rhadoop linear regression 问题

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rhadoop linear regression 问题

library(rhdfs) library(rmr2) hdfs.init() hdfs.delete("/user/output/lm.output") map <- function(k,lines) { lines<-unlist(strsplit(lines,'#')) k<-lines[1] x<-unlist(strsplit(lines[2],',')) y<-unlist(strsplit(lines[3],',')) x<-as.…

线性回归、梯度下降（Linear Regression、Gradient Descent）

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 实例首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积.卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格.这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题. 线性回归(Linear Regression) 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值.假设特征和结果满足线性关系,即满足一个…

局部加权回归、欠拟合、过拟合（Locally Weighted Linear Regression、Underfitting、Overfitting）

欠拟合.过拟合如下图中三个拟合模型.第一个是一个线性模型,对训练数据拟合不够好,损失函数取值较大.如图中第二个模型,如果我们在线性模型上加一个新特征项,拟合结果就会好一些.图中第三个是一个包含5阶多项式的模型,对训练数据几乎完美拟合. 模型一没有很好的拟合训练数据,在训练数据以及在测试数据上都存在较大误差,这种情况称之为欠拟合(underfitting). 模型三对训练数据拟合的很不错,但是在测试数据上的准确度并不理想.这种对训练数据拟合较好,而在测试数据上准确度较低的情况称之为过拟合(ove…

Multivariance Linear Regression练习

%% 方法一:梯度下降法 x = load('E:\workstation\data\ex3x.dat'); y = load('E:\workstation\data\ex3y.dat'); x = [ones(size(x,1),1) x]; meanx = mean(x);%求均值 sigmax = std(x);%求标准偏差 x(:,2) = (x(:,2)-meanx(2))./sigmax(2); x(:,3) = (x(:,3)-meanx(3))./sigmax(3); figu…

Kernel Methods (3) Kernel Linear Regression

Linear Regression 线性回归应该算得上是最简单的一种机器学习算法了吧. 它的问题定义为: 给定训练数据集$D$, 由$m$个二元组$x_i, y_i$组成, 其中: $x_i$是$n$维列向量 $y_i$的值服从正态分布$N(f(x_i), \sigma_i^2)$, $f(x_i)$是关于$x_i$的线性函数: $f(x_i) = w^Tx_i + b$. 为方便起见, 令\(x_i \gets [x_{i0} = 1, x_{i1},…

Linear regression with multiple variables(多特征的线型回归)算法实例_梯度下降解法(Gradient DesentMulti)以及正规方程解法(Normal Equation)

,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, 1 % Exercise 1: Linear regression with multiple variables %% Initialization %% ================ Part 1: Featu…

Linear regression with one variable算法实例讲解（绘制图像，cost_Function ,Gradient Desent, 拟合曲线, 轮廓图绘制）_矩阵操作

%测试数据 'ex1data1.txt', 第一列为 population of City in 10,000s, 第二列为 Profit in $10,000s 1 6.1101,17.592 5.5277,9.1302 8.5186,13.662 7.0032,11.854 5.8598,6.8233 8.3829,11.886 7.4764,4.3483 6.4862,6.5987 5.0546,3.8166 5.7107,3.2522 14.164,15.505 5.734,3.1551…