安德鲁•W•穆尔简介 卡耐基梅隆大学的计算机科学学院院长,机器学习、人工智能、机器人技术,大数据统计计算行业背景,热爱算法和统计,最喜欢机器人技术。 曾在机器人控制,生产制造,强化学习,天体物理学算法,防恐,网络广告,网络点击率的预测,电子商务的监控算法,物流等领域工作过。 我热爱的技术(算法,云架构,统计,机器人,语言技术,机器学习,计算生物学,人工智能和软件开发过程)对社会的未来的影响。我们很幸运的生活在这样一个激动人心的充满变化的时代。 【陆勤看点】本文续安德鲁.M.莫尔的教程(一),介绍最大
本文试图成为理解和执行线性回归所需的参考。虽然算法很简单,但只有少数人真正理解了基本原理。
在本文中,我们将在贝叶斯框架中引入回归建模,并使用PyMC3 MCMC库进行推理。
import pandas as pd # 导入pandas from sklearn.model_selection import train_test_split # 导入sklearn 工具箱 from sklearn.linear_model import LinearRegression # 导入线性回归算法模型 df_housing = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/huangjia2019/house/master/house.
关于作者:Japson。某人工智能公司AI平台研发工程师,专注于AI工程化及场景落地。持续学习中,期望与大家多多交流技术以及职业规划。
主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法(线性回归和逻辑回归)、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容,以及相关实战案例。
表示第 i 个数据的第 j 个属性,它是一个实数,yi 是第 i 个数据的标签值,也是实数。f是我们学习到的模型,
这篇文章我们接着前一篇文章,使用Weather Underground网站获取到的数据,来继续探讨用机器学习的方法预测内布拉斯加州林肯市的天气。上一篇文章我们已经探讨了如何收集、整理、清洗数据。这篇文章我们将使用上一篇文章处理好的数据,建立线性回归模型来预测天气。为了建立线性回归模型,我要用到python里非常重要的两个机器学习相关的库:Scikit-Learn和StatsModels 。第三篇文章我们将使用google TensorFlow来建立神经网络模型,并把预测的结果和线性回归模型的结果做比较。这篇文章中会有很多数学概念和名词,如果你理解起来比较费劲,建议你先google相关数据概念,有个基础的了解。
当y值的影响因素不唯一时,采用多元线性回归模型。例如商品的销售额可能不电视广告投入,收音机广告投入,报纸广告投入有关系,可以有 sales =β0+β1*TV+β2* radio+β3*newspaper.
选自Kdnuggets 作者:Lars Hulstaert 机器之心编译 参与:晏奇、李泽南 本文面向稍有经验的机器学习开发者,来自微软的 Lars Hulstaert 在文中为我们介绍了训练神经网络的几种目标函数。 介绍 本文的写作动机有以下三个方面: 首先,目前有很多文章都在介绍优化方法,比如如何对随机梯度下降进行优化,或是提出一个该方法的变种,很少有人会解释构建神经网络目标函数的方法。会去回答这样的问题:为什么将均方差(MSE)和交叉熵损失分别作为回归和分类任务的目标函数?为什么增加一个正则项是有意义
逻辑回归是解决分类问题的,那回归问题怎么解决分类问题呢?将样本的特征和样本发生的概率联系起来,概率是一个数。
线性回归算法可以简单概括为,寻找一条直线,最大程度地“拟合”样本特征和样本输出标记之间的关系。
一个类别特征,见名思义,就是用来表达一种类别或标签。比如,一个类别特征能够表达世界上的主要城市,一年四季,或者说一个公司的产品(石油、路程、技术)。在真实世界的数据集中,类别值的数量总是无限的。同时这些值一般可以用数值来表示。但是,与其他数值变量不一样的是,类别特征的数值变量无法与其他数值变量进行比较大小。(作为行业类型,石油与旅行无法进行比较)它们被称之为非序的。
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。本文尝试使用两个版本的python代码,一个是不调用sklearn库版本,另一个是调用sklearn库版本的
【导语】学习逻辑回归模型,今天的内容轻松带你从0到100!阿里巴巴达摩院算法专家、阿里巴巴技术发展专家、阿里巴巴数据架构师联合撰写,从技术原理、算法和工程实践3个维度系统展开,既适合零基础读者快速入门,又适合有基础读者理解其核心技术;写作方式上避开了艰涩的数学公式及其推导,深入浅出。
如果你从事数据科学研究有一段时间了,那么pandas, scikit-learn seaborn和matplotlib这些库你都应该非常的熟悉。
我们说到,机器学习中主要的两个任务就是回归和分类。如果读者有高中数学基础,我们很容易回忆到我们高中学习过的一种回归方法——线性回归。我们将这种方法泛化,就可以得到机器学习中的一种常见模型——线性模型,线性模型是监督学习的一种。
本文介绍了线性回归中高斯假设的意义和作用,以及如何利用最小二乘法求解线性回归参数。通过梯度下降法优化参数,可以找到使损失函数最小的参数。
在机器学习中的线性回归,一般都会使用scikit-learn中的linear_model这个模块,用linear_model的好处是速度快、结果简单易懂,但它的使用是有条件的,就是使用者在明确该模型是线性模型的情况下才能用,否则生成的结果很可能是错误的。
在数据处理和分析过程中,经常会遇到数据中存在缺失值的情况。合理处理缺失值能够帮助我们完善数据质量,提高建模和分析的准确性。下面将介绍 Python 中常用的数据填充和缺失值处理方法,包括删除缺失值、插值法和回归方法等,以及如何选择合适的方法来处理不同类型的缺失值。
线性回归是最流行和讨论最多的模型之一,它无疑是深入机器学习(ML)的入门之路。这种简单、直接的建模方法值得学习,这是进入ML的第一步。
第1章 机器学习基础 将机器学习定义成一种通过学习经验改善工作效果的程序研究与设计过程。其他章节都以这个定义为基础,后面每一章里介绍的机器学习模型都是按照这个思路解决任务,评估效果。 第2章 线性回归 介绍线性回归模型,一种解释变量和模型参数与连续的响应变量相关的模型。本章介绍成本函数的定义,通过最小二乘法求解模型参数获得最优模型。 第3章 特征提取与处理 很多机器学习问题需要研究的对象可能是分类变量、文字甚至图像。本章介绍提取这些变量特征的方法。这些技术是数据处理的前提——序列化,更是机器学习的基
检查数据 在练习的第一部分,我们的任务是利用简单的线性回归去预测食品交易的利润。假设你是一个餐厅的CEO,最近考虑在其他城市开一家新的分店。连锁店已经在各个城市有交易,并且你有各个城市的收益和人口数据,你想知道城市的人口对一个新的食品交易的预期利润影响有多大。 首先检查“ex1data1”文件中的数据。“txt”在“我的存储库”的“数据”目录中。首先导入一些库。 import os import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyp
假如我们现在要借助用户手机的通信数据对用户价值进行分析,原始通信数据包括:入网时间、套餐价格、每月话费、每月流量、每月通话时长、欠费金额、欠费月数等7个特征,但它的“内在维度”可能只有3个:用户忠诚度、消费能力、欠费指数,这3个维度能够更加直观地对用户价值进行刻画
构建多元线性回归模型时,如果能够充分的使用已有变量,或将其改造成另一种形式的可供使用的变量,将在一定程度上提高模型精度及其泛化能力。因为数据集中的名义变量(或叫类别变量)是无法直接使用的,所以虚拟变量(又叫哑元变量)的设置便是非常经典且必须掌握的一步,原理简单,实现优雅,效果拔群。
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)
转载原文:https://www.springboard.com/blog/data-mining-python-tutorial/(全英)
原文:https://www.raywenderlich.com/174-beginning-machine-learning-with-scikit-learn 作者: Mikael Konutgan 2018年2月12日·中级·文章·15分钟
如果你使用 Python 处理数据,你可能听说过 statsmodel 库。Statsmodels 是一个 Python 模块,它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中,我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。
「多元线性回归模型」非常常见,是大多数人入门机器学习的第一个案例,尽管如此,里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型,所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」,争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元线性回归模型」。主要将分为两个部分:
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当你在使用机器学习或数据分析的过程中,碰到了类似于ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.这样的错误信息时,一般是由于目标变量y的格式不正确引起的。在这篇文章中,我们将介绍这个错误的原因,并提供解决方法。
来源:DeepHub IMBA本文约1500字,建议阅读5分钟在本文中,我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。 如果你使用 Python 处理数据,你可能听说过 statsmodel 库。Statsmodels 是一个 Python 模块,它提供各种统计模型和函数来探索、分析和可视化数据。该库广泛用于学术研究、金融和数据科学。在本文中,我们将介绍 statsmodel 库的基础知识、如何使用它以及它的好处。 什么是 Statsmodel 库? Statsmodels
本文将用一个简单的人工智能算法,即线性回归算法,预测阿里巴巴 2019 年双 11 的交易额。
本文介绍了统计学习导论中的Chapter 4 - Classification,讲解了三种经典的分类方法:逻辑回归、线性判别分析、K-近邻。首先介绍了为什么不用线性回归方法来处理分类问题,然后详细阐述了逻辑回归方法、线性判别分析方法和K-近邻方法的具体实现步骤和原理。最后介绍了如何通过最大似然方法来估计模型参数,并给出了多类别分类的另一种常用方法:线性判别分析。
lmplot是一种集合基础绘图与基于数据建立回归模型的绘图方法。通过lmplot我们可以直观地总览数据的内在关系。显示每个数据集的线性回归结果,xy变量,利用'hue'、'col'、'row'参数来控制绘图变量。可以把它看作分类绘图依据。
Localization目标是确定自动驾驶车辆在全局坐标系内的位置(Position)和方向(Orientation),精确的Localization系统是任何自动驾驶汽车的关键组成部分。为了实现精确的Localization系统,需要使用State Estimation,从不精确的各种传感器的测量结果中,找到最优解作为车辆的定位位置。
在第1部分中,我们用线性回归来预测新的食品交易的利润,它基于城市的人口数量。对于第2部分,我们有了一个新任务——预测房子的售价。这次的不同之处在于我们有多个因变量。我们知道房子的大小,以及房子里卧室的数量。我们尝试扩展以前的代码来处理多元线性回归。 首先让我们看一下数据。 path= os.getcwd()+ '\data\ex1data2.txt' data2= pd.read_csv(path, header=None, names=['Size','Bedrooms','Price']) data
那我们如何在Python中实现呢? 利⽤Python强⼤的数据分析⼯具来处理数据。 Numpy提供了数组功能,以及对数据进⾏快速处理的函数。Numpy还是很多⾼级扩展库的依赖,⽐如Pandas,Scikit_Learn等都依赖于它。 Scikit_Learn扩展库,这是⼀个机器学习相关的库。它提供了完善的机器学习⼯具箱,包括数据预处理、分类、回归、预测等。
大数据文摘作品 编译:小明同学君、吴双、Yawei xia 新年总是跟黄金密不可分。新年第一天,让我们尝试用python搭建一个机器学习线性回归模型,预测金价! 自古以来,黄金一直作为货币而存在,就是在今天,黄金也具有非常高的储藏价值,那么有没有可能预测出黄金价格的变化趋势呢? 答案是肯定的,让我们使用机器学习中的回归算法来预测世界上贵重金属之一,黄金的价格吧。 我们将建立一个机器学习线性回归模型,它将从黄金ETF (GLD)的历史价格中获取信息,并返回黄金ETF价格在第二天的预测值。 GLD 是最大的以
「学习内容总结自 udacity 的深度学习课程,截图来自 udacity 的课件」
数据库:一个存储数据的工具。因为Python是内存计算,难以处理几十G的数据,所以有时数据清洗需在数据库中进行。
内容概要 如何使用pandas读入数据 如何使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和使用方法 线性回归模型的评估测度 特征选择的方法 作为有监督学习,分类问题是预测类别结果,而回归问题是预测一个连续的结果。 1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探索、数据处理、数据分析的Python库 In [1]: import pandas as pd In [2]: # read csv file directly from a URL and save th
在本文中,我将使用一个简单的线性回归模型来解释一些机器学习(ML)的基本原理。线性回归虽然不是机器学习中最强大的模型,但由于容易熟悉并且可解释性好,所以仍然被广泛使用。简单地说,线性回归用于估计连续或
回归分析是金融中一个绕不过的话题,其实最好的工具应该是R语言,但是pandas其实也是能够胜任绝大部分工作的。
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。
在这篇文章中,我们将首先看看Lasso和Ridge回归中一些常见的错误,然后我将描述我通常采取的步骤来优化超参数。代码是用Python编写的,我们主要依赖scikit-learn。本文章主要关注Lasso的例子,但其基本理论与Ridge非常相似。
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