机器学习(周志华)课后题第三章线性模型 3.4

最新推荐文章于 2024-10-31 22:25:21 发布

Pluto_XH

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分类专栏： machine learning

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比较10折交叉验证法和留一法

比较10折交叉验证法和留一法

加载函数包和数据集

from sklearn.model_selection import KFold,LeaveOneOut # 交叉验证所需的子集划分方法
from sklearn.linear_model.logistic import LogisticRegression
from sklearn import datasets  # 自带数据集
import numpy as np
iris = datasets.load_iris()  # 加载数据集
print('样本集大小：',iris.data.shape,iris.target.shape)

定义交叉验证函数

def partition(k, X, y, Model, Method):
    # Random seed: reproducibility
    np

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机器学习(周志华)课后题 第三章 线性模型 3.3

weixin_38648770的博客

07-17

1256

文章目录3.3：编程实现对率回归(Logistic Regression)西瓜数据集3.0α自定义Logistic函数利用梯度下降法计算回归系数定义预测函数构建模型实现对率回归 3.3：编程实现对率回归(Logistic Regression) 西瓜数据集3.0α data = np.array([[0.697, 0.460, 1], [0.774, 0.376, 1], ...

《机器学习》周志华-CH3（线性模型）

一名混沌的大学生

08-24

1254

线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,简称 LDA)是一种经典的线性学习方法,在二分类问题上因为最早由|Fisher,1936]提出,亦称“Fisher 判别分析”类别不平衡指分类任务中不同类别训练样例数目相差较大的情况，如998个反例，2个正例，如果全判反，编码矩阵有多种形式，常见二元码（正、反例），三元码（正，反，停用类）。维向量,例如属性“瓜类”的取值“西瓜”、“南瓜”、“黄瓜”可转化为。同等长度编码，理论上，任意两类之间编码距离越远，纠错能力越强。

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《机器学习》周志华第三章课后习题

huzimu_的博客

03-16

7422

3.1 试析在什么情形下式(3.2) 中不必考虑偏置项 b.

周志华《机器学习》第三章课后习题

qq_40694323的博客

06-22

1万+

目录3.1 试析在什么情形下式(3.2) 中不必考虑偏置项 b.3.2、试证明，对于参数w,对率回归的目标函数(3.18)是非凸的,但其对数似然函数(3.27)是凸的. 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. ①b与输入毫无关系，如果没有b，y‘=wx必须经过原点 ②当两个线性模型相减时，消除了b。可用训练集中每个样本都减去第

机器学习(周志华) 参考答案 第三章 线性模型 3.4

濯君

08-28

3667

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。选取了UCI上iris数据集，内部共150个数据，3种类别，每类50个样本。每次选择两类做二分类计算，做3轮计算。每轮选取100个样本，10折法选45正45反，剩下10个作为验证，一共10组，共验证100例；留一法每次留1个做验证，一共100组，也是100例。每个方法最终验证300例，直接比较错误分类的个数...

机器学习_周志华 第三章 线性模型学习笔记 3.1-3.2

jugexiaolizi的博客

10-29

1351

3.1 线性模型的基本形式对于拥有d个属性的示例， = (), 其中xi是x的第i个属性上的取值，线性模型希望通过属性(即 , )线性组合来进行预测,即：其中 = (),通过学习，得到和之后，模型就得到确定了。中的各个属性可看作一个重要性的系数，以西瓜为例，我们通过西瓜的色泽，根蒂以及敲声来判断一个西瓜的好坏，那么，我们就可以得到：其中=(0.2,0.5,0.3),通过色...

周志华版机器学习第三章习题答案

weixin_43518584的博客

04-17

1万+

原文参考链接：https://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52065224 习题 3.1 3.2 如果一个多元函数是凸的，那么它的Hessian矩阵是半正定的 3.3 #导入需要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selectio...

机器学习笔记 第三章线性模型

qq_53034510的博客

07-22

1004

线性判别分析（简称LDA）是一种经典的线性学习方法，LDA的思想非常朴素，给定训练样例集，设法将样例投影到一条直线上，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能接近、异类样例的投影点尽可能远离；“一对其余”（简称OvR）则是每次每次将一个类的样例作为正例、所有其他类的样例作为反例来训练N个分类器，训练N个分类器，存储开销和测试时间小；作为正例的相对可能性，对几率取对数得到“对数几率”。以上式子实际上是用线性回归模型的预测结果去逼近真实标记的对数几率，因此，其对应的模型称为“对数几率回归”。

周志华《机器学习》自学知识点笔记（第三章）

最新发布

m0_74756644的博客

10-31

456

给定由d个属性描述的示例，其中是在第个属性上的取值，线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即一般用向量形式写成其中和学得之后，模型就得以确定。线性模型形式简单、易于建模，许多功能更为强大的非线性模型(nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。此外，由于。

周志华《机器学习》课后习题练习——ch3.4 交叉验证法练习

weixin_30398227的博客

06-18

526

题目：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。其中代码主要参考：https://blog.csdn.net/snoopy_yuan/article/details/64131129 为了练习我采用的数据集与原博客中的有所区别，是UCI中一个霓虹人搞的有关于大肠杆菌中蛋白质的分布的数据集。。。传送门：http://archive.ics.uci...

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斯坦福机器学习 神经网络章节课后作业4，供参考学习一下

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UCI机器学习数据库部分数据集（iris、wine、glass）

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西工大的自动控制系统习题及答案

西瓜书《机器学习》课后答案——Chapter3_3.4

CodeTutor

09-15

6899

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。解答：从UCI网站上选择了Iris数据集。总共分为3类，每类50个样本。每个实例有四个属性。将数据保存成bezdekIris.txt文件。import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltdef readData(): """ Read data f

机器学习（周志华）学习笔记（二）

coral_55u的博客

03-23

1638

机器学习（周志华）学习笔记（一）学习内容：三、线性模型 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预测的函数，即：一般用向量形式写为：其中w和b学到之后，模型就确定下来。w是每一项属性的权重系数矩阵。下面将介绍几种经典的线性模型。 3.2 线性回归在给定数据集里做线性回归，学得一个线性模型。本质即为确定权重系数w。令：如何确定w和b？ ->均方误差最小法（在线性回归中即为最小二乘法，试图找到一条直线，使所有样本到直线上的...

周志华《机器学习》第三章习题3.3编程实现

nh_zrx的博客

11-14

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题目：编程实现对率回归，并给出西瓜数据集。由于给定的数据集只有17个数据，所以决定直接使用一个单层的神经网络。注：对数几率函数y=11+e−(wTx+b)y=\frac{1}{1+e^{-(w^Tx+b)}}y=1+e−(wTx+b)1 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # In[80]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection imp

周志华《机器学习》课后习题解答系列（四）：Ch3.4 - 交叉验证法练习

Snoopy_Yuan技术部落格

03-20

8653

3.4 比较k折交叉验证法与留一法。本题采用UCI中的 Iris Data Set 和 Blood Transfusion Service Center Data Set，基于sklearn完成。

周志华《机器学习》课后习题系列答案——4.3

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周志华《机器学习》课后习题系列答案（1）课后习题：4.3 试编程实现基于信息熵进行划分选择的决策树算法，并为表4.3中的数据生成一颗决策树下图是书中按照表4.3生成的数据下图是按照书中的思路编程实现的树结构。现在抛出一个问题：首先我的程序自己仔细调试过，认为没有问题，但是程序将软粘划分为了好瓜，而书中软粘是坏瓜。不过按照书中数据，当纹理=稍糊，只有当触感=软粘的时候才出现了好瓜（即书中...

机器学习周志华课后题第三章

04-06

1. 什么是泛化能力？泛化能力和过拟合之间有什么关系？泛化能力是指模型在新的、未见过的数据上的表现能力。模型的泛化能力与其对训练数据的拟合程度有关，通常来说，过拟合的模型泛化能力较差。 2. 什么是交叉验证？交叉验证的作用是什么？交叉验证是一种通过将数据集分成若干个子集来进行模型评估的方法。具体地，将数据集分成k个子集，每个子集都轮流作为测试集，其余子集作为训练集，重复k次，最终得到k个模型的评估结果的平均值。交叉验证的作用是提高模型评估的可靠性和泛化能力。 3. 留出法、k折交叉验证和留一法的区别是什么？它们各自适用于什么情况？留出法是将数据集分成两部分，一部分作为训练集，另一部分作为测试集。留出法适用于数据集较大的情况。 k折交叉验证是将数据集分成k个子集，每个子集都轮流作为测试集，其余子集作为训练集，重复k次，最终得到k个模型的评估结果的平均值。k折交叉验证适用于数据集较小的情况。留一法是k折交叉验证的一种特殊情况，即将数据集分成n个子集，每个子集都作为测试集，其余子集作为训练集，重复n次。留一法适用于数据集较小且样本数较少的情况。 4. 为什么要对数据进行预处理？数据预处理的方法有哪些？数据预处理可以提高模型的表现，并且可以减少过拟合的风险。数据预处理的方法包括：标准化、归一化、缺失值填充、特征选择、特征降维等。 5. 什么是特征选择？特征选择的方法有哪些？特征选择是指从所有特征中选择出对模型预测结果有重要贡献的特征。特征选择的方法包括：过滤式方法、包裹式方法和嵌入式方法。其中，过滤式方法是基于特征间的关系进行特征选择，包裹式方法是基于模型的性能进行特征选择，嵌入式方法是将特征选择嵌入到模型训练中。