回归（regression）

最新推荐文章于 2024-06-26 11:14:10 发布
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这篇博客探讨了回归分析的各个方面，从线性回归的基本概念，如最小二乘法误差和解的形式，到岭回归与LASSO回归的高级方法。此外，还介绍了分类问题，特别是支持向量机及其非线性表示和核函数的应用。在流形学习部分，文章涵盖了测地线、PCA以及ISOMAP等流形空间距离的计算方法，并提及了KD-Tree、优化搜索树和Approximate Kmeans等数据结构和算法。最后，讨论了推荐系统中的SVD技术。

回归定义：函数拟合测试值

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线性回归（最小二乘法误差）

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最小二乘回归（解形式）

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岭回归与LASSO回归

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分类

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支持向量机转化

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非线性支持向量机

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核函数

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流形学习

测地线（流形空间距离）

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PCA

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流形空间距离ISOMAP

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KD-Tree

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优化搜索树

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Approximate Kmeans

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推荐SVD

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回归(Regression) 原理与代码实例讲解
AI大模型应用之禅
06-17 1306
1.背景介绍 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（特征）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及寻找因变量和自变量之间的因果关系。从最简单的单变量线性回归扩展到多元线性回归，再到逻辑回归，都是我们日常生活和工作中常见的数据分析方法。 2.核心概念与联系
机器学习算法之 回归 regression
ClarkChang的博客
06-25 676
前面讲述了分类，分类的目标变量是表称型的，对其进行分类，回归是对连续数据做出预测。目的就是预测目标值，最直接的方法是写出一个目标公式，即回归方程，求这些回归系数的过程叫做回归。 当前回归指的都是线性回归，非线性暂不涉及。 常见算法和实现 1、 线性回归 2、 局部加权线性回归 3、 缩减系数 a、岭回归 b、Lasso c、前向逐步回归 1 线性回归 2 局部加权回归 3 前向逐步回归 4 ...
IsotonicRegression、LinearRegression、RandomForestRegressor与FMRegressor
weixin_41046245的博客
06-13 1208
因子分解机（Factorization Machines，FM）回归是一种基于因子分解的回归方法，适用于高维稀疏数据。随机森林回归（Random Forest Regression）是一种集成学习方法，通过训练多棵决策树来改善回归预测的准确性。它结合了随机森林的思想和回归树的概念。它试图在保持数据顺序的同时，拟合出一个单调非减或非增的函数。同时最小化损失函数，常用的损失函数为均方误差（Mean Squared Error）或者基于秩的损失函数。线性回归是一种基本的线性模型，用于建模响应变量。
机器学习之回归(Regression)再理解
DRZ_2000的博客
03-02 1万+
文章目录一 前言引入1. 回归定义及应用场景2. 解决步骤3. 过拟合和解决方法二 回归问题再理解1. 问题提出2. 问题解决三 结束语 一 前言引入 1. 回归定义及应用场景    我们知道机器学习的过程其实就是一个找函数的过程，通过不断的训练我们最终得到一个函数映射，给定函数(网络)一个输入，函数(网络)会给出相应输出，若输出的是一个数值(scatter)，我们可以将这一类机器学习的问题称为回归问题(Regression)举例如下：    上图中第一个例子为股票指数预测，函数输入为今天的股票数据信息，
回归（Regression）
weixin_33736048的博客
08-15 170
回归（Regression） 生活中的很多事物之间是相互影响的，如商品的质量跟用户的满意度密切相关。而回归分析是要分析两个事物间的因果关系，即哪一个是自变量和因变量，以及自变量和因变量之间的关系；回归有着较多的实际应用场景，如分析天气和空气中跟物质含量跟PM2.5浓度的关系，在分析出这一关系后，即可以用来预测未来某一时刻的PM2.5;如在无人车中，分析无人车红外线感测值、各个方向的视觉图等与...
回归（Regression ）
梦码城博客中心
10-13 786
回归（Regression ） 模型定义 Regression 就是找到一个函数 functionfunction ，通过输入特征 x，输出一个数值 Scalar。 模型应用 股市预测（Stock market forecast） 输入：过去10年股票的变动、新闻咨询、公司并购咨询等 输出：预测股市明天的平均值 自动驾驶（Self-driving Car） 输入：无人车上的各个sensor的数据，例如路况、测出的车距等 输出：方向盘的角度 商品推荐（Recommendation） 输入：商品
10分钟搞懂--监督学习-回归Regression
weixin_41093521的博客
01-07 2627
一.回归regression 1.概述 监督学习中,将算法分为两大类,一类是回归,一类是分类.线性回归是回归算法中最简单最基础的算法,很多算法都是在此基础上衍生出来的算法,比如我们本篇文章要介绍的岭回归(Ridge,L2正则化)和套索回归(Lasso,L1正则化). 线性回归的核心思想是经验风险最小化,这与我上一篇讲到的监督学习大框架关联上了. 2.公式推导 听到线性二字,我们
回归Regression(一元线性回归、岭回归、多元线性回归、多项式回归)
haoen110的博客
06-09 2498
四、一元线性回归 1. 预测函数 输入 输出 0 1 1 3 2 5 3 7 4 9 … … 预测函数为：y=1+2xy=1+2xy=1+2x 预测：输入10；输出21 y=w0+w1xy=w_0+w_1xy=w0​+w1​x，任务就是寻找预测函数中的模型参数w0w_0w0​和w1w_1w1​，以满足输入和输出之间的联系。 2. 单样本误差 ...
【反者道之动，弱者道之用】统计学中的哲理——回归均值 Regression to the mean
最新发布
amyniez的博客，欢迎交流讨论
06-26 1375
回归均值(Regression toward the Mean/Regression to the Mean)指的是如果变量在其第一次测量时是极端的，则在第二次测量时会趋向于接近平均值的现象。 在金融学中， 回归均值是指股票价格无论高于或低于价值中枢(或均值)都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势。 根据这个理论，股票价格总是围绕其平均值上下波动的。
regressionline_regression_linearregression_线性回归_回归_
10-04
例如，使用Scikit-learn的`LinearRegression`类可以实现普通线性回归，`Ridge`类用于岭回归，而自定义的局部加权回归算法可能需要利用NumPy进行矩阵运算。逐步前向回归可能涉及到循环和模型性能评估，如使用交叉验证...
Python库 | Eureqa-1.62.1.tar.gz
04-08
资源分类：Python库 所属语言：Python 资源全名：Eureqa-1.62.1.tar.gz 资源来源：官方 安装方法：https://lanzao.blog.youkuaiyun.com/article/details/101784059
Eureqa Formulize从实验数据中自动筛选函数关系的symbolic regression符号回归软件
stereohomology
08-20 1万+
各种操作系统，试用30天版本下载：点击打开链接 2009年的时候初次了解这个软件，0.7.7版，以及0.80.2还都是免费的，只是觉得好玩而已； 主要因为Connel大学有人在Science上发了一篇report,介绍了类似symbolic regression概念； 后来一直想找出来，可惜忘记软件名字了，一个关键词也想不起来了；一直找不到； 今天翻旧电脑的老硬盘偶然发现还在一个偏
可解释机器学习-遗传编程-符号回归-gplearn
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wsyjx201448030108的博客
07-26 1万+
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MATLAB remove outliers.
weixin_30279671的博客
11-08 585
Answer byRichard Willeyon 9 Jan 2012 Hi Michael MATLAB doesn't provide a specific function to remove outliers. In general you have a couple different options to deal with outliers. 1. You c...
擅长3D曲面和曲线构造的免费软件3D-XplorMath
stereohomology
06-17 1547
http://3d-xplormath.org/Downloads/download.html
基于遗传编程(Genetic Programming)的符号回归(Symbolic Regression)简介
tatetian's tech blog
01-31 1万+
本学期加入了数学代数系统Mathumu协会的内核开发部。Mathmu这个项目，简单地说，就是开发清华人（中国人）自己的Mathematica。以Mathematica为目标可能显得有些不自量力。达到甚至超越Mathematica不可能是我们这几十个学生在段时间内就能够做到的，但谁知道呢？Linus Torvalds当初(1991)写Linux的时候难道也预计到如今Linux得到如此广泛的应
Matlab symbolic toolbox入门简介
Dave_2010的博客
03-06 4110
建立一个symbolic variable： 利用syms 和 sym 区别，syms可以直接建立一个符号变量，但是其变量名与其值为一致，当建立多个符号变量时不方便。 syms x  %建立了一个symbolic variable x，其值为x sym是一个函数，用法为sym() 区别，sym可以一次性建立多个符号变量，并且变量名与其值可以不同
学习笔记N:地线回归最小和地线干扰
u014401545的博客
07-07 761
电磁兼容问题原因之一是信号回路面积过大
面向面试的机器学习知识点（3）——回归模型
qq_52244070的博客
02-06 1234
回归分析是一种统计方法，用于研究自变量（独立变量）与因变量（依赖变量）之间的关系。它通过建立一个数学模型来描述自变量与因变量之间的关系，以便对未知数据进行预测和解释。确定自变量与因变量之间的关系。对因变量进行预测。了解自变量对因变量的影响程度。探索数据中的模式和趋势。用于预测和解释现象，如销售量、股票价格、房价等。用于分析实验数据，以确定自变量对因变量的影响。用于探索数据集中的相关关系，帮助做出决策。分类：自变量与因变量之间的关系被假设为线性关系。包含多个自变量的回归分析。
LinearRegression多元回归
07-28
LinearRegression是一种机器学习中常用的多元回归算法。它可以用来解决一个样本有多个特征的线性回归问题。在多元线性回归中，我们使用最小二乘法来求解回归参数。最小二乘法通过最小化损失函数或损失函数的某种变化来求解参数向量，将求解问题转化为一个最优化问题。在sklearn库中，可以使用LinearRegression类来进行普通最小二乘法的线性回归。该类的fit方法可以用来拟合模型，返回的系数可以通过coef_属性获得，如果传递多个标签，则返回的系数是一个二维数组，如果只传递一个标签，则返回的系数是一个一维数组。此外，线性回归模型的评估指标包括均方误差(MSE)和绝对均值误差(MAE)。\[1\]\[2\]\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [scikit-learn：回归分析——多元线性回归LinearRegression](https://blog.youkuaiyun.com/HHG20171226/article/details/101759799)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [多元线性回归LinearRegression](https://blog.youkuaiyun.com/weixin_60200880/article/details/127909423)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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