过程： 先用numpy建立100个数据点，再用梯度下滑工具来拟合，得到完美的回归线。 过程： 先用numpy建立100个数据点，再用梯度下滑工具来拟合，得到完美的回归线。 运行结果： 符合：y=x*0.1+0.3 ...
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2017-07-09 23:04:55
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6月快要结束了 期末也过去大半了 马上就是大三狗了 取消了小学期后20周的学期真心长， 看着各种北方的学校都放假嗨皮了，我们这个在北回归线的学校，还在忍受酷暑。 过年的时候下定决心要拿块ACM的牌子，一直坚持刷题，这一个学期刷了200道吧，感觉还是小有收获。特别是Ural和Codeforces上的题 ...
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2017-06-30 01:09:41
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Spark中常见的三种分类模型:线性模型、决策树和朴素贝叶斯模型。 线性模型，简单而且相对容易扩展到非常大的数据集；线性模型又可以分成：1.逻辑回归；2.线性支持向量机 决策树是一个强大的非线性技术,训练过程计算量大并且较难扩展(幸运的是,MLlib会替我们考虑扩展性的问题)，但是在很多情况下性能很 ...
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2017-05-01 21:03:14
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1 一元线性回归 线性回归是一种简单的模型，但受到广泛应用，比如预测商品价格，成本评估等，都可以用一元线性模型。y = f(x) 叫做一元函数，回归意思就是根据已知数据复原某些值，线性回归（regression）就是用线性的模型做回归复原。 基本思想：已知一批(x, y)来复原另外未知的值，例如（1 ...
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2017-04-16 12:05:13
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1. 线性回归 在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合（自变量都是一次方）。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做 ...
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2017-04-14 00:13:58
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再次声明，总结内容基本非原创，只是一个勤劳的搬运工，由于来源比较杂，只好一起感谢网上提供这些知识的人类们。 一、关于线性回归 线性回归比较简单，这里主要是对线性回归的一种理解，包括部分正则化的内容。 1.模型的概率解释 2.最大似然估计 即： 上面是线性回归最原始的最小平方损失函数，如果为了防止过拟 ...
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2017-04-12 15:05:34
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Minitab软件是现代质量管理统计的领先者，全球六西格玛实施的共同语言，以无可比拟的强大功能和简易的可视化操作深受广大质量学者和统计专家的青睐。 MINITAB 功能菜单包括: 基础和高级统计工具： 假设检验 （参数检验和非参数检验） 回归分析（一元回归和多元回归、线性回归和非线性回归） 方差分析 ...
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2017-03-26 11:27:47
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转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/24cb3f38b55e5d7516d8059f9f105eb6.html 保序回归 1.线性回归VS保序回归 ? 线性回归->线性拟合 ? 保序回归->保序的分段线性拟合，保序回归是拟合原始数据最佳的单调函数 ...
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2017-03-22 00:26:01
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线性回归的主要思想是： 已知样本数目为m，特征(feature)数目为n。 给出假设h(X)=theta0+theta1*x1+theta2*x2+…+thetan*xn=X*theta X=[1,x1,x2,…xn]，xi即第i个特征的值（这里默认利用向量同时处理m个样本值，即xi为m*1的向量） ...
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2017-03-10 18:04:59
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