一.MSE.RMSE.MAE 思路:测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越精确 # 注:使用平均距离,而不是所有测试样本的距离和,因为距离和受样本数量的影响 1)公式: MSE:均方误差 RMSE:均方根误差 MAE:平均绝对误差 二.具体实现 1)自己的代码 import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score class SimpleLinearRegression: def __init__(self): ""

Java基础知识总结(超级经典) 转自:百度文库 黑马毕向东JAVA基础总结笔记    侵删! 写代码: 1,明确需求.我要做什么? 2,分析思路.我要怎么做?1,2,3. 3,确定步骤.每一个思路部分用到哪些语句,方法,和对象. 4,代码实现.用具体的java语言代码把思路体现出来. 学习新技术的四点: 1,该技术是什么? 2,该技术有什么特点(使用注意): 3,该技术怎么使用.demo 4,该技术什么时候用?test. ------------------------------------

<果壳中的C# C# 5.0 权威指南> ========== ========== ==========[作者] (美) Joseph Albahari (美) Ben Albahari[译者] (中) 陈昇 管学理 曾少宁 杨庆川[出版] 中国水利水电出版社[版次] 2013年08月 第1版[印次] 2013年08月 第1次 印刷[定价] 118.00元========== ========== ========== [前言] C# 5.0 是微软旗舰编程语言的第4次重大升级. C# 5.

衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE以及评价回归算法 R Square 衡量线性回归法的指标 对于分类问题来说,我们将原始数据分成了训练数据集和测试数据集两部分,我们使用训练数据集得到模型以后使用测试数据集进行测试然后和测试数据集自带的真实的标签进行对比,那么这样一来,我们就得到了我们的分类准确度,使用这种分类准确度来衡量机器学习模型的好坏 那么对于线性回归算法的好坏应该用什么来衡量呢 以简单线性回归算法来说,我们就是为了使损失函数尽可能的小,那么我们在使用的时候,实际上也是分成两部分的

 内容概要 怎样使用pandas读入数据 怎样使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和用法 线性回归模型的评估測度 特征选择的方法 作为有监督学习,分类问题是预測类别结果,而回归问题是预測一个连续的结果. 1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探索.数据处理.数据分析的Python库 In [1]: import pandas as pd In [2]: # read csv file directly from a URL and

本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam),然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响. ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分: ⓐ训练集(training set),样本矩阵(训练集):X,结果标签(label of result)向量 y ⓑ交叉验证集(cross validation set),确定正则化参数 Xval 和 yval ⓒ测试集(test set)

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性回归.多参数线性回归和 逻辑回归的总结版.旨在帮助大家更好地理解回归,所以我在Matlab中分别对他们予以实现,在本文中由易到难地逐个介绍.     本讲内容: Matlab 实现各种回归函数 ========================= 基本模型 Y=θ0+θ1X1型---线性回归(直线拟合

SparkMLlib学习之线性回归 (一)回归的概念 1,回归与分类的区别 分类模型处理表示类别的离散变量,而回归模型则处理可以取任意实数的目标变量.但是二者基本的原则类似,都是通过确定一个模型,将输入特征映射到预测的输出.回归模型和分类模型都是监督学习的一种形式. 2.回归分类 线性回归模型:本质上和对应的线性分类模型一样,唯一的区别是线性回归使用的损失函数.相关连接函数和决策函数不同.MLlib提供了标准的最小二乘回归模型在MLlib中,标准的最小二乘回归不使用正则化.但是应用到错误预测值的

线性回归模型 "回归"这个词,既是Regression算法的名称,也代表了不同的计算结果.当然结果也是由算法决定的. 不同于前面讲过的多个分类算法或者逻辑回归,线性回归模型的结果是一个连续的值. 实际上我们第一篇的房价预测就属于线性回归算法,如果把这个模型用于预测,结果是一个连续值而不是有限的分类. 从代码上讲,那个例子更多的是为了延续从TensorFlow 1.x而来的解题思路,我不想在这个系列的第一篇就给大家印象,TensorFlow 2.0成为了完全不同的另一个东西.在Tenso

❄❄❄❄❄❄❄❄[回到目录]❄❄❄❄❄❄❄❄ 本次编程作业中,需要完成的代码有如下几部分: [⋆] warmUpExercise.m - Simple example function in Octave/MATLAB[⋆] plotData.m - Function to display the dataset[⋆] computeCost.m - Function to compute the cost of linear regression[⋆] gradientDescent.m -

目录 准备知识 Tensorflow运算API 梯度下降API 简单的线性回归的实现 建立事件文件 变量作用域 增加变量显示 模型的保存与加载 自定义命令行参数 准备知识 Tensorflow运算API 矩阵运算:tf.matmul(x, w) 平方:tf.square(error) 均值:tf.reduce_mean(error) 梯度下降API tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate):梯度下降优化 learning_rate:学习率

import numpy as np from sklearn import datasets,linear_model from sklearn.model_selection import train_test_split def load_data(): diabetes = datasets.load_diabetes() return train_test_split(diabetes.data,diabetes.target,test_size=0.25,random_state=0

来源商业新知号网,原标题:用Python的Scikit-Learn库实现线性回归 回归和分类是两种 监督 机器 学习算法, 前者预测连续值输出,而后者预测离散输出. 例如,用美元预测房屋的价格是回归问题,而预测肿瘤是恶性的还是良性的则是分类问题. 在本文中,我们将简要研究线性回归是什么,以及如何使用Scikit-Learn(最流行的Python机器学习库之一)在两个变量和多个变量的情况下实现线性回归. 线性回归理论 代数学中,术语“线性”是指两个或多个变量之间的线性关系. 如果在二维空间中绘制两

目录 基本形式 梯度下降法中应用正则化项 正规方程中应用正则化项 小试牛刀 调用类库 扩展 正则:正则是一个汉语词汇,拼音为zhèng zé,基本意思是正其礼仪法则:正规:常规:正宗等.出自<楚辞·离骚>.<插图本中国文学史>.<东京赋>等文献. -- 百度百科 基本形式 线性回归模型常常会出现过拟合的情况,由于训练集噪音的干扰,训练出来的模型抖动很大,不够平滑,导致泛化能力差,如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyp

目录 基本形式 求解参数\(\vec\theta\) 梯度下降法 正规方程导法 调用函数库 基本形式 线性回归非常直观简洁,是一种常用的回归模型,大叔总结如下: 设有样本\(X\)形如: \[\begin{pmatrix} x_1^{(1)} & x_2^{(1)} & \cdots &x_n^{(1)}\\ x_1^{(2)} & x_2^{(2)} & \cdots & x_n^{(2)}\\ \vdots & \vdots & \vdo

线性回归原理复习 1)构建模型               |_> y = w1x1 + w2x2 + -- + wnxn + b        2)构造损失函数               |_> 均方误差        3)优化损失               |_> 梯度下降 实现线性回归的训练 准备真实数据            100样本            x 特征值 形状 (100, 1)  100行1列            y_true 目标值 (100, 1)   

来自 http://blog.csdn.net/jasonding1354/article/details/46340729 内容概要 如何使用pandas读入数据 如何使用seaborn进行数据的可视化 scikit-learn的线性回归模型和使用方法 线性回归模型的评估测度 特征选择的方法   作为有监督学习,分类问题是预测类别结果,而回归问题是预测一个连续的结果.   1. 使用pandas来读取数据 Pandas是一个用于数据探索.数据处理.数据分析的Python库 In [1]: im

1. 普通线性回归 Linear Regression (1)目标: class sklearn.linear_model.LinearRegression (fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None)  (2)参数: (3)sklearn的三个坑 [1]均方误差为负 我们在决策树和随机森林中都提到过,虽然均方误差永远为正,但是sklearn中的参数scoring下,均方误差作为评 判标准时,却是计算”负均方误差“(

本文主要参考博客https://blog.csdn.net/luoyexuge/article/details/80399265 [1] bazel安装参考:https://blog.csdn.net/luoyi131420/article/details/78585989 [2] 首先介绍下自己的环境是centos7,tensorflow版本是1.7,python是3.6(anaconda3). 要调用tensorflow c++接口,首先要编译tensorflow,要装bazel,要装pro

一.机器学习基本概念 1.训练集和测试集 训练集(training set/data)/训练样例(training examples): 用来进行训练,也就是产生模型或者算法的数据集 测试集(testing set/data)/测试样例 (testing examples):用来专门进行测试已经学习好的模型或者算法的数据集 2.特征向量 特征向量(features/feature vector):属性的集合,通常用一个向量来表示,附属于一个实例 3.分类问题和回归问题 分类 (classific