机器学习之回归
什么是人工智能（AI）人工智能（AI）长远以来的目标：希望机器可以和人一样聪明。机器学习的三要素：确定一个函数选择一个度量值用于衡量一个方法一个好的算法从中选择最好的结果什么是人工智能的学习呢？并不是那种已经计划好的使用判语句进行处理的内容，那种“人工智能”就类似于我们说的“人工智障”...
在机器学习回归问题中，你应该使用哪种评估指标?
R², RMSE, MAE如果你像我一样，你可能会在你的回归问题中使用R平方(R平方)、均方根误差(RMSE)和均方根误差(MAE)评估指标，而不用考虑太多。🤔尽管它们都是通用的度量标准，但在什么时候使用哪一个并不明显。R方(R²)R²代表模型所解释的方差所占的比例。R²是一个相对度量...
【机器学习技巧】回归模型的几个常用评估指标（R2、Adjusted-R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE）及其在sklearn中的调用方式
回归模型评估的两个方面回归模型的评估主要有以下两个方面：1. 预测值的拟合程度拟合程度就是我们的预测值是否拟合了足够的信息。在回归模型中，我们经常使用决定系数R2来进行度量。2. 预测值的准确度准确度指预测值与实际真实值之间的差异大小。常用均方误差（Mean Squared Error, MSE）,...
【阿旭机器学习实战】【14】决策树回归模型实战：对美国波士顿房价进行分析预测
决策树回归模型：对美国波士顿房价进行分析导入数据boston = datasets.load_boston() boston{'data': array([[6.3200e-03, 1.8000e+01, 2.3100e+00, ..., 1.5300e+01, 3.9690e+02, 4.9800...
【阿旭机器学习实战】【21】通过SVM分类与回归实战案例，对比支持向量机（SVM）3种SVM不同核函数
1. 3种SVM不同核函数介绍线性核函数linear适用范围：主要用于线性可分的情况。特点：其特征空间到输入空间的维度是一样的，参数少速度快，可解释性强，可以比较容易的知道哪些特征是重要的。它对于线性可分情况分类效果比较理想，因此我们通常会先尝试用线性核函数来做分类，看看效果如何，如果...
【阿旭机器学习实战】【15】人脸自动补全(多目标回归)，并比较5种不同模型的预测效果
机器学习实战—人脸自动补全（多目标预测）目标通过上半部分的人脸图案来预测下边部分人脸，进行人脸补全。实质是一个多目标预测问题，对每一个目标点都会进行模型建模，然后通过相应模型对各个点进行预测数据集采用Olivetti人脸数据集包含400张灰度的64*64像素的人脸图像，每个图像被展平为大小为4096...
机器学习的四个分支及分类回归常用术语解释
机器学习算法可分为四大类：一、监督学习二分类、多分类及标量回归问题都属于监督学习。即给定一组样本（样本通常需要人工进行标注），通过这组样本的学习，当输入未标注的数据时会自动映射到已知目标（人工标注）。监督学习还包括几种除分类回归外的任务：1.序列生成：给定一张图像...
全网最快入门———R语言机器学习实战篇7《logistic回归》
R 语言是为数学研究工作者设计的一种数学编程语言，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。 机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。这节课讲l...
PySpark数据分析基础：pyspark.mllib.regression机器学习回归核心类详解(二)+代码详解
前言这段时间PySpark数据分析基础系列文章将持续讲述Pyspark.MLlib这一大块核心内容，更贴近我们的大数据分布式计算结合数据分析。这一部分内容是十分重要且比较难懂不易编程的部分，文章紧接此系列的上篇文章内容：PySpark数据分析基础：pyspark.mllib.regression机器...
机器学习-基本概念-线型回归
转载谷歌教程https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/descending-into-ml/linear-regression人们早就知晓，相比凉爽的天气，蟋蟀在较为炎热的天气里鸣叫更为频繁。数十年来，专业和业余昆虫学者已将...
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