103 保序回归 isotonic regression 2016-03-30 11:25:27 bea_tree 阅读数 6895   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/bea_tree/article/details/51009810 1.关于isotonic regression 首先sklearn粘上原贡献者的博客Isotonic Regression  http:/

对生成的数据进行保序回归的一个实例.保序回归能在训练数据上发现一个非递减逼近函数的同时最小化均方误差.这样的模型的好处是,它不用假设任何形式的目标函数,(如线性).为了比较,这里用一个线性回归作为参照. # coding:utf-8 print (__doc__) #作者:Nelle Varoquaux <nelle.varoquaux@gmail.com> # Alexandre Gramfort <alexandre.gramfort@inria.fr> #协议:BSD imp

1.数学定义 保序回归是回归算法的一种,基本思想是:给定一个有限的实数集合,训练一个模型来最小化下列方程: 并且满足下列约束条件: 2.算法过程说明 从该序列的首元素往后观察,一旦出现乱序现象停止该轮观察,从该乱序元素开始逐个吸收元素组成一个序列,直到该序列所有元素的平均值小于或等于下一个待吸收的元素. 举例: 原始序列:<9, 10, 14> 结果序列:<9, 10, 14> 分析:从9往后观察,到最后的元素14都未发现乱序情况,不用处理. 原始序列:<9, 14, 10&

保序回归即给定了一个无序的数字序列,通过修改其中元素的值,得到一个非递减的数字序列,要求是使得误差(预测值和实际值差的平方)最小.比如在动物身上实验某种药物,使用了不同的剂量,按理说剂量越大,有效的比例就应该越高,但是如果发现了剂量大反而有效率降低了,这个时候就只有把无序的两个元素合并了,重新计算有效率,直到计算出来的有效率不大于比下一个元素的有效率. MLlib使用的是PAVA(Pool Adjacent Violators Algorithm)算法,并且是分布式的PAVA算法.首先在每个分区

不多说,直接上干货! 相比于决策树,保序回归的应用范围没有决策树算法那么广泛. 特别在数据处理较为庞大的时候,采用保序回归做回归分析,可以极大地节省资源,从而提高计算效率. 保序回归的思想,是对数据进行均值排序,从数据集的第一个数开始,如果下一个数出现乱序,即与设定的顺序不符,则从乱序的数据开始逐个开始求得平均值,直到求得的平均值与下一个数据比较不成为乱序为止. 例如一个数据集: {,,2,,} 要求其按照保序回归由小到大进行排列. 首先观察第一个数是1,可以不做变动继续存放.第二个是2,仍然不

http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/plot_isotonic_regression.html#example-plot-isotonic-regression-py 代码就不贴了,參考上面链接. 看代码,给人的直观感受类似于CART,具有分段回归的效果. 只是非常少见人用这种方法,还是推荐使用CART吧,只是了解一下思想罢了. .. 给个简单的样例: 问题描写叙述:给定一个无序数字序列y,通过改动每一个元素的值得到一个非递减序列 y' ,问

目录 保序回归原理 保序回归代码(Spark Python) 保序回归原理 待续... 返回目录 保序回归代码(Spark Python) 代码里数据:https://pan.baidu.com/s/1jHWKG4I 密码:acq1 # -*-coding=utf-8 -*- from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext('local') import math from pyspark.mllib.regressio

转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/24cb3f38b55e5d7516d8059f9f105eb6.html 保序回归 1.线性回归VS保序回归    • 线性回归->线性拟合    • 保序回归->保序的分段线性拟合,保序回归是拟合原始数据最佳的单调函数 1.1保序回归       保序回归是特殊的线性回归,如果业务上具有单调性,这时候就可以用保序回归,而不是用线性回归. 1.2保序回归应用场景     药剂和中毒的预测,剂量和毒性呈非递

数据集 house.csv 数据集概览 代码 package org.apache.spark.examples.examplesforml import org.apache.spark.ml.classification.LogisticRegression import org.apache.spark.ml.feature.VectorAssembler import org.apache.spark.ml.regression.{IsotonicRegression, LinearRe

分布式系统中的RPC请求经常出现乱序的情况.写一个算法来将一个乱序的序列保序输出.例如,假设起始序号是1,对于(1, 2, 5, 8, 10, 4, 3, 6, 9, 7)这个序列,输出是:123, 4, 567, 8, 9, 10 上述例子中,3到来的时候会发现4,5已经在了.因此将已经满足顺序的整个序列(3, 4, 5)输出为一行. #include<stdio.h> int main() { int num ; while(scanf("%d",&num)!=

erlang 进程通讯中 执行到 receive 语句时 如果信箱没有消息可以匹配时会暂停等待消息. go() -> register(echo, spawn(test_pid,loop,[])), echo ! {self(), hello}, receive {_Pid,Msg} -> io:format("~w~n",[Msg]) end. %%Pid ! stop. loop() -> io:format(" loop start~n",

分布式系统中的RPC请求经常出现乱序的情况.  写一个算法来将一个乱序的序列保序输出.例如,假设起始序号是1,对于(1, 2, 5, 8, 10, 4, 3, 6, 9, 7)这个序列,输出是:  1  2  3, 4, 5  6  7, 8, 9, 10 上述例子中,3到来的时候会发现4,5已经在了.因此将已经满足顺序的整个序列(3, 4, 5)输出为一行. 要求:  1. 写一个高效的算法完成上述功能,实现要尽可能的健壮.易于维护  2. 为该算法设计并实现单元测试 我的思路是:  假设输入

今天在做项目的过程中发现了如下两个问题: 一 使用map的iterator迭代器对map进行遍历得到的结果是不保序的,也就是每次输出结果都是不一样的.针对这个问题,看以下iterator迭代器的源码. 二list的remove(Object obj) 和 removeAll()方法在删除的时候需要注意的几个地方. 上面两个问题都是比较细小的一些细节问题,但是如果基础知识不牢靠的话,那你在项目中如果使用到但是不知道这些问题,你有可能会遇到灾难性的后果.大家注意以下把.举个简单的例子,按照你的正常的

作者:HelloGitHub-小鱼干 虽然让代码难以阅读看似是件难以理解的事情,但是混淆后的代码起到了类似加密的作用,而且经过混淆的代码依旧能实现原代码的功能.javascript-obfuscator 是一个 JS 编写的代码混淆工具,能让你的代码在生产环境上更加安全.保证生产环境安全的,还有 Datree,是一个让你拟定配置执行策略,保证错误 K8s 配置不会进入生产环境的项目. 当然本周的项目除了有安全,还有便捷.SmsForwarder 就是一个非常便捷的项目让你不需要多个设备找寻验证码

spark-2.0.2 机器学习库(MLlib)指南 MLlib是Spark的机器学习(ML)库.旨在简化机器学习的工程实践工作,并方便扩展到更大规模.MLlib由一些通用的学习算法和工具组成,包括分类.回归.聚类.协同过滤.降维等,同时还包括底层的优化原语和高层的管道API. MLllib目前分为两个代码包: spark.mllib 包含基于RDD的原始算法API. spark.ml 则提供了基于DataFrames 高层次的API,可以用来构建机器学习管道. 我们推荐您使用spark.ml,

SparkR (R on Spark) 概述 SparkDataFrame 启动: SparkSession 从 RStudio 来启动 创建 SparkDataFrames 从本地的 data frames 来创建 SparkDataFrames 从 Data Sources(数据源)创建 SparkDataFrame 从 Hive tables 来创建 SparkDataFrame SparkDataFrame 操作 Selecting rows(行), columns(列) Groupin

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用

目录 Part VI. Advanced Analytics and Machine Learning Advanced Analytics and Machine Learning Overview 1.A Short Primer on Advanced Analytics 2.Spark's Advanced Analytics Toolkit 3.ML in Action 4.部署模式 Preprocessing and Feature Engineering 1.Formatting

  http://product.dangdang.com/23829918.html Spark作为新兴的.应用范围最为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注,它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发,其中 MLlib是 Spark框架使用的核心.本书是一本细致介绍 Spark MLlib程序设计的图书,入门简单,示例丰富. 本书分为 12章,从 Spark基础安装和配置开始,依次介绍 MLlib程序设计基础.MLlib的数据对象构建.MLlib中 RDD使用介绍,各种分类.聚

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