原文:機器學習 —— log-linear 模型

昨天剛剛解決了 logistic regression 之后今天又來了個有趣的家伙。 logistic regression 很強大,但是也有它的弱點。它最大的弱點就是只能告訴你是或者不是,而無法告訴你 XX is YY.這對於追求人工智能來說,只能是走出了一小步。在解決 YES NO 的問題之后,我們還需要解決 WHAT 這個問題。 聰明的計算機科學家 也許是數學家 又設計了一種新的模型,這種 ...

2015-12-11 22:24 0 5200 推薦指數:

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機器學習 1 linear regression 作業(二)

這個線性回歸的作業需要上傳到https://inclass.kaggle.com/c/ml2016-pm2-5-prediction 上面,這是一個kaggle比賽的網站。第一次接觸聽說這個東西,恰好在京東上有一本剛出來的關於這個的書《Python機器學習及實踐:從零開始通往Kaggle競賽之路 ...

Fri Oct 14 05:21:00 CST 2016 0 2615
機器學習---最小二乘線性回歸模型的5個基本假設(Machine Learning Least Squares Linear Regression Assumptions)

在之前的文章《機器學習---線性回歸(Machine Learning Linear Regression)》中說到,使用最小二乘回歸模型需要滿足一些假設條件。但是這些假設條件卻往往是人們容易忽略的地方。如果不考慮模型的適用情況,就只會得到錯誤的模型。下面來看一下,使用最小二乘回歸模型需要滿足 ...

Tue Feb 12 05:40:00 CST 2019 0 2686
[機器學習]Generalized Linear Model

  最近一直在回顧linear regression model和logistic regression model,但對其中的一些問題都很疑惑不解,知道我看到廣義線性模型即Generalized Linear Model后才恍然大悟原來這些模型是這樣推導的,在這里與諸位分享一下,具體更多細節 ...

Sat Mar 14 06:51:00 CST 2015 0 2711
機器學習---線性回歸(Machine Learning Linear Regression)

線性回歸是機器學習中最基礎的算法,掌握了線性回歸算法,有利於以后更容易地理解其它復雜的算法。 線性回歸看似簡單,但是其中包含了線性代數,微積分,概率等諸多方面的知識。讓我們先從最簡單的形式開始。 一元線性回歸(Simple Linear Regression): 假設只有一個 ...

Wed Dec 19 21:43:00 CST 2018 0 629
二、機器學習模型評估

二、機器學習模型評估 2.1 模型評估:基本概念 錯誤率(Error Rate) 預測錯誤的樣本數a占樣本總數的比例m \[E=\frac{a}{m} \] 准確率(Accuracy) 准確率=1-錯誤率准確率=1−錯誤率 誤差 ...

Wed Jul 21 22:14:00 CST 2021 0 138
機器學習模型評估

'沒有測量,就沒有科學'這是科學家門捷列夫的名言。在計算機科學特別是機器學習領域中,對模型的評估同樣至關重要,只有選擇與問題相匹配的評估方法,才能快速地發現模型選擇或訓練過程中出現的問題,迭代地對模型進行優化。模型評估主要分為離線評估和在線評估兩個階段。針對分類、排序、回歸、序列預測等不同類 ...

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