用到的是大名鼎鼎的mtcars,1974年《Motor Trend US》杂志上记录的,包括32种汽车的mpg(燃料消耗)、hp(马力)等方面的数据。
线性回归可能大家都会觉得很熟悉了,玩过机器学习的人还会觉得这个low low的,其实,线性回归在数理统计的角度下,还是有很多值得考察的地方的。
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
这里向您展示如何在R中使用glmnet包进行岭回归(使用L2正则化的线性回归),并使用模拟来演示其相对于普通最小二乘回归的优势。
最近深度学习是一个比较热门的词,各行各业都声称自己使用了深度学习技术。现在“深度学习”这个词,就像印在球鞋上的“Fashion”、“Sport”。那深度学习到底是什么呢?
线性回归(Linear regression)虽然是一种非常简单的方法,但在很多情况下已被证明非常有用。
导读:本文将介绍什么是回归问题、解决回归问题的基本思路步骤和用机器学习模型解决回归问题的基本原理,以及如何用线性模型解决回归问题。
来源:大数据DT 本文约1900字,建议阅读5分钟 本文将介绍什么是回归问题、解决回归问题的基本思路步骤和用机器学习模型解决回归问题的基本原理,以及如何用线性模型解决回归问题。 00 线性回归:“钢铁直男”解决回归问题的正确方法 本文将介绍机器学习算法,我们选择从线性回归(Linear Regression)开始。 许多机器学习教材习惯一上来就深入算法的细节,这当然也有好处,但学习一门之前不大接触的新技术时,我更倾向于遵循学习思维三部曲的节奏:是什么(What)、为什么(Why)和怎么做(How)。如果我
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归,从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程,便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。
引言:在学习本章节的的内容之前,如果你不太熟悉模型的方差与偏差(偏差与方差(Bias and Variance)),此外还有简单线性模型、多元线性模型(线性回归的R实现与结果解读)、广义线性模型实现t检验和方差分析(线性回归的妙处:t检验与方差分析),以及设计矩阵(设计矩阵(design matrices))。这些内容在之前的章节中已有对应推送,可参考学习。如果你已经非常熟悉这些知识了,就可以直接开始本章节的岭回归学习啦~
散点图也叫 X-Y 图,它将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上,以显示变量之间的相互影响程度,点的位置由变量的数值决定。
我们的第一个学习算法是线性回归算法。在这段视频中,你会看到这个算法的概况,更 重要的是你将会了解监督学习过程完整的流程。 模型表示(Model Representation) 让我们通过一个例子来开始:这个例子是预测住房价格的,我们要使用一个数据集,数 据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格。比方说,如果你朋友的房子是 1250 平方尺大小,你要告诉他们这房子能卖多少钱。 它被称作监督学习是因为对于每个数据来说,我们给出了“正确的答案”,即告诉我们: 根据我们的数据来说,房子实际的价格是多少,而且,更具体来说
机器学习(二) ——线性回归、代价函数与梯度下降基础 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、线性回归 线性回归是监督学习中的重要算法,其主要目的在于用一个函数表示一组数据,其中横轴是变量(假定一
a)我们向学习算法提供训练集 b)学习算法的任务是输出一个函数(通常用小写h表示),h代表假设函数 c)假设函数的作用是,把房子的大小作为输入变量(x),而它试着输出相应房子的预测y值 h:是一个引导从x得到y的函数
如何在知道这些点的情况下通过计算得出这条直线,进而在知道自变量情况下算出因变量,是本篇文档的目的。
在机器学习中,样本一般分成独立的三部分训练集(train set),验证集(validation set)和测试集(test set)。其中,训练集用于建立模型。
【新智元导读】深度学习为什么会成为今天的样子?让我们用六段代码来刻画深度学习简史,用Python展现深度学习历史上关键的节点和核心要素,包括最小二乘法、梯度下降、线性回归、感知器、神经网络和深度神经网
在openmv中有一个巡线的功能,在我刨根问底以后发现是一段C++的函数完成的这个功能,看完源码准备写Python的实现。
「nls(非线性最小二乘法)拟合指数模型」 使用nls来拟合非线性模型前需要先确定初始值,可通过将非线性模型线性化来估计参数的初始值。 通过对 mpg 取对数并对 wt 进行线性回归,可以将非线性的指数关系转换为线性关系,这样更容易分析和获取初始值。线性模型的斜率和截距转换回指数模型的参数。 线性模型的截距将是 log(k),因此k 将是截距的指数。 线性模型的斜率将是b的估计值。
---- 新智元报道 吴恩达最近发布了一篇博客,介绍了几个基础算法的起源和直观理解,还宣传了一下自己重置版机器学习课程:目的竟是为了复习一遍! 最近吴恩达在博客网站上发表了一篇特刊,表示自己由于常年使用神经网络,已经快忘了该怎么用传统的机器学习算法了!因为深度学习并非在所有场景下都好用,所以在「盲目」使用神经网络受挫后,痛定思痛,写了一篇文章,为一些传统的机器学习算法提供一些直观上的解释。 这篇博客也是为即将发布的、由 Stanford Online 和 DeepLearning.AI 联合推出
---- 新智元报道 编辑:LRS 【新智元导读】吴恩达最近发布了一篇博客,介绍了几个基础算法的起源和直观理解,还宣传了一下自己重置版机器学习课程:目的竟是为了复习一遍! 神经网络模型在学术界和工业界都处于绝对的垄断地位,使得「机器学习」几乎要跟「深度学习」划上等号了。 作为深度学习的领军人,吴恩达自然也是深度学习的忠实使用者。 最近吴恩达在博客网站上发表了一篇特刊,表示自己由于常年使用神经网络,已经快忘了该怎么用传统的机器学习算法了! 因为深度学习并非在所有场景下都好用,所以在「盲目」使用神经
前言:在针对非物理信号分析的时候,例如用户数、用户经常出入的地点、疾病感染人数等,这部分涉及到数据分析知识,本文分享一下Matlab常用的描述性统计量函数和线性回归的基本应用。
回归(regression) Y变量为连续数值型(continuous numerical variable),如:房价,人数,降雨量
为了帮助大家准备面试,这里分享一个资源,它提供了每个机器学习模型的简明解释。它们并不详尽,而是恰恰相反。希望阅读这篇文章后,你会了解如何以简洁的方式解释复杂的模型。
在前面的时间,我学习了Logistic回归,这是用来进行二分类学习的一种算法。虽然按照书上的介绍,编写了算法实现代码,但对其原理并不清楚,总感觉没有理解透。于是我又找到吴恩达的Marchine Learning课程,再次学习了线性回归和Logistic回归。
从隐层开始每个神经元是上一层逻辑回归的结果并且作为下一层的输入,篇幅限制,我们将在下一篇将详细介绍逻辑回归的公式与代码
线性回归是利用数理统计中回归分析,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,运用十分广泛。
线性回归对已有数据进行建模,可以对未来数据进行预测。有些人觉得线性回归太过简单,甚至不屑于称之为机器学习;另外一些人觉得很多编程库已经对线性回归做了封装,使用时调用一下函数就好,不必了解太多数学推导过程。实际上,线性回归是所有机器学习技术的一个最好起点,很多复杂的机器学习技术以及当前大火的深度神经网络都或多或少基于线性回归。
文/程sir(简书作者) 原文:http://www.jianshu.com/p/fcd220697182 一元线性回归可以说是数据分析中非常简单的一个知识点,有一点点统计、分析、建模经验的人都知道这个分析的含义,也会用各种工具来做这个分析。这里面想把这个分析背后的细节讲讲清楚,也就是后面的数学原理。 ---- 什么是一元线性回归 回归分析(Regression Analysis)是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。在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条
线性回归是通过一个或多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析,其特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。如下图所示,样本点为历史数据,回归曲线要能最贴切的模拟样本点的趋势,将误差降到最小。
案件回顾 饭团销售额下滑 现有冰激凌店一年的历史销售数据 数据包括单日的销售量、气温、周几(问题:如何用这些数据预测冰激凌的销量?) 模拟实验与分析 将数据存储为csv格式,导入python。并画出散点图,观察气温和销售量的关系。 import pandas as pd icecream = pd.read_csv("icecream.csv") import matplotlib.pyplot as plt import pylab plt.rcParams['font.sans-serif'] = [
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍解决多元线性回归的另一种方法梯度下降算法,梯度下降算法也是求解机器学习算法比较通用的方法。
上次我们的连载讲到用最简便的方法,也就是pip方法安装Pytorch。大家都成功了吧。
选自TowardsDataScience 作者:William Koehrsen 机器之心编译 参与:Geek AI、刘晓坤 本文对比了频率线性回归和贝叶斯线性回归两种方法,并对后者进行了详细的介绍,分析了贝叶斯线性回归的优点和直观特征。 我认为贝叶斯学派和频率学派之间的纷争是「可远观而不可亵玩」的学术争论之一。与其热衷于站队,我认为同时学习这两种统计推断方法并且将它们应用到恰当的场景之下会更加富有成效。出于这种考虑,最近我努力学习和应用贝叶斯推断方法,补充学校课程所学的频率统计方法。 贝叶斯线性模型是我最
图片来源:Daniel Lloyd Blunk-Fernández on Unsplash
既然你诚心诚意地想知道 “ 梯度下降 ” 的算法到底是什么样的,相信你应该也了解到了:“线性回归” 是 “梯度下降” 的基础。
AI科技评论按:本文作者Emil Wallner用六段代码解释了深度学习的前世今生,这六段代码覆盖了深度学习几十年来的重大创新和突破,作者将所有代码示例都上传了FloydHub 和 GitHub,想要在FloydHub上运行代码示例的读者,请确保已经安装了floyd command line tool,并将作者提供的代码示例拷贝到本地。 如果你是FloydHub新手,可以先阅读作者之前发布的getting started with FloydHub section, 在本地计算机上的示例项目文件夹中安装好C
【导读】前一段时间,专知内容组推出了春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记,反响热烈,由此可见,大家对人工智能、机器学习的系列课程非常感兴趣,近期,专知内容组推出吴恩达老师的机器学习课程笔记系列,重温机器学习经典课程,希望大家会喜欢。 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记一:监督学习 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记二:无监督学习(unsupervised learning) 【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记三:监督学习模型以及代价函数的介绍 吴恩达机器学习课程系列视频链接: htt
代价函数有助于将最可能的线性函数与我们的数据相拟合。在线性回归中,我们有一个这样的数据集,m表示训练集样本数,而我们的假设函数,也就是我们用来进行预测的函数,是图中所示的线性函数形式。
最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告,包括一些图形和统计输出。 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
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。
我们实际上可以近距离看。例如,在线性情况下,考虑使用Tweedie模型获得的斜率(实际上将包括此处提到的所有参数famile)
如果尚未安装所有下面提到的软件包,则可以通过命令安装它们 install.packages("NAMEOFPACKAGE")。
机器学习有许多不同的算法,每个算法都有其特定的应用场景和优缺点。然而,最简单的机器学习算法可能是线性回归。
dependent = explained variable 已解释的 independent = explanatory variable 说明变量
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