线性回归简介如下图所示,如果把自变量(也叫independent variable)和因变量(也叫dependent variable)画在二维坐标上,则每条记录对应一个点。线性回规最常见的应用场景则是用一条直线去拟和已知的点,并对给定的x值预测其y值。而我们要做的就是找出一条合适的曲线,也就是找出...
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2015-04-05 16:00:47
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原文http://blog.csdn.net/maverick1990/article/details/11721453欠拟合与过拟合概念本次课程大纲:1、局部加权回归:线性回归的变化版本2、概率解释:另一种可能的对于线性回归的解释3、Logistic回归:基于2的一个分类算法4、感知器算法:对于3...
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2015-03-28 18:33:49
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本系列内容均来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解,附加自己的一些编程实现和学习笔记。第一章 Linear regression 1.线性回归线性回归是一种监督学习的方法。线性回归的主要想法是给出一系列数据,假设数据的拟合线性表达式为:如何求得参数θ成为...
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2015-03-28 12:47:22
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线性回归数据来自于国泰安数据服务中心的经济研究数据库。网址:http://www.gtarsc.com/p/sq/。数据名称为:全国各地区能源消耗量与产量,该数据的年度标识为2006年,地区包括我国30个省,直辖市,自治区(西藏地区无数据)。1.1 数据预处理数据预处理包括的内容非常广泛,包括数据清...
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2015-03-18 17:35:44
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Logistic回归用来分类,线性回归用来回归。
线性回归是把让样本的属性前面加系数,相加。代价函数是误差平方和形式。所以,在最小化代价函数的时候,可以直接求导,令导数等于0,如下:
也可以使用梯度下降法,学习的梯度和Logistic回归形式一样。
线性回归的优点:计算简单。
缺点:不好处理非线性数据。...
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2015-03-05 10:48:54
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PartI起源:线性回归线性回归很常见,给你一堆点,作出一条直线,尽可能去拟合这些点。对于多维的数据,设特征为xi,设函数h(θ)=θ+θ1x1+θ2x2+.....为拟合的线性函数,其实就是内积,实际上就是y=Wx+b。那么如何确定这些θ参数(parament)才能保证拟合比较好呢?①确定目标函数...
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2015-02-17 23:34:21
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MLlib支持二分类,多酚类和回归分析的多种方法,具体如下:问题类别 支持方法二分类线性支持向量机, 逻辑回归,决策树,朴素贝叶斯多分类决策树,朴素贝叶斯回归线性最小二乘,Lasso,ridge regression, 决策树线性模型二分类(支持向量机, 逻辑回归)线性回归(最小二乘,Lasso,....
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2015-01-13 15:39:08
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一、线性回归1、什么是线性回归?(1)线性:直线(2)线性回归:根据已有的数据集拟合出一条直线(3)用途:回归或者分类,如果y是连续的值,则为回归;如果y是离散的几个值,则为分类;本文只针对分类(4)线性公式 ,设置x0=1,则有(5)如果利用线性回归进行回归或者分类,只需要估算出θ的值2、如何估算...
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2014-12-23 00:10:30
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线性回归算法优缺点:优点:结果易于理解,计算不复杂缺点:对非线性数据拟合不好适用数据类型:数值型和标称型算法思想:这里是采用了最小二乘法计算(证明比较冗长略去)。这种方式的优点是计算简单,但是要求数据矩阵X满秩,并且当数据维数较高时计算很慢;这时候我们应该考虑使用梯度下降法或者是随机梯度下降(同Lo...
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2014-12-06 01:21:06
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Microsoft 线性回归算法是 Microsoft 决策树算法的一种变体,有助于计算依赖变量和独立变量之间的线性关系,然后使用该关系进行预测。该关系采用的表示形式是最能代表数据序列的线的公式。例如,以下关系图中的线是数据最可能的线性表示形式。关系图中的每个数据点都有一个与该数据点与回归线之间距离...
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2014-11-19 14:01:13
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