的长度。 这给了我们高度冗余表示,也许不是两个分开的特征
在8 0年代中期出版的数值显示出 T C P在一个以太网上的吞吐量在每秒 100 000~200 000字节之间([Stevens 1990]的1 7 . 5节给出了参考文献)。从那时起事情已经发生了许多改变。现在通常使用的硬件(工作站和更快的个人电脑)每秒可以传输 800 000 字节或者更快。
作者:崔家华 编辑:王抒伟 线性回归 零 前言: 本篇文章讲解线性回归的缩减方法,岭回归以及逐步线性回归,同时熟悉sklearn的岭回归使用方法,对乐高玩具套件的二手价格做出预测。 一 岭回归: 如果数据的特征比样本点还多应该怎么办?很显然,此时我们不能再使用上文的方法进行计算了,因为矩阵X不是满秩矩阵,非满秩矩阵在求逆时会出现问题。为了解决这个问题,统计学家引入岭回归(ridge regression)的概念。 1、岭回归是啥子? 岭回归即我们所说的L2正则线性回归,在一般的线性回归最小化均方误差的基础上
在上一篇博文:【计算机视觉——RCNN目标检测系列】一、选择性搜索详解中我们重点介绍了RCNN和Fast RCNN中一个重要的模块——选择性搜索算法,该算法主要用于获取图像中大量的候选目标框。为了之后更加顺利理解RCNN模型,在这篇博文中我们将主要介绍RCNN及其改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN中一个重要模块——边界框回归(Bounding-Box Regression)。
PCA (Principal Component Analysis) 主成分分析是目前最常用的数据降维方法之一,主要思路是将n维的数据投影到k(n>k)维空间超平面(直线的高维推广)上面去,使得各个样本点到超平面的投影距离最小(欧式距离)且方差最大。
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。
学术界很早就发现,股票市场存在显著的盈余公告后的价格偏移现象(Post-Earnings Announcement Drift PEAD)。通俗解释来说,投资者对于公司的盈利有一个预期值,如果财报公布后,公司的实际盈利超出了投资者预期,公司的股价会上升,会有明显的超额收益。如果实际盈利低于投资者预期,公司股价会下降,会有明显的负向收益。本文基于这一现象构造盈利超预期因子,并对因子进行测试。后台回复“业绩超预期”获取代码和参考文献,限时免费。
现在在 AI 的大环境当中,有很多人解除到关于预测模型,而且现在的客户接触到了 AI 这块的内容之后,也不管现在的项目是什么样子的,就开始让我们开发去做关于预测的的相关内容,今天了不起就来带大家看看如何使用 Java 代码来做预测。
在学习贝叶斯计算的解马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)模拟时,最简单的方法是使用PyMC3,构建模型,调用Metropolis优化器。但是使用别人的包我们并不真正理解发生了什么,所以本文通过手写Metropolis-Hastings来深入的理解MCMC的过程,再次强调我们自己实现该方法并不是并不是为了造轮子,而是为了更好的通过代码理解该概念。
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34
在监督学习的回归问题中,代价函数就是用于找到最优解的目的函数,反应了预测函数的准确性。代价函数的值越小,说明在回归问题的中,计算机程序对数据拟合的越好。也就是假设函数越正确。
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