机器学习笔记——Logistic回归算法
关于分类问题的例子： 垃圾邮件分类问题 分类网上交易 对肿瘤的分析辨别预测 **logistic回归又称logistic回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于数据挖掘，疾病自动诊断，经济预测等领域。** 基本思想：1.寻找合适的假设函数，即分类函数，用以预测输入数据的判断结果； 2.构造代价函数，即损失函数，用以表示预测的输出结果与训练数的实际类别之间的偏差； 3.最小化代价函数，从...
Python机器学习（二）：线性回归算法
机器学习研究的问题分为分类问题和回归问题。分类问题很好理解，而回归问题就是找到一条曲线，可以最大程度地拟合样本特征和样本输出标记之间的关系。当给算法一个输入时，这条曲线可以计算出相应可能的输出。回归算法最简单的就是线性回归。当样本特征只有一个时，称为简单线性回归；当样本特征有多个时，称为多元线性回归。 线性回归 1.简单线性回归 由上图可知，简单线性回归只有一个特征x，一个标记y。假...
只需6步，从头开始编写机器学习算法
从头开始编写算法是一种有益的体验，当你最终点击运行的那一刻，你会了解算法背后真正发生了什么。 如果你以前用scikit-learn实现过这个算法，从头开始编写就会很容易？不是这样。 有些算法只是比其他算法更复杂，所以可以从简单的开始，比如单层感知器（Perceptron）。 本文将以感知器为案例，引导你完成从头开始编写算法的6个步骤。这种方法可以很容易地用于编写其他机器学习算法。 1. 对算法有....
Python机器学习（一）：kNN算法
这段时间用opencv中的机器学习算法做了一下目标检测，效果还是不错的。但都是按照命令和库进行调用，基本对我来说是个黑盒子。固然工程师要会用工具，但如果不深入理解内部实现，是很难进步的。所以我打算花上一些时间（可能两个月以上）来学习一下机器学习的基本概念，并且用python语言去实现一些经典的算法，希望自己能坚持下去吧～ k-Nearest Neighbors 1.简介 kNN算法可...
机器学习线性回归模型算法（高中最小二乘法的高级实现）
<1>假设拟合直线为： <2>平均损失函数： 注：（xi,yi）是样本点。 <3>要使得拟合直线拟合很充分的话，平均损失函数应该取得最小值。可以分别对W0, W1 求偏导，然后将两个偏导函数等于0，求得W0, W1 。求解过程如下手工计算步骤：
如何为你的回归问题选择最合适的机器学习算法？
当我们要解决任意一种机器学习问题时，都需要选择合适的算法。在机器学习中存在一种“没有免费的午餐”定律，即没有一款机器学习模型可以解决所有问题。不同的机器学习算法表现取决于数据的大小和结构。所以，除非用传统的试错法实验，否则我们没有明确的方法证明某种选择是对的。 但是，每种机器学习算法都有各自的有缺点，这也能让我们在选择时有所参考。虽然一种算法不能通用，但每个算法都有一些特征，能让人快速选择并调整....
收藏 | 数据分析师最常用的10个机器学习算法！
在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。 举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。 因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。 当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门....
机器学习算法概述：随机森林&逻辑回归
随机森林是用于分类和回归的监督式集成学习模型。为了使整体性能更好，集成学习模型聚合了多个机器学习模型。因为每个模型单独使用时性能表现的不是很好，但如果放在一个整体中则很强大。在随机森林模型下，使用大量“弱”因子的决策树，来聚合它们的输出，结果能代表“强”的集成。 权衡偏差与方差 在任何机器学习模型中，有两个误差来源:偏差和方差。为了更好地说明这两个概念，假设已创建了一个机器学习模型并...
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