原文链接：http://tecdat.cn/?p=26158 原文出处：拓端数据部落公众号 弹性网络正则化同时应用 L1 范数和 L2 范数正则化来惩罚回归模型中的系数。为了在 R 中应用弹性网络正则化。在 LASSO回归中，我们为 alpha 参数设置一个 '1' 值，并且在 岭回归中，我们将 '0' 值设置为其 alpha 参数。
逻辑回归 线性回归不适合处理分类问题，因为用连续型函数逼近离散型函数不太靠谱。因此考虑如何修改线性回归方法使其适用于分类问题。 现在给出\((x_1,y_1),(x_2,y_2)...(x_n,y_n),x_i \in R^k,y_i\in \{0,1\}\)： 对于\(w\in R^k,b\in R,f(x)=w^Tx+b\)，那么怎么把它的值域限制在0和1
1 、线性回归 1.1 线性回归应用场景 房价预测 销售额度预测 金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子 1.2 什么是线性回归 1.2.1定义与公式 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式
1 、线性回归 1.1 线性回归应用场景 房价预测 销售额度预测 金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子 1.2 什么是线性回归 1.2.1定义与公式 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式
什么是逻辑回归 逻辑回归是通过回归的思想来解决二分类问题的算法 逻辑回归的原理是用逻辑函数把线性回归的结果\((-∞,∞)\)映射到\((0,1)\)，故先介绍线性回归函数和逻辑函数 线性回归函数 线性回归函数的数学表达式: $y = \theta_{0}+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2} +....+
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets boston_data = datasets.load_boston() X = boston_data.data y = boston_data.target X = X[y < 50.0] y = y[y < 50.0] 以下自定义的类导入详情见5-5衡量回归算法的标准 from play_ML.model
准备： 一、收到非第一次提测邮件后，查看提测内容，修改了那些bug，是否全部修改？（95%即可） 二、前端（APP/web）新版本代码是否提交，确认版本是最新版本,后端服务是否已经部署，确定是最新版本，即可开始回归测试 回归执行思路： 三、正常思维，回归bug，满足预期结果就可以关闭bug单，不满足则打回bug 四
1. 基本原理 线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记 考虑一种最简单的情形：输入属性的数目只有一个，即 $$ D = \left \{ \left ( x^{i},y^{i} \right ) \right \} _{i=1}^{m} ，其中x_{i}\in \math
线性回归 简单的线性回归概述一元线性回归多元线性回归损失函数平方损失函数绝对损失函数对数损失函数0-1损失函数 方程解评估性能指标（来源：[头歌](https://www.educoder.net/)） 简单的线性回归 概述 在生活中，我们常常能碰到这么一种情况，一个变量会跟着另一个变量的变化
回归：通过数据--最终预测一个值 example：通过借款人工资，年龄--预测借款多少钱给借款人 分类：通过数据--最终得到一个值 example：通过借款人工资，年龄--预测借还是不借：借：0（类别值）
前段时间 因为一些事情耽误 确实这个事情苦恼了我很久 我第一次感受到 就是我很想十分努力的去学习 去改变自己 但是一种力不从心的感觉 一种不给你机会的感觉 如果后面有机会我会专门发一篇随笔来写这几个月我在干嘛 还真是讽刺 前面才说梦开始的地方 结果就戛然而止了 哈哈哈 现
机器学习笔记（3）-逻辑回归 逻辑回归损失及优化精确率和召回率分类评估报告 逻辑回归 解决二分类问题 什么是逻辑回归：逻辑回归是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归。由于算法的简单和高效性，在实际应用中非常广泛。 逻辑回归是一种分类算法
作者：韩信子@ShowMeAI 教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34 本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/188 声明：版权所有，转载请联系平台与作者并注明出处 引言 本篇内容我们给大家介绍机器学习领域最常见的模型之一：逻辑回归。它也是目前工业界解决问题最广泛
岭回归算法是一种专门用于共线性数据分析的有偏估计回归方法， 实际上是一种改 良的最小 乘估计法，通过放弃最小 乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代 价，获得回归系数更符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘 。 在 scikit-leam 中实现岭回归算法的是 Ridg
视觉测试用于评估Web应用程序跨浏览器的响应能力。通过执行视觉测试，您可以查看前端的UI/UX组件，以决定受测试的应用程序是否可以适配于各种浏览器，设备和屏幕分辨率，因为它们都提供了不同的体验。 视觉测试是一种验证应用GUI是否正确地展示给用户的操作。测试目标是找出应用在可视
转自：https://blog.csdn.net/lulujiang1996/article/details/78802432 一元线性回归分析概念回顾： 线性回归方程：1.假设随机变量y和普通变量x存在以下关系 y~N(a+bx,σ^2) 其中a,b,σ^2都是不依赖于x的未知数，记h=Y-(a+bx) 2.此时对Y作如下的正态假设Y=a+bx+h,h~N(0,σ^2)其中
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25564 原文出处：拓端数据部落公众号 冗余分析（redundancy analysis，RDA）是一种回归分析结合主成分分析的排序方法，也是多因变量（multiresponse）回归分析的拓展。从概念上讲，RDA是因变量矩阵与解释变量之间多元多重线性回归的拟合值矩阵的PCA分析。 本报告对
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25583 原文出处：拓端数据部落公众号 多项式逻辑回归 是逻辑回归的扩展，它增加了对多类分类问题的支持。 默认情况下，逻辑回归仅限于两类分类问题。一些扩展，可以允许将逻辑回归用于多类分类问题，尽管它们要求首先将分类问题转换为多个二元分类问题。
因为GBDT是个加法模型，每往模型里面加一个回归树的时候，都要保证loss下降，这样结果更加准确，不然不如不加。
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25583 原文出处：拓端数据部落公众号 多项式逻辑回归 是逻辑回归的扩展，它增加了对多类分类问题的支持。 默认情况下，逻辑回归仅限于两类分类问题。一些扩展，可以允许将逻辑回归用于多类分类问题，尽管它们要求首先将分类问题转换为多个二元分类问
1.分类问题------对已知类别的数据进行学习，为新的内容标注一个类别 比如判断一个新闻是社会新闻还是娱乐新闻 2.聚类的类别预先是不清楚的，比较适合一些不确定的类别场景 比如捡到的大堆树叶不清楚各自是从哪种树上掉下来，根据大小形状等等划分 3.回归问题------通过构建一个
线性回归 线性回归,又名普通最小二乘法,是回归问题最简单也是最经典的回归方法 文章目录 线性回归1.使用numpy线性回归1.1拟合直线1.2高阶多项式拟合曲线 2.使用sklearn进行回归2.1拟合直线2.2 拟合曲线 1.使用numpy线性回归 (1)函数：p = polyfit(x,y,n) x是已知的离散
1，库文件 首先载入几个需要用到的库函数： numpy：python的基本库，用于科学的计算matplotlib.pyplot:用于生成图片掊：定义load_data_sets() 方法，用于载入数据 2 载入数据 猫的图片数据集用hdf5的形式存储： 训练集：包含了train_num个数据集，数据的标签分为cat（y=1）和not-cat（y=0） 测试集：包含
原文链接：http://tecdat.cn/?p=25453 原文出处：拓端数据部落公众号 现在有了对贝叶斯方法的概念理解，我们将实际研究使用它的回归模型。为了简单起见，我们从回归的标准线性模型开始。然后添加对采样分布或先验的更改。我们将通过 R 和相关的 R 包 rstan 使用编程语言 Stan。 示例
目前我的测试项目正在进行自动化回归用例库的建设，期间出现了很多具体的问题，但是在总的方向上我有一些体会： 1. 回归用例库建设 全量、细节性回归用例库的规模会非常大，不是短时间实现，建议根据优先级逐步建设，穿插在变更测试过程中。 2. 建立最小测试集 一轮全量回归需要执行很长时间，
