4.6线性回归

最新推荐文章于 2025-06-09 17:41:37 发布
原创 最新推荐文章于 2025-06-09 17:41:37 发布 · 194 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习

本文深入探讨了线性分类算法的特性与应用，包括逻辑回归、感知器、SVM及Winnow算法。详细讲解了不平衡Winnow与平衡Winnow的区别，以及它们在二类算法中的实现原理。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.特性

适用于预测数值型

2.代表

logistic回归
感知器线性分类

  • logistic回归
    使用sigmoid

  • 感知器线性分类
    svm通过加权分类
    winnnow线性分类

    3.winnnow线性分类

    • 不平衡winnow：
      以二类算法（即属性值为0或1）为例：
      初始化一个a、theta（a>1)，（相当于奖励项）w，w为数值
      如果属性值为0权值不变，因为他们没有参与决策。
      否则，如果为1，那么乘以a，如果预测1属性为0，那么除以a
      在这里插入图片描述
    • 平衡winnow与不平衡区别：
      前者允许出现负值，后者不允许
      在这里插入图片描述
      在这里插入图片描述
[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。
基于改进平衡Winnow算法的短信过滤系统
07-29
将黑白名单技术与Balanced Winnow 算法相结合，实现对垃圾短信的过滤。采用CHI 特征提取算法并对权重计算方法进行改进， 同时提出了去除训练样本中野点的想法， 通过判定去除野点， 减缓在训练过程中出现的抖动现象。实验表明这种改进对于提高训练速度及提高短信过滤的性能均有很好的作用。
《数据挖掘》读书笔记4章
潜行墨者
03-28 1045
第四章 算法：基本方法 4.1 推断基本规则        选择一个属性作为最简单的分类规则，称为“1规则”（1-true），简称1R。 对于每个属性          对于这个属性的每个属性值，建立如下的一条规则：                    计算每个类别出现的频率；                    找出出现最频繁的类别；          
Winnow算法
sulliy的专栏
07-23 7444
The winnow algorithm is a technique from machine learning for learning a linear classifier from labeled examples. It is very similar to the
Winnowing算法
xywlzd的专栏
09-19 8755
在介绍winnowing之前，我们先来了解一下有关copy-detection的知识。copy-detection主要用于检测文件或网页中相同的内容，判定是否存在拷贝、抄袭等行为以及程度。在下面的讨论中，我们将范围缩减到只考虑包含ASCII字符的文件，不考虑图片及视屏等内容。通常情况下，我们认为用于copy-detection的算法应该满足以下要求：       1、无视空白符（Whites
基于内容的推荐（Content-based Recommendations）
weixin_30245867的博客
04-10 4678
[本文链接：http://www.cnblogs.com/breezedeus/archive/2012/04/10/2440488.html，转载请注明出处] Collaborative Filtering Recommendations (协同过滤，简称CF) 是目前最流行的推荐方法，在研究界和工业界得到大量使用。但是，工业界真正使用的系统一般都不会只有CF推荐算法，Content...
揭秘未来：用线性回归模型预测一切的秘密武器！
qq_42538588的博客
06-17 1380
线性回归是统计学中常用的一种回归分析方法，用于研究自变量（或预测因子）与因变量（或响应因子）之间的线性关系。其基本形式可以表示为：其中，$ y $ 是因变量，$ x_1, x_2, …, x_p $ 是自变量，$ \beta_0, \beta_1, \beta_2, …, \beta_p $ 是模型的参数（或系数），$ \epsilon $ 是随机误差项。
python LinearRegression线性回归
zj88189748的专栏
01-22 1929
两个变量之间存在一次方函数关系，就称它们之间存在线性关系。更通俗一点讲，如果把这两个变量分别作为点的横坐标与纵坐标，其图象是平面上的一条直线，则这两个变量之间的关系就是线性关系。
【小白学机器学习9】用EXCEL做一元线性回归的各种指标，笨办法：各种结果的指标解析和手动验算
热门推荐
奔跑的犀牛先生
03-14 1万+
目标：用EXCEL做一元线性回归的各种参数，手动计算验证EXCEL计算的各个参数的值，自己重新算一遍，了解具体的公式计算过程。 为什么要这么做 看了这么多讲指标运算公式的，大多数都是推导。但很少见到有自己手动，完全验证一遍这些指标计算公式实操的，我自己试试。 目的2个： 还能验证自己整理的公式的对错。 可以加深对公式的理解
一元线性回归分析——基于Rstudio
最新发布
2401_84459785的博客
06-09 437
利用Rstudio进行一元线性回归模型的建立以及分析。
[数据分析师课件]4.6预测型数据分析：线性回归.html
08-31
数据分析师培训
计量经济学及stata应用 4.一元线性回归 4.6无常数项的回归.mp4
04-25
计量经济学及stata应用 4.一元线性回归 4.6无常数项的回归.mp4
4.6预测型数据分析：线性回归.html
08-01
数据分析师的入门详解资料
第四章 算法：基础方法 覆盖算法
qq_42714369的博客
06-15 3510
手写笔记太累了，打字轻松点 4.4 覆盖算法：建立规则 1.适用情况 ？ 存在独立规则，能够将实例划分到不同的类 2.覆盖算法？ for 单个类 in 所有类： PRISM： 找到最合适方法 3.PRISM？ 感觉书上没把这里讲明白 5.覆盖算法与决策树区别 覆盖算法 决策树 选择结点上 只考虑一个类别 考虑两个类别 算法优化 集中处理一个类别 考虑所有类别 属...
5.8评估数值衡量指标 几种数值误差的计算方式
qq_42714369的博客
06-17 2054
评估数值预测 1.几种误差的计算方式 2.几种常见衡量方式优缺点对比 均方误差 衡量方式 特点 均方误差 趋向夸大 平均绝对误差 对所有错误，根据大小公平对待 均方误差 趋向夸大 ...
5.6二次损失函数和信息损失函数
qq_42714369的博客
06-16 1380
预测概率 1.二次损失函数 公式如下 跟误差平方最小化一样的地位 2.信息损失函数 公式 取负值因为p在0-1之间 3.对比 二次函数温和，因为他考虑的是总的预测类别的概率 信息损失函数暴力 ...
5.7计算成本---成本敏感分类 上升图 ROC曲线 反馈率-精确率
qq_42714369的博客
06-17 1356
1.成本敏感分类 1.适用情况 不同类的预测错误成本不同 2. 如何使用 s1.建立成本矩阵 如下，由于主对角线表示预测正确，因此成本为0.其他地方的成本依靠具体情况而定，这里我们设置都为1. s2.在预测的时候我们与概率向量相乘，选择期望成本最低的预测 3. 何时使用 依具体情况，合适的成本矩阵且在合适时候使用将提升效果 在训练时忽略，预测阶段考虑 在预测阶段忽略，训练阶段考虑 都考虑 2...
5.2基于统计学的评价指标
qq_42714369的博客
06-16 1109
基于统计学的评价指标 1.适用情况 任何数据集（不管平衡还是不平衡） 2.如何计算 主要思想是基于正太分布计算的
5.4.2适用于小数据集预估的方法：自引导法
qq_42714369的博客
06-16 578
自引导法（又叫0.632自引导） 1.适用情况 特别适用于数据量少的情况 2.思想 一个实例一旦被选择一次，就不能再次被选择 由于自引导的训练集只有63%因此误差率不准 解决方法，重新定义误差为 3.优点 对于小数据来说，自引导法算是最好的一种评估方式了 ...
线性回归分析例题
04-23
### 线性回归分析示例 线性回归是一种统计方法，用于研究两个或多个变量之间的关系。以下是几个不同编程语言中的线性回归分析示例。 #### Python 中的简单线性回归 在 Python 中，`statsmodels` 和 `scikit-learn`...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值