机器学习实战笔记（九）：预测数值型数据：回归

最新推荐文章于 2019-10-31 16:25:17 发布
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分类专栏： 机器学习实战笔记 文章标签： 机器学习实战 回归 python
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本文主要介绍了《机器学习实战》中关于回归分析的部分，重点讨论了如何使用线性回归预测数值型数据，包括预测鲍鱼年龄的具体应用案例。

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机器学习笔记-基于逻辑回归的分类预测
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
08-01 872
逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低；缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。
机器学习实战—树回归
zoinsung_lee的博客
05-02 718
线性回归包含了一些强大的方法，但这些方法创建的模型需要拟合所有的样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时，构建全局模型的想法就太难了。一种可行的办法是将数据集切分成很多份易建模的数据，然后利用线性回归建模，如果首次切分后仍然难以拟合线性模型就继续切分，在这种切分方式下，树结构和回归法就很有用。 这里介绍一种即可用于分类还可以用于回归的CART树构建算法。之后引...
《机器学习实战》笔记之八——预测数值型数据：回归
无限大地NLP_空木的专栏
10-04 5675
第八章 预测数值型数据：回归 8.1 用线性回归找到最佳拟合曲线 假设输入数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量w中，那么对于给定的数据X1，预测结果将会通过Y1=X1.T×w给出。如何找出误差最小的W，一般采用平方误差最小，即最小二乘法。平方误差可以写做： 用矩阵表示还可以写做（y-x*w）.T*(y-x*w)。如果对w求导，得到x.T*(y-xw)，令其等于
《机器学习实战》之九——树回归
潘多拉星系的专栏
04-01 533
一、前言 第 8 章中介绍了线性回归的一些强大的方法，但这些方法创建的模型需要拟合所有的样本点（局部加权线性回归除外）。当数据拥有众多特征并且特征之间关系十分复杂时，构建全局模型的想法就显得太难了，也略显笨拙。而且，实际生活中很多问题都是非线性的，不可能使用全局线性模型来拟合任何数据。 一种可行的方法是将数据集切分成很多份易建模的数据，然后利用我们的线性回归技术来建模。如果首次切分后仍然难以拟合线...
机器学习理论与实战（九）回归树和模型树
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计算机视觉、机器学习朝拜者
07-27 1万+
前一节的回归是一种全局回归模型，它设定了一个模型，不管是线性还是非线性的模型，然后拟合数据得到参数，现实中会有些数据很复杂，肉眼几乎看不出符合那种模型，因此构建全局的模型就有点不合适。这节介绍的树回归就是为了解决这类问题，它通过构建决策节点把数据数据切分成区域，然后局部区域进行回归拟合。先来看看分类回归树吧（CART:Classification And Regression Trees）,这个模
《机器学习实战》笔记之九——树回归
xiaoyaozizai017的博客
05-18 1521
1.决策树与回归树的区别 在别人那里摘过来的,并添加自已的看法。 分类树 以C4.5分类树为例，C4.5分类树在每次分枝时，是穷举每一个feature的每一个阈值，找到使得按照feature<=阈值，和feature>阈值分成的两个分枝的熵最大的阈值(熵最大的概念可理解
机器学习实战学习笔记（七）预测数值型数据：回归
The wind of freedom blows
10-31 541
PS：该系列数据都可以在图灵社区（点击此链接）中随书下载中下载（如下） 1 用线性回归找到最佳拟合直线 线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型数据。   假定输入数据存放在矩阵XXX中，而回归系数存放在向量www中。那么对于给定的数...
《机器学习实战》第五章Logistic回归学习笔记.pdf
08-09
《机器学习实战》第五章详细介绍了Logistic回归的原理与实现。 Logistic回归的核心思想是建立一个分类边界，这个边界由一个线性组合的回归公式确定，使得数据点被分配到边界两侧的不同类别。具体来说，Logistic回归...
《机器学习实战》kNN学习笔记（一）
01-20
《机器学习实战》中的k-近邻(kNN)算法是一种基于实例的学习方法，它通过比较新样本与已知类别样本的距离来决定新样本的类别。本文主要探讨kNN算法的基本概念、优缺点以及一般流程，并提供一个简单的Python实现示例。...
机器学习实战之树回归
因吉的博客
09-12 376
机器学习实战之树回归...学习笔记
线性回归数值型预测：预测鲍鱼的年龄 ，源码以及数据
10-28
线性回归数值型预测：预测鲍鱼的年龄 压缩文件中包含源码以及训练数据、测试数据
机器学习实战—第9章：树回归 程序代码中的小错误
chenlin41204050的博客
04-17 742
提示：本人代码运行在Python3的环境下 1、程序清单9-1： 应改为： list(map(float, curLine)) 解释：map()返回结果是一个Iterator，Iterator是惰性序列，因此通过list()函数让它把整个序列都计算出来并返回一个list。 应改为： def binSplitDataSet(dataSet, feature, value)...
《机器学习实战》学习笔记（九）：树回归
种树最好的时间是10年前，其次是现在！！！
09-27 3349
【机器学习】《机器学习实战》读书笔记及代码 总目录 https://blog.youkuaiyun.com/TeFuirnever/article/details/99701256 —————————————————————————————————————————————————————— 目录本章内容1、复杂数据的回归问题2、ID3 算法与CART 算法3、连续和离散型特征的树的构建4、将CART 算法...
机器学习实战（9） ——树回归（python实现）
weixin_38314447的博客
03-29 455
这是学习机器学习算法实战这本书时，写的代码实战。让自己对各个算法有更直观的了解，不能一直不写啊。不管简单还是不简单都亲自一行一行的敲一遍啊。具体的源码和和数据链接：https://pan.baidu.com/s/1G2S2pb5gfBnxGNNTFgTkEA 密码：fov0这个第九章的代码和自己做的测试ressTree.py 这章代码坑较多。写的真的心累啊# -*- coding: utf-8 -...
机器学习实战代码详解（九）树回归
douya2016的博客
10-18 604
regCART.py#coding=utf-8 from numpy import *def loadDataSet(fileName): dataMat = [] fr = open(fileName) for line in fr.readlines(): curLine = line.strip().split('\t') fltLine
机器学习实战笔记-预测数值型数据:回归
fighting!
11-16 5041
8. 1 用线性回归找到最佳拟合直线线性回归 优点：结果易于理解，计算上不复杂。 缺点：对非线性的数据拟合不好。 适用数据类型：数值型和标称型数据。回归的目的是预测数值型的目标值。最直接的办法是依据输人写出一个目标值的计算公式。 假如你想要预测姐姐男友汽车的功率大小，可能会这么计算： HorsePower = 0.0015* annualSalary - 0.99* hoursListen
机器学习实战（九）树回归
呆呆的猫的博客
03-23 2322
第九章 树回归 9.1 CART（Classification And Regression Trees）算法用于回归 9.1.1 用CART算法选择最佳分类特征 9.1.2 利用所选的两个变量创建回归树 9.2 树剪枝 9.2.1 预剪枝 9.2.2 后剪枝 9.3 模型树 9.3 总结 第九章 树回归 第三章使用决策树进行分类，其不断将数据切分为小数据，直...
《机器学习实战》预测数值型数据-回归（Regression）
weixin_33981932的博客
05-14 383
===================================================================== 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法 算法实现均采用...
机器学习实战：Logistic回归深度解析
"《机器学习实战》第五章Logistic回归学习笔记主要讲解了Logistic回归的概念、应用及其在实际操作中的流程。Logistic回归是一种分类算法，它通过Sigmoid函数将连续的预测值转化为0或1的概率输出，适用于处理二分类...
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