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1 一元线性回归 线性回归是一种简单的模型,但受到广泛应用,比如预测商品价格,成本评估等,都可以用一元线性模型.y = f(x) 叫做一元函数,回归意思就是根据已知数据复原某些值,线性回归(regression)就是用线性的模型做回归复原. 基本思想:已知一批(x, y)来复原另外未知的值,例如(1,1),(2,2),(3,3),那么(4,?),大家很容易知道(4,4),这就是一元线性回归求解问题 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pl

Caffe应该是目前深度学习领域应用最广泛的几大框架之一了,尤其是视觉领域.绝大多数用Caffe的人,应该用的都是基于分类的网络,但有的时候也许会有基于回归的视觉应用的需要,查了一下Caffe官网,还真没有很现成的例子.这篇举个简单的小例子说明一下如何用Caffe和卷积神经网络(CNN: Convolutional Neural Networks)做基于回归的应用. 原理 最经典的CNN结构一般都是几个卷积层,后面接全连接(FC: Fully Connected)层,最后接一个Softmax层输

分位数回归及其Python源码 天朗气清,惠风和畅.赋闲在家,正宜读书.前人文章,不得其解.代码开源,无人注释.你们不来,我行我上.废话少说,直入主题.o(￣︶￣)o 我们要探测自变量 与因变量 的关系,最简单的方法是线性回归,即假设: 我们通过最小二乘方法 (OLS: ordinary least squares), 的可靠性问题,我们同时对残差 做了假设,即:为均值为0,方差恒定的独立随机变量. 即为给定自变量 下,因变量 的条件均值. 假如残差 不满足我们的假设,或者更重要地,我们不仅仅想

之前有文章介绍过决策树(ID3).简单回顾一下:ID3每次选取最佳特征来分割数据,这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的.按照某种特征切分数据后,该特征在以后切分数据集时就不再使用,因此存在切分过于迅速的问题.ID3算法还不能处理连续性特征. 下面简单介绍一下其他算法: CART 分类回归树 CART是Classification And Regerssion Trees的缩写,既能处理分类任务也能做回归任务. CART树的典型代表时二叉树,根据不同的条件将分类. CART树构建算法 与I

本文英文原文出自这里, 这个博客里面的内容是Java开源, 分布式深度学习项目deeplearning4j的介绍学习文档. 简介: 一般来说, 神经网络常被用来做无监督学习, 分类, 以及回归. 也就是说, 神经网络可以帮助对未标记数据进行分组, 对数据进行分类, 或者在有监督训练之后输出连续的值. 典型的神经网络在分类方面的应用, 会在网络的最后一层使用逻辑回归分类器(之类)的将连续(continue)的值转换成为离散值如: 0/1, 比如, 给定一个人的身高, 体重, 以及年龄, 你可以给出

学习神经网络 想拿lstm 做回归, 网上找demo 基本三种: sin拟合cos 那个, 比特币价格预测(我用相同的代码和数据没有跑成功, 我太菜了)和keras 的一个例子 我基于keras 那个实现了一个, 这里贴一下我的代码. import numpy as np np.random.seed(1337) from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt import

" ONE "   众所周知,现在很多行业,都离不开用Excel: 做财务的,要用Excel做报表: 做物流的,会用Excel来跟踪订单情况: 做HR的,会用Excel算工资: 做分析的,会用Excel计算数据做报表. 不知道你有没有这样的经历,每次你用Excel做数据分析时,你往往会生成好多张工作簿,来做中间计算过程,鼠标一路移到最后一页,才出现最终结果表. 这种现象在咨询师,分析师很常见. 如果这时候源数据出了些问题,你可能要从第一种报表开始看起,然后,一张张的仔细查看,确定错误出

使用svm思想解决回归问题 使用svm思想解决是如何解决回归问题,其中回归问题的本质就是找一条线,能够最好的拟合数据点 怎么定义拟合就是回归算法的关键,线性回归算法就是让预测的直线的MSE的值最小,对于SVM来说,拟合的定义是指定一个margin值,在这个margin范围里面,包含的数据点越多越好,包含的越多就代表这个范围能比较好的表达样本数据点,这种情况下取中间的直线作为真正的回归结果,用其来预测其他点的相应的值 在训练的时候是要对margin的范围进行一个指定,这就要引入一个新的超参数,即上

SVM(支撑向量机模型)是二(多)分类问题中经常使用的方法,思想比较简单,但是具体实现与求解细节对工程人员来说比较复杂,如需了解SVM的入门知识和中级进阶可点此下载.本文从应用的角度出发,使用Libsvm函数库解决SVM模型的分类与回归问题. 说明:libsvm是实现svm的便捷开源工具,应用广泛,由国立台湾大学Chih-Chung Chang和Chih-Jen Lin编写,可以实现基于SVM的分类和回归. 1.分类 在Matlab下下载测试数据heart_sacle运行程序: load hea

转载自:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/20319673 一.逻辑回归(LogisticRegression) Logistic regression (逻辑回归)是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性. 还有类似的某用户购买某商品的可能性,某病人患有某种疾病的可能性啊等等.这个世界是随机的(当然了,人为的确定性系统除外,但也有可能有噪声或产生错 误的结果,只是这个错误发生的可能性太小了,小到千万年不遇,小到忽略不计而

首先说一下两种学习方式: lazy learning  和  eager learning. 先说 eager learning, 这种学习方式是指在进行某种判断(例如,确定一个点的分类或者回归中确定某个点对应的函数值)之前,先利用训练数据进行训练得到一个目标函数,待需要时就只利用训练好的函数进行决策,这是一种一劳永逸的方法, SVM 就属于这种学习方式: 而 lazy learning 是指只有到了需要决策时才会利用已有数据进行决策,而在这之前不会经历eager learning 所拥有的训练

SVM分类器里面的东西好多呀,碾压前两个.怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法. 今天学到的也应该只是冰山一角,懂了SVM的一些原理.还得继续深入学习理解呢. 一些关键词: 超平面(hyper plane)SVM的目标就是找到一个超平面把两类数据分开.使边际(margin)最大.如果把超平面定义为w*x+b=0.那么超平面距离任意一个支持向量的距离就是1/||w||.(||w||是w的范数,也就是√w*w’) SVM就是解决 这个优化问题.再经过拉格朗日公式和KKT条件等数学运算求解得到一

你好,我是测试蔡坨坨. 今天,我们来聊一聊测试人员想要进阶,想要做自动化测试,甚至测试开发,如何选择编程语言. 前言 自动化测试,这几年行业内的热词,也是测试人员进阶的必备技能,更是软件测试未来发展的趋势.特别是在敏捷开发模式下,产品迭代速度快,市场不断调整,客户需求不断变化,单纯的手工测试越来越无法适应整个过程.测试人员如何快速响应并保证产品在上线后的质量能够满足客户要求,如何在上线一个新功能的同时快速对旧功能进行回归,保证旧功能不被新功能影响而出现严重的Bug.针对以上问题,采用自动化测试无

今天在学习的过程中,明白了一些不是Python标准所必须要做的事情,二是做为一个合格的Python程序员应该所遵从的一些规范 分享给大家,有不足的地方请大家指正,此下是我学习的一点心得: 1．在给变量赋值的时候比如 name="zhangsan"   这样的代码看起来比较小气,二python程序员对于变量的命名赋值的时候一帮在变量名后面都会有个空格等于号的后面也会有一个空格例如: name = "zhangsan" age = 18 addr = "bei

之前只是放到github上了,现在一想应该开源,大家想继续做好这个ide的都能从这里起步. #注意在.py文件相同目录下放一个1.png做测试图片 #本质就是用html来实现图片 #写在前面的话:这个程序在python自带ide里面遇到bug就秒退,看不了提示信息 #解决方法如下: #用cmd 在文件目录里面执行python lastversion.py即可运行 #并且可以进行调试,会返回出错信息,比自带ide好多了. #总之:别用ide来调试. #English for upper Chine

一.SVM 思想在解决回归问题上的体现 回归问题的本质:找到一条直线或者曲线,最大程度的拟合数据点: 怎么定义拟合,是不同回归算法的关键差异: 线性回归定义拟合方式:让所有数据点到直线的 MSE 的值最小: SVM 算法定义拟合的方式:在距离 Margin 的区域内,尽量多的包含样本点: SVM 的思路解决回归问题: 在 Margin 区域内的样本点越多,则 Margin 区域越能够较好的表达样本数据点,此时,取 Margin 区域内中间的那条直线作为最终的模型:用该模型预测相应的样本点的 y

一.TensorFlow简介 TensorFlow是由谷歌开发的一套机器学习的工具,使用方法很简单,只需要输入训练数据位置,设定参数和优化方法等,TensorFlow就可以将优化结果显示出来,节省了很大量的编程时间,TensorFlow的功能很多很强大,这边挑选了一个比较简单实现的方法,就是利用TensorFlow的逻辑回归算法对数据库中的手写数字做识别,让机器找出规律,然后再导入新的数字让机器识别. 二.流程介绍 上图是TensorFlow的流程,可以看到一开始要先将参数初始化,然后导入训练数

乔布斯说过:“每一个人都应该学习如何编程,因为编程会教会你如何思考.”下一个时代是人机交互的时代,学习编程不是要让你成为程序员,而让你理解这个时代. 点击免费领取:全网最全python学习导图+14张思维导图,让你学习不走弯路! python被称为编程语言中的万能胶水,也是初学者进入编程行业内最合适的选择.最关键的是,phthon是人工智能.自动化开发.大数据等新兴技术必备的基础语言.并且python现已加入到高中教材和二级考试,从没有任何计算机语言这么被重视. Python的定位是“优雅”.“

# -*- coding:UTF-8 -*-import numpydef loadDataSet(): return dataMat,labelMat def sigmoid(inX): return 1.0/(1+numpy.exp(-inX)) def gradAscent(dataMatIn,classLabels): dataMatrix=numpy.mat(damaMatIn) labelMat=numpy.mat(classLabels).transpose() #上升梯度 alp