1. 回归（regression） 1.1 起源与定义 回归最早是被高尔顿提出的。他通过研究发现：如果父母都比较高一些，那么生出的子女身高会低于父母的平均身高；反之，如果父母双亲都比较矮一些，那么生出的子女身高要高于父母平均身高。他认为，自然界有一种约束力，使得身高的分布不会向高矮两个极端发展，而
资料来源于网络搜集和汇总，把算法知识的总结放在业务知识后面也是为了说明实际工作业务落地应用的重要性大于算法创新。面试题依然是适用于3年经验以内的初学者，希望大家在学习算法的同时不要一心只研究算法而脱离了业务，要真正做到数据驱动业务。先附上之前对算法的一
文章目录 前言一、逻辑回归的参数列表二、逻辑回归的属性列表三、逻辑回归的接口列表 前言 引用菜菜老师的列表 一、逻辑回归的参数列表 二、逻辑回归的属性列表 三、逻辑回归的接口列表
1.线性回归（Linear Regression） 1).介绍 线性回归是机器学习中最基础、最经典的算法之一，它利用线性函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模，建模过程就是使用数据点来寻找最佳拟合线。线性回归分为两种类型：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)，一个自
线性回归的局限性
# LinearRegression,Ridge,Lasso import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression,Ridge,Lasso,RidgeCV,LassoCV import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 50个样本 200个特征 # 无解，无数个解 X = np.random.randn(50,200) w = np
逻辑回归（Logistic Regression）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，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛。 1 逻辑回归的应用场景 广告点击率 是否为垃圾邮件 是否患病 金融诈骗 虚假账号 看到上面的例子，我
文章目录 一.利用jupyter实现二.用EXCEL重做上面的多元线性回归，求解回归方程三.用机器学习库Sklearn库重做上面的多元线性归 一.利用jupyter实现 从作业里面把CSV文件导入到JUPYTER中，新建House.ipynb，输入代码： import pandas as pd import numpy as np import seaborn as
文章目录 多元线性回归算法预测房价一、多元线性回归说明二、EXCEL进行多元线性回归三、Sklearn库多元线性回归四、总结五、参考资料 多元线性回归算法预测房价 一、多元线性回归说明 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与
相关性的计算 实战 实战二 相关分析与回归分析的区别和联系 回归问题 最小二乘回归法 实战 题一 习题一 import numpy as np from sklearn import linear_model X=[522,539,577,613,644,670,695,713,741,769,801,855,842,860,890,920] Y=[6700,7136,7658,7784,8108,7
深入研究不平衡回归问题 针对深度不平衡回归这一问题，提出了两种方法： 标签分布平滑 特征分布平滑 传统的解决方案 基于数据的解决方案 对少数样本过采样、对多数样本欠采样 基于模型的解决方案 对损失函数的重加权 一些学习技巧： transfer learning，meta-learning， two-stage
分类与回归区别是什么？ - 陶韬的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/21329754/answer/204957456 作者：陶韬链接：https://www.zhihu.com/question/21329754/answer/204957456来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 为什么那么多回答
目录 第1天： 数据清洗 第2天： 线性回归模型 第3天： 岭回归、Lasso回归、logistic回归模型、决策树、随机森林与K近邻模型 周总结 一周总结 1018~1022
多元线性回归之预测房价 一、多元线性回归1. 理论基础 二、案例分析三、数据预处理1. 错误数据清洗2. 非数值型数据转化 四、使用Excel1. 实现2. 分析 五、代码方式实现多元线性回归1. 数据预处理2. 建立线性回归模型3. Sklearn库建立多元线性回归模型 六、总结七、参考
模型的假设检验 F检验：提出原假设和备泽假设 之后计算统计量与理论值 最后比较 F检验主要检验的模型是否合理 # 导⼊第三⽅模块 import numpy as np # 计算建模数据中因变量的均值 ybar=train.Profit.mean() # 统计变量个数和观测个数 p=model2.df_model n=train.shape[0] # 计算
Lecture 7 Regularization 正则化 7.1 过拟合问题 The Problem of Overfitting7.2 代价函数 Cost Function7.3 正则化线性回归 Regularized Linear Regression7.4 正则化的逻辑回归模型 Regularized Logistic Regression相关术语 7.1 过拟合问题 The Problem of Overfit
FCOS 一、FCOS简介1.1、论文基本信息1.2、内容概要 二、详细解读2.1、摘要2.2、问题提出2.3、改进方法2.4、网络结构2.5、优点2.6、论文结果 一、FCOS简介 paper地址:http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1904.01355.pdf code地址:https://github.com/tianzhi0549/FCOS 1.1、论文
多项式回归 多项式回归(Polynomial Regression)是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法。如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。 一元m次多项式回归方程 二元二次多项式回归方程 在一元回归分析中，如果依变
测试自动化的美妙之处在于它可以可靠地执行与某些工作流相关的繁琐和重复的任务。 在软件开发方面，QA 管理容易陷入冗余。诚然，大部分重复对于确保可交付成果的最佳功能至关重要，这就是测试自动化成为如此重要的 QA 工具的原因。 当软件出现问题时，它会产生多米诺骨牌效应。从爆炸的电
1 导入实验所需要的包 import numpy as np import torch from torch import nn from torch.utils import data import matplotlib.pyplot as plt #解决内核挂掉 import os os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"] = "TRUE" 2 生成数据集 将根据带有噪声的线性模型构造一个
还是线性回归 基础优化算法的顺序 梯度下降法 0：人造数据集（可以不要） 1：随机小批量 获取比例batch_size:1 1.0 获取样本的数量 1.1 获取一个样本数量的乱序 1.2 for循环：（0， num_examples, batch_size)抽取样本。注意batch_size可能不被num_examples整除，所以最后一个抽取需要注意不要
通过互联网玩家的数据积累和整合来指导产业的生产、制造、供应、运输等流程和环节，让实体产业可以减少决策成本和运输成本，真正找到互联网与实体产业结合的最佳方式和方法。 因此，互联网回归产业，并不是为了做互联网，并不是为了继续建筑互联网与实体产业之间的高墙，而是为了寻
十大经典预测算法（一）----线性回归 十大经典预测算法（二）----逻辑回归 十大经典预测算法（四）----支持向量机（SVM算法） 十大经典预测算法（六）---集成学习（模型融合算法） 十大经典预测算法（七）---随机森林 十大经典预测算法（八）---ADBOOST 十大经典预测算法（九）---GBDT 1. 线性回归 在统计学和机器
如果回归产业，依然是在延续互联网时代的流量思维和平台逻辑，那么，所谓的互联网回归产业，就彻底变成了另外一种类型的互联网模式，而失去了原始的本意。 我认为，互联网回归产业，并不是为了继续做大、做强互联网，而是为了让互联网化整为零，真正成为产业发展过程当中所需要的“石油和
第三章 线性模型 线性模型目的：学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。 一、对于回归任务 （一）一元线性回归 目的是学得如下函数： 在参数估计过程中，利用最小二乘估计确定 w 和 b 。（也是性能度量：均方误差最小化原理。） （二）多元线性回归 这里x是d维向量，代表样本中有d个属性，
