机器学习中的回归(regression)与分类(classification) 的理解(区别)
举几个例子:一、二、讨论一下时间序列模型三、用通俗一点的话可以概括为：分类和回归的区别在于输出变量的类型。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。举个例子：预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务；预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务。...
核技巧（Kernel Trick）与支持向量回归（SVR）详解
核技巧（Kernel Trick）与支持向量回归（SVR）详解第十五次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇内容来自于《机器学习》和林轩田《技法》以及自己的一些理解。这篇文章首先对表示定理（Representor Theorem）进行介绍和证...
利用Weka进行线性回归预测
一、实验目的和内容 （一）实验目的和内容 利用Weka对现有数据进行短期预测。先利用excel和weka软件将数据记性预处理，再将数据载入weka中，开始创建模型并进行预测。通过本实验，掌握Weka软件的使用，对数据创建模型并预测。从而掌握回归分析的基本思想和方法。 （二）背景知识 1、Weka W...
岭回归、Lasso及其分析
基本概念前段我们讨论了线性回归模型的原理策略，假定可以表示为 f(xi)=∑k=1nwkxik+w0=wxi 其损失函数为： J(w)=12m∑i=1m(yi−f(xi))2=12m||y−Xw||2最小二乘法求解可以得到最优解： w=(XTX)−1XTy在讨论ridge regression 和 ...
应用回归分析之岭回归（Ridge Regression，RR）
一、岭回归估计的定义1.1普通最小二乘法带来的问题当自变量间存在复共线性时，回归系数估计的方差就会很大，从而导致估计值不稳定1.2岭回归的定义岭回归（Ridge Regression，RR），当自变量之间存在复共线性时，约等于0，给加上一个正常数矩阵,(),那么接近奇异的程度就会比小的多，考虑到变量...
多因子量化选股模型的筛选和评价：打分法与回归法
多因子选股模型在模型搭建中，往往会涉及到非常多的股价影响因子，并可能导出数量极多的备选模型。因此，对于多因子选股模型的评价和筛选，就显得尤为关键。对于专业的量化投资人而言，就需要进一步了解多因子选股模型的两种主要的评价判断方法——打分法和回归法。 1、打分法的评价原理和流程 所...
LASSO回归之特征选择
MLE --framework – MAPMLE:argmaxP(D∣θ)MLE:argmax P(D|\theta)MLE:argmaxP(D∣θ)MAP:argmaxP(θ∣D)MAP:argmaxP(\theta|D)MAP:argmaxP(θ∣D) = argmaxP(D∣θ)P(θ)arg...
Tableau进行时间序列、线性回归
Tableau进行时间序列、线性回归一、线性回归第一步，打开“全球超市订单数据.xlsx”；第二步，生成折线图。将“订购日期”放入列，选择“月，”“销售额”放入行；第三步，构建趋势线。在图中，右击，选择“显示趋势线”；第四步，显示趋势线公式。首先，点击趋势线，右击，选择“描述趋势线”；然后，复制里面...
Logestic回归算法笔记
Logestic回归算法笔记前言对于分类问题，比如二分类，输出y一共分为负类（记为0）和正类（记为1），即 y∈{0,1}。如果使用线性回归的方式解决，如果存在与同类样本中特征差别较大的个体，可能导致的得到的假设函数 hθ(x)h_θ(x)hθ(x) (θ为待优化参数） 的分类效果较差。Loges...
用R语言进行Cox回归生存分析
欢迎关注”生信修炼手册”!在生存分析中，探究生存时间的影响因素是一个重要的研究内容，通过KM和log-rank test检验的方法，只能够处理单个二分类因素的生存数据。当想探究多个因素或者离散型变量对生存时间的影响时，我们就需要借助于cox回归方法。cox回归的全称如下cox proportiona...
分段函数回归问题
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> 在设计离散事件系统的控制算法时，有一种方式是用“多项式+待定系数”来“回归”出控制策略来。如果系统本身比较接近连续系统，所得到的策略可能会有极好的效果；但万一系统离散性过强，在不同的状态下有着迥异的行为，其有效策略可表示为分段函数，泰勒...
转载使用随机森林（R语言）做回归
使用随机森林（R语言）做回归 Corina 学定量 2016-01-25 阅读 2357 评论 0引言1 数据2 步骤2.1 安装randomForest包2.2 使用randomForest包2.3 导入数据2.4 数据的初步处理2.5 多元线性回归分析2.6 随机森林回归引言随机森林( rand...
【概率基础】从概率角度去解释回归和分类的主要区别是什么?
1. 从概率角度去解释回归和分类的主要区别是什么? 从概率角度来看，回归和分类任务的主要区别在于它们各自预测的目标变量的性质，以及如何使用概率来对这些预测进行建模。 回归 回归任务旨在预测一个连续值的目标变量。在概率术语中，回归模型通常试图估计条件概率分布 ...
GPT结合R语言回归模型、多元统计分析、混合效应模型、结构方程实战案例
查看原文>>>科研新边界：GPT & R语言联手，让数据分析不再难！ 自2022年GPT（Generative Pre-trained Transformer）大语言模型的发布以来，它以其卓越的自然语言处理能力和广泛的应用潜力，在学术界和工业界掀起了一场革命。在短短一年多的...
基于R语言的lmer混合线性回归模型
混合模式适合需求吗？混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对响应变量的影响。混合模型的输出将给出一个解释值列表，其效应值的估计值和置信区间，每个效应的p值以及模型拟合程度的至少一个度量。如果您有一个变量将您的数据样本描述为您可能收集的数据的子集，则应该使用混合模型而不是简单的线性...
使用线性回归，岭回归，Lasso回归预测鲍鱼年龄
实验目的 掌握数据预处理方法 掌握线性回归预测基本原理与实现。 实验问题背景 鲍鱼的年龄可以通过鲍鱼壳的“环数”来判断，但是获取这个“环数”是十分耗时的，需要锯开壳，然后在显微镜下观察得到。 可以通过鲍鱼的其他特征比如性别、长度、直径、高度、整体重量、去壳后重量、脏器重量、壳的重量等，通过机器学习的...
“新一线城市”榜单出炉 去年落榜的无锡为何又强势回归？
▼点击上方蓝字 关注网易智能为你解读AI领域大公司大事件，新观点新应用榜单出炉 第一财经周刊日前发布“2018中国城市商业魅力排行榜”，中国城市分级新榜出炉。北上广深依旧牢牢占据了一线城市榜，无锡重返“新一线城市”依据最新一年的170个品牌商业数据、19家互联网公司的用户行为数据及数据机构的城市大...
数学模型--岭回归和Lasso回归
一、岭回归和Lasso回归的基础_OLS回归的矩阵推导传统的回归上,增加了限定条件 (惩罚项 )OLS:普通最小二乘法简化,可估计 回归里很重要的 y = xβ + ε1.假定一:线性假定2.假设二:严格外生性保证估计出来的回归系数无偏且一致扰动项均值为03.假定三:完全无 多重共线性保证能估计出来...
NG机器学习总结-（三）线性回归以及python实现
在前面已经简单介绍了回归问题（预测房价），其实在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用被称为线性回归方程的最小平方函数（Cost Function）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。这种函数式一个或多个被称为回归系数的模型参数的线性组合。----此话出...
简单的线性回归与最小二乘法
一 理论与基础自变量：样本的特征数值因变量：需要预测的样本的预测值1 简单线性回归(simple linear regression)y:样本的预测值，即回归模型中的应变量x:样本的特征数值，即回归模型中的自变量:回归模型中的误差项，误差项说明了包含在y里面，但不能被x与y之间线性关系解释的变异...