JavaScript机器学习之线性回归
译者按: AI时代，不会机器学习的JavaScript开发者不是好的前端工程师。原文: Machine Learning with JavaScript : Part 1译者: Fundebug为了保证可读性，本文采用意译而非直译。另外，本文版权归原作者所有，翻译仅用于学习使用JavaScript做...
利用线性回归进行气温预测
前言最近刚刚监督学习线性回归算法，再加上最近青岛天气异常多变，天气预报一直预测的不准确于是想亲自写一个气温预测的功能。数据获取本次数据是在天气+获取的。由于一开始没...
学习笔记（5.7~5.10）——深度学习之回归（梯度下降法Gradient Descent)
首先，什么是回归模型？回归模型就是解决综合定量（定性指标用虚拟变量或者delta函数解决）考虑样本的各个因素情况下，对样本某一个指标的预测（或解释）的问题。例如： f(汽车的前方多少米有障碍物，周围哪个方位距离多少米有机动车，驾驶员目的地)=方向盘角度。这个模型可以帮助我们确定一个我们所考虑范围内最...
机器学习—多项式回归
7.多项式回归和模型选择7.1多项式回归7.1.1多项式回归的实现思想在现实生活中，很多数据之间是非线性关系；虽然使用多线性回归来拟合非线性数据集，但是其拟合效果是非常的差。#程序7-1import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt np.rand...
多元回归理论及R语言实现
目录1、建立模型及显著性检验2、回归诊断（1）残差项的正态性检验和等方差性检验（2）多重共线性检验（3）自相关检验（4）异常值检测 回归分析是研究两个变量之间的不确定性关系，考察变量之间的数量变化规律，通过回归方程的形式描述和反映这种关系，帮助人们挖掘出变量之间隐藏的规律。建立回归模型的一般过...
R语言做线性回归
1.回归的多面性回归类型用途简单线性个量化的解释变量来预测一个量化的响应变量（一个因变量、一个自变量）多项式一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，模型的关系是n阶多项式（一个预测变量，但同时包含变量的幂）多元线性用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量（不止一个预测变量）多变量 用一...
python使用LASSO回归预测股票收益
使用LASSO预测收益1.示例一个热门目标。只要有金融经济学家，金融经济学家一直在寻找能够预测股票回报的变量。对于最近的一些例子，想想Jegadeesh和Titman（1993），它表明股票的当前收益是由前几个月的股票收益预测的，侯（2007），这表明一个行业中最小股票的当前回报是通过行业中最大股票...
核岭回归(Kernel Ridge Regression)以及sklearn中sklearn.kernel_ridge.KernelRidge用法
本文核岭回归原理部分参考《数据挖掘——使用机器学习工具与技术》（原书第四版）一书7.2.4节。核岭回归(Kernel Ridge Regression)线性回归对于普通的线性回归，我们在训练的时候是最小化平方误差损失函数：∑i=1n(yi−Wxi⃗)2\sum_{i=1}^n (y_i-W\vec ...
多元线性回归
能用office07发布简直是太好了，这下子省了很多事。1、多元线性回归模型假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数，称为多元线性回归模型。即 (1.1)其中为被解释变量，为个解释变量，为个未知参数，为随机误差项。被解释变量的期望值与解释变量的线性方程为： (1.2)称...
Python实现决策树2(CART分类树及CART回归树)
接上篇 CART算法的全称是Classification And Regression Tree，采用的是Gini指数（选Gini指数最小的特征s）作为分裂标准,同时它也是包含后剪枝操作。ID3算法和C4.5算法虽然在对训练样本集的学习中可以尽可能多地挖掘信息，但其生成的决策树分支较大，规模较...
逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。例如，我们可以将购买的概率设置为因变量，将用户的
逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析，是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。例如，我们可以将购买的概率设置为因变量，将用户的特征属性，例如性别，年龄，注册时间等设置为自变量。根据特征属性预测购买的概率。逻辑回归与回归分析有很...
线性回归总结
一、 机器学习的一些概念 有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证 监督学习：数据 ===> 结果（已提前知道），输入和输出之间有着一个特定的关系。1.1 监督学习分类： 案例：回归：结果是连续值（应用场景：房价预测）预...
手把手教你使用R语言建立COX回归并画出列线图(Nomogram)
列线图，又称诺莫图（Nomogram），它是建立在回归分析的基础上，使用多个临床指标或者生物属性，然后采用带有分数高低的线段，从而达到设置的目的：基于多个变量的值预测一定的临床结局或者某类事件发生的概率。列线图(Nomogram)可以用于多指标联合诊断或预测疾病发病或进展。 近些年来在高质量SCI临...
光影璀璨，庆祝澳门回归20周年！
“12月20日，是澳门回归祖国20周年纪念日。二十年时间，澳门已发展成为国际知名的旅游目的地和粤港澳大湾区的核心城市。虽然澳门的发展离不开博彩，但是澳门真正迷人的，却不只是博彩，还有欣欣向荣的旅游业。 澳门：世界旅游休闲中心 近日，美团研究院联合中国贸促会台港澳企业服务中心发布《内地赴澳门在线旅游市...
一元线性回归的MATLAB编程实现
load('Copy_of_data.mat', 'data')X=data(:,1);y=data(:,2);pos0=find(y==0);pos1=find(y==1);x_pos=1:size(y);hold onplot(X(pos0,:),y(pos0,:),'ro','LineWidt...
MATLAB实现一元回归和多元回归
在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。 在实际经济问题中，一个变量往往受到多个变量的影响。例如，家庭消费支出，除了受家庭可支配收入的影响外...
B站吴恩达深度学习视频笔记（6）——逻辑回归
前言逻辑回归是机器学习非常重要的一种模型，在机器学习的某些场景下，甚至出现了“一个LR打天下”的情况，可以说这个模型是机器学习必须精通的模型。在这之前，你肯定接触过线性回归，但是逻辑回归和线性回归存在不小的差异，我需要先帮你弄清线性回归和逻辑回归是什么，他们有什么区别，再通过吴恩达老师的视频，详细地...
基于分位数回归的分布强化学习（Distributional Reinforcemet Learning with Quantile Regression)
摘要Deep Mind团队联合剑桥大学在2017年提出了一种新的强化学习范式——基于分位数回归的分布强化学习（QR-DRL），为强化学习的未来发展指明了一个更加有前景的方向，以学习回报值的概率分布来代替学习回报值的期望值。Deep Mind的论文通过在atari游戏中的实验，证明了QR-DRL的强大...
深度学习剖根问底：Logistic回归和Softmax回归
1． 简介逻辑回归和Softmax回归是两个基础的分类模型，虽然听名字以为是回归模型，但实际我觉得他们也有一定的关系。逻辑回归，Softmax回归以及线性回归都是基于线性模型，它们固定的非线性的基函数（basis function） 的线性组合，形式如下：2．逻辑回归谈谈逻辑回归，Softmax回归...
Logstic回归采用sigmoid函数的原因
##Logstic回归采用sigmoid函数的原因（sigmoid函数能表示二项分布概率的原因）sigmoid函数：![](http://images2017.cnblogs.com/blog/1330912/201802/1330912-20180206134900638-2098675329.j...