原文:[ML學習筆記] 回歸分析(Regression Analysis)

ML學習筆記 回歸分析 Regression Analysis 回歸分析:在一系列已知自變量與因變量之間相關關系的基礎上,建立變量之間的回歸方程,把回歸方程作為算法模型,實現對新自變量得出因變量的關系。 回歸與分類的區別:回歸預測的是連續變量 數值 ,分類預測的是離散變量 類別 。 線性回歸 線性回歸通過大量的訓練出一個與數據擬合效果最好的模型,實質就是求解出每個特征自變量的權值 。 設有特征值 ...

2018-10-22 15:18 0 1339 推薦指數:

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學習筆記83—[深度學習]回歸(Support Vector Regression

SVM分類,就是找到一個平面,讓兩個分類集合的支持向量或者所有的數據(LSSVM)離分類平面最遠; SVR回歸,就是找到一個回歸平面,讓一個集合的所有數據到該平面的距離最近。 SVR是支持向量回歸(support vector regression)的英文縮寫,是支持向量機(SVM)的重要 ...

Thu Jun 20 17:58:00 CST 2019 0 1177
機器學習 | 算法筆記- 線性回歸(Linear Regression

前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納,目的為了清晰闡述算法原理,同時附帶上手代碼實例,便於理解。 目錄    k近鄰(KNN)    決策樹    線性回歸    邏輯斯蒂回歸    朴素貝葉斯    支持向量機(SVM ...

Mon Mar 11 01:54:00 CST 2019 1 19837
機器學習簡要筆記(五)——Logistic Regression(邏輯回歸

1、Logistic回歸的本質 邏輯回歸是假設數據服從伯努利分布,通過極大似然函數的方法,運用梯度上升/下降法來求解參數,從而實現數據的二分類。 1.1、邏輯回歸的基本假設 ①伯努利分布:以拋硬幣為例,每次試驗中出現正面的概率為P,那么出現負面的概率為1-P。那么如果假設hθ(x)為樣本為正 ...

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

簡介1962年A.E.Hoerl首先提出,1970年他又和R.W.kennard合作在發表的論文中作了詳細的討論。應用回歸分析有一種實際情況是:研究者希望在回歸方程內包含2個或幾個高度相關的共線性自變量。 這在醫學研究中有時會遇到,例如有些生理指標,特別是生長發育指標(比如身高和體重 ...

Mon Jan 11 19:16:00 CST 2021 0 471
機器學習 | 算法筆記- 邏輯斯蒂回歸(Logistic Regression

前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納,目的為了清晰闡述算法原理,同時附帶上手代碼實例,便於理解。 目錄    k近鄰(KNN)    決策樹    線性回歸    邏輯斯蒂回歸    朴素貝葉斯    支持向量機(SVM ...

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