【机器学习】Regression

Regression的常用场景
最新推荐文章于 2023-12-03 14:26:26 发布
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博客介绍了Regression的常用场景，为了解Regression在实际中的应用提供了信息。

Regression的常用场景

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机器学习知识点全面总结
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04-12 17万+
机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型和概率模型三大类,文章对十大机器学习算法进行详细介绍并阐述机器学习其他概念问题，可作为机器学习初学者学习使用。
机器学习大型笔记—Regression
GarrickZ的博客
03-09 314
目录概要怎样告诉机器，你想找什么样的函数最常见的例子——Supervised LearningReinforcement Learning（vs. Supervised Learning）UNsupervised Learning给定机器函数寻找的范围函数寻找方法 - Gradient Descent 概要 现有的三大类任务：Regression和Classification，做的比较成熟，超级深...
《机器学习》学习笔记（一）-- Regression
DIAJEY的博客
07-23 497
Regression Gradient Descent Reduce Error Regularization conclusion 1.案例引入 在李宏毅老师的课程中，以宝可梦为例子 设定具体参数 Regress的具体过程 1.定义一个函数集合 2.定义Loss函数取评估function的好坏，Loss越小，函数越好 3.找到一个最好的函数模型 Step1.定义函数模型 在课中主要使用了线性模型 即：y = b + w·Xcp (y代表进化后的cp值，Xcp代表进化前的值，b，w为参数,这里w主要为.
[Machine Learning] 回归（Regression）
Oh_MyBug的博客
02-12 2169
回归(Regression) Regression可以做什么 如果说机器学习（Meachine Learning）要做的事情是要找一个Function，那么Regression要做的事情就是我们要找的那个Function是一个数值（Scalar）。如果我们要找的Function是一个数值，那么这种任务就叫做Regression。 那么Regression应用有哪些呢？ 股票市场的预测 例如：...
机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient descent)
weixin_34360651的博客
12-05 352
版权声明： 本文由LeftNotEasy所有，发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com。如果转载，请注明出处，在未经作者同意下将本文用于商业用途，将追究其法律责任。 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学，最近时间比较紧，coding的任务比较重，不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频，其中很推荐两个：一个是stanford的machine lear...
机器学习-Regression
weixin_61765266的博客
07-28 584
学习资料。
精选资源
ex1-linear regression_python机器学习_机器学习_python_
09-28
线性回归是统计学和机器学习领域中最基础且重要的算法之一，尤其在预测建模时。这个例子聚焦于使用Python编程语言实现线性回归模型。Python因其简洁的语法和丰富的科学计算库，如NumPy、Pandas和Scikit-learn，而...
机器学习 - LinearRegression的经典实验jupyter代码
11-12
线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一，它用于建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系。在本实验中，我们将探讨如何使用Python的科学计算库NumPy和数据分析库Pandas来实现线性回归模型，并通过Jupyter ...
伯克利大学机器学习-2Regression [Fabian Wauthier]
11-12
深度学习 Outline • Ordinary Least Squares Regression - Online version - Normal equations - Probabilistic interpretation • Overfitting and Regularization • Overview of additional topics - L1 ...
机器学习实验集_Linear_Regression_Baye_1741397803.zip
最新发布
03-10
“机器学习实验集_Linear_Regression_Baye”可能是实验内容的主体部分，包含了实验步骤、理论讲解、代码示例和练习题目。“ML-Experiments-master”则可能是源代码的主目录，其中包含所有实验项目的代码和相关数据...
【机器学习实战】第8章 预测数值型数据：回归
片刻 - ApacheCN
10-09 1428
第8章 预测数值型数据：回归 http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default">> 回归（Regression） 概述 我们前边提到的分类的目标变量是标称型数据，而回归则是对连续型的数据做出处理，回归的目的是预测数值型数据的目标值。 回归 场景 回归的目的是预测数值型的目标值。
机器学习 ——regression
yingzhengttt blog
07-05 276
Regression 预测模型 1.Model Linear model： y=b+∑wixiy = b+ \sum w_i x_iy=b+∑wi​xi​ 2.Goodness of Function Loss Function : output（ how bad it is） L(f)=∑i=1N(yn−(b+wxji))2L(f) = \sum_{i=1}^{N} (y^n -(b+w x...
机器学习（regression）
weixin_43384504的博客
06-24 1116
视频听的李老师的视频，学习书是西瓜书。 这里只是把关键的知识（我认为）理一理； loss function 的定义：有很多函数都可以作为loss function，不仅仅是均方误差（欧式距离）； 使得loss function 最小化的过程：可以用梯度下降等方法进行求解，在这个过程重有很多的问题，我们需要考虑学习率的问题还有一些假点。（有时候经过多次迭代会停在local minima，...
机器学习——回归（regression）
qq_40160983的博客
01-17 349
普通最小二乘法、局部加权线性回归、岭回归、lasso与向前逐步回归
机器学习-回归问题(Regression)
懒猫的脚印
12-03 1032
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.
机器学习笔记---回归（regression）
I_AM_jm的博客
07-14 473
regression应用 1.股票预测：给定股票的历史数据，来预测股市明天的平均值 2.推荐系统：给定不同商品的特性，来预测购买某商品的可能性 3.自动驾驶：无人车上各个传感器的数据，来预测方向盘的角度 4.以及本节课重点讲解的预测宝可梦的cp值：给定进化前的cp值，物种，血量，重量等，来预测进化后的cp值 加一点自己的理解，感觉预测也可以叫判断或者计算 regression步骤 step1：model 选定一个model来进行训练，视频中选用的是线性模型，用训练资料去找一个最好的function 其实就
机器学习基础整理(第三章) - 回归 (Regression)
weixin_43861350的博客
06-10 1117
文章目录整体思路理论推导 整体思路 回归是一个通常被用于 预测任务中 (通过修改也可用于分类) 的监督式方法。 线性回归模型可以是简单的，多元 (multiple) 或多变量 (multivariate) 的。 简单线性回归 - 一个输入，一个输出。 多元回归 (multiple regression) - 多输入和一个输出。 多变量回归 (multivariate regression) - 多输入和多输出。 通常，输出 (或称因变量 dependent variable) 被假设为是和输入 (或称自
机器学习的学习之路 - Linear Regression
第二个一万小时
11-02 688
“机器学习”是人工智能的一部分，学了一段时间，有过停顿和弯路，最近重头拾起来，感觉比第一遍明白了一些，所以做个记录。 最开始是学习Coursera上Andrew Ng的课程，完成里面的作业遇到不少难题，当时为了赶进度着急学完，遇到难题在网上找了不少答案，现在想起来真是一知半解。 Coursera，包括Udacity，Edx，上面的类似的课程很多，当时的想法是都学一遍，可以更牢固些。后来的结果证
李宏毅《机器学习》丨2. Regression（回归）
AXYZdong的博客
06-15 926
Datawhale组队学习，李宏毅《机器学习》Task2. Regression（回归）。
机器学习logisticregression
07-16
### 回答1： 机器学习中的逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于分类问题的监督学习算法。它被广泛应用于各种领域，如金融、医疗、社交网络等。 逻辑回归的基本原理是利用一个线性模型，将输入特征与输出结果之间的关系进行建模。然后通过在线性模型的基础上引入一个逻辑函数（sigmoid函数），将输出结果映射到一个概率值。 具体来说，逻辑回归算法通过对训练数据进行学习，估计出模型的参数，使得模型能够对新的输入样本进行分类预测。在训练过程中，逻辑回归通过最大化似然函数的方法来估计模型的参数。常用的优化算法有梯度下降法、牛顿法等。 逻辑回归的一个重要应用是二分类问题，其中输出结果只有两个类别。通过设置一个阈值，将模型输出的概率值映射为两个类别中的一个。 逻辑回归的优点包括简单、可解释性强、计算效率高。同时，逻辑回归对于处理大规模数据集和高维数据也具有较好的适应性。然而，逻辑回归也有一些不足之处，例如无法处理非线性关系以及对异常值比较敏感。 总之，逻辑回归是一种经典的机器学习算法，既简单又有效。它在各种分类问题中得到了广泛应用，并且在实际应用中表现良好。 ### 回答2： 机器学习中的逻辑回归（Logistic Regression）是一种常用的分类算法。它通过建立一个逻辑回归模型，将输入的特征与相应的类别进行关联。 逻辑回归可以处理二分类问题，也可以通过修改为多类别问题进行处理。它的核心思想是使用逻辑函数（也称为Sigmoid函数）将线性回归模型的输出映射到[0,1]之间，从而得到样本属于某个类别的概率。 逻辑回归的训练过程主要包括两个步骤：参数初始化和优化。参数初始化就是设置模型的初始权重和偏置，然后通过最优化算法（如梯度下降法）来迭代地更新参数，使得模型的损失函数最小化。 逻辑回归的优势在于它计算速度快、实现简单，且对大规模数据集的处理效果较好。它能够处理线性可分问题，并且可以通过引入正则化技术来防止过拟合。 然而，逻辑回归也有一些限制。由于它是基于线性模型的，对于非线性关系的分类问题，逻辑回归可能无法很好地适应。此外，逻辑回归对特征的选择和预处理较为敏感，需要进行适当的特征工程。 总的来说，逻辑回归是一种简单且有效的分类算法，特别适用于二分类问题。尽管有其局限性，但在实际应用中，逻辑回归仍然被广泛使用，并且可以作为其他更复杂模型的基础。 ### 回答3： 机器学习中的逻辑回归（logistic regression）是一种用于分类问题的机器学习算法。逻辑回归被广泛应用于各个领域，如医学诊断、金融风险评估、文本分类等。 逻辑回归的基本思想是通过对输入变量和输出变量之间的关系进行建模来进行分类。它用到了一个逻辑函数（logistic function），将输入变量的线性组合映射到0和1之间的概率值。逻辑函数通常是sigmoid函数，常用的形式是1 / （1 + exp（-z）），其中z是输入变量的线性组合。 训练逻辑回归模型的过程是通过最大似然估计来拟合模型参数。最大似然估计的目标是找到能最大化观测到的样本的条件概率的参数。为了实现这一点，通常使用梯度下降法来最小化损失函数。损失函数可以是似然函数的负对数，即对数损失函数。 逻辑回归有一些优点。首先，它是一种简单而直观的模型，易于理解和实现。其次，逻辑回归模型的参数可以通过梯度下降等优化算法进行有效求解。此外，逻辑回归模型具有较好的解释性，可以通过参数的符号和大小了解自变量与因变量的关系。 然而，逻辑回归也有一些限制。首先，它通常只适用于处理线性可分的问题。其次，逻辑回归模型对于特征之间的相关性比较敏感，如果特征之间具有高度相关性，可能导致模型出现过拟合现象。此外，逻辑回归模型的输出是概率值，对于某些任务可能不够精确。 总之，逻辑回归是一种常用的机器学习算法，用于解决分类问题。其简单而直观的思想和容易求解的特点使其在实际应用中非常有用。但需要注意逻辑回归的局限性，并结合具体问题选择合适的模型。
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