回归模型

回归问题预测的目标是连续变量 数据描述 # 从sklearn.datasets导入波士顿房价数据读取器 from sklearn . datasets import load_boston # 从读取房价数据存储在变量boston中 boston = load_boston # 输出数据描述 boston . DESCR Number of Instances: 506 Number of Attributes: 13 numeric/categorical predictive.Median Value (attribute 14) is usually the target. Missing Attribute Values: None 由上述可知，该数据集共有506条美国波士顿地区房价的数据，每条数据包括对指定房屋的13项数值型特征描述和目标房价（平均值）。另外，该数据中没有缺失的属性/特征值 数据处理 from sklearn . model_selection import train_test_split import numpy as np X = boston . data y = boston . target # 随机采样25%的数据构建测试样本，其余作为训练样本 X_train , X_test , y_train , y_test = train_test

文章目录 目标跟踪 入门基础 介绍 研究 算法 现有目标跟踪方法简介 基于生成式模型的方法 基于判别式模型的方法 基于深度学习的方法 适用于目标跟踪的深度学习模型 深度判别式模型 深度生成式模型 其他深度学习模型 基于深度学习的目标跟踪方法 按网络结构分类 按网络功能分类 按照网络训练分类 其他深度目标跟踪算法 基于分类与回归相融合的深度目标跟踪方法 基于强化学习的深度目标跟踪方法 基于集成学习的深度目标跟踪方法 基于元学习的深度目标跟踪方法 数据库与评价标准 适用于深度学习目标跟踪的视频数据库 适用于深度学习目标跟踪的评价标准 应用实例介绍 目标跟踪 入门基础 介绍 目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支，是模式识别，图像处理，计算机视觉，机器学习等学科的交叉研究，有着广泛的应用，如视频监控，虚拟现实，人机交互，图像理解，无人驾驶等 目前的目标跟踪的通常任务是 ，在视频的第一帧给定一个目标的矩形框，然后后续这个矩形框紧跟着要跟踪的物体。不过，目标跟踪与计算机视觉中的图像识别，分割，检测是分不开的，通常跟踪是这些分割检测的最后一步 研究 目标跟踪方向的论文可以关注计算机视觉的三大顶会 CVPR (Computer Vision and Pattern Recognition) ICCV (International Conference on Computer Vision)

机器学习小白学习笔记之scikit-learn 最近刚把西瓜书啃完，一大堆理论让脑子真的是一团浆糊，说实话看的基本只有一个概念哈哈哈，效果不高，但是让我对与机器学习真的是整体有了一个大的了解，但是并没能将每个课后作业都完成，甚至很多公式推导也没实现，太难了，让我着手于实践，古人云实践出真知，又拿起了另一本书《Introduce to Mashine Learning with python》 昨天上一节，学习完了knn分类回归，这一节继续往下学，自然而然地学到线性模型，线性模型在实际运用中还是相当广泛的。 用于回归的线性模型： 单一特征的预测结果是一条直线，双特征是一个平面，而高维度的则是一个超平面。 我们继续来看最常见的线性回归模型： 线性回归（普通最小二乘法） 线性回归寻找最佳的参数w（斜率、权重、系数），和b（截距），使得对训练集的预测值与真hide回归目标值y之间的均方误差最小。 在高位数据集中，线性模型将体现的更加强大，但同时会产生过拟合风险，根据书本，通过波士顿房价数据集进行预测。 我们会发现一个情况： 测试集的分数远远低于训练集的分数，显而易见就是产生了过拟合，所以我们应该找到一个可以控制复杂度的模型，标准线性回归最常用的替代方法之一就是 岭回归 。 岭回归 其实预测方法和最小二乘法相同，但是做了一下正则化（附带上拟合约束，希望系数尽可能小

无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。 人工智能教程 在目前的机器学习领域中，最常见的三种任务就是：回归分析、分类分析、聚类分析。那么什么是回归呢？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。回归分析在机器学习领域应用非常广泛，例如，商品的销量预测问题，交通流量预测问题。下面介绍几种常见的线性回归模型。 常用的线性回归算法 1、线性回归 线性回归拟合一个带系数的线性模型，以最小化数据中的观测值与线性预测值之间的残差平方和。 #加载线性模型算法库 from sklearn import linear_model # 创建线性回归模型的对象 regr = linear_model . LinearRegression ( ) # 利用训练集训练线性模型 regr . fit ( X_train , y_train ) # 使用测试集做预测 y_pred = regr . predict ( X_test ) 2、岭回归 上述的线性回归算法使用最小二乘法优化各个系数，对于岭回归来说，岭回归通过对系数进行惩罚(L2范式)来解决普通最小二乘法的一些问题，例如，当特征之间完全共线性(有解)或者说特征之间高度相关

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np creditcard = 'C:/Users/Amber/Documents/唐宇迪-机器学习课程资料/机器学习算法配套案例实战/逻辑回归-信用卡欺诈检测/逻辑回归-信用卡欺诈检测/creditcard.csv' data = pd.read_csv(creditcard) print(data.head()) Time V1 V2 V3 ... V27 V28 Amount Class 0 0.0 -1.359807 -0.072781 2.536347 ... 0.133558 -0.021053 149.62 0 1 0.0 1.191857 0.266151 0.166480 ... -0.008983 0.014724 2.69 0 2 1.0 -1.358354 -1.340163 1.773209 ... -0.055353 -0.059752 378.66 0 3 1.0 -0.966272 -0.185226 1.792993 ... 0.062723 0.061458 123.50 0 4 2.0 -1.158233 0.877737 1.548718 ... 0.219422 0.215153 69.99 0 [5

启动方法： 命令行窗口输入cftool 拟合数据 示例 1 假设我们要拟合的函数形式是 y=A x^2 + B x, 且 A>0, B>0。 数据： x=[110.3323 148.7328 178.064 202.8258033 224.7105 244.5711 262.908 280.0447 296.204 311.5475]; y=[5 10 15 20 25 30 35 40 45 50]; 进入曲线拟合工具箱界面“Curve Fitting tool”： 1）利用 X data 和 Y data 的下拉菜单读入数据 x,y，这时会自动画出数据集的曲线图，注意右侧的 Auto fit 选项； 2）通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型，工具箱提供的拟合类型有： Custom Equations：用户自定义的函数类型 Exponential：指数逼近，有 2 种类型， a e b x ae^{bx} a e b x 、 a e b x + c e d x ae^{bx}+ce^dx a e b x + c e d x Fourier：傅立叶逼近，有 7 种类型，基础型是 a 0 + a 1 c o s ( x w ) + b 1 s i n ( x w ) a_0+a_1cos(xw)+b_1sin(xw) a 0 ​ + a 1 ​ c o s ( x

1 from sklearn.model_selection import train_test_split 2 from sklearn.linear_model import LinearRegression 3 from sklearn.datasets import load_diabetes 4 X,y=load_diabetes().data,load_diabetes().target 5 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=8) 6 lr=LinearRegression().fit(X_train,y_train) 7 print("the coefficient:{}".format(lr.coef_)) 8 print('the intercept:{}'.format(lr.intercept_)) 9 print("the score of this model:{:.3f}".format(lr.score(X_test,y_test))) 1 from sklearn.linear_model import Ridge 2 ridge=Ridge().fit(X_train,y_train) 3 print("the coefficient:{}".format

https://blog.csdn.net/xiewenrui1996/article/details/103913963 《Python深度学习》 下面是你应该从这个例子中学到的要点。 ‰ 回归问题使用的损失函数与分类问题不同。回归常用的损失函数是均方误差（MSE）。 ‰ 同样，回归问题使用的评估指标也与分类问题不同。显而易见，精度的概念不适用于回 归问题。常见的回归指标是平均绝对误差（MAE）。 ‰ 如果输入数据的特征具有不同的取值范围，应该先进行预处理，对每个特征单独进行 缩放。 ‰ 如果可用的数据很少，使用 K 折验证可以可靠地评估模型。 ‰ 如果可用的训练数据很少，最好使用隐藏层较少（通常只有一到两个）的小型网络，以 避免严重的过拟合。 import keras keras . __version__ Let's take a look at the data : # 波士顿房价数据集 # 本节将要预测 20 世纪 70 年代中期波士顿郊区房屋价格的中位数，已知当时郊区的一些数 # 据点，比如犯罪率、当地房产税率等。本节用到的数据集与前面两个例子有一个有趣的区别。 # 它包含的数据点相对较少，只有 506 个，分为 404 个训练样本和 102 个测试样本。输入数据的 # 每个特征（比如犯罪率）都有不同的取值范围。例如，有些特性是比例，取值范围为 0~1；有 #

转载自： 机器学习算法集锦：从贝叶斯到深度学习及各自优缺点 在我们日常生活中所用到的推荐系统、智能图片美化应用和聊天机器人等应用中，各种各样的机器学习和数据处理算法正在尽职尽责地发挥自己的功效。本文筛选并简单介绍一些最常见的算法类别，还为每一个类别列出了一些实际算法并简单介绍了它们的优缺点。 相关连接：https://static.coggle.it/diagram/WHeBqDIrJRk-kDDY/t/categories-of-algorithms-non-exhaustive 目录 正则化算法(Regularization Algorithms) 集成算法(Ensemble Algorithms) 决策树算法(Decision Tree Algorithms) 回归(Regression) 人工神经网络(Artificial Neural Network) 深度学习(Deep Learning) 支持向量机(Support Vector Machine) 降维算法(Dimensionality Reduction Algorithms) 聚类算法(Clustering Algorithms) 基于实例的算法(Instance-based Algorithms) 贝叶斯算法(Bayesian Algorithms) 关联规则学习算法(Association Rule

树回归 优点：可以对复杂和非线性的数据建模。 缺点：结果不易理解。 适用数据类型：数值型和标称型数据。 连续和离散型特征的树的构建 在树的构建过程中，需要解决多种类型数据的存储问题，可以使用一部字典来存储树的数据结构，该字典将包含以下4个元素： （1）待切分的特征 （2）待切分的特征值 （3）右子树。当不再需要切分的时候，也可以是单个值 （4）左子树。与右子树类似 树包含左键和右键，可以存储另一棵子树或者单个值。字典还包含特征和特征值这两个键，它们给出切分算法所有的特征和特征值。 树的每个分枝还可以再包含其他树、数值型数据甚至是向量。 函数createTree ( ) 的伪代码： 找到最佳的待切分特征： 如果该节点不能再分，将该节点存为叶节点 执行二元切分 在右子树调用createTree ( ) 方法 在左子树调用createTree ( ) 方法 将 CART 算法用于回归 回归树假设叶节点是常数值，这种策略认为数据中的复杂关系可以用树结构来概括。为成功构建以分段常数为叶节点的树，需要度量出数据的一致性。 使用树进行分类，可以在给定节点时计算数据的混乱度。 首先计算所有数据的均值，然后计算每条数据的值到均值的差值。为了对正负差值同等看待，一般使用绝对值或平方值来代替上述差值。上述做法有点类似于前面介绍过的统计学中常用的方差计算。唯一的不同就是，方差是平方误差的均值（均方差）