欠拟合

什么是回归分析？ 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。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。 回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点。 我们为什么使用回归分析？ 如上所述，回归分析估计了两个或多个变量之间的关系。下面，让我们举一个简单的例子来理解它： 比如说，在当前的经济条件下，你要估计一家公司的销售额增长情况。现在，你有公司最新的数据，这些数据显示出销售额增长大约是经济增长的2.5倍。那么使用回归分析，我们就可以根据当前和过去的信息来预测未来公司的销售情况。 使用回归分析的好处良多。具体如下： 它表明自变量和因变量之间的显著关系； 它表明多个自变量对一个因变量的影响强度。 回归分析也允许我们去比较那些衡量不同尺度的变量之间的相互影响，如价格变动与促销活动数量之间联系。这些有利于帮助市场研究人员，数据分析人员以及数据科学家排除并估计出一组最佳的变量，用来构建预测模型。 我们有多少种回归技术？ 有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）

内容简介 第一，对某银行某次营销活动受众客户的特征进行了描述性统计，考察了营销活动的总体效果；同时还进行了特征间的相关性分析，筛选掉了与响应行为之间没有显著相关性的特征。 第二，分别考察了存款和个贷客户在年龄、年收入等6个特征上的分布情况，分析了存款和个贷客户的自然属性和消费行为特征，并据此构建了存款客户画像和个贷客户画像。 第三，运用Apriori关联规则算法分析了各类业务之间的关联，并重点总结出了存款客户中潜在个贷客户的特征。 第四，根据以上分析结果尝试为该银行扩大各类业务客户基数，提高获客能力提出建议。 最后，根据分析出的个贷客户画像对客户是否办理个贷业务进行建模，得出最优分类器；当有新的客户数据时便可以使用该模型对客户办理个贷业务的可能性进行预测。 关键词：Python，客户画像，二分类，关联分析 一、项目描述 1、项目说明 （1）数据来源：本项目所用数据来源于kaggle平台，该数据集展示了某银行某年一次贷款营销活动的5,000条客户信息记录。 （2）使用工具：本项目的分析和可视化都是使用Python完成的，但相关性分析用到了SPSS。 （3）数据描述：数据字典如下所示： 表1 数据字典 2、业务需求 2.1 业务背景 某银行是一家客户群不断增长的银行，但其贷款业务的客户基数较小，因此该银行希望能够将存款用户转化为贷款用户，扩大贷款业务量

目录 8-1 什么是多项式回归 线性回归？ 解决方案， 添加一个特征 8-2 scikit-learn中的多项式回归于pipeline scikit-learn中的多项式回归和Pipeline 关于PolynomialFeatures Pipeline 8-3 过拟合与前拟合03-Overfitting-and-Underfitting 使用线性回归 使用多项式回归 train test split的意义 8-1 什么是多项式回归 x看作是一个特征，x^2是另一个特征，则可以看作是线性回归，但实际结果就是非线性 线性回归？ 解决方案， 添加一个特征 x无序的 8-2 scikit-learn中的多项式回归于pipeline scikit-learn中的多项式回归和Pipeline X零次方前的系数为1，第二列为x的值，第三例为x的平方 关于PolynomialFeatures 如果样本有两个特征则1， a, b, a*a, a*b, b*b Pipeline x = np.random.uniform(-3, 3, size=100) X = x.reshape(-1, 1) y = 0.5 * x**2 + x + 2 + np.random.normal(0, 1, 100) from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn

机器学习作业---偏差和方差（线性回归）错误反例，但是理清了代码思路，很重要 一：加载数据，显示数据 （一）数据可视化 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.io as sio import scipy.optimize as opt data = sio.loadmat( " ex5data1.mat " ) X = data[ ' X ' ] y = data[ ' y ' ].flatten() Xval = data[ ' Xval ' ] yval = data[ ' yval ' ].flatten() Xtest = data[ ' Xtest ' ] ytest = data[ ' ytest ' ].flatten() m = y.size plt.figure() plt.scatter(X,y,c = ' b ' ,marker= ' o ' ) plt.xlabel( " Change in water level (x) " ) plt.ylabel( " Water folowing out of the dam (y) " ) plt.show() （二）数据显示 直接从文件中读取的数据X: [[- 15.93675813 ] [ - 29.15297922 ]

1.过拟合 究其根本我们训练模型，目的是预测也好，分类也好，希望的是无论输入的数据是否训练过，都要维持在高的准确率，就是说普适性。打个比方，我们学习数学的过程，这个过程其实就很像在训练我们大脑中的模型，我们做的练习题就时训练过程，参加考试就是测试模型，对于一个考试，A同学逻辑思维很好，通过平日的练习训练出了解题的逻辑，在考试中拿到了高分；B同学记忆力特别好，做过的每一道题都能记住，恰好这次考试考的题目他都做过，分数比A还高；又一次考试，A还是那些分，但是这次考的题目B都没做过，拿了低分。B同学的训练的模型只适用于他做过的题，而A同学的模型使用于所有题；那么B同学就属于过拟合了。 使训练数据拟合得比拟合基础分布更紧密的现象称为 过拟合 ，而用来对抗过度拟合的技术称为正则化。在前面的部分中，您在尝试使用Fashion-MNIST数据集时可能已经观察到这种效果。如果您在实验期间更改了模型结构或超参数，您可能已经注意到，如果神经元，层数和训练时期足够，即使测试数据的准确性下降，模型最终仍可以在训练集上达到理想的准确性。 同样我们平时思考，处理问题的时候也要知其然知其所以然，不要死记硬背、人云亦云，不然的话大脑也会过拟合，降低判断的准确性 2.训练误差和泛化误差 为了更清晰的理解上面的问题，我们需要区分训练误差（training error）和泛化误差（generalization

无限宽度神经网络 是近来一个重要的研究课题，但要通过实证实验来探索它们的性质，必需大规模的计算能力才行。近日，谷歌大脑公布的一篇论文介绍了他们在有限和无限神经网络方面的系统性探索成果。该研究通过大规模对比实验得到了 12 条重要的实验结论并在此过程中找到了一些新的改进方法。该文作者之一 Jascha Sohl-Dickstein 表示：「 这篇论文包含你想知道的但没有足够的计算能力探求的有关无限宽度网络的一切！ 」 > > > > 近日，谷歌大脑的研究者通过大规模实证研究探讨了 宽神经网络与核（kernel）方法之间的对应关系 。在此过程中，研究者解决了一系列与无限宽度神经网络研究相关的问题，并总结得到了 12 项实验结果。 此外，实验还额外为权重衰减找到了一种改进版逐层扩展方法，可以提升有限宽度网络的泛化能力。 最后，他们还为使用 NNGP（神经网络高斯过程）和 NT（神经正切）核的预测任务找到了一种改进版的最佳实践，其中包括一种全新的集成（ensembling）技术。这些最佳实践技术让实验中每种架构对应的核在 CIFAR-10 分类任务上均取得了当前最佳的成绩。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.15801v1.pdf 当使用贝叶斯方法和梯度下降方法训练的神经网络的中间层是无限宽时，这些网络可以收敛至高斯过程或紧密相关的核方法

　　选自arXiv 　　 作者：Jaehoon Lee等 　　 编辑：Panda 　　 无限宽度神经网络是近来一个重要的研究课题，但要通过实证实验来探索它们的性质，必需大规模的计算能力才行。近日，谷歌大脑公布的一篇论文介绍了他们在有限和无限神经网络方面的系统性探索成果。该研究通过大规模对比实验得到了 12 条重要的实验结论并在此过程中找到了一些新的改进方法。该文作者之一 Jascha Sohl-Dickstein 表示：「这篇论文包含你想知道的但没有足够的计算能力探求的有关无限宽度网络的一切！」 　　 　　近日，谷歌大脑的研究者通过大规模实证研究探讨了 宽神经网络与核（kernel）方法之间的对应关系 。在此过程中，研究者解决了一系列与无限宽度神经网络研究相关的问题，并总结得到了 12 项实验结果。 　　此外，实验还额外为权重衰减找到了一种改进版逐层扩展方法，可以提升有限宽度网络的泛化能力。 　　最后，他们还为使用 NNGP（神经网络高斯过程）和 NT（神经正切）核的预测任务找到了一种改进版的最佳实践，其中包括一种全新的集成（ensembling）技术。这些最佳实践技术让实验中每种架构对应的核在 CIFAR-10 分类任务上均取得了当前最佳的成绩。 　　 　　论文链接：https://arxiv.org/pdf/2007.15801v1.pdf 　

机器学习算法（一）————基于逻辑回归的分类预测（Demo实践） 逻辑回归的介绍和应用 逻辑回归的介绍 逻辑回归的应用 算法实践 库函数导入 模型训练 模型参数查看 数据和模型可视化 模型预测 逻辑回归的介绍和应用 逻辑回归的介绍 逻辑回归（Logistic regression，简称LR）虽然其中带有"回归"两个字，但逻辑回归其实是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热，但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。而对于逻辑回归而且，最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。 逻辑回归模型的优劣势: 优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低； 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 逻辑回归的应用 逻辑回归模型广泛用于各个领域，包括机器学习，大多数医学领域和社会科学。 例如，最初由Boyd 等人开发的创伤和损伤严重度评分（TRISS）被广泛用于预测受伤患者的死亡率，使用逻辑回归 基于观察到的患者特征（年龄，性别，体重指数,各种血液检查的结果等）分析预测发生特定疾病（例如糖尿病，冠心病）的风险。 逻辑回归模型也用于预测在给定的过程中，系统或产品的故障的可能性。还用于市场营销应用程序，例如预测客户购买产品或中止订购的倾向等。在经济学中它可以用来预测一个人选择进入劳动力市场的可能性

  接着上次的项目，主要是为了熟悉我们对NLP知识的实际应用，接着上次对深度学习中的DNN的简单应用相信大家对深度学习的相关知识以及相应的实现流程有了一个初步的了解，今天接着上次的 项目 ，通过用CNN对微博谣言检测进行实现。很明显这是个二分类的问题，因此，我们可以用到朴素贝叶斯或者逻辑回归以及支持向量机都可以解决这个问题，另外在深度学习中，我们可以用CNN-Text或者RNN以及LSTM等模型最好，之所以本次用到CNN就是通过本次项目介绍让大家对CNN有一个更深层次的了解。接下来，我们详细给大家介绍项目。 任务介绍   人们常说“流言止于智者”，要想不被网上的流言和谣言盅惑、伤害，首先需要对其进行科学甄别，而时下人工智能正在尝试担任这一角色。那么，在打假一线AI技术如何做到去伪存真？传统的谣言检测模型一般根据谣言的内容、用户属性、传播方式人工地构造特征，而人工构建特征存在考虑片面、浪费人力等现象。本次实践使用基于卷积神经网络（CNN）的谣言检测模型，将文本中的谣言事件向量化，通过循环神经网络的学习训练来挖掘表示文本深层的特征，避免了特征构建的问题，并能发现那些不容易被人发现的特征，从而产生更好的效果。 数据集介绍   本次实践所使用的 数据 [验证码：u0is]是从新浪微博不实信息举报平台抓取的中文谣言数据，数据集中共包含1538条谣言和1849条非谣言。如下图所示

决策树——既能分类又能回归的模型 在现实生活中，我们会遇到各种选择，不论是选择男女朋友，还是挑选水果，都是基于以往的经验来做判断。如果把判断背后的逻辑整理成一个结构图，你会发现它实际上是一个树状图，这就是我们今天要讲的决策树。 决策树学习的目的是为了生成一颗泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树，其基本流程遵循简单而直观的 分而治之 (Divide and Conquer) 策略，如下图所示： 决策树的生成是一个自根结点一直到叶结点的递归生成过程。 在递归生成的伪代码表述中，可以看到，有三个地方导致递归返回： (行 3) 当前结点包含的样本全部属于同一个类别，无需划分； (行 6) 当前属性集为空，或是所有样本在所有属性上取值相同，无法划分。在这种情况下，把当前结点标记为叶结点，并且将其类别设定为该结点所含样本最多的类别； (行 12) 当前结点包含的样本集和为空，不能划分，把当前结点标记为叶结点，但是将其类别设定为其父结点所含样本最多的类别，周志华老师的《机器学习》中在该条件下执行了 return，但是按照我的理解由于这里处于 for 循环中，虽然属性中的一个取值样本集合为空，但是其它取值情况下还有有可能有样本集合的，如果这里执行了 return，那么就跳过了其它取值判断的可能。 另外，其中第 14 行 A{a∗} A{a∗} 表示从 AA 中去除 a∗a∗ 属性。