Machine Learning in Action -- 树回归

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Machine Learning in Action -- 树回归

前面介绍线性回归,但实际中,用线性回归去拟合整个数据集是不太现实的,现实中的数据往往不是全局线性的当然前面也介绍了局部加权线性回归,这种方法有些局限这里介绍另外一种思路,树回归基本思路,用决策树将数据集划分成若干个子集,然后再子集上再用线性回归进行拟合决策树是种贪心算法,最简单典型的决策树算法是ID3 ID3,每次都选取最佳特征来进行划分,并且按照特征的取值来决定划分的个数,比如性别,就划分为男,女在决定最佳特征时,用香农熵作为指标,表示当前的划分是否会让数据更加有序 ID3的局限是,…

Machine Learning in Action(7) 回归算法

按照<机器学习实战>的主线,结束有监督学习中关于分类的机器学习方法,进入回归部分.所谓回归就是数据进行曲线拟合,回归一般用来做预测,涵盖线性回归(经典最小二乘法).局部加权线性回归.岭回归和逐步线性回归.先来看下线性回归,即经典最小二乘法,说到最小二乘法就不得说下线性代数,因为一般说线性回归只通过计算一个公式就可以得到答案,如(公式一)所示: (公式一) 其中X是表示样本特征组成的矩阵,Y表示对应的值,比如房价,股票走势等,(公式一)是直接通过对(公式二)求导得到的,因为(公式二)是凸函数,导…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————05.Logistic回归

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————05.Logistic回归关键字:Logistic回归.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-26机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…

《Machine Learning in Action》—— Taoye给你讲讲Logistic回归是咋回事

在手撕机器学习系列文章的上一篇,我们详细讲解了线性回归的问题,并且最后通过梯度下降算法拟合了一条直线,从而使得这条直线尽可能的切合数据样本集,已到达模型损失值最小的目的. 在本篇文章中,我们主要是手撕Logistic回归,这个在李航老师的<统计学习方法>一书中也叫做为逻辑斯谛回归.听到回归一词,有的读者可能会想,上一篇线性回归求解的是拟合问题,这篇文章手撕的是Logistic回归,会不会也是一个拟合问题?只不过使用到的算法原理不同而已,而求解的问题是一致的??? 其实不然,Logistic回归…

【机器学习实战】Machine Learning in Action 代码视频项目案例

MachineLearning 欢迎任何人参与和完善:一个人可以走的很快,但是一群人却可以走的更远 Machine Learning in Action (机器学习实战) | ApacheCN(apache中文网) 视频每周更新:如果你觉得有价值,请帮忙点 Star[后续组织学习活动:sklearn + tensorflow] ApacheCN - 学习机器学习群[629470233] 第一部分分类 1.) 机器学习基础 2.) k-近邻算法 3.) 决策树 4.) 基于概率论的分类方法:朴素…

学习笔记之机器学习实战 (Machine Learning in Action)

机器学习实战 (豆瓣) https://book.douban.com/subject/24703171/ 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存.谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目. 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法.朴素贝叶斯算法.Logistic回归算法.支持向量机.Ada…