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# coding: utf-8 # 利用 diabetes数据集来学习线性回归 # diabetes 是一个关于糖尿病的数据集, 该数据集包括442个病人的生理数据及一年以后的病情发展情况. # 数据集中的特征值总共10项, 如下: # 年龄 # 性别 #体质指数 #血压 #s1,s2,s3,s4,s4,s6  (六种血清的化验数据) #但请注意,以上的数据是经过特殊处理, 10个数据中的每个都做了均值中心化处理,然后又用标准差乘以个体数量调整了数值范围.验证就会发现任何一列的所有数值平方和为1…

定义: 回归是统计学的核心,它其实是一个广义的概念,通常指那些用一个或多个预测变量来预测响应变量.既:从一堆数据中获取最优模型参数 1.线性回归 1.1简单线性回归 案例:女性预测身高和体重的关系 结论:身高和体重成正比关系 fit <- lm(weight ~ height,data = women) summary(fit) plot(women$height,women$weight,xlab = 'Height inches',ylab = 'Weight pounds') abline…

参考博客: http://blog.sina.com.cn/s/blog_8f5b2a2e0101fmiq.html https://blog.csdn.net/huangyouyu523/article/details/78565159 fm = lm(y~x) #线性回归模型 info = summary(fm) #提取模型资料 info$coeff #提取回归系数 info$r.square #提取判定系数R方 info$adj.r.square #提取调整判定系数R方 info$fsta…

x <- c(,,,,,,,,,) # build X(predictor) y <- c(,,,,,,,,,) # build Y(dependent variable) mode(x) # view the type of x plot(x,y) # plot the graph model <- lm(y ~ x) # build the linear model abline(model) # add the line in graph 数据是自己编的,所以图有点假. summa…

损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示.损失函数越小,模型的鲁棒性就越好. 损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数.经验风险损失函数指预测结果和实际结果的差别,结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项.通常表示为如下:(整个式子表示的意思是找到使目标函数最小时的θ值.) 常见的损失误差有6种: 铰链损失(Hinge Loss):主要用于支持向量机(SVM) 中:…

A Simple Problem with Integers 这个题目首先要打表找规律,这个对2018取模最后都会进入一个循环节,这个循环节的打表要用到龟兔赛跑. 龟兔赛跑算法 floyed判环算法 这个算法我觉得还是很有意思的,可以学习一下. 不过这个题目这个算法打表还是有点难写的. 由这个算法可以得到这个循环节的最大长度是6 最大入环距离是4. 为什么有些循环节不是6,还是可以用6呢,因为每个元素平方最大周期为6,且6是其他所有周期的公倍数. 然后学完之后还是不太会这个题目怎么写,2018…

认识 是一个经典的二元(y=0 或 y=1) 分类算法, 不是回归 输入特征还是线性回归, 输出是 [0,1] 的一个概率值, 其判别函数的形式为: \(P(y=1|x) = \frac {1}{1+e^{-\theta ^Tx}}\) 至于为什么是这样的形式, 上篇的logist 函数推导已经说明了,不在赘述啦 \(x = [x_1, x_2, x_3...x_n]\) \(\theta = [\theta_0, \theta_1, \theta_2...]\) \(\theta ^T x =…

线性回归(Linear Regression) 什么是回归? 给定一些数据,{(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn) },x的值来预测y的值,通常地,y的值是连续的就是回归问题,y的值是离散的就叫分类问题. 高尔顿的发现,身高的例子就是回归的典型模型. 回归分为线性回归(Linear Regression)和Logistic 回归. 线性回归可以对样本是线性的,也可以对样本是非线性的,只要对参数是线性的就可以,所以线性回归能得到曲线. 线性回归的目标函数? (1) 为了防止过拟合,将目标…

有监督学习 机器学习分为有监督学习,无监督学习,半监督学习.强化学习.对于逻辑回归来说,就是一种典型的有监督学习. 既然是有监督学习,训练集自然能够用例如以下方式表述: {(x1,y1),(x2,y2),⋯,(xm,ym)} 对于这m个训练样本,每一个样本本身有n维特征. 再加上一个偏置项x0, 则每一个样本包括n+1维特征: x=[x0,x1,x2,⋯,xn]T 当中 x∈Rn+1, x0=1, y∈{0,1} 李航博士在统计学习方法一书中给分类问题做了例如以下定义: 分类是监督学习的一个核心…