热身预览 1.1.10. Bayesian Regression 1.1.10.1. Bayesian Ridge Regression 1.1.10.2. Automatic Relevance Determination - ARD From: scikit-learn 线性回归算法库小结 17. BayesianRidge 使用场景: 如果我们的数据有很多缺失或者矛盾的病态数据,可以考虑BayesianRidge类,它对病态数据鲁棒性很高,也不用交叉验证选择超参数.但是极大化似然函数的推断…

贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression) 2016年06月21日 09:50:40 Duanxx 阅读数 54254更多 分类专栏: 监督学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/daunxx/article/details/51725086 贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression) 标签(空格分隔): 监督学习…

线性回归 Linear Regression MOOC机器学习课程学习笔记 1 单变量线性回归Linear Regression with One Variable 1.1 模型表达Model Representation 一个实际问题,我们可以对其进行数据建模.在机器学习中模型函数一般称为hypothsis.这里假设h为: 我们从简单的单变量线性回归模型开始学习. 1.2 代价函数Cost Function 代价函数也有很多种,下面的是平方误差Squared error function: 其…

本文顺序 一.回忆线性回归 线性回归用最小二乘法,转换为极大似然估计求解参数W,但这很容易导致过拟合,由此引入了带正则化的最小二乘法(可证明等价于最大后验概率) 二.什么是贝叶斯回归? 基于上面的讨论,这里就可以引出本文的核心内容:贝叶斯线性回归. 贝叶斯线性回归不仅可以解决极大似然估计中存在的过拟合的问题. 它对数据样本的利用率是100%,仅仅使用训练样本就可以有效而准确的确定模型的复杂度. 在极大似然估计线性回归中我们把参数看成是一个未知的固定值,而贝叶斯学派则把看成是一个随机变量. 贝叶斯…

简单概率分类 Ref: 逻辑回归与朴素贝叶斯有什么区别? Ref: 机器学习笔记——逻辑回归(对数几率回归)和朴素贝叶斯分类器的对比 首先,搞清楚一个问题. naive bayes 能分类:逻辑回归也能分类:两者解决问题的角度有何不同? 优化目标不同 逻辑回归:优化的后验likelihood  [这个好理解] Naive Bayes:优化的是联合likelihood  方法也不同 这是两套完全不同的方法: 逻辑回归得到的是判别模型 朴素贝叶斯得到的则是生成模型[假设iid,但往往很难成立 对 “…

Ref: [Link] sklearn各种回归和预测[各线性模型对噪声的反应] Ref: Linear Regression 实战[循序渐进思考过程] Ref: simple linear regression详解[涉及到假设检验] 引申问题,如何拟合sin数据呢? 如果不引入sin这样周期函数,可以使用:scikit learn 高斯过程回归[有官方例子] 参考:[Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Gaussian Process 牛津讲义:An Introducti…

线性回归是机器学习中最基础的模型,掌握了线性回归模型,有利于以后更容易地理解其它复杂的模型. 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多方面的知识.让我们先从最简单的形式开始. 一元线性回归(Simple Linear Regression): 假设只有一个自变量x(independent variable,也可称为输入input, 特征feature),其与因变量y(dependent variable,也可称为响应response, 目标target)之间呈线性关系,当然x…

Andrew NG的Machine learning课程地址为:https://www.coursera.org/course/ml 在Linear Regression部分出现了一些新的名词,这些名词在后续课程中会频繁出现: Cost Function Linear Regression Gradient Descent Normal Equation Feature Scaling Mean normalization 损失函数 线性回归 梯度下降 正规方程 特征归一化 均值标准化 Mode…

参考资料:openclassroom 线性回归(Linear Regression) 为了拟合10岁以下儿童年龄(x1)与身高(y)之间的关系,我们假设一个关于x的函数h(x): h(x) = Θ0+Θ1*x1 = Θ0*x0+Θ1*x1 = ΘT*x (其中x0=1, x=[x0, x1]) 我们的目的是求出Θ,使得h(x)接近真实的y. 因此我们需要在m个训练样本(x,y)上使得h(x)与y的平方误差最小. 也就是最小化J(Θ) =1/(2*m) * ∑i(h(x(i))-y(i))2 分母…

Regression Output a scalar Model:a set of function 以Linear model为例 y = b+w * $x_cp$ parameters:b,W feature:$x_cp$ Goodness of Function training data Loss function: input:a function output: how bad it is 如下图,定义损失函数: Best Function 选择出最优的损失函数: 即求出在某参数W,…