最近我们被客户要求撰写关于信贷数据的研究报告,包括一些图形和统计输出。在本文中,我们使用了逻辑回归、决策树和随机森林模型来对信用数据集进行分类预测并比较了它们的性能
结合我们的医学背景讲,机器学习是能够帮我们决策的工具。机器学习中的部分内容我们并不陌生。
woe全称叫Weight of Evidence,常用在风险评估、授信评分卡等领域。
一、logistic回归模型概述 广义线性回归是探索“响应变量的期望”与“自变量”的关系,以实现对非线性关系的某种拟合。这里面涉及到一个“连接函数”和一个“误差函数”,“响应变量的期望”经过连接函数作用后,与“自变量”存在线性关系。选取不同的“连接函数”与“误差函数”可以构造不同的广义回归模型。当误差函数取“二项分布”而连接函数取“logit函数”时,就是常见的“logistic回归模型”,在0-1响应的问题中得到了大量的应用。 Logistic回归主要通过构造一个重要的
作 者:崔家华 编 辑:李文臣 四、使用Sklearn构建Logistic回归分类器 开始新一轮的征程,让我们看下Sklearn的Logistic回归分类器! 官方英文文档地址:http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html#sklearn.linear_model.LogisticRegression sklearn.linear_model模块提供了很多模型供我们使用,比
我们向初学者介绍十大机器学习(ML)算法,并附上数字和示例,方便理解。 简介 “哈佛商业评论”的一篇文章(https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century)将“数据科学家”评为“21世纪最性感的工作”,对机器学习算法的研究取得了巨大的关注。因此,对于那些机器学习领域的初学者,我们决定重新撰写2016年的一篇金牌博客——机器学习工程师必须要知道的十大算法(https://www.kdnuggets.com
Logistic回归,也称为Logit模型,用于对二元结果变量进行建模。在Logit模型中,结果的对数概率被建模为预测变量的线性组合。
3. Bayesian statistics and Regularization Content 3. Bayesian statistics and Regularization. 3.1 Underfitting and overfitting. 3.2 Bayesian statistics and regularization. 3.3 Optimize Cost function by regularization. 3.3.1 Regulariz
Content 3. Bayesian statistics and Regularization. 3.1 Underfitting and overfitting. 3.2 Bayesian statistics and regularization. 3.3 Optimize Cost function by regularization. 3.3.1 Regularized linear regression. 3.3.2 Regulari
原文来源:KDnuggets 作者:Reena Shaw 「雷克世界」编译:BaymaxZ 📷 我们向初学者介绍十大机器学习(ML)算法,并附上数字和示例,方便理解。 简介 “哈佛商业评论”的一篇文章(https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century)将“数据科学家”评为“21世纪最性感的工作”,对机器学习算法的研究取得了巨大的关注。因此,对于那些机器学习领域的初学者,我们决定重新撰写2016年的一篇金牌博客
蓝色:加入新的训练集后,之前拟合的线性函数,显然适用于新的数据集。但是,此时我们因为新的数据集的加入,拟合出一个新的线性函数(蓝色),此时,若还用 0.5 作为阈值,那么分类结果就不那么理想了。
逻辑回归又称对数几率回归是离散选择法模型之一,逻辑回归是一种用于解决监督学习问题的学习算法,进行逻辑回归的目的是使训练数据的标签值与预测出来的值之间的误差最小化。logistic回归的因变量可以是二分类的,也可以是多分类的,但是二分类的更为常用,也更加容易解释,多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。
其中g(μY)是条件均值的函数(称为连接函数)。另外,可放松Y为正态分布的假设,改为Y
Logistic回归通过logit转换将取值为正负无穷的线性方程的值域转化为(0,1),正好与概率的取值范围一致。
机器学习 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说,就是计算机从数据中学习规律和模式,以应用在新数据上做预测的任务。 深度学习概念 深度学习指的是训练神经网络,有时候规模很大。 线性回归 回归函数,例如在最简单的房价预测中,我们有几套房屋的面积以及最后的价格,根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格,根据回归预测,在以房屋面积为输入x,输出为价格的坐标轴上,做一条直线最符合这几个点的函数,将它作为根据面积预测价格的根据,这条线就是
本文是SIGAI公众号文章作者编写的机器学习和深度学习习题集(上),是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集课用于高校的机器学习与深度学习教学,以及在职人员面试准备时使用。为了帮助高校更好的教学,我们将会对习题集进行扩充与优化,并免费提供给高校教师使用。对此感兴趣的在校教师和学生可以通过向SIGAI微信公众号发消息获取。习题集的下半部分、所有题目的答案将在后续的公众号文章中持续给出。
本文介绍对数线性分类模型,在线性模型的基础上通过复合函数(sigmoid,softmax,entropy )将其映射到概率区间,使用对数损失构建目标函数。首先以概率的方式解释了logistic回归为什么使用sigmoid函数和对数损失,然后将二分类扩展到多分类,导出sigmoid函数的高维形式softmax函数对应softmax回归,最后最大熵模型可以看作是softmax回归的离散型版本,logistic回归和softmax回归处理数值型分类问题,最大熵模型对应处理离散型分类问题。
Course1:神经网络和深度学习,包括: ---- [1] Week1:深度学习概述 [2] Week2:神经网络基础 [3] Week3:浅层神经网络 [4] Week4:深层神经网络 [
机器学习: 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说,就是计算机从数据中学习规律和模式,以应用在新数据上做预测的任务。
熵、交叉熵是机器学习中常用的概念,也是信息论中的重要概念。它应用广泛,尤其是在深度学习中。本文对交叉熵进行系统的、深入浅出的介绍。文章中的内容在已经出版的《机器学习与应用》(清华大学出版社,雷明著)中有详细的介绍。
聚类分析是一种探索性的分析,在分类的过程中,人们不必事先给出一个分类的标准,聚类分析能够从样本数据出发,自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同,常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析,所得到的聚类数未必一致。
写在前面 Logistic回归涉及到高等数学,线性代数,概率论,优化问题。本文尽量以最简单易懂的叙述方式,以少讲公式原理,多讲形象化案例为原则,给读者讲懂Logistic回归。如对数学公式过敏,引发不适,后果自负。 Logistic回归原理与推导 Logistic回归中虽然有回归的字样,但该算法是一个分类算法,如图所示,有两类数据(红点和绿点)分布如下,如果需要对两类数据进行分类,我们可以通过一条直线进行划分(w0 * x0 + w1 * x1+w2 * x2)。当新的样本(x1,x2)需要预测时,带入直线
Logistic回归涉及到高等数学,线性代数,概率论,优化问题。本文尽量以最简单易懂的叙述方式,以少讲公式原理,多讲形象化案例为原则,给读者讲懂Logistic回归。如对数学公式过敏,引发不适,后果自负。
线性回归:进行直线或曲线拟合,一般使用“最小二乘法”来求解。最小二乘法将最优问题转化为求函数极值问题。函数极值在数学上我们一般会采用求导数为0的方法。 但这种做法并不适合计算机,可能求解不出来,也可能计算量太大。计算机科学界专门有一个学科叫“数值计算”,专门用来提升计算机进行各类计算时的准确性和效率问题。
古语常云:“大道至简”,万事万物纷繁复杂,最终却归至几个最简单的道理。我常常在想,如今很火的AI领域是否也是如此。将AI真正学懂学会的过程就像一场遥不可及的漫长攀登,起始于晦涩难懂的数学领域(高数/线代/概率论),踉跄于公式满篇的机器学习,还要翻越神经网络、编程与数据科学库等重重大山,最终抵达应用的那个分岔路口,也从不是彼岸,只是新的开始。
y^ 当两个变量间存在线性相关关系时,常常希望建立二者间的定量关系表达式,这便是两个变量间的一元线性回归方程。假定x是自变量,y是随机变量,y对x的一元线性回归方程的表达式为:y ^ =a+bx 。因此字母头上加个“^”表示回归值,表示真实值的一种预测,实际的观测值与回归值是存在偏差的
如果某个问题的解可以分为几个离散的值,则称这种问题为分类问题。如果只有0或1两种解,则称为一个二元分类问题,其中0称为负类,1称为正类,由于二元分类问题比较简单,下面都以二元分类问题为例,最后会介绍多元分类问题。分类问题如果采取线性回归的方式去拟合,会得到很差的结果。如下图,假设我们按照
本文讨论了Logistic回归的基础知识及其在Python中的实现。逻辑回归基本上是一种监督分类算法。在分类问题中,目标变量(或输出)y对于给定的一组特征(或输入)X,只能采用离散值。
一般来说,若影响某一数量指标的随机因素很多,而每个因素起的作用均不是太大,那么这个指标服从正态分布(可以自己直观地判断一下)。另外,当样本量足够大时(通常N>100),任意分布的数据,其样本均数的分布近似于正态分布(不是小编瞎说的,这可是有数理统计理论证明的哟)。当然最客观地就是做个正态性检验了,正态性检验的SPSS操作如下(采用相关中例1的数据,判断age、x变量是否服从正态分布):
注:这是一份学习笔记,记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容,英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记,对原来教程中的内容进行了梳理,有些图也是引用的原来的教程,若内容上有任何错误,希望与我联系,若内容有侵权,同样也希望告知,我会尽快删除。这部分本应该加上实验的部分,实验的部分在后期有时间再补上。 可扩展机器学习系列主要包括以下几个部分: 概述 - Spark分布式处理 - 线性回归(linear Regression) - 梯度下降(Gradient Descent)
本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用,通过该文章,希望我们能一起掌握该方面的知识。 1. Logistic回归 我们在系列一中提到过,一些回归算法可以用来进行分类,以及一些分类算法可以进行回归预测,Logistic回归就是这样的一种算法。Logistic回归一般通过估计一个概率值,来表示一个样本属于某一类的概率。假如一个样本属于某一类的概率大于50%,那么就判该样本属于这一类。那么Logistic是怎么估计概率的呢? 1.1 如何实现分类 Logistic对样本的概率
注:这是一份学习笔记,记录的是参考文献中的可扩展机器学习的一些内容,英文的PPT可见参考文献的链接。这个只是自己的学习笔记,对原来教程中的内容进行了梳理,有些图也是引用的原来的教程,若内容上有任何错误,希望与我联系,若内容有侵权,同样也希望告知,我会尽快删除。这部分本应该加上实验的部分,实验的部分在后期有时间再补上。
一、Softmax Regression简介 Softmax Regression是Logistic回归的推广,Logistic回归是处理二分类问题的,而Softmax Regres
Softmax Regression是Logistic回归的推广,Logistic回归是处理二分类问题的,而Softmax Regression是处理多分类问题的。Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法,具有很多的应用场合,如广告计算等。Logistic回归利用的是后验概率最大化的方式去计算权重。
学习如何用神经网络的思维模式提出机器学习问题、如何使用向量化加速你的模型。 先介绍一些名词 training set (训练集) feature vector(特征向量) classifier(分类器) calculus(微积分) 循环(loop) 数据集(datasets) vectorization (向量化) matrix(矩阵) vector(向量) 本周用到的一些符号【Notation】 (x,y)表示一个单独的样本 x是xn维的特征向量 标签y值为0/1 训练集由m个训练样本构成 (x^
关注公众号“智能算法”即可一起学习整个系列的文章 本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用,通过该文章,希望我们能一起掌握该方面的知识。欢迎文末查看下载关键字,公众号回复即可免费下载实战代码。 1. Logistic回归 我们在系列一中提到过,一些回归算法可以用来进行分类,以及一些分类算法可以进行回归预测,Logistic回归就是这样的一种算法。Logistic回归一般通过估计一个概率值,来表示一个样本属于某一类的概率。假如一个样本属于某一类的概率大于50%,那么就判该样
1 问题 模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点,可以使用线性回归 ,也可以用多项式回归 。那么使用哪种模型好呢(能够在偏差和方差之间达到平衡最优)?
到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法。在监督学习中,许多学习算法的性能都非常类似,因此,重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B,而更重要的是,应用这些算法时,所使用的数据量。这就体现你使用这些算法时的技巧了,比如:你为学习算法所设计的特征量的选择,以及如何选择正则化参数,诸如此类的事。
机器学习(十五)——logistic回归实践 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、概述 logistic回归的核心是sigmoid函数,以及分类方式。当sigmoid值大于0.5时,判断结果为1,小于0.5时判断结果为0。公式为g(z)=1/(1+e-z)。其中,z=w0x0+w1x1…+wnxn,w为x的权重,其中x0=1。 决策边界是用于区分分类结果的一条线,线的两边代表分类的两种结果。 之前提到logistic,是使用梯度下降算法,用于获取代价函数J最小值时的参数。现在使用梯
在本文中,在R中拟合BRT(提升回归树)模型。我们的目标是使BRT(提升回归树)模型应用于生态学数据,并解释结果。
最近我们被客户要求撰写关于增强回归树(BRT)的研究报告,包括一些图形和统计输出。
回归,最初是遗传学中的一个名词,是由生物学家兼统计学家高尔顿首先提出来的。他在研究人类的身高时,发现高个子回归于人口的平均身高,而矮个子则从另一个方向回归于人口的平均身高。
描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。
回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义,分类算法用于离散型分布预测,如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法;回归算法用于连续型分布预测,针对的是数值型的样本,使用回归,可以在给定输入的时候预测出一个数值,这是对分类方法的提升,因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。
来源:EasyShu本文约11000字,建议阅读20分钟本文介绍了数据统计分析的16个基本概念。 一、描述统计 描述统计是通过图表或数学方法,对数据资料进行整理、分析,并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析和离中趋势分析和相关分析三大部分。 集中趋势分析:集中趋势分析主要靠平均数、中数、众数等统计指标来表示数据的集中趋势。例如被试的平均成绩多少?是正偏分布还是负偏分布? 离中趋势分析:离中趋势分析主要靠全距、四分差、平均差、方差(协方差:用来
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