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:
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 ...
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 ...
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 ...
# 邏輯回歸 ## 邏輯回歸處理二元分類 ## 垃圾郵件分類 輸出結果: 預測類型:ham.信息:Waiting in e car 4 my mum lor. U leh? Reach home already?預測類型 ...
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 ...
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 ...
TensorFlow實現Softmax Regression(回歸)識別手寫數字。MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),簡單機器視覺數據集,28X28像素手寫數字,只有灰度值信息,空白部分為0,筆跡 ...