任务1 - 线性回归算法梳理(datawhale)18 [问题点数:20分]

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Datawhale 初级算法梳理 - 线性回归算法梳理
<em>任务</em>一 :<em>线性回归</em><em>算法</em><em>梳理</em> 1. 机器学习的一些概念 有监督学习:是机器学习<em>任务</em>的一种。 它从有标记的训练数据中推导出预测函数。有标记的训练数据是指每个训练实例都包括输入和期望的输出。 无监督学习:训练数据没有标记信息的学习。 泛化能力:是指机器学习<em>算法</em>对新鲜样本的适应能力,学习的目的是学到隐含在数据对背后的规律,对具有同一规律的学习集以外的数据,经过训练的网络也能给出合适的输出...
Datawhale学习计划:| 算法梳理——任务1
Datawhale学习计划:| <em>算法</em><em>梳理</em>——<em>任务</em>1 1、监督学习 分类: 主要有两类:监督学习(Supervised learning)和非监督学习(Unsupervised learning)。 定义: 是否有监督(supervised),就看输入数据是否有标签(label)。输入数据有标签,则为有监督学习,没标签则为无监督学习。 例子: 例1、房价预测 这是监督学习的很好的例子,监督学习是指...
线性回归算法梳理1
机器学习的一些概念 有监督学习、无监督学习 根据数据是否拥有标记信息,学习<em>任务</em>可以分为有监督学习和无监督学习。 有监督学习:用已知某种或某些特性的样本作为训练集,以建立一个数学模型,再用已建立的模型来预测未知样本,此种方法称为有监督学习。 分类(离散)和回归(连续)属有监督学习; 无监督学习:根据类别样本(没有被标记)的训练样本解决模型识别中的各种问题。 聚类属无监督学习 泛化能力 学得模型应...
任务1-线性回归算法梳理
<em>任务</em>1-<em>线性回归</em><em>算法</em><em>梳理</em> 机器学习的一些概念 有监督学习:用已知某种或某些特性的样本作为训练集,以建立一个数学模型,再用已建立的模型来预测未知样本,此种方法被称为有监督学习,是最常用的一种机器学习方法。是从标签化训练数据集中推断出模型的机器学习<em>任务</em>。 无监督学习:与监督学习相比,无监督学习的训练集中没有人为的标注的结果,在非监督的学习过程中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在...
线性回归算法梳理 任务
1. 机器学习的一些概念(有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证) 有监督:用于训练的数据集有groundtruth,数据集已标注; 无监督:用于训练数据集无标注; 泛化能力:是指机器学习<em>算法</em>对新鲜样本的适应能力。学习的目的是学到隐含在数据对背后的规律,对具有同一规律的学习集以外的数据,经过训练的网络也能给出合适的输出,该能力称为泛化能力。 过拟合:对训练数...
算法梳理进阶线性回归 任务
机器学习的一些概念(有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证) 用已知某种或某些特性的样本作为训练集,以建立一个数学模型,再用已建立的模型来预 测未知样本,此种方法被称为有监督学习 与监督学习相比,无监督学习的训练集中没有人为的标注的结果 泛化能力,模型的预测能力 <em>线性回归</em>的原理 回归<em>算法</em>是一种比较常用的机器学习<em>算法</em>,用来建立“解释”变量(自变量X)和观 测...
算法梳理进阶线性回归 任务
1.波士顿房产数据 from sklearn import datasets import pandas as pd import numpy as np boston = datasets.load_boston() boston_data = boston.data boston_feature = boston_data boston_target = boston.target #得到...
DataWhale基础算法梳理-1.线性回归,梯度下降
一。问题: 1.<em>线性回归</em>损失函数的极大似然推导:西瓜书公式3.4除了用最小二乘法以外,怎么用极大似然推得? 2.一元<em>线性回归</em>的参数求解公式推导:西瓜书公式3.7和3.8怎么推来的? 3.多元<em>线性回归</em>的参数求解公式推导:西瓜书公式3.10和3.11怎么推来的? 4.<em>线性回归</em>损失函数的最优化<em>算法</em>:什么是批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降? 二。笔记 4. 批量梯度下降...
datawhale数据分析任务1
import pandas as pd from sklearn.impute import SimpleImputer from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold from sklearn.feature_selection im...
DW集训营算法基础梳理任务1:线性回归
【学习<em>任务</em>】 <em>线性回归</em>损失函数的极大似然推导:西瓜书公式3.4除了用最小二乘法以外,怎么用极大似然推得? 一元<em>线性回归</em>的参数求解公式推导:西瓜书公式3.7和3.8怎么推来的? 多元<em>线性回归</em>的参数求解公式推导:西瓜书公式3.10和3.11怎么推来的? <em>线性回归</em>损失函数的最优化<em>算法</em>:什么是批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降? 一. 损失函数的极大似然推导 要知道如何用极大似...
「初级算法学习小组」任务1——线性回归算法梳理
1. 机器学习基础概念 1.1 监督与无监督 监督学习研究的是属性x和输出值y之间的关系。 无监督研究的是属性和属性之间的关系,这时候没有输出值或者标签值y。 1.2 泛化能力 我们学得的模型,它作用于新样本的表现能力,称为泛化能力。 1.3 过拟合欠拟合 模型对训练集适配得很好,模拟得很好,在测试集上却表现很差,叫作过拟合。这时候方差会比较大。 模型对训练集都模拟不好,就叫欠拟合。这时候偏差会很...
线性回归算法梳理 - 概念,线性回归
机器学习介绍 机器学习的核心是“使用<em>算法</em>解析数据,从中学习,然后对世界上的某件事情做出决定或预测”。这意味着,与其显式地编写程序来执行某些<em>任务</em>,不如教计算机如何开发一个<em>算法</em>来完成<em>任务</em>。有三种主要类型的机器学习:监督学习、非监督学习和强化学习,所有这些都有其特定的优点和缺点1。 监督学习涉及一组标记数据。计算机可以使用特定的模式来识别每种标记类型的新样本。监督学习的两种主要类型是分类和回归。 分类中...
day1 线性回归算法梳理
1.机器学习的一些概念 有监督:通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型,再用这个最优模型去将给定数据转化为相应的输出,对输出进行简单的判断来实现分类。 无监督:输入数据没有标签,让计算机自己学习分类,找其中的共同点来进行分类。 泛化能力:顾名思义,就是学习出来的模型推广到未知数剧上得到合适输出的能力。学习的目的是学到隐含在数据背后的规律, 过拟合:模型在训练集中表现过好,但泛化能力差,在测试集中...
线性回归算法梳理
<em>线性回归</em><em>算法</em><em>梳理</em> 目录 1. 基础知识 1.1 有监督学习 1.2 无监督学习 1.3 过拟合与欠拟合 2. <em>线性回归</em>的原理 3. <em>线性回归</em>损失函数、代价函数、目标函数的概念 4. 一元<em>线性回归</em>的参数求解公式推导 5. 多元<em>线性回归</em>的参数求解公式推导 6. <em>线性回归</em>的评估指标 7. 参考资料 文中肯定有许多描述不恰当、理解不到位的地方,希望大神们拍正。另外文中一些段落是...
Day1 :线性回归算法梳理
目录 1.机器学习的相关概念 2.<em>线性回归</em> 原理 损失函数、代价函数、目标函数 评估指标 3.优化方法 梯度下降法 牛顿法 拟牛顿法 4.sklearn参数详解 1 机器学习基本概念 监督学习与非监督学习 统计学习包括监督学习(supervised learning)、非监督学习(unsupervised learning)、半监督(semi-supervised learning)、强...
算法梳理(一)线性回归
目录1. 机器学习的一些概念1.1 机器学习的概念1.2 有监督学习1.3 无监督学习1.4 半监督学习1.5 强化学习1.6 泛化能力1.7 过拟合1.8 欠拟合1.9 常见模型指标1.10 交叉验证2. <em>线性回归</em>2.1 <em>线性回归</em>的原理2.2 <em>线性回归</em>的目标函数、损失函数2.3 优化方法2.4 <em>线性回归</em>的评估指标2.5 sklearn参数详解 1. 机器学习的一些概念 1.1 机器学习的概念 计...
算法梳理线性回归
<em>算法</em><em>梳理</em>之<em>线性回归</em> <em>算法</em><em>梳理</em>之<em>线性回归</em> 1.机器学习常用名词概念 损失函数(loss function):是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常使用L(Y, f(x))来表示,损失函数越小,模型的健壮性就越好。一般是针对单个样本i。 代价函数(cost function):是定义在整个训练集上面的,是所有样本误差的总和的平均,也就是损失函数总和的平...
算法梳理线性回归
目录 1.机器学习的一些概念: 2.<em>线性回归</em>的原理 3.<em>线性回归</em>损失函数、代价函数、目标函数 4.优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等) 5.<em>线性回归</em>的评估指标 6.sklearn参数详解 1.机器学习的一些概念: 有监督vs无监督        根据学习样本是否具有标记信息,学习<em>任务</em>分为有监督学习(样本有标记,比如分类<em>任务</em>和回归<em>任务</em>)和无监督学习(样本没有标记,比如聚类) ...
线性回归算法梳理(初版)
1. 机器学习的一些概念(有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证) 机器学习方法是计算机利用已有的数据(经验),得出了某种模型(迟到的规律),并利用此模型预测未来(是否迟到)的一种方法。从广义上来说,机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说,机器学习是一种通过利用数据,训练出模型,然后使用模型预测的...
day1.线性回归算法梳理
打卡:day1.<em>线性回归</em><em>算法</em><em>梳理</em> 机器学习的一些概念 有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证 有监督、无监督: 有监督学习:针对有很多特征的数据集,进行有标签或者目标的学习为有监督学习; 无监督学习:针对有很多特征的数据集,试图显式或者隐式地学习出概率分布为无监督学习。 传统上,将回归、分类或者结构化输出问题称为监督学习,将支持其他<em>任务</em>的密度估计称为无监督...
算法梳理第一期:线性回归
1、机器学习基本概念 损失函数 损失函数是针对一个样本计算该样本真实的yiy_iyi​值与模型预测的值f(xi)f(x_i)f(xi​)之间的误差。 以<em>线性回归</em>为例,下面若未指明,都是以<em>线性回归</em>为例,损失函数 L(yi,f(xi))=12(yi−f(xi))2L(y_i,f(x_i))=\dfrac12(y_i-f(x_i))^2L(yi​,f(xi​))=21​(yi​−f(xi​))2 代价函...
线性回归算法梳理----学习笔记
1. 机器学习的一些概念 2. <em>线性回归</em>的原理 3. <em>线性回归</em>损失函数、代价函数、目标函数 4. 优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等) 5. <em>线性回归</em>的评估指标 6. sklearn参数详解 1.机器学习的一些概念 有监督:对已知结果集的数据集进行学习,结果集对训练有指导意义。如:<em>线性回归</em>、决策树等 。 无监督:对未知结果集的数据集进行学习。如:kmeans、dbscan等...
Task1 线性回归算法梳理
Day1 <em>线性回归</em><em>算法</em><em>梳理</em> 1.机器学习的一些概念 机器学习:简单的讲就是,通过输入数据,称为数据集,经由学习<em>算法</em>训练模型,输出相应的模型,并用来解决实际问题。 根据训练方法的不同,机器学习可分为:监督学习,无监督学习,半监督学习,强化学习。 监督学习:监督学习是从标记的训练数据来判断一个功能的机器学习<em>任务</em>,可分为“回归”和“分类”问题。 定量输出称为回归,比如根据房屋的地理位置,房屋...
线性回归算法梳理 task2
1.生成数据 x = np.array([0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) y = np.array([12,14,<em>18</em>,19,21,23,24,26,27,29,31])#显示数据 plt.scatter(x,y) plt.show() 2.算术法求解 #对数据集进行3:7的拆分 x_train = x[:7].reshape(-1,1) x_test = x[7:].res...
机器学习理论:线性回归算法梳理
一:机器学习的一些概念 有监督:就是人们常说的分类,通过已经有的训练集(知道数据以及各数据对应的分类)去训练一个最佳的模型,在利用这个模型将所对应的输入映射为对应的分类,从而实现简单的分类。就像我们从小,大人叫我们去认识各种生活中的现象,房子,车,等。这就是大人给我们训练认知的模型,当我们下次在看到对应是实物,就可以做简单的分类。 无监督:我们事先没有任何的训练样本,而是对数据直接进行建模。就像我...
0228线性回归算法梳理
<em>线性回归</em><em>算法</em><em>梳理</em>一、机器学习相关概念二、<em>线性回归</em>原理 一、机器学习相关概念 1、有监督学习与无监督学习 有监督学习的数据具备特征(features)与预测目标(label),有监督学习同时拥有输入变量x和输出变量y。用一个<em>算法</em>把输入到输出的映射关系——y=f(x)学习出来,当拿到新数据x1时就可以用学习到的映射关系得到相应的y1。常见有监督学习<em>算法</em>:回归和分类。如<em>线性回归</em>、朴素贝叶斯分类、逻辑回归...
算法梳理——001线性回归
一、写在前面的碎碎念 像所有游戏的开端差不多,一年前一个人就孤零零的冲上了图像处理的道路,过程曲折而充满着冒险的意味,不断地摸索试探慢慢前行,发现一扇门背后连接着的是一个世界。当我走进那扇门的时候,我也就开始进入一个新的世界。从图像处理一路走来,也许一开始都是艰难曲折,但是感觉事情做着做着也就没那么艰难了。 二、机器学习的一些基本概念 9+ ...
(一)线性回归算法梳理
Part1:基本概念 监督学习:(输入数据有标签) 从给定有限的训练数据出发,假设数据是独立同分布的,且假设模型属于某个假设空间,应用某一评价准则,从假设空间选取一个最优模型,使它对已给训练数据及未知测试数据在给定评价标准意义下有最准确的预测。 无监督学习:(输入数据无标签) 训练数据未进行标记,自动对输入的数据进行分类或分群。(只为<em>算法</em>提供了输入变量X而没有对应的输出变量) 泛化能力:学习方法学...
【DataWhale Day1】算法实践任务1
【数据说明】 这份数据集是金融数据(非原始数据,已经处理过了),我们要做的是预测贷款用户是否会逾期。表格中 “status” 是结果标签:0表示未逾期,1表示逾期。 print( ...
datawhale】数据结构打卡任务1
练习: Three Sum(求三数之和) 中文版:https://leetcode-cn.com/problems/3sum/ 数组排序后固定一个数,这个固定的数从索引0开始取,另外两个数通过双指针进行搜索,当然,还要考虑重复的情况 class Solution: def threeSum(self, nums: List[int]) -&gt; List[List[int]]: ...
Datawhale-初级算法梳理-Day1-线性回归算法梳理
Datawhale-初级<em>算法</em><em>梳理</em>-Day1-<em>线性回归</em><em>算法</em><em>梳理</em>1.机器学习的一些概念a) 监督学习b) 无监督学习c) 泛化能力d) 过拟合和欠拟合e) 交叉验证2.<em>线性回归</em>的原理3.<em>线性回归</em>损失函数、代价函数、目标函数4.优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法)5.<em>线性回归</em>的评价指标6.sklearn参数详解 1.机器学习的一些概念 a) 监督学习 监督学习是机器学习的一种方法,可以由训练资料中学...
datawhale决策树算法梳理
构造树的基本想法是随着树深度的增加,节点的熵迅速地降低。熵降低的速度越快越好,这样有望得到一颗高度最矮的决策树。 1. 信息论基础 熵 熵指内部的混乱程度,种类越多,熵越大,分类效果不好。 联合熵 联合符号集合XY上的联合自信息量的数学期望 条件熵 在联合符号集合XY上的条件自信息量的数学期望 信息增益 举个例子,对一个事件进行分类,分别计算分类前、分类后的熵,然后前面的减去后面得...
算法梳理进阶线性回归(二)
文章目录 上次简单介绍了<em>线性回归</em>原理以及公式推导,今天用python代码简单实现下单变量<em>线性回归</em>: # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np from matplotlib import pylab as pl class LRArithmetic: def __init__(self, x, y): &amp;quot;&amp;quot;&amp;quot; ...
算法梳理进阶线性回归(一)
文章目录1. 机器学习的一些概念1.1 机器学习是什么?1.2 有监督学习1.3 无监督学习1.4 半监督学习1.5 集成学习1.6 强化学习1.7 泛化能力1.8 过拟合1.9 欠拟合1.10 欠拟合-过拟合与偏差-方差的关系1.11 交叉验证2. <em>线性回归</em>2.1 <em>线性回归</em>原理3. <em>线性回归</em>损失函数、代价函数、目标函数基本概念3.1 基本概念4. 一元<em>线性回归</em>的参数求解公式推导5. 多元<em>线性回归</em>...
算法梳理进阶线性回归(四)
文章目录波士顿房产数据展示多变量<em>线性回归</em>公式推导以及代码实现数据标准化结果截图网格搜索GridSearchCV 波士顿房产数据展示 多变量<em>线性回归</em>公式推导以及代码实现 多元<em>线性回归</em>也可以使用最小二乘法对α 和 β 进行估计。预测模型为: 对求导得到 当为满秩矩阵或正定矩阵时,可以变换为 其中是矩阵的逆矩阵,最终学得的多元<em>线性回归</em>模型为: 这里默认为满秩矩阵,如果非满秩矩阵,可以使用梯度...
Datawhale——高级算法梳理【Task1(2天)】随机森林算法梳理
集成学习、个体学习器的概念 (1)集成学习(ensemble learning)是通过构建并结合多个学习器(个体学习器或弱学习器)来完成<em>任务</em>(分类,回归等),集成学习通常可以获得比单一学习器显著优越的泛化性能。这里的个体学习器(individual learner)通常由一个现有的学习<em>算法</em>从训练数据中产生,例如C4.5决策树<em>算法</em>、BP神经网络<em>算法</em>。 ...
算法梳理进阶线性回归 任务四: Linear Regression(多变量)
波士顿房产数据(完整数据) 实现多变量(手写代码) 数据标准化(手写代码) 网格搜索调参 5 from sklearn.linear_model import LinearRegression对比 1、导入数据 from sklearn.datasets import load_boston boston = load_boston() print(boston.feature_names) ...
任务一 随机森林算法梳理
【<em>任务</em>一 随机森林<em>算法</em><em>梳理</em>】目录1.集成学习概念2.个体学习器概念3.boosting bagging3.1boosting3.2baggging4结合策略(平均法,投票法,学习法)4.1平均法4.2投票法4.3学习法5.随机森林思想6.随机森林的推广7.随机森林优缺点8.sklearn参数参数9.应用场景 目录 集成学习概念 个体学习器概念 boosting bagging 结合策略...
Datawhale编程【任务1 - 数组与链表】
//数组 //实现一个支持动态扩容的数组 //实现一个大小固定的有序数组,支持动态增删改操作 //实现两个有序数组合并为一个有序数组 //学习哈希表思想,并完成leetcode上的两数之和(1)及Happy Number(202)! //(要求全部用哈希思想实现!)(选做)(注意:在第四天会进行继续学习) package arrayTask; import java.util.Arrays...
datawhale数据挖掘任务
可以基于上两次<em>任务</em>清理过的数据集,进行<em>算法</em>仿真。不同的<em>算法</em>调用的python关键语句如下所示 逻辑回归:logistic = linear_model.LogisticRegression()和pre_lr=logistic.fit(train_data, train_label).score(test_data, test_label) SVM:svm.SVC(C=0.3, kernel=...
Datawhale之爬虫第一次任务
<em>任务</em>要求 Task1(3天) 1.1 学习get与post请求 学习get与post请求,尝试使用requests或者是urllib用get方法向https://www.baidu.com/发出一个请求,并将其返回结果输出。 如果是断开了网络,再发出申请,结果又是什么。了解申请返回的状态码。 了解什么是请求头,如何添加请求头。 1.2 正则表达式 学习什么是正则表达式并尝试一些正则表达式并进行匹...
回归任务算法 (一) 线性回归
一、XXX的简介 1.1、典型的理论课本 1.2、典型的公开课 1.3、典型的软件架构/开源库 1.4、典型的博客/GitHub资源 二、XXX的理论及其优缺点 2.1、xxx理论 2.2、xxx优缺点 三、XXX的应用 3.1、应用1(Matlab/Pathon语言的实现) 3.2、应用1(Matlab/Pathon语言的实现) 四、总结 ...
Datawhale训练营Python基础任务1
1.环境配置 1.1Anaconda安装 1.2解释器 2.Python初体验 (1)print &gt;&gt;&gt;print("Hello World") (2)input &gt;&gt;&gt;name=input() Michael &gt;&gt;&gt;name 3.python基础讲解 3.1 python变量特性+命名规则 #变量不仅可以是数字,还可以是任意数据类型。 #变...
算法梳理_集成学习(1)
1 概念<em>梳理</em> 集成学习(ensemble Learning):通过构建并结合多个学习器来完成学习<em>任务</em> 个体学习器(base learners):也叫基学习器,通常由一个现有的学习<em>算法</em>从训练数据中产生。(这个现有的学习<em>算法</em>可以是朴素贝叶斯,决策树这种单一<em>算法</em>,也许是random forest这种ensemble<em>算法</em>) 2 分类 常见的有三类:bagging,boosting,stacking (ba...
DataWhale数据挖掘任务
1:导入数据: 观察一下数据的维度, import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns def initData(): fr=open('E:\BaiduNetdiskDownload\data.csv') data=pd.read_csv...
算法笔记1——线性回归
目录   1 吴恩达机器学习之<em>线性回归</em> 1.1单变量<em>线性回归</em>(Linear Regression with One Variable) 1.2多变量<em>线性回归</em>(Linear Regression with Multiple Variables) 1.3正则化<em>线性回归</em> 1 吴恩达机器学习之<em>线性回归</em> 1.1单变量<em>线性回归</em>(Linear Regression with One Variabl...
机器学习与算法(1)---线性回归
<em>线性回归</em> <em>线性回归</em>是最简单的回归方法,它的目标是使用超平面拟合数据集,即学习一个线性模型以尽可能准确的预测实值输出标记。 <em>线性回归</em>是利用数理统计中回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e,e为误差服从均值为0的正态分布。 回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线...
机器学习1线性回归算法
概述: 对于X1,X2特征值作关于Y的拟合曲线 Y=参数0 + X1 * 参数1 + X2 * 参数2
机器学习算法(1) 线性回归算法
<em>线性回归</em><em>算法</em>(Linear Regression)首先需要明确的是该<em>算法</em>属于监督学习里的回归问题数据准备训练集--一个带标签的数据集m代表训练样本的数目,x用来表示输入变量或者是输入的特征标量,y用来表示输出变量或者叫做目标变量。(x,y)就是一个训练样本。框图表示<em>线性回归</em>流程数学语言表示<em>线性回归</em>的流程...
线性回归算法梳理(从理论到示例)
1、机器学习的一些概念 有监督、无监督: 有监督机器学习又被称为“有老师的学习”,所谓的老师是指标签。监督学习就是最常见的分类(注意和聚类区分)问题,通过已有的训练样本(即已知数据及其对应的输出)去训练得到一个最优模型(这个模型属于某个函数的集合,最优表示某个评价准则下是最佳的),再利用这个模型将所有的输入映射为相应的输出,对输出进行简单的判断从而实现分类的目的。也就具有了对未知数据分类的能力...
datawhale_初级算法_01_线性回归算法梳理
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算法梳理(一)线性回归原理及实现
机器<em>算法</em>学习笔记(一)<em>线性回归</em><em>线性回归</em><em>算法</em>最小二乘法梯度下降法<em>线性回归</em>衡量方式数据归一化代码实现 <em>线性回归</em><em>算法</em> <em>线性回归</em>主要的用途是解决线性问题,蕴含着许多机器学习中的重要思想,是许多强大的非线性模型的基础。本文用来<em>梳理</em>一下自己理解的<em>线性回归</em>模型的一些知识,如有不当之处,还请指正。 <em>线性回归</em>(Linear Regression)是利用称为<em>线性回归</em>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...
机器学习算法梳理1-线性回归
机器学习<em>算法</em>-<em>线性回归</em> 一、相关理论基础 1.1 凸函数 某个向量空间的凸子集(区间)上的实值函数,如果在其定义域上的任意两点 ,有 f(tx + (1-t)y) &amp;lt;= tf(x) + (1-t)f(y),则称其为该区间上的凸函数; 1.2 线性 线性并不等于直线。线性函数的定义是:一阶(或更低阶)多项式,或零多项式。当线性函数只有一个自变量时,y = f(x); 如果有多个...
线性回归知识点梳理
1. 机器学习的一些概念 1.1 损失函数、代价函数、目标函数 1.2 监督学习 无监督学习 1.3 正则化 1.4 泛化能力 1.5 过拟合 1.6评价函数 2. <em>线性回归</em>的原理 3. 损失函数推导 MSE MAE… 一元到多元 4. 损失函数求解 梯度下降法 牛顿法 拟牛顿法 5. 广义<em>线性回归</em> 多项式<em>线性回归</em> 逻辑回归 (简要描述) 6. 正则化 岭回归 lasso回归 弹性网络 ...
机器学习算法梳理线性回归
机器学习的一些概念 监督学习是 学习给定标签的数据集 通过对数据集的训练得到训练模型函数,然后把新的输入数据输入模型函数,预测结果。可以分为两大类,分别是回归(输出为一个连续值)和分类(输出为一个标签)。 无监督学习是学习没有标签的数据集 样本没有标签,只有一定的特征,学习过程中不知道分类结果是否正确。 泛化能力是学得模型适用于新样本的能力。 过拟合是对于训练数据拟合程度过当的情况;表现为训练...
初级算法梳理--线性回归
目录 目录: 机器学习概念 <em>线性回归</em>原理 <em>线性回归</em>损失函数、代价函数、目标函数 优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等) <em>线性回归</em>的评估指标 sklearn 参数详解 1、机器学习概念: 1.1 有监督学习 个人通俗理解:训练的数据集带有标签,通过训练学习得到模型,再给模型输入未知标签的新数据集,输出新的数据集的标签。常用的简单学习<em>算法</em>:分类<em>算法</em>,回归<em>算法</em> 术语描述:用已知某...
机器学习算法梳理线性回归
【学习<em>任务</em>】 <em>线性回归</em>损失函数的极大似然推导:西瓜书公式3.4除了用最小二乘法以外,怎么用极大似然推得? 一元<em>线性回归</em>的参数求解公式推导:西瓜书公式3.7和3.8怎么推来的? 多元<em>线性回归</em>的参数求解公式推导:西瓜书公式3.10和3.11怎么推来的? <em>线性回归</em>损失函数的最优化<em>算法</em>:什么是批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降? 1.<em>线性回归</em>损失函数的...
机器学习算法梳理(一):线性回归
<em>线性回归</em><em>梳理</em>
python基础Datawhale任务
python基础<em>任务</em>一<em>任务</em>一简介环境搭建python初体验python基础讲解python数值基本知识 <em>任务</em>一简介 环境搭建 a) anaconda环境配置 b) 解释器 python初体验 a) print and input python基础讲解 a) python变量特性+命名规则 b) 注释方法 c) python中“:”作用 d) 学会使用dir( )及和help( ) e) impo...
统计学基本知识 #datawhale 任务
统计学 分布的描述 偏态 表示数据分布的不对称性,指数据分布的偏斜方向和程度。测定指标用偏态系数SK表示。偏态有正负之分。 峰度 表示数据分布的尖峭程度或峰凸程度,根据变量值的集中与分散程度,峰度一般可表现为三种形态:尖顶峰度、平顶峰度和标准峰度。测定指标用峰度系数K表示。K越大,峰越尖。 中心极限定理 在一定条件下,多个相互独立的随机变量的均值(或其他数字特征如极差),服从或近似正态分布。 对随...
datawhale数据挖掘课程-任务
特征衍生:在实际工作中,自己用到的是特征升维,即one-hot encoding。另一种特征衍生方法是特征组合,比如拼接年龄+收入区间成为一个新特征,但是在金融行业一般不这么做、因为可解释性差容易不符合监管要求。 计算IV函数。在机器学习的二分类问题中,IV值(Information Value)主要用来对输入变量进行编码和预测能力评估。特征变量IV值的大小即表示该变量预测能力的强弱。IV 值的...
Datawhale《深度学习-NLP》预备任务
预备<em>任务</em> tensorflow安装 推荐Anaconda(针对自己操作系统和位数下载对应版本);推荐用conda create创建对应的python环境(注:某些python版本可能不支持tensorflow);通过pip install来安装tensorflow。 参考: tensorflow安装教程 http://www.tensorflownews.com/series/tensorfl...
python基础Datawhale任务
1.file a.打开文件方式(读写两种方式) Python open() 方法用于打开一个文件,并返回文件对象,在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数,如果该文件无法被打开,会抛出 OSError。 注意:使用 open() 方法一定要保证关闭文件对象,即调用 close() 方法。 open() 函数常用形式是接收两个参数:文件名(file)和模式(mode)。 b.文件对象的操作...
python基础Datawhale任务
python基础<em>任务</em>三<em>任务</em>三简介dict字典集合三目表达式循环语句 <em>任务</em>三简介 dict字典 a. 定义 b. 创建 c. 字典的方法 集合 a特性 b 创建 c. 方法 判断语句(要求掌握多条件判断) 三目表达式 循环语句 dict字典 Python内置了字典:dict的支持,dict全称dictionary,在其他语言中也称为map,使用键-值(key...
【DataWhale Day3】算法实践任务2
文章目录0.问题描述1.评价指标2.模型构建2.1数据导入2.2数据切分2.3模型构建2.3.1模型对象化2.3.2 构建模型字典,以便后续引用**2.4模型训练及评价2.4.1封装模型训练及预测评价2.4.1模型运行及评价结果 0.问题描述 这份数据集是金融数据(非原始数据,已经处理过了),我们要做的是预测贷款用户是否会逾期。表格中 “status” 是结果标签:0表示未逾期,1表示逾期。 构建...
DataWhale MySQL 任务二[更新版]
文章目录<em>任务</em>二2.1基础表操作1. 项目三1.1 复习了下新建表1.2 更改表属性1.3 各种查看1.4 复习查询重复值2. 项目四2.2 表联结1.学习内容2. 项目五另外练习 <em>任务</em>二 2.1基础表操作 1. 项目三 1.1 复习了下新建表 复习了下新建表之类的,注意属性之间, 没有逗号 USE <em>datawhale</em>_hw; CREATE TABLE course ( Student VA...
统计学基本知识 #datawhale 任务
<em>线性回归</em> 平方误差 每个点同回归直线的竖直距离 SEline=∑i=1n(yi−(mxi+b))2SE_{line} = \sum^n_{i=1}(y_i -(mx_i + b))^2SEline​=∑i=1n​(yi​−(mxi​+b))2 可以看作直线对数据点拟合程度的度量 设回归直线 y=mx+by = mx +by=mx+b 由公式拆分推导可得: 决定系数 概念:y的波动程度有多少百分比...
Machine Learning 三本经典英文书籍下载
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C# Sqlite For WP7下载
关于Windows phone 7下的Sqlite应用,非常值得参考 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/alfred_2006/4072690?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/alfred_2006/4072690?utm_source=bbsseo[/url]
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