Spark MLlib回归算法------线性回归.逻辑回归.SVM和ALS 1.线性回归: (1)模型的建立: 回归正则化方法(Lasso,Ridge和ElasticNet)在高维和数据集变量之间多重共线性情况下运行良好. 数学上,ElasticNet被定义为L1和L2正则化项的凸组合: 通过适当设置α,ElasticNet包含L1和L2正则化作为特殊情况.例如,如果用参数α设置为1来训练线性回归模型,则其等价于Lasso模型.另一方面,如果α被设置为0,则训练的模型简化为ridge回归模型.…

Python机器学习 学习意味着通过学习或经验获得知识或技能.基于此,我们可以定义机器学习(ML)如下 - 它可以被定义为计算机科学领域,更具体地说是人工智能的应用,其为计算机系统提供了学习数据和从经验改进而无需明确编程的能力. 基本上,机器学习的主要焦点是允许计算机自动学习而无需人为干预.现在问题是如何开始和完成这种学习?它可以从数据的观察开始.数据可以是一些示例,指令或一些直接经验.然后在此输入的基础上,通过查找数据中的某些模式,机器可以做出更好的决策. 机器学习类型(ML) 机器学习算法帮…

看机器学习看到了回归函数,看了一半看不下去了,看到能用方差进行函数回归,又手痒痒了,自己推公式写代码验证: 常见的最小二乘法是一阶函数回归回归方法就是寻找方差的最小值y = kx + bxi, yiy-yi = kxi+b-yi方差为∑(kxi + b - yi )^2f = k^2∑xi^2 + b^2 + ∑yi^2 +2kb∑xi - 2k∑xi*yi - 2yib求极值需要对其求微分,因为是二元函数,因此使用全微分公式,其极值点应该在两个元的偏微分都为0处δf/δk = 2k∑(xi^2…

唠嗑唠嗑 依旧是每一次随便讲两句生活小事.表示最近有点懒,可能是快要考试的原因,外加这两天都有笔试和各种面试,让心情变得没那么安静的敲代码,没那么安静的学习算法.搞得第一次和技术总监聊天的时候都不太懂装饰器这个东东,甚至不知道函数式编程是啥:昨天跟另外一个经理聊天的时候也是没能把自己学习的算法很好的表达出来,真是饱暖思**啊.额,好像用词不当,反正就是人的脑袋除了想着吃肉还要多运动运动,幸好的是每天晚上的瑜伽能够让自己足够沉下心来冷静冷静.回想起当初的各种面试,现在的自己毫无疑问能够很好的表达那…

1.逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征.常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小: 而我们希望这样的f(x)能够具有很好的逻辑判断性质,最好是能够直接表达具有特征x的样本被分到某类的概率.比如f(x)>0.5的时候能够表示x被分为正类,f(x)<0.5表示分为反类.而且我们希望f(x)总在[0, 1]之间.有这样的函数吗? sigmoid函数就出现了.这个函数的定义如下: 先直观的了解一下,sigmoid函数的图像如下所示(来自ht…

  一.线性回归的概念 1.1.定义 线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析.其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合. 优点:结果易于理解,计算不复杂. 缺点:对非线性的数据拟合不好. 适用数据类型:数值型和标称型. 1.2.分类 一元线性回归:涉及到的变量只有一个. 多元线性回归:涉及到的变量两个或两个以上. 1.3.公式   image.png 其中…

源码 #> tutorial:https://www.cnblogs.com/xianhan/p/9090426.html # 步骤一:构建模型 # 1.TensorFlow 中的线性模型 ## 占位符(Placeholder):表示执行梯度下降时将实际数据值输入到模型中的一个入口点.例如房子面积 (x) 和房价 (y_). x = tf.placeholder(tf.float32,[None,1]); # X占位一条 Nx1维的向量 ## 变量:表示我们试图寻找的能够使成本函数降到最小的「g…

本人想边写文章,边学习,用的是 网上最火的<机器学习实战>machine learning in action 来做一次实践. 希望在过程中理顺思路之余,也有分享自己的一些理解,学习.加油. source code下载 https://www.manning.com/books/machine-learning-in-action网上也有在线阅读 机器学习实战 K-近邻算法的具体思想如下:(1)计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离(2)按照距离递增次序排序(3)选取与当前点距离最小的k个…

我们知道感知器算法对于不能完全线性分割的数据是无能为力的,在这一篇将会介绍另一种非常有效的二分类模型--逻辑回归.在分类任务中,它被广泛使用 逻辑回归是一个分类模型,在实现之前我们先介绍几个概念: 几率(odds ratio): \[ \frac {p}{(1-p)} \] 其中p表示样本为正例的概率,当然是我们来定义正例是什么,比如我们要预测某种疾病的发生概率,那么我们将患病的样本记为正例,不患病的样本记为负例.为了解释清楚逻辑回归的原理,我们先介绍几个概念. 我们定义对数几率函数(logit…

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import cm from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn import datasets, linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data(): # 使用 scikit-learn 自带…