原文:[ML学习笔记] 回归分析(Regression Analysis)

ML学习笔记 回归分析 Regression Analysis 回归分析:在一系列已知自变量与因变量之间相关关系的基础上,建立变量之间的回归方程,把回归方程作为算法模型,实现对新自变量得出因变量的关系。 回归与分类的区别:回归预测的是连续变量 数值 ,分类预测的是离散变量 类别 。 线性回归 线性回归通过大量的训练出一个与数据拟合效果最好的模型,实质就是求解出每个特征自变量的权值 。 设有特征值 ...

2018-10-22 15:18 0 1339 推荐指数:

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学习笔记83—[深度学习]回归(Support Vector Regression

SVM分类,就是找到一个平面,让两个分类集合的支持向量或者所有的数据(LSSVM)离分类平面最远; SVR回归,就是找到一个回归平面,让一个集合的所有数据到该平面的距离最近。 SVR是支持向量回归(support vector regression)的英文缩写,是支持向量机(SVM)的重要 ...

Thu Jun 20 17:58:00 CST 2019 0 1177
机器学习 | 算法笔记- 线性回归(Linear Regression

前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录    k近邻(KNN)    决策树    线性回归    逻辑斯蒂回归    朴素贝叶斯    支持向量机(SVM ...

Mon Mar 11 01:54:00 CST 2019 1 19837
机器学习简要笔记(五)——Logistic Regression(逻辑回归

1、Logistic回归的本质 逻辑回归是假设数据服从伯努利分布,通过极大似然函数的方法,运用梯度上升/下降法来求解参数,从而实现数据的二分类。 1.1、逻辑回归的基本假设 ①伯努利分布:以抛硬币为例,每次试验中出现正面的概率为P,那么出现负面的概率为1-P。那么如果假设hθ(x)为样本为正 ...

Mon Aug 20 17:58:00 CST 2018 0 1551
回归分析(Ridge Regresson Analysis

简介1962年A.E.Hoerl首先提出,1970年他又和R.W.kennard合作在发表的论文中作了详细的讨论。应用回归分析有一种实际情况是:研究者希望在回归方程内包含2个或几个高度相关的共线性自变量。 这在医学研究中有时会遇到,例如有些生理指标,特别是生长发育指标(比如身高和体重 ...

Mon Jan 11 19:16:00 CST 2021 0 471
机器学习 | 算法笔记- 逻辑斯蒂回归(Logistic Regression

前言 本系列为机器学习算法的总结和归纳,目的为了清晰阐述算法原理,同时附带上手代码实例,便于理解。 目录    k近邻(KNN)    决策树    线性回归    逻辑斯蒂回归    朴素贝叶斯    支持向量机(SVM ...

Mon Mar 11 01:55:00 CST 2019 1 4045
 
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