线性回归是一种回归分析技术,回归分析本质上就是一个函数估计的问题(函数估计包括参数估计和非参数估计),就是找出因变量和自变量之间的因果关系.回归分析的因变量是应该是连续变量,若因变量为离散变量,则问题转化为分类问题,回归分析是一个有监督学习问题. 线性其实就是一系列一次特征的线性组合,在二维空间中是一条直线,在三维空间中是一个平面,然后推广到n维空间,可以理解维广义线性吧. 例如对房屋的价格预测,首先提取特征,特征的选取会影响模型的精度,比如房屋的高度与房屋的面积,毫无疑问面积是影响房价的重要因…

线性回归是一种回归分析技术,回归分析本质上就是一个函数估计的问题(函数估计包括参数估计和非参数估计),就是找出因变量和自变量之间的因果关系.回归分析的因变量是应该是连续变量,若因变量为离散变量,则问题转化为分类问题,回归分析是一个有监督学习问题. 线性其实就是一系列一次特征的线性组合,在二维空间中是一条直线,在三维空间中是一个平面,然后推广到n维空间,可以理解维广义线性吧. 例如对房屋的价格预测,首先提取特征,特征的选取会影响模型的精度,比如房屋的高度与房屋的面积,毫无疑问面积是影响房价的重要因…

数据归一化Feature Scaling 当我们有如上样本时,若采用常规算欧拉距离的方法sqrt((5-1)2+(200-100)2), 样本间的距离被‘发现时间’所主导.尽管5是1的5倍,200只是100的2倍.这是由于量纲不同,导致数据不在同一个度量级上. 因此我们需要进行一些数据归一化的处理,将所有的数据映射到同一尺度. 最值归一化:把所有数据映射到0-1之间. 适用于分布有明显边界的情况,缺点是受outlier影响较大.如收入的分布,大多数人是一万,而少部分人月收入是100万. 解决方法…

以房屋价格为例,假设有两个特征向量:X1:房子大小(1-2000 feets), X2:卧室数量(1-5) 关于这两个特征向量的代价函数如下图所示: 从上图可以看出,代价函数是一个又瘦又高的椭圆形轮廓图,如果用这个代价函数来运行梯度下降的话,得到最终的梯度值,可能需要花费很长的时间,甚至可能来回震动,最终才能收敛到全局最小值.为了减少梯度下来花费的时间,最好的办法就是对特征向量进行缩放(feature scaling). 特征向量缩放(feature scaling):具体来说,还是以上面的房屋…

参考:https://blog.csdn.net/iterate7/article/details/78881562 在运用一些机器学习算法的时候不可避免地要对数据进行特征缩放(feature scaling),比如:在随机梯度下降(stochastic gradient descent)算法中,特征缩放有时能提高算法的收敛速度. 什么是特征缩放 特征缩放的目标就是数据规范化,使得特征的范围具有可比性.它是数据处理的预处理处理,对后面的使用数据具有关键作用. 机器算法为什么要特征缩放 特征缩放还…

@(131 - Machine Learning | 机器学习) 1 Feature Scaling transforms features to have range [0,1] according to the formula $x' = \frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}} $ 1.1 Sklearn - MinMaxScaler from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy weigh…

定义:Feature scaling is a method used to standardize the range of independent variables or features of data. In data processing, it is also known as data normalization and is generally performed during the data preprocessing step.(来源于wikipedia) 简单来说,它主…

浅谈Feature Scaling 定义:Feature scaling is a method used to standardize the range of independent variables or features of data. In data processing, it is also known as data normalization and is generally performed during the data preprocessing step.(来源于…

Feature Scaling 可以翻译为特征归一化,或者数据归一化,比如统计学习中,我们一般都会对不同量纲的特征做归一化,深度学习中经常会谈到增加的BN层,LRN层会带来训练收敛速度的提升,等等.问题是,我们为什么需要做Feature Scaling呢?可以不做吗?做Feature Scaling背后的数学意义是什么? 首先,我们来看看下面一个简单的神经元 如果x1的输入值范围在(0,10), 而x2的值输入值范围在(1000, 10000),在模型训练(一般选择梯度下降法)时,需要迭代更新可…

一.什么是特征工程? "Feature engineering is the process of transforming raw data into features that better represent the underlying problem to the predictive models, resulting in improved model accuracy on unseen data." 简而言之,就是将原始数据转换为模型更容易理解的数据类型,从而提高模型…