原文:机器学习 —— log-linear 模型

昨天刚刚解决了 logistic regression 之后今天又来了个有趣的家伙。 logistic regression 很强大,但是也有它的弱点。它最大的弱点就是只能告诉你是或者不是,而无法告诉你 XX is YY.这对于追求人工智能来说,只能是走出了一小步。在解决 YES NO 的问题之后,我们还需要解决 WHAT 这个问题。 聪明的计算机科学家 也许是数学家 又设计了一种新的模型,这种 ...

2015-12-11 22:24 0 5200 推荐指数:

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机器学习 1 linear regression 作业(二)

这个线性回归的作业需要上传到https://inclass.kaggle.com/c/ml2016-pm2-5-prediction 上面,这是一个kaggle比赛的网站。第一次接触听说这个东西,恰好在京东上有一本刚出来的关于这个的书《Python机器学习及实践:从零开始通往Kaggle竞赛之路 ...

Fri Oct 14 05:21:00 CST 2016 0 2615
机器学习---最小二乘线性回归模型的5个基本假设(Machine Learning Least Squares Linear Regression Assumptions)

在之前的文章《机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)》中说到,使用最小二乘回归模型需要满足一些假设条件。但是这些假设条件却往往是人们容易忽略的地方。如果不考虑模型的适用情况,就只会得到错误的模型。下面来看一下,使用最小二乘回归模型需要满足 ...

Tue Feb 12 05:40:00 CST 2019 0 2686
[机器学习]Generalized Linear Model

  最近一直在回顾linear regression model和logistic regression model,但对其中的一些问题都很疑惑不解,知道我看到广义线性模型即Generalized Linear Model后才恍然大悟原来这些模型是这样推导的,在这里与诸位分享一下,具体更多细节 ...

Sat Mar 14 06:51:00 CST 2015 0 2711
机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)

线性回归是机器学习中最基础的算法,掌握了线性回归算法,有利于以后更容易地理解其它复杂的算法。 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多方面的知识。让我们先从最简单的形式开始。 一元线性回归(Simple Linear Regression): 假设只有一个 ...

Wed Dec 19 21:43:00 CST 2018 0 629
二、机器学习模型评估

二、机器学习模型评估 2.1 模型评估:基本概念 错误率(Error Rate) 预测错误的样本数a占样本总数的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准确率(Accuracy) 准确率=1-错误率准确率=1−错误率 误差 ...

Wed Jul 21 22:14:00 CST 2021 0 138
机器学习模型评估

'没有测量,就没有科学'这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学特别是机器学习领域中,对模型的评估同样至关重要,只有选择与问题相匹配的评估方法,才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题,迭代地对模型进行优化。模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。针对分类、排序、回归、序列预测等不同类 ...

Sat Jun 22 01:37:00 CST 2019 0 1420
 
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