机器学习之回归问题

最新推荐文章于 2023-12-03 14:26:26 发布
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#机器学习 #人工智能

回归问题在监督学习中扮演重要角色，主要涉及预测输入与输出之间的连续关系。这一过程包括学习阶段和预测阶段，通过训练数据构建模型，并用模型对新输入进行预测，实现函数拟合。回归问题广泛应用于各种预测分析任务。

监督学习主要有三大类：

  1. 分类问题
  2. 标注问题
  3. 回归问题

其中，回归问题用于预测输入与输出之间关系，相当于输入与输出相互映射的函数，回归问题的学习等价于函数拟合。

回归问题由学习和预测两个部分组成。首先学习系统输入训练数据构建模型，然后利用模型对新的输入训练集进行预测，得到新的相应输出，就是回归问题。

[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
机器学习之回归问题----KNN回归
qq_46351045的博客
08-11 4069
目录预备知识关键词汇总（中英文）回归简介常用回归算法KNN回归KNN回归原理讲解实例一 预备知识   回归任务的目标是预测连续值。你也可以以此来区分分类与回归。分类是预测一个离散的值，二回归是预测一个连续的值。   比如，根据一个人的家庭情况、买车情况等预测其薪资。如果我们最后预测到其薪资为10000元/月，与预测其为10001元/月并不做明显区分。很明显，它与分类任务不同。 关键词汇总（中英文） 回归（Regression） 回归简介   一言以蔽之，就是一个变量由其他多个变量影响，我们希望寻找其具体
机器学习 | 回归问题
qq_43267034的博客
09-03 1128
机器学习 | 回归问题 更多内容，关注wx公众号：数据分析这件小事儿 对于监督学习，其基本问题就是使用特征向量x预测响应变量y，如果响应变量y为连续变量，则称为回归问题。 用x来预测y，是否存在一个最优的预测函数g(x)，一般使用均方误差（MSE）来作为预测优良程度的度量： 最小二乘法 普通最小二乘法（OLS）是估计线性回归模型的基本方法，以一元线性回归为例，有一个特征变量x，OLS的任务就是根据训练数据来估计回归方程y=a+bx，其思想是在平面上找到一条最佳拟合直线，使得所有样本点到此拟合线的距离最近。
机器学习中的回归问题
daw的博客
07-16 890
有监督学习中的回归问题 本文从机器学习的基本概念引出解决回归问题的算法及具体流程，主要介绍包含线性回归、回归树和支持向量回归这三种算法。 1 机器学习的基本概念 1.1 回归案例 sklearn内置数据集均封装在datasets对象内，可用 load_datasetname() 方法加载许多知名的小型机器学习数据集，而 fetch_datasetname() 方法可下载并载入一些大型数据集，其中 return_X_y 参数设置为 True 则可返回分离的特征向量与因变量数据。 加载数据集后，sklearn
机器学习 回归问题
03-26
机器学习 回归问题
机器学习-回归问题(Regression)
懒猫的脚印
12-03 1055
与预测的输出为离散型不同. 在机器学习中，回归任务是用于预测连续数值型变量的任务。回归任务在很多领域都有着广泛的应用.
机器学习之回归问题：线性回归、逻辑回归等等.zip
04-30
线性回归、逻辑回归等等.zip机器学习之回归问题：线性回归、逻辑回归等等.zip机器学习之回归问题：线性回归、逻辑回归等等.zip机器学习之回归问题：线性回归、逻辑回归等等.zip机器学习之回归问题：线性回归、逻辑...
机器学习-线性回归整理PPT
12-04
线性回归是一种基础且重要的统计学与机器学习方法，它用于预测一个连续数值型的输出变量，基于一个或多个输入变量。线性回归的核心思想是寻找一条直线（在一维情况下）或超平面（在多维情况下）来最好地拟合数据，这...
人工智能和机器学习之回归算法：岭回归：回归算法基础理论.docx
最新发布
08-29
人工智能和机器学习之回归算法：岭回归：回归算法基础理论.docx
day1-机器学习-回归问题
mg1507的博客
08-01 521
对机器学习中的回归问题做了一些基本的介绍。
机器学习——回归问题(2020最新版)
沉浮于世的博客
07-28 5384
回归：从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式；即建立数学模型并估计未知参数。 回归的目的是预测数值型的目标值，它的目标是接受连续数据，寻找最适合数据的方程，并能够对特定值进行预测。这个方程称为回归方程，而求回归方程显然就是求该方程的回归系数，求这些回归系数的过程就是回归。
机器学习 回归问题(线性回归 岭回归 逐步回归）
qq_45019698的博客
12-21 1388
一.线性回归 线性回归就是将输入项分别乘以一些常量，在将结果加起来得到输出。 假定输入数据存放在矩阵 x 中，而回归系数存放在向量 w 中。 那么预测结果可以通过Y=X的转置*W得出。所以我们求解线性回归模型的核心就在于求解w，如何求呢？首先，我们一定是希望预测出来的值和实际值之间的误差越小越好，所以我们评判w好坏，就可以采用实际值与真实值之差表示，但是这个差有正有负，为了避免正负相互抵消的情况，...
机器学习——回归
weixin_55118952的博客
01-12 2548
理论部分： 平常接触最多的就是回归分析了，统计学中的回归分析主要强调的是解释变量与被解释变量之间的相关关系，并在假设检验的基础上进行参数估计，往往重视这个方程是否显著，各个参数是否显著。机器学习中的回归有点不同，把解释变量看成是一种输入，被解释变量视为一种输出，更加强调找到最优函数，没有假设，而是用训练数据来提取信息，再由测试数据验证结果，哪个模型的平均残差小，就选择哪个模型。（个人的小小见解） 下面是我在学习过程中的笔记：（由于本人有点懒~~就直接把手写的扫描版搬上来啦） 实...
1.4 机器学习方法之回归问题
duanyuwangyuyan的博客
06-25 585
回归分析用于预测输入变量和输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量值也随之发生变化。
机器学习总结（一）——回归问题概述
Elon15的博客
08-09 1009
机器学习——回归问题
机器学习中的回归算法（上）
CDA数据分析师
04-28 340
在机器学习中有很多的算法，我们在之前给大家介绍了支持向量机算法，支持向量机算法是一个十分经典的算法，因此也备受大家喜欢。下面我们在这篇文章中给大家介绍一下回归算法，希望这篇文章能够帮助我们更好地理解机器学习的知识。 机器学习中有很多的方法，在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。其中的原因有两个，第一就是回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移...
【机器学习】回归问题
代码改变世界
12-29 461
【机器学习】回归问题
机器学习----回归问题
小崔童鞋的博客
05-06 3393
1.序言这个系列主要总结一些自己在coursera上的课堂笔记。cousera上的机器学习课程是大名鼎鼎的Andrew NG(吴恩达)老师讲的，讲的深入浅出，真的是良心课程。课程录制在2011年，当时各种DNN还没有那么火，CNN用到图像分类是在2012年，所以课程的内容有点旧，但机器学习的思想仍是很重要的。2.简介ML(Mechine Learing)叫做机器学习，我们在网上看到的垃圾邮件的过滤，
Python实现的机器学习线性回归教程
资源摘要信息:"本资源为“机器学习线性回归算法(Python代码版)”，涵盖了统计分析方法中的核心概念——线性回归。...9. scikit-learn库: 是Python中最流行的机器学习库之一，提供了丰富的机器学习算法实现和工具。
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