一.什么是回归? 孩子的身高是否与父母有关? 实际上,父母和孩子的身高是受到回归效应影响的.在时间纵轴上受影响.具有随机性的事物,无不遵循这一规律. 只要数据足够大,人类的身高或者智商,都有趋于平均值的回归性. 1.1 回归与函数逼近 function approximation or regression P.S. Reinforcement learning 以及 Regression 均是被误用的名词,但约定俗成沿用至今.so,请理解真正含义. 1.2 多项式的阶数 联想之傅里叶级数: 低…

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输…

版权声明: 本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频,其中很推荐两个:一个是stanford的machine learning公开课,在verycd可下载,可惜没有翻译.不过还是可以看.另外一个是prml-pattern recogni…

本文由LeftNotEasy所有,发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com.如果转载,请注明出处,在未经作者同意下将本文用于商业用途,将追究其法律责任. 前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学,最近时间比较紧,coding的任务比较重,不过还是抽空看了一些机器学习的书和视频,其中很推荐两个:一个是stanford的machine learning公开课,在verycd可下载,可惜没有翻译.不过还是可以看.另外一个是prml-pattern recognition a…

X-Y存在某种映射关系,回归:确定出关系模型.…

术语监督学习,意指给出一个算法,需要部分数据集已经有正确的答案. " 分类和回归的区别在于输出变量的类型. 定量输出称为回归,或者说是连续变量预测:定性输出称为分类,或者说是离散变量预测. " 回归是监督学习的一部分,通常是用来预测一个连续值的输出,比如房价的预测,是一个标量值,是一个连续值的数. 而分类是要预测一个离散值的输出,例如在预测肿瘤概率的问题上,有良性肿瘤,和恶性肿瘤的数据集,如果以肿瘤大小作为属性预测肿瘤的性质,那么最后只能从良性和恶性这两种结果中得到一个.…

机器学习问题分为分类和回归问题 回归问题,就是预测连续型数值,而不像分类问题,是预测离散的类别 至于这类问题为何称为回归regression,应该就是约定俗成,你也解释不通 比如为何logistic regression叫逻辑回归,明明解决的是分类问题,而且和逻辑没有半点关系 谈到回归,最简单的就是线性回归 用直线去拟合数据点, 我们通常用平方误差来作为目标函数,称为最小二乘(ordinary least squares),参考AndrewNG的讲义 如何解这个问题,可以用梯度下降,但其实更简单…

理论原理部分可以看这一篇:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6109551.html 这里是实战部分.参考了 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 采用了三个案例,分别对应聚类.回归和协同过滤的算法. 我觉得很好,需要每一个都在实际系统中试一下. 更多api介绍可以参考 http://spark.apache.org/docs/2.0.1/ml-guide.html 1.1 聚类实例 1.1.1 …

回归(Regression) 在数学上来说是给定一个点集,能够用一条曲线去拟合之,如果这个曲线是一条直线,那就被称为线性回归,如果曲线是一条二次曲线,就被称为二次回归,回归还有很多的变种,如locally weighted回归,logistic回归,等等. 用一个很简单的例子来说明回归,这个例子来自很多的地方,比如说weka.大概就是,做一个房屋价值的评估系统,一个房屋的价值来自很多地方,比如说面积.房间的数量(几室几厅).地段.朝向等等,这些影响房屋价值的变量被称为特征(feature),fe…

1. 主要观点 线性模型是线性回归和线性分类的基础 线性回归和线性分类模型的差异主要在于损失函数形式上,我们可以将其看做是线性模型在多维空间中“不同方向”和“不同位置”的两种表现形式 损失函数是一种优化技术的具体载体,影响损失函数不同形式的因素主要有: 和谁比:和什么目标比较损失 怎么比:损失比较的具体度量方式和量纲是什么 比之后如何修正参数:如果将损失以一种适当的形式反馈给原线性模型上,以修正线性模式参数 在这篇文章中,笔者会先分别介绍线性回归(linear regression)和线性分类(…