機器學習 回歸模型

回歸模型的功能一般是**，分為線性回歸，決策樹(回歸樹)，支援向量機(svr)

線性回歸一般使用的公式如下：

y』 = w[0]*x[0] +w[1]*x[1] +w[2]*x[2] +… +w[p]*x[p] +bias

通過資料點找到引數w和b，使得對訓練集的**值y與真實的回歸目標值y』之間的mse(均方誤差)最小。公式如下所示：

線性回歸模型簡單，當資料可能呈現非線性關係時，它的測試結果可能就不盡人意了，所以有必要轉向非線性模型。因變數和特徵的非線性關係可以用如下的多項式函式來表示：

因為x的冪次越大(d越大)，多項式曲線就會光滑，在x的邊界處有異常的波動，所以最後d小於等於4。

不同於線性模型向非線性模型的轉換中，x的冪次發生改變，在廣義可加模型中，是將每乙個x的模型用乙個非線性函式來代替，其變換的表示式如下：

基於樹的回歸方法主要是依據分層和分割的方式將特徵空間劃分為一系列簡單的區域。對某個給

定的待**的自變數，用他所屬區域中訓練集的平均數或者眾數對其進行**。由於劃分特徵空

間的**規則可以用樹的形式進行概括，因此這類方法稱為決策樹方法。本質上，它是從if/else問題中進行學習，並得出結論。簡單的理解如下：

機器學習 回歸模型

f x wt x b線性回歸 嶺回歸lasso lasso是least absolute shrinkage and selection operator的簡稱 邏輯回歸 對數機率回歸 線性回歸要求均方誤差最小 w b argmin sum m f x y w x tx lambda i x ty ...

機器學習之Softmax回歸模型

softmax在機器學習中有非常廣泛的應用，但是剛剛接觸機器學習的人可能對softmax的特點以及好處並不理解，其實你了解了以後就會發現，softmax計算簡單，效果顯著，非常好用。我們先來直 一下，softmax究竟是什麼意思 我們知道max，假如說我有兩個數，a和b，並且a b，如果取max，那...

02 機器學習 線性回歸模型

線性回歸目前是一種被廣泛應用的回歸技術，也是乙個最簡單的模型，它有很多種推廣形式，究其本質就是一系列特徵的線性組合。在二維空間，線性回歸模型就是一條直線，在三維空間，線性回歸模型就是乙個平面。簡單點描述。線性回歸最簡單的例子就是f x ax b 其中x向量代表一條樣本,其中x1,x2 代表的就是樣本...