系列文章目录: 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 如果说感知机是最最最简单的分类算法,那么线性回归就是最最最简单的回归算法,所以这一篇我们就一起来快活的用两种姿势手撸线性回归吧; 算法介绍 线性回归通过超平面拟合数据点,经验误差一般使用MSE ...
系列文章目录: 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 逻辑回归 算法介绍 今天我们一起来学习使用非常广泛的分类算法:逻辑回归,是的,你没有看错,虽然它名字里有回归,但是它确实是个分类算法,作为除了感知机以外,最最最简单的分类算法,下面我们把它与感知机对比来进行学习 从决策边界上看 感知机:决策边界就是类别的分界线,处于错误一侧的点即为分类错误点 逻辑回归:决策边界表示分为正类和负类均为 ...
2021-06-24 16:05 1 265 推荐指数:
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系列文章目录: 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 算法介绍 今天我们来一起学习一个除了线性回归、多项式回归外最最最简单的回归算法:岭回归,如果用等式来介绍岭回归,那么就是:\(岭回归 = 多项式回归 + 惩罚项\),\(多项式回归 = 线性回归 ...
分类,逻辑回归诞生了。逻辑回归(Logistic Regression)主要解决二分类问题,用来表示某件 ...
逻辑回归本质上也是一种线性回归,和普通线性回归不同的是,普通线性回归特征到结果输出的是连续值,而逻辑回归增加了一个函数g(z),能够把连续值映射到0或者1。 MLLib的逻辑回归类有两个:LogisticRegressionWithSGD和LogisticRegressionWithLBFGS ...
系列文章目录: 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 算法介绍 今天我们来一起学习一个除了线性回归外最最最简单的回归算法:多项式回归; 从线性回归到多项式回归 事实上与线性回归相比,多项式回归没有增加任何需要推导的东西,唯一增加的是对原始数据进行 ...
一、概述 1.1、概念 是一种名为“回归”的线性分类器,是由线性回归变化而来的,一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。 1.2、按预测标签的数据类型分 连续型变量:通过线性回归方程z,线性回归使用输入的特征矩阵 ...
系列文章目录: 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 感知机(Perceptron)是最最最简单的机器学习算法(分类),同时也是深度学习中神经元的基础组件; 算法介绍 感知机与逻辑回归、SVM类似的是同样是构建一个分割超平面来实现对数据点的分类,不同点 ...
系列文章目录: 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 算法介绍 前面两篇分别介绍了分类与回归问题中各自最简单的算法,有一点相同的是它们都是线性的,而实际工作中遇到的基本都是非线性问题,而能够处理非线性问题是机器学习有实用价值的基础; 首先,非线性 ...