衡量线性回归算法准确度的几个指标
简单叙述线性回归算法准确度的几个指标1、均方差均方差是通过对所有predict产生的值减去测试数据的原有值产生的差值进行平方，然后求和，再去除以所有predict的数据个数m。2、均方根误差均方根误差是通过对所有predict产生的值减去测试数据的原有值产生的差值进行平方，然后求和，再去除以所有pr...
2 机器学习入门——逻辑回归之kaggle泰坦尼克号竞赛
前面几篇逻辑回归的例子有些是人造出来的，有些是比较正规的，但数据都比较完整，没有缺失的属性。虽然我们在很多数据上取到的非常好的效果，但总感觉好像不够味，不像实战。所有的数据下载地址：https://gitee.com/tianyalei/machine_learning，按对应章节查找。那么这里有个...
工程信号的去噪和（分类、回归和时序）预测
????【信号去噪及预测论文代码指导】???? 还为小论文没有思路烦恼么？本人专注于最前沿的信号处理与预测技术——基于信号模态分解的去噪算法和深度学习的信号（回归、时序和分类）预测算法，致力于为您提供最精确、高效的数据处理解决方案。 ???? 基于信号模态分解去噪算法 ???? ...
多变量线性回归模型——梯度下降法、随机梯度下降法之python实战
这篇文章主要讲述在多变量线性回归模型中运用梯度下降法与随机梯度下降法解决问题的方法。有关于梯度下降法的数学推导不做讲述的重点。在这篇文章里，我们将对一个包含50个样本的数据集使用多变量回归模型进行处理，通过实操来加深对梯度下降法的理解。一、语言和IDEpython3.7 + pycharm二、问题陈...
机器学习-回归之一元回归与多元回归算法原理及实战
一元回归分析和多元线性回归前言在统计学中，回归分析(Regression Analysis)指的是确定两种或两种以上变量间的相互依赖的定量关系的一种分析方法。该方法常使用数据统计的基本原理，对大量统计数据进行数学处理，并确定因变量与某些自变量的相关关系，建立一个相关性较好的回归方程（函数表达式），并...
【机器学习】逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）详解
引言LR回归，虽然这个算法从名字上来看，是回归算法，但其实际上是一个分类算法，学术界也叫它logit regression, maximum-entropy classification (MaxEnt)或者是the log-linear classifier。在机器学习算法中，有几十种分类器，LR...
机器学习（五）之评价指标：二分类指标、多分类指标、混淆矩阵、不确定性、ROC曲线、AUC、回归指标
文章目录0 本文简介1 二分类指标1.1 二分类时的错误类型1.2 不平衡的数据1.3 混淆矩阵1.4 考虑不确定性1.5 准确率-召回率曲线1.6 ROC与AUC2 多分类指标3 回归指标4 在模型选择中使用评估指标0 本文简介我们使用精度来评估分类性能，使用R2R^2R2评估回归性能，但是监督模...
机器学习之模型评估（分类模型评估、回归模型评估、拟合）
1.6模型评估学习目标了解机器学习中模型评估的方法知道过拟合、欠拟合发生情况－模型评估是模型开发过程不可或缺的一部分。它有助于发现表达数据的最佳模型和所选模型将来工作的性能如何。按照数据集的目标值不同，可以把模型评估分为分类模型评估和回归模型评估。1 分类模型评估准确率预测正确的数占样本总数的比例。...
多分类Logistics回归公式的梯度上升推导&极大似然证明sigmoid函数的由来
https://blog.csdn.net/zhy8623080/article/details/73188671 也即softmax公式...
回归测试——postman断言、runner
如果接口中修改了代码，那我们免不了又要来一次测试。 在测试时需要去观察接口返回的结果，如果要测试的接口很多的话，一个接口一个接口打开、点击Send ,查看返回值就不免有点麻烦。这里介绍另一种方法方面快速测试多个接口。测试步骤：在TEST写上断言的代码片段 => 使用Runner 执行一个col...
多元相关分析与多元回归分析
目录变量间的关系分析什么是相关分析什么是回归分析分析步骤回归分析与相关分析的主要区别一元线性相关分析一元线性回归分析建模方差分析检验 t检验多元回归分析模型建立线性回归模型基本假设多元回归分析用途多元线性相关分析矩阵相关分析复相关分析曲线回归模型多项式曲线二次函数对数函数指数函数幂函数双曲线函数变量...
R语言分段回归数据数据分析案例报告
R语言分段回归数据数据分析案例报告# 读取数据data=read.csv("artificial-cover.csv")# 查看部分数据head(data)## tree.cover shurb.grass.cover## 1 13.2 16.8## 2 ...
吴恩达机器学习 EX1 作业 第一部分单变量线性回归
1、单变量线性回归1.1作业介绍在本练习中，您将使用一个变量实现线性回归来预测一辆食品卡车的利润。假设你是一家连锁餐厅的首席执行官，正在考虑在不同的城市开设一家新餐厅。这个连锁店已经在各个城市有了卡车，你可以得到城市的利润和人口数据。1.2 导入模块import matplotlib.pyplot ...
R学习日志（二）-- 逻辑回归与模型选择：逻辑回归、AIC/BIC、ROC曲线
Task3 逻辑回归数据读取a<-read.csv(file.choose())edit(a)summary(a)数据分组a1=a[a$ROW<640,-1]a2=a[a$ROW>639,-1]#根据内外样本比例对总体数据进行分组并命名，可随机打乱次序后分组方差分析options(...
解密学习机制：线性回归与梯度下降之旅
摘要 在理解机器学习机制的过程中，我们探讨了在合成数据集上训练简单线性回归模型的过程。整个过程要解决的问题是算法如何通过迭代优化来学习输入和输出变量之间的基本关系。 我们的方法包括生成一个合成线性数据集，实施梯度下降进行参数估计，并使用均方误差评估模型的性能。结果表明，模型成功地学习了线性关系，这体...
深入剖析回归（二）L1，L2正则项，梯度下降
一、回归问题的定义回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系。回归模型是表示输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合：使用一条函数曲线使其很好的拟合已知函数且很好的预测未知数据。回归问题分为模型的学习和预测两个过程。基于给定的训练数据集构建一个模型，...
Sklearn Lasso回归
以下是一个使用Sklearn库实现Lasso回归的简单代码示例。Lasso回归是一种用于回归分析的线性模型，它通过正则化项来强加稀疏性，从而可以估计系数的非零值，并使得某些系数变为零。 # 导入必要的库from sklearn.linear_model import Lassofrom sklear...
监督学习——线性回归
目录线性回归绝对值技巧（只考虑了p的值，即与y轴的距离，q的值不在考虑范围）平方技巧梯度下降法平均绝对值误差平均平方误差最小化误差函数均方误差与总平方误差小批量梯度下降法批量梯度下降法与随机梯度下降法小批次梯度下降法绝对值误差VS平方误差scikit-learn中的线性回归线性回归练习高维度多元线性...
机器学习：第五步：Python 上实现机器学习的基本算法(logistic 回归)
第1章绪论题目来源：http://suo.im/S2beL数据来源：https://github.com/ajschumacher/gadsdata/tree/master/lemons 1.1研究背景一个汽车经销商在汽车拍卖平台采购一个二手车所面临的一个巨大的挑战是可能购买到有一系列问题的汽车，从...
回归（三）：岭回归
概念在回归（一）中提到用最小二乘法求解回归系数的过程中需要考虑特征矩阵是否可逆的问题，事实上当特征数量比样本数量多的时候（样本数m大于特征数n，X不是满秩矩阵）就会...