回归是指拟合函数的模型.图像等.与分类不同,回归一般是在函数可微的情况下进行的.因为分类它就那么几类,如果把类别看做函数值的话,分类的函数值是离散的,而回归的函数值通常是连续且可微的.所以回归可以通过梯度下降法来进行. 比如对于函数$y =b + wx$,$x$是输入变量,$w$和$b$是参数.可以使用训练集输入一组$x$和$y$来进行对$w$和$b$的训练. 下面举多项式回归为例,也就是选择多项式为模型的假设空间,训练多项式的系数. 多项式回归 由泰勒公式我们可以知道,多项式可以拟合任何函数.…

1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉…

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信…

二分类问题Sigmod 在 logistic 回归中,我们的训练集由  个已标记的样本构成: ,其中输入特征.(我们对符号的约定如下:特征向量  的维度为 ,其中  对应截距项 .) 由于 logistic 回归是针对二分类问题的,因此类标记 .假设函数(hypothesis function) 如下: 我们将训练模型参数 ,使其能够最小化代价函数 : 多分类问题 在一个多分类问题中,因变量y有k个取值,即.例如在邮件分类问题中,我们要把邮件分为垃圾邮件.个人邮件.工作邮件3类,目标值y是一个有…

import torch import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # 将1维数据转换成2维数据,torch不能处理1维数据.x data (tensor), shape=(100, 1) y = x.pow(2) + 0.2*…

本节我们会使用RNN来进行回归训练(Regression),会继续使用自己创建的sin曲线预测一条cos曲线. 首先我们需要先确定RNN的各种参数: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 # 建立 batch data 时候的 index TIME_STEPS = 20 # backpropagation through time 的 time_step…

CART决策树又称分类回归树,当数据集的因变量为连续性数值时,该树算法就是一个回归树,可以用叶节点观察的均值作为预测值:当数据集的因变量为离散型数值时,该树算法就是一个分类树,可以很好的解决分类问题.但需要注意的是,该算法是一个二叉树,即每一个非叶节点只能引伸出两个分支,所以当某个非叶节点是多水平(2个以上)的离散变量时,该变量就有可能被多次使用. 在sklearn中我们可以用来提高决策树泛化能力的超参数主要有 - max_depth:树的最大深度,也就是说当树的深度到达max_depth的时候…

我很好奇这个问题,于是搜了一下.我发现 Regression 这个词 本意里有"衰退"的意思. 词根词缀: re- 回 , 向后 + -gress- 步 , 级 + -ion 名词词尾 即Regression 本意为 衰退,退步 实际上是生物统计学家高尔顿研究父母身高和子女身高时发现 "即使父母的身高都'极端'高,其子女不见得会比父母高,而是有"衰退"(regression)(也称作"回归)至平均身高的倾向" 具体说明一下: 高尔顿当时…

此文是斯坦福大学,机器学习界 superstar - Andrew Ng 所开设的 Coursera 课程:Machine Learning 的课程笔记. 力求简洁,仅代表本人观点,不足之处希望大家探讨. 课程网址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome Week 3: Logistic Regression & Regularization 笔记:http://blog.csdn.net/ironyoung/ar…

Concept in English Coding Portion 评估回归的性能指标--R平方指标 比较分类和回归 Continuous supervised learning 连续变量监督学习 Regression 回归 Continuous:有一定次序,且可以比较大小 一.Concept in English Slope: 斜率 Intercept: 截距 coefficient:系数 二.Coding Portion Google: sklearn regression import n…