如果使用公式而不是x，y调用，为什么插入：：train函数会产生错误？ - 腾讯云开发者社区

用外行人的话来说，这就是Ridge模型所做的: X1，我们看到你做得很好，如果不是因为惩罚的因素，我们会很重视你。...注: sklearn提供公式中还有一个n_samples,这是观察的数量,并且应该改变X和y。我发现没有解释这是为什么,也许是为了比较不同模型。...（我们知道，像缩放这样的线性变换不会对原始线性回归的预测产生影响。）很明显，如果您仔细查看一下公式，为什么必须对正则回归进行缩放：变量恰好在很小的范围内，其系数会很大，因此，由于惩罚会受到更大的惩罚。...以我的经验，尤其是在使用Lasso时，选择最低的非零参数是一个常见的错误，而实际上，最佳参数要小得多。请参阅下面的示例。...因此，假设您有一个漂亮而干净的X和y，下一步是使用方便的train_test_split留出一个测试数据集。如果想让结果重现，可以为my_random_state选择任何数字。

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理论+实践，一文带你读懂线性回归的评价指标

衡量标准是看在测试数据集中y的真实值与预测值之间的差距。因此我们可以使用下面公式作为衡量标准：但是这里有一个问题，这个衡量标准是和m相关的。在具体衡量时，测试数据集不同将会导致误差的累积量不同。...，绝对值函数不是处处可导的，因此没有使用绝对值。...import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, seed=666)print(x_train.shape...R方这个指标为什么好呢？对于分子来说，预测值和真实值之差的平方和，即使用我们的模型预测产生的错误。...对于分母来说，是均值和真实值之差的平方和，即认为“预测值=样本均值”这个模型（Baseline Model）所产生的错误。我们使用Baseline模型产生的错误较多，我们使用自己的模型错误较少。

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一篇文章完全弄懂Logistic回归（含极大似然估计详细推导和实现代码）

使用分段函数就可以很清晰直观地表述出分类规则。如下： ---- 为什么不使用线性回归解决分类问题？确实，在一些特别地情况下，线性回归的确可以找到分类的阈值。...不均匀的样本分布会导致线性方程的参数产生偏移，导致阈值x1会向分布较分散的类别倾斜，造成比较严重的误差，如图：在y = 1 的类别中出现了一个 x 值过大的点，导致分类的阈值从原本的 x1 移动到了...5到5之间生成1000个x值 x=np.linspace(-5,5,1000) # 对上述生成的1000个数循环用sigmoid公式求对应的y y=[1/(1+np.exp(-i)) for i in...极大似然估计与交叉熵损失函数下一步，我们要确定 Logistic回归的损失函数。很多人会以为Logistic的损失函数本身就定义成那样，但是并不是定义出来的，而是通过极大似然估计出来的。...(X_train,y_train) train_score = model.score(X_train,y_train) test_score = model.score(X_test,y_test)

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线性回归

先来看一下正态分布的函数图像： [format,png] 看起来是不是特别圆润，符合一种对称美，是不是觉得手感肯定特别好。为什么要用高斯分布？...^2}}$$ 为什么要做累乘而不是累加呢？...我们得到的目标函数J(θ)不是简单的二次函数，而是将所有的x(i)映射到一个x上。...2.1、如果是数值继续后续操作 2.2、如果不是数值，定义对应关系，将数据对应到数值 3.去除异常数据 4.绘制散点图和线性关系那么接下来我们吧数据统一重新处理一下： train_house...我们把之前计算的θ公式拿过来： $$θ=(X^TX)^{-1}X^Ty$$ y = train_house["SalePrice"] X = train_house.drop('SalePrice',

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【损失函数合集】超详细的语义分割中Loss盘点

我们知道，One-Stage的目标检测器通常会产生10k数量级的框，但只有极少数是正样本，正负样本数量非常不平衡。我们在计算分类的时候常用的损失——交叉熵的公式如下： ?...Dice Loss：公式定义为： Dice Loss使用与样本极度不均衡的情况，如果一般情况下使用Dice Loss会回反向传播有不利的影响，使得训练不稳定。...之后可能会单独介绍一下这个Loss，论文的官方源码见附录，使用其实不是太难。补充（Softmax梯度计算）在介绍Dice Loss的时候留了一个问题，交叉熵的梯度形式推导，这里给一下推导。...(2)损失函数 softmax的损失函数一般是选择交叉熵损失函数，交叉熵函数形式为：其中y_i表示真实的标签值 (3)需要用到的高数的求导公式 c'=0(c为常数） (x^a)'=ax^(a-1),...，为什么这里是而不是呢？

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第3章分类

公式 3-3 F1 值为了计算 F1 值，简单调用f1_score() >>> from sklearn.metrics import f1_score >>> f1_score(y_train_5,...举例，如果你训练一个分类器去检测视频是否适合儿童观看，你会倾向选择那种即便拒绝了很多好视频、但保证所保留的视频都是好（高准确率）的分类器，而不是那种高召回率、但让坏视频混入的分类器（这种情况下你或许想增加人工去检测分类器选择出来的视频...它不是调用分类器的predict()方法，而是调用decision_function()方法。这个方法返回每一个样例的分数值，然后基于这个分数值，使用你想要的任何阈值做出预测。...一个方式是分析模型产生的误差的类型。首先，你可以检查混淆矩阵。你需要使用cross_val_predict()做出预测，然后调用confusion_matrix()函数，像你早前做的那样。...这样子，你可以比较错误率，而不是绝对的错误数（这对大的类别不公平）。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第3章分类

公式 3-3 F1 值为了计算 F1 值，简单调用f1_score() >>> from sklearn.metrics import f1_score >>> f1_score(y_train...举例子，如果你训练一个分类器去检测视频是否适合儿童观看，你会倾向选择那种即便拒绝了很多好视频、但保证所保留的视频都是好（高准确率）的分类器，而不是那种高召回率、但让坏视频混入的分类器（这种情况下你或许想增加人工去检测分类器选择出来的视频...它不是调用分类器的predict()方法，而是调用decision_function()方法。这个方法返回每一个样例的分数值，然后基于这个分数值，使用你想要的任何阈值做出预测。...一个方式是分析模型产生的误差的类型。首先，你可以检查混淆矩阵。你需要使用cross_val_predict()做出预测，然后调用confusion_matrix()函数，像你早前做的那样。...这样子，你可以比较错误率，而不是绝对的错误数（这对大的类别不公平）。

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Python快速构建神经网络

其中线性回归就是解决回归问题的一大利器，而逻辑回归则是用于分类问题。下面我们就来看看这两个算法。三、线性回归和逻辑回归可能你会好奇，为什么逻辑回归名字里有个回归却是不是解决回归问题的。...在这里插入图片描述可以看到和之前的逻辑回归很像，但是这里使用了很多激活函数，而且参数数量也要多得多。至于为什么要使用这么多激活函数可以说就是为了让得到的函数非常复杂。...而输出层由我们分类数量决定，如图x部分为输入层，y部分为输出层，而中间部分为隐藏层： ? 在这里插入图片描述隐藏层通常会特别复杂，我们可以通过调节隐层的层数和节点数来调整模型的复杂度。...# 加载数据集 iris_data = load_iris() # 拆分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_data..., y_train) # 评估模型 score = mlp.score(X_test, y_test) print(score) 这里我们使用的是scikit-learn自带的鸢尾花数据，我们用train_test_split

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机器学习12：偏差-方差分解与bagging减少方差，boosting减少偏差

如上图所示：使用不同复杂度的模型，会影响bias与variance的分布。...对于KNN算法，k值越大，表示模型的学习能力越弱，因为k越大，它越倾向于从“面”上考虑做出判断，而不是具体地考虑一个样本近身的情况来做出判断，所以，它的偏差会越来越大。...为什么说是部分实现了多次训练取均值的效果而不是全部呢？...= train_test_split(x, y, train_size=0.8, random_state=14) x_train, x_test, y_train, y_test = x_train1..., x_test1, y_train1, y_test1 # 3,线性回归模型： lr = LinearRegression() lr.fit(x_train,y_train) lr_y_test_hat

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一个简单的例子学明白用Python插值

而多项式插值法说的是，如果有n个点，每个点都有个x值对应的y值。那就必然能找到一个n-1次多项式使得这n个点的（x，y）值代入这个多项式成立。...那么，如果我们手上有n+1个点，但是只有其中n个点的（x，y）值，有一个点呢只知道它的x值，不知道它的y值。...如果我们能找到满足已知的n个点的n-1次多项式（即插值公式），那我们就可以用这个多项式来算剩下的一个点的y值了。...而且，对于实际工程应用来说，其实只要能够知道插值的思想，然后知道插值函数的调用方法即可，不需要记这些复杂的公式，毕竟我们主要目标是解决问题而不是去做数学家。...k取5时的插值结果所以，k的取值会影响插值的效果，而k具体取什么值合适，一般都是通过经验反复尝试几次来确定。参考资料：张良均等著，《Python与数据挖掘实践》

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第7章集成学习和随机森林

他们可能会犯同一种错误，所以也会有很多票投给了错误类别导致集成的准确率下降。如果使每一个分类器都独立自主的分类，那么集成模型会工作的很好。...然而，如果它总是出错（比瞎猜的几率都低），它的权重会使负数。公式 7-2：分类器权重 ? 接下来实例的权重会按照公式 7-3 更新：误分类的实例权重会被提升。..., y_train) 如果你的 Adaboost 集成过拟合了训练集，你可以尝试减少基分类器的数量或者对基分类器使用更强的正则化。...>>>X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y) >>>gbrt = GradientBoostingRegressor(max_depth...这个算法基于一个简单的想法：不使用琐碎的函数（如硬投票）来聚合集合中所有分类器的预测，我们为什么不训练一个模型来执行这个聚合？图 7-12 展示了这样一个在新的回归实例上预测的集成。

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算法入门（八）—— 有“边界感”的支持向量机（SVM）（内附Kaggle实战源码与数据集）

核函数（如线性核、高斯核）的作用与应用场景为什么需要核函数？问题来了：并不是所有数据集都能用直线（或者平面）完美分开，尤其是在高维数据或复杂数据的情况下。那么如何处理呢？这时核函数就登场了。...较小的 ( C ) 值允许更多的分类错误，产生更大的间隔，适合更复杂的情况；较大的 ( C ) 值要求每个点都尽量被正确分类，适合数据较为干净且线性可分的情况。...当 ( \xi_i > 0 ) 时，数据点分类错误，且该值越大，错误越严重。这个公式确保了SVM能够在保证最大间隔的同时，允许一定的分类错误，从而处理现实中的非完美数据。...# 创建一个 SVM 模型，使用 RBF 核函数 model = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma='scale') # 训练模型 model.fit(X_train, y_train...此外，核函数的选择也会直接影响分类效果，例如线性核对于线性可分问题表现较好，而 RBF 核适合处理复杂的非线性问题。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第11章训练深度神经网络（下）

公式11-5 Nesterov加速梯度算法这个小小的调整是可行的，因为一般来说，动量矢量将指向正确的方向（即朝向最优方向），所以使用在该方向上测得的梯度稍微更精确，而不是使用原始位置的梯度，如图11...这些神经网络显然不是独立的，因为它们共享许多权重，但是它们都是不同的。由此产生的神经网络可以看作是所有这些较小的神经网络的平均集成。有一个小而重要的技术细节。.../my_model_final.ckpt") 你想在tensorflow.contrib.layers中使用dropout()函数，而不是tensorflow.nn中的那个。...Dropconnect是dropout的变体，其中单个连接随机丢弃而不是整个神经元。一般而言，dropout表现会更好。...如果您需要更稀疏的模型，您可以尝试使用 FTRL 而不是 Adam 优化以及 l1 正则化。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第07章集成学习和随机森林

他们可能会犯同一种错误，所以也会有很多票投给了错误类别导致集成的准确率下降。如果使每一个分类器都独立自主的分类，那么集成模型会工作的很好。...随后用公式 7-2 计算出来。其中η是超参数学习率（默认为 1）。分类器准确率越高，它的权重就越高。如果它只是瞎猜，那么它的权重会趋近于 0。...然而，如果它总是出错（比瞎猜的几率都低），它的权重会变为负数。 ? 公式 7-2. 预测器权重接下来实例的权重会按照公式 7-3 更新：误分类的实例权重会被提升。公式7-3 权重更新规则 ?...>>>X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y) >>>gbrt = GradientBoostingRegressor(max_depth...这个算法基于一个简单的想法：不使用琐碎的函数（如硬投票）来聚合集合中所有分类器的预测，我们为什么不训练一个模型来执行这个聚合？图 7-12 展示了这样一个在新的回归实例上预测的集成。

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第4章训练模型

import train_test_split def plot_learning_curves(model, X, y): X_train, X_val, y_train, y_val =...(X_train)): model.fit(X_train[:m], y_train[:m]) y_train_predict = model.predict(X_train...范数而不是权重向量 ? 范数平方的一半。（如公式 4-10）公式 4-10：Lasso 回归的损失函数 ?...best_epoch = epoch best_model = clone(sgd_reg) 注意：当warm_start=True时，调用fit()方法后，训练会从停下来的地方继续，而不是从头重新开始...但是，如果你使用它进行预测（使用predict()方法而不是predict_proba()方法），它将返回一个最可能的结果。

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循环神经网络教程第二部分-用python，numpy，theano实现一个RNN

但是，求解语言模型问题也会产生一个很有用的副产品。因为我们能预测一个词在其前面所有词都确定时出现的概率，那么我们就可以生成新的文本。这是一个生成模型。...这样做为让我们不禁想问：如果第一个词是SENTENCE_START，下一个词可能是什么（句子中真正的第一个词）？ 4. 构建训练数据矩阵 RNN的输入是向量，而不是字符串。...我们会在构建神经网络的代码中而不是预处理代码中进行上述的变换。网络的输出 ? 也有相似的格式，每一个 ?...我们把这个度量函数称之为损失函数 ? ，我们的目标是寻找使训练数据上的损失函数最小化的参数 ? 。常用的一个损失函数是交叉熵损失。如果我们有 ? 个训练样本（文本中的词）和 ?...然而，大量的生成的句子都讲不通或者有语法错误。一个原因是我们没有用足够场的时间训练网络。这可能是对的，但很有可能不是主要原因。

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TensorFlow从0到1 - 14 - 交叉熵损失函数——防止学习缓慢

简单的说，如果在初始化权重和偏置时，故意产生一个背离预期较大的输出，那么训练网络的过程中需要用很多次迭代，才能抵消掉这种背离，恢复正常的学习。...： B-N-F-8 一个神经元的情况下就不用反向传播求导了，已知a = σ(z)，z = wx + b，直接使用链式求导即可： B-N-F-11 将唯一的一个训练样本（x=1，y=0）代入，得到： B-N-F...Sigmoid 交叉熵损失函数 S型神经元，与二次均方误差损失函数的组合，一旦神经元输出发生“严重错误”，网络将陷入一种艰难而缓慢的学习“沼泽”中。...对此一个简单的策略就是更换损失函数，使用交叉熵损失函数可以明显的改善当发生“严重错误”时导致的学习缓慢，使神经网络的学习更符合人类经验——快速从错误中修正。...再者，当预期y为0时，如果实际输出a接近0时，C也接近0；当预期y为1时，如果实际输出a接近1，那么C也接近0。接下来分析为什么交叉熵可以避免学习缓慢，仍然从求C的偏导开始。

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ML算法——Support Vector Machine随笔【机器学习】

②带约束的优化问题，拉格朗日乘数法构造拉格朗日函数，求对w,b偏导为0的解，舍去不合理的解。带入w,b， wX+b =0 即为最优决策边界。 ---- 6）为什么叫支持向量机？...在低维空间使用核函数实现上述”巧合“。...,y_train) res =model.score(X_train,y_train) print(f"训练数据上的准确率为：{res}") res= model.score(X_test,y_test...4.2.2、SVM回归（SVR）如果不进行标准化，效果会特别差。...X_std = std.fit_transform(X) #拆分训练集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_std,y,test_size

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样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化

从数值的角度来看，优化是用梯度下降来解决的（这就是为什么这种技术也被称为梯度提升）。同样，最佳值不是某个实值x⋆，而是某个函数m⋆。...而实际上，可以使用的东西是添加一个收缩参数。不要考虑 ε=y-m(x)，而是 ε=y-γm(x) 。弱学习的概念在这里是极其重要的。我们收缩得越多，花的时间就越长。不断从错误中学习是件好事。...为了说明问题，这里使用的是高斯回归，而不是分类。...如果我们在每一步都考虑决策树，而不是线性逐步回归（这是用线性样条考虑的）。...R函数：梯度提升(_GBM_)算法也可以使用R函数。 gbm(y~ .

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使用Scikit-learn实现分类（MNIST）

举例子，如果你训练一个分类器去检测视频是否适合儿童观看，你会倾向选择那种即便拒绝了很多好视频、但保证所保留的视频都是好（高准确率）的分类器，而不是那种高召回率、但让坏视频混入的分类器（这种情况下你或许想增加人工去检测分类器选择出来的视频...它不是调用分类器的 predict() 方法，而是调用 decision_function() 方法。这个方法返回每一个样例的分数值，然后基于这个分数值，使用你想要的任何阈值做出预测。 ...这个分类器处理原始的目标class，从 0 到 9（ y_train ），而不是仅仅探测是否为 5 （ y_train_5 ）。然后它做出一个判断（在这个案例下只有一个正确的数字）。...一个方式是分析模型产生的误差的类型。首先，你可以检查混淆矩阵。你需要使用 cross_val_predict() 做出预测，然后调用 confusion_matrix() 函数，像你早前做的那样。...这样子，你可以比较错误率，而不是绝对的错误数（这对大的类别不公平）。

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Lasso 和 Ridge回归中的超参数调整技巧

理论+实践，一文带你读懂线性回归的评价指标

一篇文章完全弄懂Logistic回归（含极大似然估计详细推导和实现代码）

线性回归

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第3章分类

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第3章分类

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机器学习12：偏差-方差分解与bagging减少方差，boosting减少偏差

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《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第11章训练深度神经网络（下）

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第07章集成学习和随机森林

《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》第4章训练模型

循环神经网络教程第二部分-用python，numpy，theano实现一个RNN

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样条曲线、决策树、Adaboost、梯度提升(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化

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