【啃西瓜】三、线性模型

最新推荐文章于 2025-08-15 11:07:17 发布
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分类专栏： Mchine Learning 文章标签： 周志华 西瓜书 机器学习 线性模型 样本不均衡
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013570245/article/details/90217656
博客围绕周志华的《西瓜书》展开，聚焦机器学习中的线性模型，同时关注样本不均衡问题。线性模型是机器学习重要内容，样本不均衡会影响模型效果，这些都是信息技术领域机器学习方向的关键要点。

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西瓜书线性模型

 

 

线性回归 西瓜数据集 Python--sklearn
cj12345657582255的博客
04-07 5269
由西瓜的密度、含糖量推断西瓜的成熟度(0代表生，1代表熟)。 编程实现多变量线性回归，给出在西瓜数据集(见表1)上的结果(即 模型参数)。 在判断西瓜成熟度这个问题上，请解释密度跟含糖量哪个指标更重要 要求：提交代码（Python），请包含相关语句注释，以及执行结果截图。 编程实现多变量回归，给出在西瓜数据集(表1)上的结果(模型参数)。 假如我们想通过色泽、根蒂和敲击声来判断一下西瓜的成熟度。学习任务变为多变量回归。将不同的指标量化得到上述数据集，过程如下图 因此可以对此数值化后的数据集进行线性回归
机器学习(1)-西瓜书-线性回归
yeshen4328的专栏
06-04 2044
前言        老实说，西瓜书作为新入门的同学来说，并不是很好的一个选择，因为西瓜书以总结的方式介绍了各种机器学习的模型和算法，公式推导过程很多地方都是一笔带过，不利于新手入门，所以刚入门的还是去看网易公开课的机器学习视频。对于一些有一定机器学习基础的同学来说，这本书看起来效果更好。同时，在看西瓜书的时候并不是一定要按照顺序看， 可以根据自己的需求，找合适的内容看。  这篇blog主要介绍西瓜...
机器学习西瓜书（周志华）学习笔记（4）-线性模型
wynlnlhhjy的博客
08-08 480
                                              1. 基本形式        线性模型（linear model）就是要学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：                                 ，        一般用向量形式写成：                                        ...
西瓜书《学习笔记》-第三章线性模型
lmq3238466的博客
02-03 304
（注：线性回归简单的理解已经在线性回归算法中简单介绍了，本文会部分引用。） 基本形式   简单来说线性模型就是基于线性函数进行的一种预测，其函数形式为：             f(x)=ωTx+bf_(x)=\omega^Tx+bf(​x)=ωTx+b   其中的ω\omegaω和bbb是学习后得到，确定了两个参数就形成了模型。 线性回归   在线性回归中，分为两种：①输入的属性数目只有一个，我...
西瓜书学习笔记---第三章 线性模型
m0_46345193的博客
03-08 2790
一、题目要求 3.3 编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0α上的结果 3.4选择两个 UCI 数据集，比较 10 折交叉验证法和留一法所估计出的对率回归的错误率。 3.5编辑实现线性判别分析，并给出西瓜数据集 3.0α 上的结果.
西瓜书《机器学习》---第三章 线性模型python代码实现
03-08
【对应博客内本章内容】 3.3 编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0α上的结果 3.4 选择两个 UCI 数据集，比较 10 折交叉验证法和留一法所估计出的对...3.5 编辑实现线性判别分析，并给出西瓜数据集 3.0α 上的结果.
【人工智能 | 机器学习 | 理论篇】线性模型
qq_49150070的博客
07-26 840
本文为个人学习笔记
机器学习3——线性模型（1）
NoBug
03-08 1060
1. 线性回归*********************** 2. 对数几率回归****************** 3. 广义线性回归****************** 4. 确定公式中的w和b************ 5. 对数几率函数****************** 6. 对率函数*********************** 7. 线性回归与对数几率回归****** 8. 线性模型的基本形式***********
线性模型
天空飘来五个字
02-28 905
1.基本模式 X=(x1,x2,x3,…,xn)，线性模型试图学得一个通过属性的线性组合进行预测的函数： f(X) = w1x1 + w2x2 + … + wnxn + b 用向量形式: f(x)=wTx + b W和b学得之后，模型就可以确定。eg：若在西瓜问题中学得， f好瓜(X) = 0.2X色泽 + 0.5 X根蒂 + 0.3 X敲声 + 1 表明：综合考虑色泽、根蒂、敲声来
logit模型应用实例_机器学习笔记（二）——线性回归模型&线性分类模型
weixin_40003451的博客
11-22 1414
模型一、线性模型（linear model）（一）线性回归1.一元线性回归1.1公式表示：f（x）=wxi+b向量形式1.2线性回归模型的好处：简单、可理解1.3线性回归模型因变量是离散变量的处理方法：如果属性是离散的，有序的，则可以编码为0-1-2……，例如西瓜的甜度由不甜-稍甜-特甜，之间有程度的加深，可以比较，因此可以编码为数字，大一点的数字意味着强度更高；如果属性是离散，非有序的，则可以进...
西瓜书笔记：第3章·线性模型
面包猎人
08-13 376
写在前面 个人情况： 数学基础 -> 考研数学一 编程基础 -> 过去偏向应用开发，任务需要会兼顾前后端，nlp相关知之甚少 整体情况 -> 小白一枚～ 阅读目的 -> 初次阅读重点在于了解理论模型构建过程 RHe   原意是通过项目推动理论学习，不过基于零基础点NLP的技能树显然是有些不自量力。在学习某入门文本分类实践中，遇到了一个感兴趣的名词——SVM支持向量机。随后找到西瓜书略读相关理论，在6.4软间隔与正则化和6.6核方法分别遇到了对率损失和线性判别分析两个概念，它们
西瓜书复习：线性模型
qq_37429357的博客
04-21 422
线性模型试图学一个通过属性的线性组合进行预测的函数，即 一般用向量形式 学得w和b后，模型即确定。w直观表达了各属性在预测中的重要性。 对离散属性，若属性值间存在序关系，可通过连续化将其转化为连续值。若不存在序关系，通常转化为one-hot向量。 回归任务常用均方误差来度量，因此可让均方误差最小化，即 均方误差有很好的几何意义，对应了欧氏距离。可用最小二乘法最小化均方误差来求解模型。最小二乘...
西瓜书籍-机器学习（第三章：线性模型）
u010496938的博客
03-24 814
一：知识要点（看西瓜没觉得很难，但自己动手推导公式并归纳整理时却感觉很难。图中公式粗糙。感兴趣的可以详细看西瓜书。） 二：课后习题答案 ...
线性模型-线性回归与实现 西瓜书
BITDDD小栈
05-23 1938
线性模型给定d个属性描述的实例x = (x1,x2,...,xd),其中xi是x在第i个属性上的取值，线性模型想要学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即： 一般写成向量模型： .........
西瓜书学习笔记——第三章：线性模型
Andrewings
05-16 1668
第三章：线性模型3.1 基本形式3.2 线性回归对离散变量的处理3.2.1 对于样本只有一种属性的情况3.2.2 对于样本由d个属性描述的情况用矩阵形式表示：①当$X^{T}X$为满秩矩阵或正定矩阵时：②当$X^{T}X$不为满秩矩阵或正定矩阵时：3.2.3 广义线性模型（$y$的衍生）3.3 对数几率回归（用线性模型做分类任务） 3.1 基本形式 线性模型：试图学得一个通过属性的线性组合来进行...
机器学习-决策树（DecisionTree）
iamfromhuoxing的博客
08-11 1204
对于一个离散随机变量XXX，其可能取值为x1x2xnx1​x2​...xn​，对应的概率分布为p1p2pnp1​p2​...pn​HX−∑i1npilog⁡2piHX−i1∑n​pi​log2​pi​其中，piPXxipi​PXxi​表示随机变量XXX取值为xix_ixi​的概率。给定随机变量XXX和YYYXXX在YY。
《机器学习之 K 近邻算法（KNN）》
最新发布
wjt102020的博客
08-15 611
本文介绍了K近邻算法(KNN)的原理及应用。首先通过电影评分案例引出分类问题，然后详细讲解KNN算法步骤：计算距离、排序选取K个最近邻、统计类别频率进行预测。重点阐述了欧式距离和曼哈顿距离两种度量方式。最后通过鸢尾花分类和电影类型判断两个实例，展示了KNN的实际应用过程，包括数据划分、模型训练、评估及K值选择优化。文中还给出了完整的Python实现代码，包括数据集加载、模型训练、交叉验证和可视化分析，帮助读者理解如何选择最优K值以提高分类准确率。
机器学习（1）
ylqw258369的博客
08-14 590
如图所示， 若一条曲线完全 “包裹” 另一条（如 A 包裹 B、C ），则被包裹的曲线性能更差。向量表示：在机器学习中，对于包含m个示例的数据集D={x1​,x2​,...,xm​}，当每个样本由d个属性描述时，每个样本xi​可表示为d维向量(xi1​,xi2​,...,xid​)，该向量处于d维样本空间X中，其中d被称为样本xi​的 “维数”操作：按 7:3 比例，选取 70 个样本（保持 “好瓜占 60%、坏瓜占 40%” 的原始比例，即分层采样）作为训练集，30 个样本作为测试集。
机器学习 - Kaggle项目实践（2）房价预测问题
nju_spy的博客
08-14 1144
本文介绍了Kaggle房价预测问题的两种解决方案：1) 使用TensorFlow决策森林(TF-DF)模型，直接处理原始数据，通过随机森林实现回归预测，并分析特征重要性；2) 采用集成学习方法，包括数据预处理（处理异常值、缺失值、特征工程）、多种模型(ENet,GBoost,KRR,lasso)的简单平均和Stacking集成，最终通过加权平均(Stacking70%+XGBoost15%+LGBM15%)得到最优结果。两种方法都展示了完整的数据分析和建模流程，其中集成学习方法取得了更好的预测效果。
利用Python对西瓜数据集执行线性判别分析并绘图
资源摘要信息:"在本资源中，我们将重点探讨如何使用Python语言对西瓜数据集进行线性判别分析，并且涉及到数据可视化的方法，以便更好地理解和展示分析结果。本资源将详细介绍Python编程、西瓜数据集的应用、线性判别...
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