機器學習基礎第二章預測演算法

阿新 • • 發佈：2019-02-10

1 一元線性迴歸

1.1 為什麼用迴歸

這裡寫圖片描述
圖1.1.1 Google的票房與搜尋量的關係

圖1.1顯示的是Google釋出的電影的搜尋量與票房的關係。如何用歷史的資訊預測票房就是（線性）迴歸問題。

1.2 一元線性迴歸模型

1 數學描述

圖1.1.1中的橫、縱軸分別用用{xi,yi}表示，1≤i≤N。假設圖1.1中使用的一元線性模型的形式為：

t=ω0+ω1x−−−−−（1.2−1）

顯然只要求出ω0,ω1線性模型就可以確定了。為了求解系數ω0,ω1需要構造一個目標函數（損失函數），如下

E(ω0,ω1)=12∑i=1N(ti−yi)2=12∑i=1N(ω0+ω1xi

−yi)2−−−−−（1.2−2）

只要最小化式（1.2-2），就可以求出係數a,b。這種做法非常直觀，就是要使預測的結果和真值之間的差最小。

圖1.2.1E(ω0,ω1)函數的幾何解釋

E(ω0,ω1)是一個非負值，最小值為0，它的幾何解釋如圖1.2.1，就是要使yn,tn的距離平方和最小，迴歸函式要穿過真實資料yn。

2 矩陣表示

對於N各資料點，式（1.2-1）有N個等式，並用線性代數表示為

⎡⎣⎢⎢t1⋮tN⎤⎦⎥⎥=⎡⎣⎢⎢ω0+ω1x1⋮

機器學習基礎第二章預測演算法

1 一元線性迴歸 1.1 為什麼用迴歸圖1.1.1 Google的票房與搜尋量的關係圖1.1顯示的是Google釋出的電影的搜尋量與票房的關係。如何用歷史的資訊預測票房就是（線性）迴歸問題。 1.2 一元線性迴歸模型 1 數學描述圖

機器學習實戰第二章——學習KNN演算法，讀書筆記

K近鄰演算法（簡稱KNN）學習是一種常用的監督學習方法，給定測試樣本，基於某種距離度量找出訓練集中與其最靠近的k個訓練樣本，然後基於這k個“鄰居”的資訊來進行預測。通常在分類任務中可以使用“投票法”，即

《機器學習》第二章概念學習和一般到特殊序

hang 描述兩個 str 依賴實例 sport 遊泳 win 《機器學習》第二章概念學習和一般到特殊序 2.1.簡介布爾函數一般形式：F(b1, b2, ..., bn)，其中 bi的定義域為{0,1}，F的值域為{0, 1}。在一般的定義域上的，取值在 {

機器學習實戰第二章----KNN

BE 指定 cto 文件轉換 .sh ati subplot OS umt tile的使用方法 tile(A,n)的功能是把A數組重復n次（可以在列方向，也可以在行方向） argsort()函數 argsort()函數返回的是數組中值從大到小的索引值 dict.get()

機器學習實戰-第二章代碼+註釋-KNN

rep sdn odi als cti 元素集合 pre recv #-*- coding:utf-8 -*- #https://blog.csdn.net/fenfenmiao/article/details/52165472 from numpy import *

吳恩達機器學習（第二章）----線性迴歸

線性迴歸要做的主要包含代價函式和梯度下降。一、基本解釋線性迴歸的過程其實就是我們在選擇好某個型別的函式之後去不斷的擬合現有的資料，那麼什麼情況下我們這個函式是最符合，最貼近我們這些資料的呢？就是在代價函式的值最小的時候。二、代價函式假設要擬合的函式是h(x)=

2、python機器學習基礎教程——K近鄰演算法鳶尾花分類

一、第一個K近鄰演算法應用：鳶尾花分類 import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors

機器學習實戰第二章KNN（1）python程式碼及註釋

#coding=utf8 #KNN.py from numpy import * import operator def createDataSet(): group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) #我覺

機器學習實戰第二章記錄

第二章講的是K-鄰近演算法from numpy import*import operatordef createDataSet(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labels = ['A',

《機器學習系列教程》：第二章機器學習基礎

第二章機器學習基礎機器學習and 資料分析 2.2 監督學習、非監督學習、半監督學習、弱監督學習？根據資料型別的不同，對一個問題的建模有不同的方式。依據不同的學習方式和輸入資料，機器學習主要分為以下四種學習方式。監督學習：監督學習是使用已知

百面機器學習第二章--經典演算法

1.支援向量機問題1：在空間上線性可分的兩類點，分別向SVM分類的超平面上做投影，這些點在超平面上的投影仍然是線性可分的嗎？問題2：是否存在一組引數使SVM訓練誤差為0？問題3：訓練誤差為0的SVM分類器一定存在嗎？問題4：加入鬆弛變數的SVM的訓練誤差可以為0嗎？ 2.邏輯迴歸問題1：

機器學習基礎第三章分類演算法

1 線性分類器-感知器 1.1 感知器有如圖1.1所示的兩類資料希望找到，如果想把他們分開，最簡單的方法就是用圖中的綠線將它們分開。顯然綠線的方程為 t=ω0+ω1x+ω1y−−−−−（1.1−1）假設紅色點為 {xr,yr}，綠色點的集合為

《機器學習實戰》第一章——機器學習基礎——筆記

1.機器學習的一個主要任務就是分類。 2.學習如何分類需要做演算法訓練，為演算法輸入大量已分類資料作為演算法的訓練集。 3.分類問題中的目標向量稱為類別，並假定分類問題只存在有限個數的類別。 4.訓練資料和測試資料。 5.假定某一個演算法，經過測試滿足精確度要求，已經學會了如何分類，

Python資料分析基礎教程：NumPy學習指南第二章常用函式

目錄第二章常用函式 1 檔案讀寫示例建立對角矩陣: np.eye(2) 儲存為txt檔案：np.savetxt("eye.txt", i2) 2 CSV檔案讀取: loadtxt() 3 &nb

Python基於K-均值、RLS演算法實現RBF神經網路（神經網路與機器學習第五章計算機實驗）

1、生成資料集 class moon_data_class(object): def __init__(self,N,d,r,w): self.N=N self.w=w self.d=d self.r=r

第一章機器學習基礎

1.1何為機器學習將無序的資訊轉化成有序的可用的資訊。現實生活中許多無法建立精確的數學模型，需要基於統計學的工具進行求解。 1.2關鍵的術語特徵：可以是十進位制的數字（身高，體重），二值型（0或1），自定義調色盤的列舉型別（紅，黃，籃），目標變數：也被稱為類別（在分類問題中）

小白機器學習基礎演算法學習必經之路（上）

常見的機器學習演算法以下是最常用的機器學習演算法，大部分資料問題都可以通過它們解決： 1.線性迴歸 (Linear Regression) 2.邏輯迴歸 (Logistic Regression) 3.決策樹 (Decision Tree) 4.支援向量機（SVM） 5.樸素貝葉斯

小白機器學習基礎演算法學習必經之路（下）

我們在上文小白機器學習基礎演算法學習必經之路（上）簡述了線性迴歸 (Linear Regression) ，邏輯迴歸 (Logistic Regression) ，決策樹 (Decision Tree) ，支援向量機（SVM），樸素貝葉斯 (Naive Bayes) 現在我們接著繼續學習另五個演算法： &

機器學習---基礎----圖解十大經典機器學習演算法入門

轉自：https://blog.csdn.net/jrunw/article/details/79205322 弱人工智慧近幾年取得了重大突破，悄然間，已經成為每個人生活中必不可少的一部分。以我們的智慧手機為例，看看到底溫藏著多少人工智慧的神奇魔術。下圖是一部典型的智慧手機上安裝的一些常見應用程式，可能

C++學習：第二章C語言基礎

If(條件){ } else if (條件){ } else { } swtich(條件){ case 1: 語句 break; default

機器學習基礎 第二章 預測演算法

1 一元線性迴歸

1.1 為什麼用迴歸

1.2 一元線性迴歸模型

相關推薦

機器學習基礎第二章預測演算法