在大数据如火如荼的时候,机器学习无疑成为了炙手可热的工具,机器学习是计算机科学和统计学的交叉学科, 旨在通过收集和分析数据的基础上,建立一系列的算法,模型对实际问题进行预测或分类. R语言无疑为我们提供了很好的工具,它正是计算机科学和统计科学结合的产物,开源免费, 相对于Python.Orange Canvas.Weka.Kinme这些免费的数据挖掘软件来说,更容易上手,统计图形也更加美观. 今天在这里和大家介绍一下Caret机器学习包的一些基本用法.   一.数据收集       下载kern

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sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   多元共线性 在一个回归方程中,假如两个或两个以上解释变量彼此高度相关,那么回归分析的结果将有可能无法分清每一个变量与因变量之间的真实关系.例如

Evernote Export 1.什么是回归? regression 在监督学习中,包括了输入和输出的样本,在此基础上,我们能够通过新的输入来表示结果,映射到输出 输出包含了离散输出和连续输出 2.回归与函数逼近 回归并不是指向平均值回落,而是使用函数形式来逼近一堆数据点 3.线性回归 什么是线性方程? 线性方程就是直线方程,可以理解为 Y=mx+b 这里的m是斜率,b是截距,这是一个线性方程而不是平面方程 什么是回归分析? 回归分析是统计的概念.这里的想法是观察数据和构建一个方程,使我们可以

案例1:使用逻辑回归模型,预测客户的信用评级 数据集中采用defect为因变量,其余变量为自变量 1.加载包和数据集 library(pROC) library(DMwR)model.df <- read.csv('E:\\Udacity\\Data Analysis High\\R\\R_Study\\高级课程代码\\数据集\\第一天\\4信用评级\\customer defection data.csv',sep=',',header=T 2.查看数据集, dim(model.df) hea

线性回归是最贴近生活的数据模型之一 简单的线性回归 简单的线性回归公式如下: 从公式中我们可以看出,简单线性回归只有一个自变量x1,b1是自变量的系数,y是因变量.x1可能是连续型或者离散型的数据,所以我们需要通过x1找出最合适的系数b1从而得到关于因变量y的曲线. 我们下面用一个例子来说明,这是一个关于工作经验与薪水之间关系的表格.分布如下图所示 我们很容易看出这是符合一个线性回归的模型,下面我们就要做出回归的函数并且对未来数据进行预测. # Importing the libraries i

线性回归 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Aug 30 19:55:37 2017 @author: Administrator """ ''' 背景:与房价密切相关的除了单位的房价,还有房屋的尺寸.我们可以根 据已知的房屋成交价和房屋的尺寸进行线性回归,继而可以对已知房屋尺 寸,而未知房屋成交价格的实例进行成交价格的预测 ''' import matplotlib.pyplot as plt

1. 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 1.1 衡量两个值线性相关强度的量 1.2 取值范围[-1, 1] 正相关:>0, 负相关:<0, 无相关:=0 1.3 要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下: 方差: Pearson相关系数公式如下: 注意:有了协方差,为什么还使用

TensorFlow是咱们机器学习领域非常常用的一个组件,它在数据处理,模型建立,模型验证等等关于机器学习方面的领域都有很好的表现,前面的一节我已经简单介绍了一下TensorFlow里面基础的数据结构即:Tensor和Dataset: 这里咱们开始介绍TensorFlow的建模过程以及验证模型的一些简单方法.其实无论是sklearn还是TensorFlow,他们的模型建立过程都是相似的,都是经历columns类型声明,模型定义,数据训练,validation等等几个步骤.前面的几节内容我已经简单

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier,DecisionTreeRegressor def creat_data(n): np.random.seed(0) X = 5 * np

CART决策树又称分类回归树,当数据集的因变量为连续性数值时,该树算法就是一个回归树,可以用叶节点观察的均值作为预测值:当数据集的因变量为离散型数值时,该树算法就是一个分类树,可以很好的解决分类问题.但需要注意的是,该算法是一个二叉树,即每一个非叶节点只能引伸出两个分支,所以当某个非叶节点是多水平(2个以上)的离散变量时,该变量就有可能被多次使用. 在sklearn中我们可以用来提高决策树泛化能力的超参数主要有 - max_depth:树的最大深度,也就是说当树的深度到达max_depth的时候

来计算其损失. 而支持向量回归则认为只要f(x)与y偏离程度不要太大,既可以认为预测正确,不用计算损失,具体的,就是设置阈值α,只计算|f(x)−y|>α的数据点的loss,如下图所示,阴影部分的数据点我们都认为该模型预测准确了,只计算阴影外的数据点的loss: 数据处理 preprocessing.scale()作用: scale()是用来对原始样本进行缩放的,范围可以自己定,一般是[0,1]或[-1,1]. 缩放的目的主要是 1)防止某个特征过大或过小,从而在训练中起的作用不平衡: 2)为了

http://topepo.github.io/caret/feature-selection-overview.html

首先我们需要明确一个概念,我们讨论的线性或者非线性针对的是自变量的系数,而非自变量本身,所以这样的话不管自变量如何变化,自变量的系数如果符合线性我们就说这是线性的.所以这里我们也就可以描述一下多项式线性回归. 由此公式我们可以看出,自变量只有一个,就是x,只不过x的级数(degree)不同而已. 我们这次用的数据是公司内部不同的promotion level所对应的薪资 下面我们来看一下在Python中是如何实现的 import numpy as np import matplotlib.pyp

作者:寒小阳 && 龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49797143 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/49798139 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处,谢谢. 1.引言 先说一句,年末双十一什么的一来,真是非(mang)常(cheng)欢(gou)乐(le)!然后push自己抽出时间来写这篇blog的

原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/logistic-regression/ 逻辑回归会生成一个介于 0 到 1 之间(不包括 0 和 1)的概率值,而不是确切地预测结果是 0 还是 1. 1- 计算概率 许多问题需要将概率估算值作为输出.逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制,返回的是概率(输出值始终落在 0 和 1 之间).可以通过如下两种方式使用返回的概率: “按原样”:“原样”使用返回的概率(例如

@author:Andrew.Du 声明:本文为原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/duye/p/9031511.html,谢谢. 一.前言 1.目的: 我写这篇文章的目的,是想用最简洁的语言阐述清楚何为偏最小二乘分析,以及到底应该如何应用这个在数学建模应用中备受青睐的模型.在此之前,你应该已经学过线性代数.高等数学等基础课程,并了解过诸如主成分分析(PCA).多元线性回归等简单的数学模型,如果线性代数高等数学的知识已经还给老师,那么建议你重温一下.在正式讲解偏最

线性回归: 注:为偏置项,这一项的x的值假设为[1,1,1,1,1....] 注:为使似然函数越大,则需要最小二乘法函数越小越好 线性回归中为什么选用平方和作为误差函数?假设模型结果与测量值 误差满足,均值为0的高斯分布,即正态分布.这个假设是靠谱的,符合一般客观统计规律.若使 模型与测量数据最接近,那么其概率积就最大.概率积,就是概率密度函数的连续积,这样,就形成了一个最大似然函数估计.对最大似然函数估计进行推导,就得出了推导后结果: 平方和最小公式 注: 1.x的平方等于x的转置乘以x. 2

导入包 import org.apache.spark.sql.SparkSession import org.apache.spark.sql.Dataset import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.sql.DataFrame import org.apache.spark.sql.Column import org.apache.spark.sql.DataFrameReader import org.apache.sp

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