上次刚和小伙伴们学习过 PCA，PCA 主要用来降低数据特征空间的维度，以达到方便处理数据，减小计算开销，和数据降噪提高模型准确率的目的。
模型正则化欠拟合与过拟合线性回归模型2次多项式回归4次多项式回归评估3种回归模型在测试数据集上的性能表现L1范数正则化Lasso模型在4次多项式特征上的拟合表现L2范数正则化
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节介绍了多项式回归的基本思想，本小节主要介绍sklearn是如何对多项式进行封装的，之后介绍一种类似Linux中"|"管道的Pipeline类。
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。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。通过之前的小节了解了多项式回归的基本思路，有了多项式就可以很轻松的对非线性数据进行拟合，进而求解非线性回归的问题，但是如果不合理的使用多项式，会引发机器学习领域非常重要的问题过拟合以及欠拟合。
多项式回归是一种回归分析方法，用于建立因变量（目标）和自变量（特征）之间的关系。与线性回归不同，多项式回归假设这种关系不是线性的，而是一个多项式函数。多项式回归的一般形式如下：
如果数据比简单的直线更为复杂，我们也可以用线性模型来你和非线性数据。一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征，然后在这个拓展的特征集上进行线性拟合，这种方法成为多项式回归。
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据（查看文末了解数据获取方式）是否每年收入超过25万
今天我们来一起学习一个除了线性回归、多项式回归外最最最简单的回归算法：岭回归，如果用等式来介绍岭回归，那么就是：
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一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征，然后在这个拓展的特征集上进行线性拟合，这种方法成为多项式回归。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本章主要介绍多项式回归的相关知识，并通过多项式回归引入模型泛化的相关概念。本小节主要介绍解决非线性回归问题非常简单的改进方式多项式回归，并通过编程实践来看看如何实现多项式回归。
虽然这些参数在统计学上是有意义的，但这并没有任何意义。与高中相比，大学学历怎么可能使你的工资减少5105？
在这文中，我将介绍非线性回归的基础知识。非线性回归是一种对因变量和一组自变量之间的非线性关系进行建模的方法。最后我们用R语言非线性模型预测个人工资数据是否每年收入超过25万
摘要： 本系列旨在普及那些深度学习路上必经的核心概念，文章内容都是博主用心学习收集所写，欢迎大家三联支持！本系列会一直更新，核心概念系列会一直更新！欢迎大家订阅
🙋♂️声明：本人目前大学就读于大二，研究兴趣方向人工智能&硬件（虽然硬件还没开始玩，但一直很感兴趣！希望大佬带带）
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节通过探讨模型过拟合的现象，提出岭回归这个模型正则化方式，最后通过实验对α取值与过拟合（拟合曲线）之间的关系进行探讨，随着α取值从小到大，拟合曲线从弯弯曲曲到逐渐平滑。
之前我们学习了一般线性回归，以及加入正则化的岭回归与Lasso，其中岭回归可以处理数据中的多重共线性，从而保证线性回归模型不受多重共线性数据影响。Lasso主要用于高维数据的特征选择，即降维处理。
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。
【新智元导读】谷歌用深度学习分析电子病例的重磅论文给出了一个意外的实验结果，DNN与逻辑回归效果一样，引发了热烈讨论。不仅如此，最近Twitter讨论最多的论文，是UC戴维斯和斯坦福的一项合作研究，作者发现神经网络本质上就是多项式回归。下次遇到机器学习问题，你或许该想想，是不是真的有必要用深度学习。
stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型，并将拟合线添加到图形上。它允许指定多项式的阶数，即回归方程中最高次项的次数。可直接在图形上添加拟合线，而不是基于数据点的平滑。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。这一小节，主要介绍通过测试数据集来衡量模型的泛化能力，并得出训练数据集和测试数据集关于模型复杂度与模型精确度之间的趋势，最后通过一个简单的小例子来说明过拟合和欠拟合以加深理解。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。上一小节介绍了模型复杂度曲线，通过这种直观的曲线，可以比较容易的看到模型欠拟合和过拟合的地方，进而选出最合适的模型复杂度。本小节介绍另外一个观察模型欠拟合和过拟合的曲线~"学习曲线"。
注一般线性回归中，使用的假设函数是一元一次方程，也就是二维平面上的一条直线。但是很多时候可能会遇到直线方程无法很好的拟合数据的情况，这个时候可以尝试使用多项式回归。多项式回归中，加入了特征的更高次方（例如平方项或立方项），也相当于增加了模型的自由度，用来捕获数据中非线性的变化。添加高阶项的时候，也增加了模型的复杂度。随着模型复杂度的升高，模型的容量以及拟合数据的能力增加，可以进一步降低训练误差，但导致过拟合的风险也随之增加。
读者问：“我听说在某些回归算法中，如岭回归和LASSO，数据标准化或归一化非常重要。但是，我不太清楚什么时候以及为什么需要进行这些步骤。方便大概解释一下吗？”
当我们分析有一些弯曲的波动数据时，拟合这种类型的回归是很关键的。 在这篇文章中，我们将学习如何在R中拟合和绘制多项式回归数据。我们在这个回归模型中使用了lm()函数。虽然它是一个线性回归模型函数，但通过改变目标公式类型，lm()对多项式模型也适用。本教程包括
线性模型是自然界最简单的模型之一，它描述了一个（或多个）自变量对另一个因变量的影响是呈简单的比例、线性关系.例如：
线性模型中的x可以表示矩阵，theta代表是参数，T是转置。广义线性模型，如逻辑回归将线性回归带入联结函数，将数值进行进行规范，取值范围落在[0,1]。
作者： GURCHETAN SINGH 翻译：张逸 校对：丁楠雅 本文共5800字，建议阅读8分钟。 本文从线性回归、多项式回归出发，带你用Python实现样条回归。 我刚开始学习数据科学时，第一个接触到的算法就是线性回归。在把这个方法算法应用在到各种各样的数据集的过程中，我总结出了一些它的优点和不足。 首先，线性回归假设自变量和因变量之间存在线性关系，但实际情况却很少是这样。为了改进这个问题模型，我尝试了多项式回归，效果确实好一些（大多数情况下都是如此会改善）。但又有一个新问题：当数据集的变量太多的时候
线性回归是基本的统计和机器学习技术之一。经济，计算机科学，社会科学等等学科中，无论是统计分析，或者是机器学习，还是科学计算，都有很大的机会需要用到线性模型。建议先学习它，然后再尝试更复杂的方法。
从许多方面来看，回归分析都是统计学的核心。它其实是一个广义的概念，通指那些用一个或多个预测变量(也称自变量)来预测响应变量(也称因变量) 的方法。通常，回归分析可以用来挑选与响应变量相关的预测变量，可以描述两者的关系，也可以生成一个等式，通过预测变量来预测响应变量。
【导读】近日，机器学习工程师 George Seif 撰写了一篇探讨回归模型的不同方法以及其优缺点。回归是用于建模和分析变量之间关系的一种技术，常用来处理预测问题。博文介绍了常见的五种回归算法和各自的特点，其中不仅包括常见的线性回归和多项式回归，而且还介绍了能用于高维度和多重共线性的情况的Ridge回归、Lasso回归、ElasticNet回归，了解它们各自的优缺点能帮助我们在实际应用中选择合适的方法。 编译 | 专知 参与 | Yingying 五种回归模型及其优缺点 线性和逻辑斯蒂（Logistic）回
这正是回归分析所追求的目标。它是最常用的预测建模技术之一，有助于在重要情况下做出更明智的决策。在本文中，我们将讨论什么是回归分析，它是如何工作的。
在面对一些简单的线性问题时。线性回归能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。但对于复杂的非线性数据问题时。线性回归的效果就大大不如意了。对特征数据进行多项式变化，再使用线性回归的做法就能提高模型的拟合效果，这种方法就是多项式回归。
线性和逻辑斯蒂（Logistic）回归通常是是机器学习学习者的入门算法，因为它们易于使用和可解释性。然而，尽管他们简单但也有一些缺点，在很多情况下它们并不是最佳选择。实际上存在很多种回归模型，每种都有自己的优缺点。
相当于我们为样本多添加了一些特征，这些特征是原来样本的多项式项，增加了这些特征之后，我们们可以使用线性回归的思路更好的我们的数据
监督学习（Supervised Learning）包括分类算法(Classification)和回归算法（Regression）两种，它们是根据类别标签分布的类型来定义的。回归算法用于连续型的数据预测，分类算法用于离散型的分布预测。回归算法作为统计学中最重要的工具之一，它通过建立一个回归方程用来预测目标值，并求解这个回归方程的回归系数。
本文将使用三种方法使模型适合曲线数据：1）多项式回归；2）用多项式样条进行B样条回归；3） 进行非线性回归。在此示例中，这三个中的每一个都将找到基本相同的最佳拟合曲线。
本文分别介绍：线性回归和多项式回归、神经网络、决策树和决策森林，并分别列出了其各自优缺点，相信有助于指导我们在特定工作中选择合适的算法。
在之前的描述中，我们通常把机器学习模型和训练算法当作黑箱子来处理。如果你实践过前几章的一些示例，你惊奇的发现你可以优化回归系统，改进数字图像的分类器，你甚至可以零基础搭建一个垃圾邮件的分类器，但是你却对它们内部的工作流程一无所知。事实上，许多场合你都不需要知道这些黑箱子的内部有什么，干了什么。
在这里，我们放宽了流行的线性技术的线性假设。有时线性假设只是一个很差的近似值。有许多方法可以解决此问题，其中一些方法可以通过使用正则化方法降低模型复杂性来 解决 。但是，这些技术仍然使用线性模型，到目前为止只能进行改进。本文本专注于线性模型的扩展…
scikit-learn提供了广义线性模型模块sklearn.linear_model. 它定义线性模型为：
AiTechYun 编辑：xiaoshan 任何类型的机器学习（ML）问题，都有许多不同的算法可供选择。在机器学习中，有一种叫做“无免费午餐（No Free Lunch）”的定理，意思是没有任何一种ML算法对所有问题都是最适合的。不同ML算法的性能在很大程度上取决于数据的大小和结构。因此，除非我们直接通过简单的试验和错误来测试我们的算法，否则我们往往不清楚是否正确选择了算法。 但是，我们需要了解每个ML算法的优点和缺点。尽管一种算法并不总是优于另一种算法，但是我们可以通过了解每种算法的一些特征来快速选择正确
回归问题是机器学习领域中最古老、最基础，同时也是最广泛应用的问题之一。无论是在金融、医疗、零售还是自然科学中，回归模型都扮演着至关重要的角色。简单地说，回归分析旨在建立一个模型，通过这个模型我们可以用一组特征（自变量）来预测一个连续的结果（因变量）。例如，用房间面积、位置等特征来预测房价。
4.1，波士顿房价预测：线性回归(无正则化项)、Ridge回归(L2正则)、LASSO回归(L1正则)、Elasitc Net算法(L1和L2正则)；
编译 | AI科技大本营 参与 | 王珂凝 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】现在，不管想解决什么类型的机器学习（ML）问题，都会有各种不同的算法可以供你选择。尽管在一定程度上，一种算法并不能总是优于另外一种算法，但是可以将每种算法的一些特性作为快速选择最佳算法和调整超参数的准则。 本文，我们将展示几个著名的用于解决回归问题的机器学习算法，并根据它们的优缺点设定何时使用这一准则。尤其在为回归问题选择最佳机器学习算法上，本文将会为你提供一个重要的引导！ ▌线性回归和多项式回归 线性回归 从简单的
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