1.2回归（regression）

最新推荐文章于 2025-03-11 09:00:00 发布
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#Spark #MLlib #机器学习算法 #回归

本文详细介绍了Spark MLlib中的回归算法，包括线性回归、保序回归、Lasso和岭回归，以及带随机梯度下降的流式线性回归。重点讨论了正则化在解决过拟合问题中的作用，特别是L1和L2正则化的区别。此外，还提到了广义线性模型在回归中的应用。

1.2 回归（regression）

回归问题如何寻找使损失函数最小化的最优解，假设函数为线性回归模型函数，整体思想如下：

针对最小二乘法来说，可以使用梯度下降法

算法实现：

而随机梯度下降算法只不过是在梯度下降法（又称批量梯度下降法）的基础上做出了改进，选取的数据非全部数据，而是抽样选择部分数据对整体数据进行“以偏概全”

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Python实现逻辑回归(Logistic Regression)
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逻辑回归是一种经典机器学习分类算法，它被广泛应用于二元分类问题中，该算法的目的是预测二元输出变量（比如0和1），逻辑回归算法有很多应用，比如预测股票市场、客户购买行为、疾病诊断等等。它被广泛应用于医学、金融、社交网络、搜索引擎等各个领域。
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灵活性强：多项式回归可以通过调整多项式的阶数来拟合各种复杂的非线性关系，具有很强的灵活性。易于实现：多项式回归基于线性回归框架，不需要复杂的算法，实现起来非常简单。
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文章目录Regression回归回归定义和应用例子回归定义应用例子模型步骤模型假设1.一元线性模型（一个特征）2.多元线性模型（多个特征）模型评估收集和查看训练数据判断模型好坏模型优化梯度下降算法在现实世界中面临的挑战 Regression回归 回归定义和应用例子 回归定义 ​ Regression 就是找到一个函数 function ，通过输入特征 xx，输出一个数值 Scalar。 应用例子 股市预测，自动驾驶，商品推荐，Pokemon 模型步骤 模型假设，选择模型框架（线性模型） 模型评估，如何判断
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Regression 回归 李毅宏老师机器学习课程笔记——Regression 回归 一、理论 问题：已知一批宝可梦样本进化前的特征值x_cp, x_s, x_np, x_w, x_n，预测宝可梦升级后的CP值。模型的目标就是找到一个最合适的函数F(X)=Y： 特征条件X包括{x_cp, x_s, x_np, x_w, x_n}。 首先只考虑一个特征x_cp，寻找宝可梦升级前的CP值与升级后的C...
回归-regression
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回归：数据(xi,yi)(i=1,n) xi是数据，yi是标记label，yi是连续的数据进行建模是回归问题，若yi是离散的叫分类问题classification； 回归–>>regression来自高尔顿；线性回归，Logistic回归（二分类），Softmax回归（多分类）；梯度下降，最大似然估计（MLE），最小二乘法;线性回归模型： hθ(x)=∑ni=0θi∗xi=θTxh_{\thet
机器学习——逻辑回归（Logistic Regression）
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这里，np.ones((X_train.shape[0], 1)) 创建了一个形状为 (n_samples, 1) 的数组，其中 n_samples 是 X_train 的样本数量，所有元素的值都是1。在逻辑回归中，这个函数的主要目的是将线性模型的输出转换为一个介于0和1之间的概率值，这样我们就可以用这个概率值来判断某个样本属于正类（例如，标签为1）的。在逻辑回归中，当我们已经有了线性回归模型的基础后，为了将模型的输出转换为概率值（即预测某个事件发生的可能性），我们引入了sigmoid函数。
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岭回归通过引入L2正则化项，有效缓解了线性回归中的多重共线性和过拟合问题，提升了模型的稳定性和泛化能力。超参数λ\lambdaλ控制着正则化的强度，需要通过交叉验证等方法进行选择，以找到最优的λ\lambdaλ值。在测试集上，岭回归通常比普通线性回归更鲁棒，能够提供更准确的预测结果。
回归 Regression
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本文只是本人理解，若有偏差与错误欢迎指正 回归：回归就是首先提出实验模型，但是模型的关键参数未知，通过大量数据来求出最符合测试数据的实验模型，也就是求出模型的关键参数；接下来利用李宏毅授课中的一个例子来具体看看什么是regression 这是一个很有趣的例子，评估口袋妖怪进化之后的战斗能力（CP） 其中包含其他的一些属性，Xcp，Xs,Xhp,Xw,Xh等 第一步是确定一个Model（...
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文章目录回归（Regression） 概述回归 场景回归 原理1、线性回归1.1、线性回归 须知概念1.1.1、矩阵求逆1.1.2、最小二乘法1.2、线性回归 工作原理1.3、线性回归 开发流程1.4、线性回归 算法特点1.5、线性回归 项目案例1.5.1、线性回归 项目概述1.5.2、线性回归 编写代码1.5.3、线性回归 拟合效果2、局部加权线性回归2.1、局部加权线性回归 工作原理2.2、局...
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RegressionModel函数的适合度挑选最好的函数 回归：输出一个标量 Model 线性模型：b表示截距，w表示直线的斜率 函数的适合度 x轴表示输入前数值，y轴表示输入后数据 Loss Function L：输入一个方法，输出告诉你这个方法有多不好 Input：a Function Output：How bad/good it is 估测误差：真实值y减去预测值再取平方（最小二乘法） 如果L(f)越大，说明该Function表现得越不好；L(f)越小，说明该Function表现得越好 挑选最好
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【返璞归真】-Lasso 回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，最小绝对值收缩和选择算子）
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菱形和圆形的几何特性菱形有尖点，容易使某些系数为零。圆形光滑，不会让系数变为零。优化结果Lasso 能进行特征选择（部分系数为零）。Ridge 仅缩小系数（无法选择特征）。
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和岭回归的交叉验证相似，除了进行交叉验证之外，LassoCV也会单独建立模型，它会先找出最佳的正则化参数，然后在这个参数下按照模型评估指标进行建模，需要注意的是，LassoCV的模型评估指标选用的是均方误差，而岭回归的模型评估指标是可以自己设定的，并且默认是。的大小，对标签贡献更少的特征的系数会更小，也会更容易被压缩。可见，比起岭回归，Lasso所带的L1正则项对于系数的惩罚要重很多，并且它会将系数压缩至0，因此可以被用来作特征选择，也因此，我们往往让Lasso的正则化系数。在很小的空间中变动。
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