回归算法是机器学习的一个基础算法,简单的就是线性回归,还有非线性回归。本节我们讲解简单的线性回归。
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍另一个机器学习领域的重要算法,线性回归算法。
回归分析是一种广泛使用的统计工具,利用已有的实验数据,通过一个方程来定量的描述变量之间的关系,其中的变量可以分为两类
在读研期间,一直在帮导师做技术开发,甚至偶尔做一做美工(帮导师和实验室博士生画个图啥的),算法还是较少接触的,其实,我发现,算法还是蛮好玩的,昨晚看了B站一个美女算法工程师讲了线性回归和逻辑回归两种算法,做下总结吧,不然看了之后过两天就抛在脑后,忘光光了。。视频点击这里。
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
线性回归是研究因变量y和自变量x之间数量上相互依存的线性关系。在机器学习中自变量x为样本特征,因变量y为目标值。比如在预测房价的机器学习任务中,每个样本x表示与房价有关的各种特征,而y为相对应的房屋价格。根据每个样本中特征的个数分为:
「学习内容总结自 udacity 的深度学习课程,截图来自 udacity 的课件」
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~
通俗的说就是用一个函数去逼近这个真实值,那又有人问了,线性回归不是用来做预测吗?是的,通过大量的数据我们是可以预测到真实值的。如果还是不明白,大家可以加一下我的微信:wei15693176 进行讨论。
线性回归模型是利用线性函数对一个或多个自变量和因变量(y)之间关系进行拟合的模型。
之前曾经说过,分类是对标称类型的数据进行预测,如果我们需要进行具体数值的数据进行预测,又该使用什么办法?答案就是“回归”
"If you stumble make it part of the dance.—— 作者不详"
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。
线性回归是机器学习中最基础、最常用的算法之一,它用于建立输入特征与连续目标变量之间的关系。本文将深入探讨线性回归的原理、实现方式以及如何使用Python进行线性回归分析。
从How-Old.net说起 大家是否玩过How-Old.net呢? 这个网站能够推测出相片中人物的年龄与性别~ 好神奇~想知道它是如何实现的吗? 在它的背后,使用了人脸识别、 机器学习、
这篇笔记整理下逻辑回归(logisitic regression)的相关知识点。
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。
1.线性回归 回归,统计学术语,表示变量之间的某种数量依存关系,并由此引出回归方程,回归系数。 线性回归(Linear Regression),数理统计中回归分析,用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。 线性回归模型: ε表示误差项,也叫随机干扰项,即真实值和预测值之间的差异。ε服从均值为0的正态分布,其中只有一个自变量的情况称为一元线性回归,多个自变量的情况叫多元线性回归。 对模型设定的假设: 回归模型是正确设定的,即模型选择了正确的变量,且选
参见上一篇《初探篇》里对用于模型训练的样本的定义,样本可以是音频、图片、点集等等,这里我用一个简单的点集作为我们的样本解释,如图
回归最初是遗传学中的一个名词,是由英国生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的,他在研究人类身高的时候发现:高个子回归人类的平均身高,而矮个子则从另一方向回归人类的平均身高; 回归整体逻辑 回归分析(Regression Analysis) 研究自变量与因变量之间关系形式的分析方法,它主要是通过建立因变量y与影响它的自变量 x_i(i=1,2,3… …)之间的回归模型,来预测因变量y的发展趋向。 回归分析的分类 线性回归分析 简单线性回归 多重线性回归 非线性回归分析 逻辑回归 神经网络 回归分析的步骤 根据预
线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法。由于这二者的知名度很大,许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了。而了解更多的学者会知道它们是所有回归模型的主要两种形式。
在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。(这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别,[引文需要],而不是一个单一的标量变量。
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。
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(Linear Regression)是非常流行的机器学习算法。线性回归可以用来确定两种或两种以上变量之间的定量关系。具体来说,线性回归算法可以根据一组样本数据,拟合出一个线性模型,并通过对该模型的参数进行估计和预测,达到对未知数据进行预测的目的。
本文通过一个简单的例子,介绍一下机器学习中偏差(Bias)和方差(Variance)的概念。
就是说,有了一堆的属性值(自变量),我们通过这些属性判断这个东西到底属于0分类还是1分类。
在使用Excel的时候,发现它的“智能填充”功能非常有趣,能够智能地分析我当前的内容,然后准确预测出我期望得到的值。排除了AI的加成,发现这个功能其实也可以通过数学理论和简单代码来实现。经过一番折腾,终于用JS实现了大致的功能,然后我把它名为 smart-predictor。
如图所示,这是一组二维的数据,我们先想想如何通过一条直线较好的拟合这些散点了?直白的说:尽量让拟合的直线穿过这些散点(这些点离拟合直线很近)。
【导读】本文是一篇专门介绍线性回归的技术文章,讨论了机器学习中线性回归的技术细节。线性回归核心思想是获得最能够拟合数据的直线。文中将线性回归的两种类型:一元线性回归和多元线性回归,本文主要介绍了一元线
回归模型最重要的两个应用场景就是预测分析和因果关系分析,比如我们上学的时候学过的一元一次方程组y = kx + b就是一个最简单的回归模型,当我们知道一个x时,比如此时的x是月份,就可以通过方程求出这个这个x对应的y,这里的y可以是销量,这个通过x求取y的过程就是一个预测的过程。
分类的核心就是求出一条直线w的参数,使得直线上方和直线下方分别属于两类不同的样本
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
之前我们学习的机器学习算法都是属于分类算法,也就是预测值是离散值。当预测值为连续值时,就需要使用回归算法。本文将介绍线性回归的原理和代码实现。 线性回归原理与推导 如图所示,这时一组二维的数据,我们先想想如何通过一条直线较好的拟合这些散点了?直白的说:尽量让拟合的直线穿过这些散点(这些点离拟合直线很近)。 目标函数 要使这些点离拟合直线很近,我们需要用数学公式来表示。首先,我们要求的直线公式为:Y = XTw。我们这里要求的就是这个w向量(类似于logistic回归)。误差最小,也就是预测值y和真实值的y的
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。
假设现在有一些数据点,我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作为回归,如下图所示:
以下文章来源于数据思践 ,作者王路情 看视频学习后,你可以知道: 1 回归是什么和应用场景 2 线性回归的定义,问题描述和性能分析 3 线性回归的原理 4 基于Python和相应库执行线性回归算法 温
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。
之前我们学习的机器学习算法都是属于分类算法,也就是预测值是离散值。当预测值为连续值时,就需要使用回归算法。本文将介绍线性回归的原理和代码实现。
回归(regression) Y变量为连续数值型(continuous numerical variable),如:房价,人数,降雨量
前一篇文章给大家介绍了线性回归的模型假设,损失函数,参数估计,和简单的预测。具体内容请看下面链接:【机器学习笔记】:大话线性回归(一)
上次的 ITA 项目开始接触机器学习相关的知识,从本文开始,我将学习并介绍机器学习最常用的几种算法,并使用 scikit-learn 相关模型完成相关算法的 demo。
Sklearn类的线性回归以sklearn.linear_model.LinearRegression为基础,以sklearn.linear_model.Ridge(岭回归)、sklearn.linear_model.Lasso(套索回归)和sklearn.linear_model.ElasticNet(弹性网络)为优化。
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:
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在介绍机器学习中回归分析的基本概念,包括什么是回归分析,线性回归,别忘了还有非线性回归,OLS能很好地解决特征间无线性相关性的问题,但是对多重线性回归任务会失真。 1 回归分析 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方法,是机器学习中重要的一个模块,在sklearn机器学习库中有广泛的算法实现,如OLS,脊回归等。 2 多元回归 回归分析按照涉及的变量,即机器学习中特征的个数,分为一元回归和多元回归分析,如果预测的特征仅有一个,则为一元回归,否则
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