【机器学习实战】8. 预测数值型数据:回归 占坑,待完成

最新推荐文章于 2022-09-19 21:13:54 发布
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此博客聚焦机器学习中预测数值型数据的回归内容，虽目前处于待完成状态，但预计会围绕回归算法展开，助力理解如何运用机器学习方法对数值型数据进行预测。
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《机器学习实战》8.预测数值型数据：回归
豆豆豆豆芽的博客
11-17 2134
目录预测数值型数据：回归1 利用线性回归找到最佳拟合直线2 局部加权线性回归3 示例：预测鲍鱼的年龄4 缩减系数来“理解”数据4.1 岭回归4.2 lasso4.3 前向逐步回归5 权衡偏差与方差6 示例：预测乐高玩具套装的价格6.1 收集数据：使用google购物的API6.2 训练算法：建立模型7 本章结束本节涉及的相关代码和数据本章内容：线性回归的相关特点主要是回归的一般方法：采用最小平方误差 调用上述函数： 输出得到的结果为： 将得到的权重系数，画图表示为： 得到的输出图像为：可以看到该
机器学习实战-预测数值型数据：回归
txb_doyourbest的博客
05-13 1107
1，用线性回归找到最佳拟合直线 回归的目的是预测数值型的目标值。 回归方程（regression equation）主要是求回归系数，一旦有了回归系数，在给定输入，做预测就是用回归系数乘以输入值，在将结果全部加在一起，就得到了预测值。（因为回归系数是一个向量，输入也是向量，这些运算就是求出二者的内积） 回归的一般方法： 1）收集数据：采用任意方法收集数据 2）准备数据：回归需要数值型数据...
加权最小二乘法
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最小二乘法是对参数估计的一种算法，其优点是不需要系统的先验知识，所以是一种系统辨识很重要的算法。下面对其进行简单的介绍： 一般最小二乘法 这里假设状态x为n*1维的列向量，而测量值为状态x的线性组合，假设进行了L次观测，则局部观测模型有： 利用所有的观测信息合成观测模型则有： 其中有： 根据上述模型，给出最小二乘的极小化性能指标： 对最小化性能指标J求偏导，可得： ...
【回归分析】[9]--加权最小二乘法
weixin_30520015的博客
11-20 2012
[回归分析][9]--加权最小二乘法 这一节会讲一下关于加权最小二乘法，这种方法是用来处理 ”异方差“ 的。如下图 关于处理的方法： 例子：我们来看一个直观的例子 1.构造一组数据 x = Table[i, {i, 1, 1000}]; y = Table[2*i + RandomInteger[PoissonDistribution[Ceiling[i/1...
《机器学习实战》学习笔记-[9]-回归-加权最小二乘LWLR
hjw199089的博客
07-30 1296
线性回归求的是最小均方误差：可能出现欠拟合现象。因此在估计中引入一些偏差可以降低预测的均方误差。
《机器学习实战》8.1 预测数值型数据：回归
小明的博客
07-01 1038
《机器学习实战》8.1 预测数值型数据：回归 搜索微信公众号:‘AI-ming3526’或者’计算机视觉这件小事’ 获取更多人工智能、机器学习干货 csdn：https://blog.csdn.net/baidu_31657889/ github：https://github.com/aimi-cn/AILearners 本文出现的所有代码，均可在github上下载，不妨来个Star把谢谢~：...
机器学习实战--8.预测数值型数据：线性回归
认真学代码的shell
08-18 747
8.1 利用线性回归找到最佳拟合曲线 1. 线性回归优缺点 优点：结果易于理解，计算上不复杂 缺点：对非线性数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据。 目的：预测数值型的目标值 2.回归方程、回归系数 回归：求回归系数的过程就叫回归。 比较 模型效果：计算两个序列的相关系数–可以计算预测值序列和真实序列的匹配程度。 8.2 局部加权线性回归 线性回归不足：可能出现欠拟合，因为求的是最小均方误差的无偏估计。 解决：在估计中引入一些偏差，从而降低预测的均方误差，其中一个是局部加权线性回归（LWLR）。 1
机器学习实战 第八章 预测数值型数据：回归
qq_59026468的博客
09-18 1368
回归
《机器学习实战》——第8章 预测数值型数据：回归
fjyalzl的博客
09-19 1061
优点：结果易于理解，计算不复杂。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入写出一个目标值的计算公式。下面给出一个回归方程：其中的0.0015和-0.99称为回归系数，求回归系数的过程就是回归。一般的回归指的都是线性回归，所以本章回归和线性回归代表同一个意思。线性回归意味着可以将输入项分别乘以一些常量，再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。那么对于给定的数据。
机器学习实战之预测数值型数据：回归
因吉的博客
09-08 9728
机器学习实战之预测数值型数据：回归...学习笔记
Python数据挖掘与机器学习开发实战_基于线性回归的股票预测_优秀案例实例源代码源码.zip
06-20
在提供的压缩包文件中，"Python数据挖掘与机器学习开发实战_基于线性回归的股票预测_优秀案例实例源代码源码"包含了完整的实现过程，包括数据获取、预处理、特征工程、模型训练、预测以及结果评估的代码。...
机器学习实战（八）——预测数值型数据：回归
FavoriteStar的博客
08-13 2553
机器学习实战（八）学习笔记
【机器学习实战】——预测数值型数据：回归
锟金铐鏜鏜鏜
09-24 1195
【引言】本章节代码实现基于python3.7环境 同部西瓜书学习，对应《机器学习实战》第八章——预测数值型数据：回归 （Page136-158） 本章首先介绍线性回归，包括其名称的由来和python实现。在这之后引入了局部平滑技术，分析如何更好地拟合数据。接下来，本章将探讨回归在欠拟合情况下地缩减技术，探讨偏差和方差的概念。最后将融合所有技术，预测鲍鱼的年龄和玩具的售价。此外还将介绍一些pytho...
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02-11 1万+
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机器学习实战：房价预测fluid数据集解析
房价预测是一个典型的回归问题，即预测数值型的结果。这类数据集常用于训练机器学习和深度学习模型，以便预测房地产市场上的房屋价格。 3. 描述中提及了可以使用这个数据集进行的实验，特别是指出了“paddle”的...
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