最佳拟合直线 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 在很多情况下,天文观测得到的数据是一组包含很大数量的序列点图象,每一点用x值和y值定义.这就可能需要画一条通过这些点的最佳拟合曲线. 为了避免只对个别数据分析,需要进行最佳曲线拟合.考虑N个数据点,它们的坐标是(X1,Y1),(X2,Y2)...,(XN,YN).假设这些值中的X是严格的精确值,Y的值是测量值(含有一些误差). 对于一个给定的X,如X1,对…

2-2 Time类的定义 Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 65536 KiB Problem Description 通过本题目的练习可以掌握类与对象的定义: 设计一个时间类Time,私有数据成员有hour(时).minute(分).second(秒): 公有成员函数有:setHour(int)设置数据成员hour的值(采用12小时制),非法的输入默认为12:setMinue(int)设置数据成员minute的值,非法输入默认为0:setSecond(int)…

public class Fan { public static void main(String[] args) { Fan fan1 = new Fan(), fan2 = new Fan(); fan1.modifySpeed(FAST); fan1.modifyRadius(10); fan1.modifyColor("yellow"); fan1.modifyOn(true); System.out.println(fan1.toString()); fan2.modifyS…

P    3-1 Point类的构造函数 (SDUT 2670) import java.util.Arrays; import java.util.Scanner; public class Main { public static void main(String[] args) { Scanner sc = new Scanner(System.in); int x,y; x = sc.nextInt(); y = sc.nextInt(); System.out.println("(0,…

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

1.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 2.基于最优化方法的最佳回归系数确定 2.1 梯度上升法 参考:机器学习--梯度下降算法 2.2 训练算法:使用梯度上升找到最佳参数 Logistic回归梯度上升优化算法 def loadDataSet(): dataMat = []; labelMat = [] fr = open('testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() dataM…

 内容概要 怎样使用pandas读入数据 怎样使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和用法 线性回归模型的评估測度 特征选择的方法 作为有监督学习,分类问题是预測类别结果,而回归问题是预測一个连续的结果. 1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探索.数据处理.数据分析的Python库 In [1]: import pandas as pd In [2]: # read csv file directly from a URL and…

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其…

本章内容 □sigmod函数和logistic回归分类器 □最优化理论初步□梯度下降最优化算法□数据中的缺失项处理 这会是激动人心的一章,因为我们将首次接触到最优化算法.仔细想想就会发现,其实我们日常生活中遇到过很多最优化问题,比如如何在最短时间内从入点到达氏点?如何投人最少工作量却获得最大的效益?如何设计发动机使得油耗最少而功率最大?可风,最优化的作用十分强大.接下来,我们介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类.读者不熟悉回归也没关系,第8章起会深入介绍这一主题.假设现在有…

1:简单概念描写叙述 如果如今有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(改线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称为回归.训练分类器就是为了寻找最佳拟合參数,使用的是最优化算法. 基于sigmoid函数分类:logistic回归想要的函数可以接受全部的输入然后预測出类别.这个函数就是sigmoid函数,它也像一个阶跃函数.其公式例如以下: 当中: z = w0x0+w1x1+-.+wnxn,w为參数, x为特征 为了实现logistic回归分类器,我们能够在每一个特征上乘以一个回归系数,然后把…

第五章 Logistic回归 假设现在有一些数据点,我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归. 为了实现Logistic回归分类器,我们可以在每个特征上都乘以一个回归系数,然后把所有的结果值相加,将这个结果代入Sigmoid函数中,进而得到一个范围在0-1之间的数值.任何大于0.5的数据被分入1类,小于0.5即被归入0类. 1.Sigmoid函数的输入记为 (z),由下面的公式得出: \[ z = {\omega_0}{x_0} + {\omega _1}…

首次接触最优化算法.介绍几个最优化算法,并利用它们训练出一个非线性函数用于分类. 假设现在有一些数据点,我们利用一条直线对这些点进行拟合(该直线为最佳拟合直线),这个拟合过程称作回归. 利用Logistic回归进行分类思想:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 这里的“回归”一词源于最佳拟合,表示找到最佳拟合参数.训练分类器的做法:寻找最佳拟合参数,使用的是最优化算法(梯度上升法.改进的随机梯度上升法). 5.1 基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 Logisti…

1.概述 Logistic regression(逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性. 在经典之作<数学之美>中也看到了它用于广告预测,也就是根据某广告被用 户点击的可能性,把最可能被用户点击的广告摆在用户能看到的地方,然后叫他“你点我啊!”用户点了,你就有钱收了.这就是为什么我们的电脑现在广告泛滥的 原因.还有类似的某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性啊等等.这个世界是随机的(当然了,人为的确定性系统除外,但也有可能有噪声或产生错误的结果,只…

第5章 Logistic回归 Logistic 回归 概述 Logistic 回归虽然名字叫回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数 回归 概念 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就叫做回归.进而可以得到对这些点的拟合直线方程,那么我们根据这个回归方程,怎么进行分类呢?请看下面. 二值型输出分类函数 我们想要的函数应该是: 能接受所有的输入然后预测…

    关于本文说明,本人原博客地址位于http://blog.csdn.net/qq_37608890,本文来自笔者于2017年12月17日 19:18:31所撰写内容(http://blog.csdn.net/qq_37608890/article/details/78827013). 本文根据最近学习机器学习书籍 网络文章的情况,特将一些学习思路做了归纳整理,详情如下.如有不当之处,请各位大拿多多指点,在此谢过. (今天发现第二部分 第4点中,部分代码不整齐,重新梳理了.2017.12.2…

本章内容主要是介绍:单变量线性回归算法(Linear regression with one variable) 1. 线性回归算法(linear regression) 1.1 预测房屋价格 该问题属于监督学习中的回归问题,让我们来复习一下: 监督学习(Supervised'Learning'):对示例数据给出"正确答案". 回归问题(Regression 'Problem'):根据之前的数据预测出一个准确的输出值 . 1.2 训练集 m=训练样本数量 x's=输入变量/特征量 y'…

关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat…

采集时间 采集时间是从释放保持状态(由采样-保持输入电路执行)到采样电容电压稳定至新输入值的1 LSB范围之内所需要的时间.采集时间(Tacq)的公式如下: 混叠 根据采样定理,超过奈奎斯特频率的输入信号频率为“混叠”频率.也就是说,这些频率被“折叠”或复制到奈奎斯特频率附近的其它频谱位置.为防止混叠,必须对所有有害信号进行足够的衰减,使得ADC不对其进行数字化.欠采样时,混叠可作为一种有利条件. 孔径延迟 ADC中的孔径延迟(tAD)是从时钟信号的采样沿(下图中为时钟信号的上升沿)到发生采样时…

基本形式 最小二乘法估计拟合参数 最小二乘法:基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为“最小二乘法”(least square method) 即(左边代表 $\mathbf{\omega }$ 和 b 的解) 为了计算的方便,可以把常数 b 看出一个特殊的值为 1 的 x . 将 $\mathbf{\omega }$ 和 b 吸收入向量形式,如下所示: $X = \begin{pmatrix} x_{11} &x_{12} &... &x_{1d} &1\\ x_{21…

Logistic回归公式推导和代码实现 1,引言 logistic回归是机器学习中最常用最经典的分类方法之一,有人称之为逻辑回归或者逻辑斯蒂回归.虽然他称为回归模型,但是却处理的是分类问题,这主要是因为它的本质是一个线性模型加上一个映射函数Sigmoid,将线性模型得到的连续结果映射到离散型上.它常用于二分类问题,在多分类问题的推广叫softmax. 本文首先阐述Logistic回归的定义,然后介绍一些最优化算法,其中包括基本的梯度上升法和一个改进的随机梯度上升法,这些最优化算法将用于分类器的训…

本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译,唐尤华 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:SUNIL RAY.欢迎加入翻译组. 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明.更个性化的技术. 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算.关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生. 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已.计算的蓬勃发展也是一样.如今,作…

来自 http://blog.csdn.net/jasonding1354/article/details/46340729 内容概要 如何使用pandas读入数据 如何使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和使用方法 线性回归模型的评估测度 特征选择的方法   作为有监督学习,分类问题是预测类别结果,而回归问题是预测一个连续的结果.   1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探索.数据处理.数据分析的Python库 In [1]: im…

原文链接:https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/80288964 本博文为逻辑斯特回归的学习笔记.由于仅仅是学习笔记,水平有限,还望广大读者朋友多多赐教. 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就称为回归. 利用Logistic(逻辑斯蒂)回归是一个分类模型而不回归模型.其进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,以此进行分类.这里的“回归”一词源于最佳拟合,表…

Logistic 回归 概述 Logistic 回归 或者叫逻辑回归 虽然名字有回归,但是它是用来做分类的.其主要思想是: 根据现有数据对分类边界线(Decision Boundary)建立回归公式,以此进行分类. 须知概念 Sigmoid 函数 回归 概念 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就叫做回归.进而可以得到对这些点的拟合直线方程,那么我们根据这个回归方程,怎么进行分类呢?请看下面. 二值型输出分类函数 我们想要的函数应该是:…

# Author Qian Chenglong from numpy import * from numpy.ma import arange def loadDataSet(): dataMat = [] labelMat = [] fr = open('testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() dataMat.append([1.0, float(lineArr[0]), float(li…

一.概述 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称为回归: 利用Logistic回归进行分类的主要思想是: 根据现有数据对分类边界线建立回归公式, 以此进行分类. 这里的“回归”一词源于最佳拟合, 表示要找到最佳拟合参数集, 其背后的数学分析将在下一部分介绍. 训练分类器时的做法就是寻找最佳拟合参数, 使用的是最优化算法. 二.基于Logistic回归和Sigmoid函数的分类 单位阶跃函数也称海维赛德阶跃函数(Heaviside step…

logistic回归的基本思想 logistic回归是一种分类方法,用于两分类问题.其基本思想为: a. 寻找合适的假设函数,即分类函数,用以预测输入数据的判断结果: b. 构造代价函数,即损失函数,用以表示预测的输出结果与训练数据的实际类别之间的偏差: c. 最小化代价函数,从而获取最优的模型参数. import numpy from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt import random def loadDataSet(fil…

曲线拟合 使用Matlab自带的polyfit函数,可以很方便地根据现有样本数据进行多项式曲线拟合,为了有直观感受,先上例程,如下所示: x = -:; % 样本数据x坐标 y = *x.^ + *x + + randn(size(x)); % 样本数据y坐标,添加随机噪声 p = polyfit(x, y, ); % 使用自带函数进行数据拟合,拟合的多项式维数n= yy = polyval(p, x); % 生成拟合数据 figure, plot(x, y, '.'); % 显示原始数据 xl…