案例1 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM, Activation from keras.optimizers import adam, rmsprop, adadelta import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #construct model models = Sequential() models.add(Dense(1…

如下示例 > fit <- lm(y~x, data = data01) > summary(fit) Call: lm(formula = data01$P ~ data01$M, data = data01) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -4.2070 -2.9109 -0.9089 2.9160 8.8993 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 6.3…

load spectra_data.mat plot(NIR') title('Near infrared spectrum curve—Jason niu') temp = randperm(size(NIR,1)); P_train = NIR(temp(1:50),:)'; T_train = octane(temp(1:50),:)'; P_test = NIR(temp(51:end),:)'; T_test = octane(temp(51:end),:)'; N = size(P_…

觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 1.1 训练/开发/测试集 对于一个数据集而言,可以将一个数据集分为三个部分,一部分作为训练集,一部分作为简单交叉验证集(dev)有时候也成为验证集,最后一部分作为测试集(test).接下来我们开始对训练集执行训练算法,通过验证集或简单交叉验证集选择最好的模型.经过验证我们选择最终的模型,然后就可以在测试集上进行评估了.在机器学习的小数据量时代常见的做法是将所有数据三七分,就是人们常说的70%训练集集,30%测试集,如果设置有验证集,我们可…

1. LOWESS 用kNN做平均回归: \[ \hat{f(x)} = Ave(y_i | x_i \in N_k(x)) \] 其中,\(N_k(x)\)为距离点x最近k个点组成的邻域集合(neighborhood set).这种邻域平均回归存在很多缺点: 没有考虑到不同距离的邻近点应有不同的权重: 拟合的曲线不连续(discontinuous),如下图. 因此引入kernel加权平滑: \[ \hat{f(x_0)} = \frac{ \sum_{i=1}^{N} K_{\lambda}(…

Logistic逻辑回归 Logistic逻辑回归模型 线性回归模型简单,对于一些线性可分的场景还是简单易用的.Logistic逻辑回归也可以看成线性回归的变种,虽然名字带回归二字但实际上他主要用来二分类,区别于线性回归直接拟合目标值,Logistic逻辑回归拟合的是正类和负类的对数几率. 假设有一个二分类问题,输出为y∈{0,1} 定义sigmoid函数: 用sigmoid函数的输出是0,1之间,用来拟合y=1的概率,其函数R语言画图如下: x = seq(-5, 5, 0.1) y = 1…

数学建模概述 监督学习-回归分析(线性回归) 监督学习-分类分析(KNN最邻近分类) 非监督学习-聚类(PCA主成分分析& K-means聚类) 随机算法-蒙特卡洛算法 1.回归分析 在统计学中,回归分析(regression analysis)指的是确定两种或两种以上变量间互相依赖的定量关系的一种统计分析方法. 按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析. 2.线性回归的python实现 线性回归的python实现方法 线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一…

二.分类图 1. 分类散点图 (1)散点图striplot(kind='strip') 方法1: seaborn.stripplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, jitter=True, dodge=False, orient=None, color=None, palette=None, size=5, edgecolor='gray', linewidth=0, ax=None, **kwa…

1.逻辑回归算法即可以看做是回归算法,也可以看作是分类算法,通常用来解决分类问题,主要是二分类问题,对于多分类问题并不适合,也可以通过一定的技巧变形来间接解决. 2.决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体),它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度,我们可以通过决策边界来调整算法的超参数. 注解:左边逻辑回归拟合决策边界嘈杂冗余说明过拟合,右边决策边界分层清晰说明拟合度好 3.在逻辑回归中随着算法的复杂度不断地提高,其算法的过拟合也会越来越严重,为了避免这个现象,我们…

4 回归 之前有转载过一篇文章:容量推荐引擎:基于吞吐量和利用率的预测缩放,里面用到了基本的线性回归来预测容器的资源利用情况.后面打算学一下相关的知识,译自:Machine Learning With Go 我们将探究的第一组机器学习技术通常被称为回归(regression),我们可以将回归理解为一个变量(例如销售额)的变化是如何影响到其他变量(如用户数)的.对于机器学习技术来说,这是一个很好的开端,它们是构成其他更加复杂技术的基础. 机器学习中的回归技术通常会注重评估连续值(如股票价格.温度或…