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

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

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:/

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

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

---恢复内容开始--- Softmax Regression 可以看做是 LR 算法在多分类上的推广,即类标签 y 的取值大于或者等于 2. 假设数据样本集为:$\left \{ \left ( X^{(1)},y ^{(1)} \right ) ,\left ( X^{(2)},y ^{(2)} \right ),\left ( X^{(3)},y ^{(3)} \right ),...,\left ( X^{(m)},y ^{(m)} \right )\right \}$ 对于 SR 算法

Logistic回归 算法优缺点: 1.计算代价不高,易于理解和实现2.容易欠拟合,分类精度可能不高3.适用数据类型:数值型和标称型 算法思想: 其实就我的理解来说,logistic回归实际上就是加了个sigmoid函数的线性回归,这个sigmoid函数的好处就在于,将结果归到了0到1这个区间里面了,并且sigmoid(0)=0.5,也就是说里面的线性部分的结果大于零小于零就可以直接计算到了.这里的求解方式是梯度上升法,具体我就不扯了,最推荐的资料还是Ng的视频,那里面的梯度下降就是啦,只不过一

逻辑回归(Logistic regression) 以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删! 还参考了:http://www.ai-start.com/ml2014/ 用梯度下降求解逻辑回归 Logistic Regression The data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取.假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会.你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的训练集.对于每一个培训例子,你有两个考试的申请人的分数和录取决定

话不多说,直接上代码 class TreeNode: def __init__(self, x): self.val = x self.left = None self.right = None class Solution: #前序 def preorder(self,root,ans=[]): if root!=None: ans.append(root.val) if root.left: self.preorder(root.left,ans) if root.right: self.p

题目:给定一个序列,判断其是不是一颗二叉排序树的后序遍历结果 分析:首先要知道什么是排序二叉树,二叉排序树是这样定义的,二叉排序树或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: (1)若左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的根结点的值: (2)若右子树不空,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值: (3)左.右子树也分别为二叉排序树: (4)没有键值相等的节点 因此,二叉排序树按照“左-右-根”的顺序遍历得到的序列具有这样的特点:该序列从中间分开,左边序列的值都小于序列的最后一个值,右边

2017-08-12 Logistic 回归,作为分类器: 分别用了梯度上升,牛顿法来最优化损失函数: # -*- coding: utf-8 -*- ''' function: 实现Logistic回归,拟合直线,对数据进行分类: 利用梯度上升,随机梯度上升,改进的随机梯度上升,牛顿法分别对损失函数优化: 这里没有给出最后测试分类的函数: date: 2017.8.12 ''' from numpy import * #从文件加载处理数据 def loadDataSet(): dataMat

假设现在有一些点,我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作回归.利用Logistic回归进行分类的主要思想是:根据现有数据对分类边界线建立回归公式,依次进行分类.Logistic回归的一般过程(1)收集数据:采用任意方法收集数据(2)准备数据:由于需要进行距离计算,因此要求数据类型为数值型.另外,结构化数据格式则最佳(3)分析数据:采用任意方法对数据进行分析(4)训练算法:大部分时间将用于训练,训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数(5)测试算法:一旦训练步骤完