线性回归是机器学习中最基础的模型,掌握了线性回归模型,有利于以后更容易地理解其它复杂的模型. 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多方面的知识.让我们先从最简单的形式开始. 一元线性回归(Simple Linear Regression): 假设只有一个自变量x(independent variable,也可称为输入input, 特征feature),其与因变量y(dependent variable,也可称为响应response, 目标target)之间呈线性关系,当然x

如果B表符合条件的记录数大于1条,就会出现1:n的情况,这样left join后的结果,记录数会多于A表的记录数. 例如:member与member_login_log表的结构如下,member记录会员信息,member_login_log记录会员每日的登入记录.member表的id与member_login_log表的uid是对应关系. member 表 member_login_log 表 查询member用户的资料及最后登入日期:如果直接使用left join       select a

Oracle查询库中记录数大于2千万的所有表 假如当前用户拥有select any table权限,则可以使用下列sql语句: select table_name, num_rows from dba_tables t where t.owner = upper('hr') and num_rows > 20000000; 或 select table_name, num_rows from all_tables t where t.owner = upper('hr') and num_row

elasticsearch6设置索引的默认分片数和副本数已经不是在elasticsearch.yml文件中了,而是使用了一个索引模板的东西 curl -XPUT 'http://10.27.12.16:9200/_template/template_http_request_record' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"index_patterns": ["record_*"],"settings&qu

线性回归是一种回归分析技术,回归分析本质上就是一个函数估计的问题(函数估计包括参数估计和非参数估计),就是找出因变量和自变量之间的因果关系.回归分析的因变量是应该是连续变量,若因变量为离散变量,则问题转化为分类问题,回归分析是一个有监督学习问题. 线性其实就是一系列一次特征的线性组合,在二维空间中是一条直线,在三维空间中是一个平面,然后推广到n维空间,可以理解维广义线性吧. 例如对房屋的价格预测,首先提取特征,特征的选取会影响模型的精度,比如房屋的高度与房屋的面积,毫无疑问面积是影响房价的重要因

线性回归是一种回归分析技术,回归分析本质上就是一个函数估计的问题(函数估计包括参数估计和非参数估计),就是找出因变量和自变量之间的因果关系.回归分析的因变量是应该是连续变量,若因变量为离散变量,则问题转化为分类问题,回归分析是一个有监督学习问题. 线性其实就是一系列一次特征的线性组合,在二维空间中是一条直线,在三维空间中是一个平面,然后推广到n维空间,可以理解维广义线性吧. 例如对房屋的价格预测,首先提取特征,特征的选取会影响模型的精度,比如房屋的高度与房屋的面积,毫无疑问面积是影响房价的重要因

当用elasticsearch进行深度分页查询时的size-from大于10000的时候,就会报错“”, 官方推荐是scroll查询返回结果是无序的不满足业务需求,所以还是通过设置最大返回结果数来达到我们的目的 然后我们可以通过以下方法设置: 第一种:curl -XPUT http://127.0.0.1:9200/_settings -d '{ "index" : { "max_result_window" : 100000000}}‘ 第二种:在config/e

应用一:环形图和饼图嵌套 先说明一下内部文件分布: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdGV4dGJveQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 注意输入数组的格式(不是一般Javascript 的数组格式,而是有点像json 的样子),代码例如以下: profiles_pie_weibo

注:makeSphere()函数返回Sphere结构体,main函数中.调用makeSphere()函数,传递的第一个參数为数组,传递的数组作为指针.

参考stackoverflow一篇帖子的处理方法:https://stackoverflow.com/questions/26913683/different-way-to-index-threads-in-cuda-c 代码中cuda_gridsize函数参考yolo. 代码如下: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #in

题意:买东西,每个东西有三个特征值,p代表价格,q代表你手中钱必须不低于q才能买这个物品,v代表得到的价值. mark:又是变种01背包,每做一个变种的,就是一种提高.. 按照q - p以由大到小的顺序排序,然后进行01背包的DP即可. #include<stdio.h> #include<algorithm> #include<iostream> using namespace std; const int MAXN=5005; int dp[MAXN]; struc

与sql聚合函数相似,会屏蔽null table.Compute("max(ColumnName)", "true"); table.Compute("min(ColumnName)", "true"); table.Compute("avg(ColumnName)", "true"); table.Compute("count(ColumnName)", "

一.前述 L1正则,L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力.相当于一个惩罚系数. 二.原理 L1正则:Lasso Regression L2正则:Ridge Regression 总结: 经验值 MSE前系数为1 ,L1 , L2正则前面系数一般为0.4~0.5 更看重的是准确性. L2正则会整体的把w变小. L1正则会倾向于使得w要么取1,要么取0 ,稀疏矩阵 ,可以达到降维的角度. ElasticNet函数(把L1正则和L2正则联合一起): 总结: 1.默认情况下选用L2正则. 2.如若

本章介绍了不同场景下使用的线性回归方法 一般情况:简单的线性回归 欠拟合:局部加权线性回归 特征数大于样本数:岭回归 或 lasso法 最后引出交叉验证,用来定量地找到最佳参数值 # _*_ coding:utf-8_*_ # 8-1 标准回归函数和数据导入函数 from numpy import * # 将数据格式化 def loadDataSet(fileName): numFeat = len(open(fileName).readlines()[0].split('\t')) - 1 d

一.前述 鲁棒性调优就是让模型有更好的泛化能力和推广力. 二.具体原理 1.背景 第一个更好,因为当把测试集带入到这个模型里去.如果测试集本来是100,带入的时候变成101,则第二个模型结果偏差很大,而第一个模型偏差不是很大. 2.目的 鲁棒性就是为了让w参数也就是模型变小,但不是很小.所以引出了 L1和L2正则.  L1和L2的使用就是让w参数减小的使用就是让w参数减小. L1正则,L2正则的出现原因是为了推广模型的泛化能力.相当于一个惩罚系数. 3.具体使用 L1正则:Lasso Regre

Lasso 是一个线性模型,它给出的模型具有稀疏的系数(sparse coefficients).它在一些场景中是很有用的,因为它倾向于使用较少参数的情况,能够有效减少给定解决方案所依赖变量的个数.因此,Lasso 及其变体是压缩感知(compressed sensing)领域的基础.在某些特定条件下,它能够恢复非零权重的精确解. 在数学公式表达上,它由一个带有l1先验的正则项的线性模型组成.其最小化的目标函数是: min w 1 2 n s a m p l e s | | X w − y |

模块名称:pca.py PCA原理与紧致技巧原理待补... #-*-coding:UTF-8-*- ''' Created on 2015年3月2日 @author: Ayumi Phoenix ch01 p-14 图像的主成分分析 ''' from PIL import Image import numpy def pca(X): """主成分分析: 输入:矩阵X 每一行为一条训练数据 返回:投影矩阵(按照维度重要性排序),方差,和均值"""

注:正则化是用来防止过拟合的方法.在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数.但是一直也无法对其基本原理有一个透彻.直观的理解.直到最近再次接触到这个概念,经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解. 0. 正则化(Regularization ) 前面使用多项式回归,如果多项式最高次项比较大,模型就容易出现过拟合.正则化是一种常见的防止过拟合的方法,一般原理是在代价函数后面加上一个对参数的约束项,这个约束项被叫做正则化项(regularizer).在线

机器学习之五 正则化的线性回归-岭回归与Lasso回归 注:正则化是用来防止过拟合的方法.在最开始学习机器学习的课程时,只是觉得这个方法就像某种魔法一样非常神奇的改变了模型的参数.但是一直也无法对其基本原理有一个透彻.直观的理解.直到最近再次接触到这个概念,经过一番苦思冥想后终于有了我自己的理解. 0. 正则化(Regularization ) 前面使用多项式回归,如果多项式最高次项比较大,模型就容易出现过拟合.正则化是一种常见的防止过拟合的方法,一般原理是在代价函数后面加上一个对参数的约束项,

1. 线性回归 1.1 线性模型 当输入包含d个特征,预测结果表示为: 记x为样本的特征向量,w为权重向量,上式可表示为: 对于含有n个样本的数据集,可用X来表示n个样本的特征集合,其中行代表样本,列代表特征,那么预测值可用矩阵乘法表示为: 给定训练数据特征X和对应的已知标签y,线性回归的⽬标是找到⼀组权重向量w和偏置b:当给定从X的同分布中取样的新样本特征时,这组权重向量和偏置能够使得新样本预测标签的误差尽可能小. 1.2 损失函数(loss function) 损失函数又称代价函数(cost