原文地址 ?传送门 对于回归预测结果,通常会有平均绝对误差.平均绝对百分比误差.均方误差等多个指标进行评价.这里,我们先介绍最常用的3个: 平均绝对误差(MAE) 就是绝对误差的平均值,它的计算公式如下: M A E ( y , y ^ ) = 1 n ( ∑ i = 1 n ∣ y − y ^ ∣ ) MAE(y,\hat{y}) = \frac{1}{n}(\sum_{i = 1}^{n}\left | y - \hat{y} \right |) MAE(y,y^​)=n1​(i=1∑n​∣

Microsoft 线性回归算法是 Microsoft 决策树算法的一种变体,有助于计算依赖变量和独立变量之间的线性关系,然后使用该关系进行预测.该关系采用的表示形式是最能代表数据序列的线的公式.例如,以下关系图中的线是数据最可能的线性表示形式. 关系图中的每个数据点都有一个与该数据点与回归线之间距离关联的错误.回归方程式中的系数 a 和 b 可以调整回归线的角度和位置.可以对 a 和 b 进行调整,直到与所有点都关联的错误总数达到最低值,以此获得回归公式.还有其他类型的使用多个变量的线性回归以

我们通常用pandas读取csv文件为DataFrame数据格式,如下图,是部分县2001年到2009年的某种作物的产量数据.我们希望求得9年的增长趋势,即求一个一元线性回归模型的斜率,这个时候便可以调用python的sklearn包中的线性回归模型计算. 思路: 将2001-2009年作为自变量X,需要注意的是sklearn的模型输入的变量是矩阵,因此要用numpy将list转化为矩阵,然后用ix方法定位每行数据为因变量y.pandas数据索引可参考博文点击打开链接.当然,最后输出的斜率的形式

测试数据 [19550, 7.1 ],[22498, 8.44 ],[25675, 9.56 ],[27701, 10.77],[29747, 11.5 ],[32800, 12.27],[34822, 12.87],[40369, 13.32],[47029, 14.9 ],[54236, 16 ],[60801, 16.77],[68441, 17.32],[76273, 18.01],[83431, 18.47],[85060, 17.96],[96184, 18.98],[110520,

在经历Beta阶段紧张的开发后,本次Beta阶段取得的成果虽然不如Alpha阶段多,但是也算是做到了稳中求进,一共预想了三个feature,最终做出了预想的两个feature. 新功能说明 新的主页:目前主页上的社区按钮已经完整可用,服务按钮中增加了实用小工具一项. 这是我们的主打功能1,完全由前端计算并绘图的可自由选择数据组数并进行计算的小工具,目前小工具包含两类:一个是逐差法的计算,另一个是线性回归的计算. 可动态展示的图像与自动计算的公式 我们的主打feature之二,论坛模块.上图是论坛

AVEDEV 用途:返回一组数据与其平均值的绝对偏差的平均值,该 函数可以评测数据(例如学生的某科考试成绩)的离散度. 语法:AVEDEV(number1,number2,...) 参数:Number1.number2....是用来计算绝对偏差平均 值的一组参数,其个数可以在 1-30 个之间. 实例:如果 A1=79.A2=62.A3=45.A4=90.A5=25,则公 式"=AVEDEV(A1:A5)"返回 20.16. AVERAGE     用途:计算所有参数的算术平均值.  

版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/junyang/p/7429771.html TensorFlow入门 英文原文地址:https://www.tensorflow.org/get_started/get_started 这是关于如何开始tensorFlow的指南.开始之前,你需要先安装TensorFlow.除此之外,你应该了解: 知道如何使用Python编程. 懂一点点数组 如果具有机器学习的知识则更好.当然,如果你没有学习过机器学

进行数据初步处理(perl) 统计amplicon的RC(read counts),并且相互overlap大于75%的amplicon合并起来 统计每个amplicon的GC含量,均值, 性别识别并校正,文库大小.长度.GC含量标准化 文库大小标准化 某个sample的文库大小(read counts * amplicon length) / 平均每个ampicon文库大小(sum(read counts * amplicon length) / amplicon size)) 标准化前 标准化

本书概要 <Data Mining with R>这本书通过实例,并结合R讲解数据挖掘技术.本书的核心理念就是"Learning it by doing".本书分5章,第一章介绍R和MySql的基本知识,后面4章分别结合4个案例进行讲解.最精刚刚看完第二章,觉得还是学习了一些新的东西,在这里记录一下,作为备忘. 本章背景 藻类的过渡繁殖会破坏河流生态.希望找到一种办法对河流内的藻类生长情况进行预测.在生物化学领域,很容易测量河流中的化学物质,但是生物测量的成本很高,比如观察

机器学习相关的文章太多,选取一篇本人认为最赞的,copy文章中部分经典供自己学习,摘抄至 http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html#first  示例入门 传统上如果我们想让计算机工作,我们给它一串指令,然后它遵照这个指令一步步执行下去.有因有果,非常明确.但这样的方式在机器学习中行不通.机器学习根本不接受你输入的指令,相反,它接受你输入的数据! 也就是说,机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法.这听起来非常不可思

之前经学长推荐,开始在B站上看Andrew Ng的机器学习课程.其实已经看了1/3了吧,今天把学习笔记补上吧. 吴恩达老师的Machine learning课程共有113节(B站上的版本https://www.bilibili.com/video/av9912938).这篇学习笔记是结合第一.二部分(我所理解的): 第一部分:概览机器学习,介绍其中的一些专业名词及定义.Section 1-26 第二部分:如何使用Octave实现机器学习中的基本算法(Ocatave就是开源版的Matlab).Se

这个过程主要分为三个步骤: 数据预处理 数据处理就是把数据按照一定的格式写出来,以便网路自己去读取数据 1准备原始数据 我的cloth数据一共是四个类别,每个类别有衣服47张,一用是188张图片,这些大小不一的原始图片转换成我们训练需要的shape. 原始数据放在同一个文件夹下面: 2 编程实现 制作Tfrecords,读取Tfrecords数据获得iamge和label,打印验证并保存生成的图片. #将原始图片转换成需要的大小,并将其保存 #==========================

古典概型的样本总量是一定的,且每种可能的可能性是相同的, 1.中位数:median(x) 2.百分位数:quantile(x)或者quantile(x,probe=seq(0,1,0.2)) #后面这个是设置参数,零到一的范围,每隔0.2算一次 不知道叫啥的很方便的函数:fivenum(x,na.rm=TRUE) #输出五个数最大值.最小值.下四分位数.上四分位数.中位数 3.协方差:用于看两组数据之间的关系,看看是不是有一定的关联性 他有一个相关系数r,r越接近1,则相关性越高,反之,越接近零

在这向大家推荐一本书-花书-动手学深度学习pytorch版,原书用的深度学习框架是MXNet,这个框架经过Gluon重新再封装,使用风格非常接近pytorch,但是由于pytorch越来越火,个人又比较执着,想学pytorch,好,有个大神来了,把<动手学深度学习>整本书用pytorch代码重现了,其GitHub网址为:https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch   原书GitHub网址为:https://github.com/d2l-

项目 内容 课程班级博客连接 课程班级 这个作业要求连接 作业链接 我的课程学习目标 (1)详细阅读<构建之法>第1章.第2章,掌握PSP流程:(2)设计实际程序掌握动态规划算法.回溯算法:(3)掌握软件项目个人开发流程:(4)掌握Github发布软件项目的操作方法. 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 (1)通过点评班级博客中已提交的相关作业,让我对不同风格的作业有了客观的评价:(2)通过使用PSP流程,对实验任务的时间安排有了一定的把握:(3)对Github发布软件项目有了一定的认识.

sklearn线性回归模型 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import linear_model def get_data(): #506行,14列,最后一列为label,前面13列为参数 data_original = np.loadtxt('housing.data') scale_data = scale_n(data_original) np.random.shuffle(scale_dat

前文再续书接上一回,机器学习的主要目的,是根据特征进行预测.预测到的信息,叫标签. 从特征映射出标签的诸多算法中,有一个简单的算法,叫简单线性回归.本文介绍简单线性回归的概念. (1)什么是简单线性回归 "回归(regression)"是什么?如之前所讲,预测模型可区分为"分类器"跟"回归器",回归器,就是用来预测趋势变化的,比如预测明天哪支股会涨停,预测某天的降雨量是多少,预测未来一年房价的变化,等等.所以回归就是预测的意思,没有什么高深的.线

注:练习来自于吴恩达机器学习 翻译后的题目: 你是一个餐厅的老板,你想在其他城市开分店,所以你得到了一些数据(数据在本文最下方),数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润.第一列是城市的人口数,第二列是在这个城市开店所带来的利润数. 现在,假设θ0和θ1都是0,计算CostFunction,即计算损失函数 首先,本题线性回归的公式应该是这样的: H(θ) = θ0 + θ1*X 简单的来说,本题中,θ0和θ1都为0,即求H(θ) = 0的损失值, 然后我们再给出损失的定义: 损失,通俗的来讲

看机器学习的时候遇到的第一个算法就是线性回归,高数中很详细的说明了线性回归的原理和最小2乘法的计算过程,很显然不适合手动计算,好在各种语言都有现成的函数使用,让我们愉快的做个调包侠吧 简单线性回归 R越接近1表示拟合效果越好 >> x=[0,1,2,3,4,5,6,7] x = 0 1 2 3 4 5 6 7 >> y=[27.0,26.8,26.5,26.3,26.1,25.7,25.3,24.8] y = 列 1 至 7 27.000000000000000 26.800000

废话不多说,直接开始 1.首先,导入所需的模块: import numpy as np import os import tensorflow as tf 关闭tensorflow输出的一大堆硬件信息 os.environ[' 2.写一个函数generate_data(),用来生成我们所需要的数据,这里使用的线性函数是y = 0.1*x + 0.3,具体解释见注释 def generate_data():#随机生成测试数据 num_points = 1000 vector_set = [] fo