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关键词

线

西瓜书的第三章,主要讲解的是线相关知识基本形式;线通过学习到的一个属线组合来表示: f(x)=w_1x_1+w_2x_2+…+w_dx_d+b 一般是写成向量形式 f(x)=w^Tx+ 基于均方误差最小化来进行求解的方法称之为“最小二乘法”。 线为 f(hat x_i)=hat x_iT(XTX){-1}XTy正则化当实际的数据中变量数目远多于样本数目,导致X的行数多余列数,不是满秩矩阵,存在多个hat w使得均方误差最小化。 一般情况下,g(.)是单调可微函数,满足 y=g{-1}(wTx+b) 这样的称之为广义线,其中g称之为联系函数;对数线回归是广义线在g=ln()时候的特例对数几率回归。 此时对应的称之为对数几率回归线判别分析LDA思想线判别分析Linear Discriminant Analysis最早在二分类问题上有Fisher提出来,因此也称之为Fisher判别分析.

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TensorFlow (1) - 线

转载请说明出处:TensorFlow (1) - 线原作者:Magnus Erik Hvass Pedersen GitHub Videos on YouTube需要导入的包import tensorflow 例如在本文的线中,参数有两个:y = Wx+b其中的 W 就是的权重,b 就是的偏移量,这两个变量会在计算过程中被优化。 但是为了评估能,还需要一些其他的代码。最直观的是的准确率。 {x: x_batch, y_true: y_true_batch} # 运行优化器,喂入数据 session.run(optimizer, feed_dict=feed_dict_train)评估能的帮助函数现在需要评估在测试数据上的能 例如 4 和 9,5 和 3,暂时还无法作出准确的判断。接下来再看看权重的情况:plot_weights()?我们发现,图像的红色区域变得更加明显,它们是类别中所有图像的共有属

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    利用 SKLearn 重建线

    过拟合线通常是训练的一个比较好的起点。 但是由于许多数据集的自变量和因变量之间并不是线关系,所以经常需要创建多项式,导致这些很容易过拟合。 正则化则是减少多项式过拟合的一种方法。 我们从构建基线开始来确定所需的改进。 本文中我们将使用 Kaggle 中流行的 Boston Housing 数据集。 让我们通过训练线回归建立基线。?上述应得出约 72% 的训练精度和测试精度,以及 4.587 的 RMSE 。 训练的下一个应具有更高的准确度和更低的 RMSE ,其结果要优于该。 总结一下,我们一开始缩放数据,然后构造多项式特征,最后训练线回归。?运行代码后,我们将获得约 94.75% 的训练精度,46.76% 的测试精度。 alpha 值越大,的变化越小。?通过运行代码,我们应该具有约 91.8% 的训练精度和 82.87% 测试精度。 这是我们改进后的基线线回归。让我们尝试一些别的方法。

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    混合线介绍--Wiki

    混合线: 是即包括固定因子,又包括随机因子的。 混合线被广泛应用于物理、生物和社会科学。尤其是一些重复测量的数据及面板数据。 混合线比较突出的特点是可以非常好的处理缺失值,相对于传统的方差分析, 它有更广泛的使用范围。 发展历程Ronald Fisher 最早提出随机因子来研究亲属间状的相关,1950年 Charles Roy Henderson 提出了最佳线无偏估计(BLUE),这是针对于固定因子的评估。 对随机因子的评估是最佳线无偏预测(BLUP)。随后,混合在统计学研究中成了一个热门领域,相关的不断提出, 比如非线混合,极大似然发估计,混合中的缺失值处理,贝叶斯估计混合等。 混合被应用在许多领域,特别是观测值之间是有关联的重复测量数据,比如动植物育种,医学,也被应用在其它领域,比如棒球,工业统计等。

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    Python机器学习——线

    1.广义线这里的“广义线”,是指线及其简单的推广,包括岭回归,lasso,LAR,logistic回归,感知器等等。下面将介绍这些的基本想法,以及如何用python实现。 而当数据是由非设计的试验获得的时候,复共线出现的可能非常大。 color=blue,linewidth = 3)pl.xticks(())pl.yticks(())pl.show()1.2.岭回归岭回归是一种正则化方法,通过在损失函数中加入L2范数惩罚项,来控制线的复杂程度 ,从而使得更稳健。 然而使用这些准则的前提是我们对的自由度有一个恰当的估计,并且假设我们的概率是正确的。事实上我们也经常遇到 这种问题,我们还是更希望能直接从数据中算出些什么,而不是首先建立概率的假设。

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    深度学习 || 08 线

    线线(Linear Model)是机器学习中应用最广泛的,指通过对样本特征进行线组合来产生预测的。 给定一个d维样本 ,其线组合函数为 就是之前讲的线回归深度学习 || 05 机器学习示例 线回归。 然而在分类问题中,由于输出目标 是一些离散的标签,而 的值域一般为实数,因此无法直接用 来进行预测,为解决以上问题,引入了一个非线的决策函数(Decision Function) 来预测输出目标 其中 上式定义了一个典的两类分类问题的决策函数。? 在这个如图所示的式示意图中, 作为输入,构成相应的输入向量,经过学习,赋予权值 ,经过判别函数运算,得到一个值,再经过决策函数进行判定,决策最终结果是“+”还是“-”。?

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    2 Working with Linear Models 2 线

    In this chapter, we will cover the following topics:在这章,将涵盖以下主题:1、 Fitting a line through data将数据进行线拟合 2、 Evaluating the linear regression model评估线回归3、 Using ridge regression to overcome linear regressions models使用稀疏来标准化6、 Taking a more fundamental approach to regularization with LARS使用更基本的近似方法LARS回归7、 attempt to make the transformations necessary so that the data can be described in a linear combination.线是机器学习的基本分析方法 ,很多方法依赖变量组合间的线关系来描述数据之间的关系,通常,为了让数据能够被线关系描述,必须进行很大的努力来做必要的变换。

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    tensorflow2系类知识-2:线

    文章目录tensorflow2线 步骤源代码tensorflow2线步骤使用 tf.keras.datasets 获得数据集并预处理使用 tf.keras.Model 和 tf.keras.layers 构建构建训练流程,使用 tf.keras.losses 计算损失函数,并使用 tf.keras.optimizer 优化构建评估流程,使用 tf.keras.metrics 计算评估指标源代码

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    还不会搭简单线?看这里,手把手教你实现简单线

    本章我们通过简单线回归预测黄金的价格,我们将会从数据读入、数据预处理、数据集划分、建立、效果验证等方面展开。 在线回归中,我们使用每三天以及每九天的滑动平均值作为自变量。定义独立变量(因变量)独立变量也就是我们所说的因变量,它的值会随着解释变量的值的改变而发生变化。 划分数据集我们将数据集划分为训练集和测试集,训练集用来拟合线回归,而测试集用来验证效果。? 建立线回归 现在,我们将创建一个线回归。但是,什么是线回归?线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。 在该实例中,我们可以将线回归记为以下等式:Y = m1 X1 + m2 X2 + CGold ETF价格 = m1* 3天的滑动平均值+ m2 *15天的滑动平均 + c然后我们通过fit方法去拟合

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    Python 机器学习库 --- sklearn --- 线

    ,omega{p})为 coef omega{0}称为intercept_普通最小二乘法线回归中使用系数omega=(omega{1}, ..., omega{p})拟合一个线,拟合的目标是要将线逼近预测值 X和y作为输入,将线的系数omega存在成员变量coef_中:>>> from sklearn import linear_model #导入线>>> reg = linear_model.LinearRegression )array()>>> print reg.intercept_ #训练后截距1.1102230246251565e-16>>> print reg.predict(]) #训练后预测array ()>>> print reg.normalize #训练是否标准化False>>> print reg.get_params #获取训练前设置的参数 普通二乘法的系数预测取决于中各个项的独立 在数据未经实验设计就进行收集时就会发生重共线

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    《机器学习》笔记-线(3)

    ;xd),其中xi是x在第i个属上的取值,线(linear model)试图学得一个通过属线组合来进行预测的函数,即,?一般用向量形式写成, ?其中,w=(w1;w2;...;wd)。 “线回归”(linear regression)试图学得一个线以尽可能准确的预测实际输出标记。我们先考虑一种最简单的情况:输入属的数目只有一个。线回归试图学得, ?如何确定w和b呢? 基于均方误差最小化进行求解的方法称为“最小二乘法”(least square method)。在线回归中,最小二乘法就是输入找到一条直线,使所有样本到直线上的欧式距离之和最小。 这样得到的称为“广义线”(generalized linear model)。对数几率回归 三 上一节讨论了如何使用线进行回归学习,但若要做的是分类任务该怎么办? 这里可以考虑广义线:只要找到一个单调可微函数将分类任务的真实标记y与线回归的预测值联系起来。 考虑二分任务,其输出标记y∈{0,1},而线回归产生的预测值, ?

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    混合线学习笔记1

    课程面向对象「一般课程目标」利用混合线在农业,食品科学,生物学,医学和技术科学中的应用,获得有关数据统计分析的知识和能力。 使用统计软件R,基于混合线理论进行统计分析。解释混合线的理论。区分随机和固定效果。比较和区分不同的相关和统计方法。执行,解释和讨论来自不平衡块和裂区实验的数据的统计分析。 执行,解释和讨论分层统计分析,包括基于方差分量和具有变化系数的回归的分析。执行,解释和讨论重复测量的统计分析,包括识别各种相关结构。结合并修改各种技术。 「内容」本课程将涵盖混合线的基本理论和应用。这包括固定和随机效应,但也包括与重复测量纵向数据分析相关的更一般的相关结构。 简而言之:该课程为数据结构的统计分析提供了理论和实践工具,这些数据结构不满足介绍统计课程中的独立假设。将使用统计软件R.3.

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    混合线学习笔记5

    前言这篇文档,是为那些想了解混合线的人准备的。这里面很多部分,可以在很多领域中使用 。我们假定大家对一些矩阵和线回归的理论有所了解,但是更高级的知识只有糊的认识,希望对你有所帮助。 混合效应或简单混合通常是指固定效应和随机效应的混合。我更喜欢混合一词,因为它很简单并且没有暗示特定的结构。3. 标准线首先,让我们从标准线开始,以熟悉该表示法。 ❞让我们使用标准的线来探讨持续睡眠剥夺对反应时间的影响。 ❞英文原文:https:m-clark.github.iodocsmixedModelsmixedModels.html#standard_linear_model相关阅读:混合线学习笔记1混合线学习笔记 2混合线学习笔记3混合线学习笔记4

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    R语言分层线案例

    一个生物学的例子是按物种分组的动物或植物的属,或者属于一个级别的属,然后是家族。一个商业例子可能是业务部门和细分的员工满意度。每个学科都有许多例子,其中观察以某种形式的层次结构进行分组。 在这里,我想解释使用一个简单的例子, 如何使用R来构建分层线。我在整个三组中使用简单的一维数据集。在每个组内,自变量x和因变量y之间存在强正相关关系。 在本文的其余部分,我将展示如何使用层次拟这种情况,该确实考虑了组信息。?建议的分层线的一个包是arm,它具有与lm()函数非常相似的函数lmer()。

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    混合线学习笔记4

    这个小节主要是介绍混合线的理论知识,包括固定因子的显著检验(Wald),随机因子的检验(LRT),固定因子的效应值(BLUE),随机因子的效应值(BLUP)。1. 题目:混合线理论1? 大纲混合线方程组中矩阵的书写形式,固定因子如何构建矩阵,随机因子如何构建矩阵,固定因子和随机因子的显著检验。?3. 一般线一般线的矩阵写法:?矩阵解释:?4. 混合线混合线的矩阵写法:?解释:?矩阵形式推导:?5. 单因素随机区组:混合线固定因子:单因素 随机因子:区组?写出似然函数:?使用REML评估:?LRT检验:?? 相关系列: 混合线学习笔记1 混合线学习笔记2 混合线学习笔记3

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    混合线学习笔记2

    教程使用的还是上一篇的PPT内容:混合线学习笔记1这一个章节主要是介绍混线的应用,其实我们很多本科时候学的统计学知识(大都是一般线,回归分析,方差分析等等)都可以放在混合线的框架下进行分析 ,就像物理学中,牛顿的经典力学是一般线,而爱因斯坦的广义相对论是混合线,牛顿的力学只是广义相对论的一个特例,同样,一般线只是混合线的一个特例(没有随机因子,残差结构单一的正态分布 块划分从块来看,从混合线的介绍,随机区组的试验设计,裂区试验的分析,协方差的分析,重复测量数据的分析,基本包含了常见的分析类。2. 一个简单的示例查看两种商品,是否一致,HPLC和NIR。

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    TensorFlow拟简单线小栗子

    BLAS、cuBLAS、cuDNN等拓展包TensorFlow框架本文的标题和内容牵都涉及到 TensorFlow,仅仅是因为它是可以选用的工具之一,像Keras等等其他的框架都可以实现文章中想要的 从市面上的书籍和文章我们可以了解到TensorFlow 貌似是为深度学习而生的,好像不做些图像识别、机器人等深度学习项目就触不到TensorFlow,自己一直是这样固执的认为, 所以做的时候对TensorFlow 线文中通过拟产生数据,构造简单的线,使用TensorFlow工具,利用梯度下降算法,估计系数,给出拟的收敛效果;同时,我们使用著名的鸢尾花数据集来小试牛刀,so,let’s begin gridplt.grid(True) plt.legend(bbox_to_anchor=(1.0,1),fontsize=25,loc=1,borderaxespad=0.)plt.show()可以看出简单线对鸢尾花数据集拟合效果还是不错的 结束语一个使用Tensorflow应用于传统统计的小例子就这样告成了,欢迎指正。

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    博客 | MNIST 数据集载入线

    像素的手写数字图片,并被分成六万张训练集与一万张测试集,其中训练集里面又有五千张图片被用来作为验证使用,该数据库是公认图像处理的 Hello World 入门级别库,在此之前已经有数不清的研究围绕着这个展开 The approach to load images 读取数据的方法既然知道了数据库里面的结构是二进制数据,接下来就可以使用 python 里面的块包解析数据,压缩文件为 .gz 因此对应到打开此文件类块名为 Linear Model 线在理解数据集的数据格式和调用方法后,接下来就是把最简单的线应用到数据集中,并经过多次的梯度下降算法迭代,找出我们为此定义的损失函数最小值。 回顾第一章的内容,一个线函数的代码如下:Code# import numpy as np# import tensorflow as tf # x_data = np.random.rand(100) MNIST in Linear Model梳理了一遍线与 MNIST 数据集的组成元素后,接下来就是基于 Tensorflow 搭建一个线回归的手写数字识别算法,有以下几点需要重新声明:batch

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    “西瓜书”——第三章_线(笔记)

    线形式简单、易于建,许多功能更为强大的非线可在线的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。?????

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    【机器学习系列】广义线

    建议与前文初识LASSO,LASSO的质共同食用。 广义线线的扩展,通过联结函数建立响应变量的数学期望值与线组合的预测变量之间的关系。 其特点是不强行改变数据的自然度量,数据可以具有非线和非恒定方差结构。是线在研究响应值的非正态分布以及非线简洁直接的线转化时的一种发展。?????????????

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