​ ​ ​ 线性模型最简单的形式就是输入变量的线性模型,但是,将一组输入变量的非线性函数进行线性组合,我们可以得到一类更加有用的函数,本章我们的讨论重点就是输入变量的非线性函数的线性组合. 1 线性基函数 ​ ​ ​ 回归问题最简单的形式就是输入变量的线性函数,即 \[y(\mathbf x,\mathbf w)=w_0+w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_Dx_D \] 这称为线性回归(linear regression),更一般地 \[y(\mathbf x,\mathbf w)=…

线性回归(Linear Regression) 什么是回归? 给定一些数据,{(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn) },x的值来预测y的值,通常地,y的值是连续的就是回归问题,y的值是离散的就叫分类问题. 高尔顿的发现,身高的例子就是回归的典型模型. 回归分为线性回归(Linear Regression)和Logistic 回归. 线性回归可以对样本是线性的,也可以对样本是非线性的,只要对参数是线性的就可以,所以线性回归能得到曲线. 线性回归的目标函数? (1) 为了防止过拟合,将目标…

Logistic Regression虽然名字里带“回归”,但是它实际上是一种分类方法,“逻辑”是Logistic的音译,和真正的逻辑没有任何关系. 模型 线性模型 由于逻辑回归是一种分类方法,所以我们仍然以最简的二分类为例.与感知机不同,对于逻辑回归的分类结果,y ∈ {0, 1},我们需要找到最佳的hθ(x)拟合数据. 这里容易联想到线性回归.线性回归也可以用于分类,但是很多时候,尤其是二分类的时候,线性回归并不能很好地工作,因为分类不是连续的函数,其结果只能是固定的离散值.设想一下有线性回…

本次回归章节的思维导图版总结已经总结完毕,但自我感觉不甚理想.不知道是模型太简单还是由于自己本身的原因,总结出来的东西感觉很少,好像知识点都覆盖上了,但乍一看,好像又什么都没有.不管怎样,算是一次尝试吧,慢慢地再来改进.在这里再梳理一下吧! 线性回归(Linear Regression) 什么是回归? 给定一些数据,{(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn) },x的值来预测y的值,通常地,y的值是连续的就是回归问题,y的值是离散的就叫分类问题. 高尔顿的发现,身高的例子就是回归的典型模型…

前言 本系列教程基本就是摘抄<Python机器学习基础教程>中的例子内容. 为了便于跟踪和学习,本系列教程在Github上提供了jupyter notebook 版本: Github仓库:https://github.com/Holy-Shine/Introduciton-2-ML-with-Python-notebook 系列教程总目录 Python机器学习基础教程 引子 先导入必要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt i…

线性模型 用于回归的线性模型 线性回归(普通最小二乘法) 岭回归 lasso 用于分类的线性模型 用于多分类的线性模型 1.线性回归 LinearRegression,模型简单,不同调节参数 #2.导入线性回归模型 from sklearn.linear_model import LinearRegression #3.实例化线性回归模型对象 lr = LinearRegression() #4.对训练集进行训练 lr.fit(X_train,y_train) #“斜率”参数(w,也叫作权重或系…

前面的博客有介绍过对连续的变量进行线性回归分析,从而达到对因变量的预测或者解释作用.那么如果因变量是离散变量呢?在做行为预测的时候通常只有"做"与"不做的区别"."0"与"1"的区别,这是我们就要用到logistic分析(逻辑回归分析,非线性模型). 参数解释(对变量的评价) 发生比(odds): ODDS=事件发生概率/事件不发生的概率=P/(1-P) 发生比率(odds ratio):odds ratio=oddsB/od…

背景 近几年以深度学习技术为核心的人工智能得到广泛的关注,无论是学术界还是工业界,它们都把深度学习作为研究应用的焦点.而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累.计算能力的提升和算法模型的改进.本文主要介绍深度学习技术在文本领域的应用,文本领域大致可分为4个维度:词.句子.篇章.系统级应用. 词.分词方面,从最经典的前后向匹配到条件随机场(Conditional Random Field,CRF)序列标注,到现在Bi-LSTM+CRF模型,已经不需要设计特征,从字粒度就能做到最好的序列标注…

MLlib1.6指南笔记 http://spark.apache.org/docs/latest/mllib-guide.html spark.mllib RDD之上的原始API spark.ml ML管道结构 DataFrames之上的高级API 1. spark.mllib:数据类型.算法及工具 cd /Users/erichan/garden/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/bin./spark-shell --master local --driver-memory…

目录 背景 相关工作 主要贡献 核心思想 Embedding和Stacking层 交叉网络(Cross Network) 深度网络(Deep Network) 组合层(Combination Layer) 理论分析 多项式近似 FM的泛化 高效映射 总结及思考 背景 探索具有预测能力的组合特征对提高CTR模型的性能十分重要,这也是大量人工特征工程存在的原因.但是数据高维稀疏(大量离散特征one-hot之后)的性质,对特征探索带来了巨大挑战,进而限制了许多大型系统只能使用线性模型(比如逻辑回归).…