ML之回归

问题描述 Logistic回归数据预处理问题 我在做一个新闻数据集的分类,用Logistic回归模型.(数据集来源:http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Online+News+Popularity) 这个数据集中的数据类型比较杂,有离散的数据也有连续的,有些范围在1以内,有些可以达到几十万,请问对这样的数据可以采用一些什么样的方法预处理,使之适用于Logistic回归? 解决方案 分类数据之logistic回归Logistic 回归Logistic回归p

Spark机器学习 分类模型的预测目标是:类别编号 回归模型的预测目标是:实数变量 回归模型种类 线性模型 最小二乘回归模型 应用L2正则化时--岭回归(ridge regression) 应用L1正则化时--LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) 决策树 不纯度度量方法:方差 0 准备数据 archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00275/Bike-Sharing

QQ交流群:127591054 JackChiang QQ:595696297 欢迎大家来交流. 作者经历:17年7月刚毕业的童孩~~16年底实习半年在做DBA,中途有变,想把数据挖掘作为自己的长远职业,也就是职业规划定位:数据挖掘.偏爱做数据分析,没办法.但是!但是!但是!挖掘的门槛真的好高!好高!好高!快毕业的时候辞去在电信的工作,来了一场说走就走的旅途,一个人!!!去了云南,带上仅有的200块钱!!!(大家别张嘴,我在飞猪报的团),云南很美!就不发图了. 回来开始找工作,真的很难!很难!很

https://developer.apple.com/documentation/coreml#topics 看到今年的WWDC推出一系列机器学习框架,激动的不行.其实iOS10就有 Accelerate and BNNS.都是更基础的API. iOS11搭载了封装更好用的Core ML, 而且在Core ML还有封装了更为强大的图像识别处理库Vision, 文本处理的NSLinguisticTagger Core ML Model 是的,iPhone上将会出现大批的App在客户端本地跑机器学

文章讲的是如何使用Azure ML Studio开启机器学习,"机器学习是让计算机在不被明确编程的情况下运作的科学." --安德鲁·吴(Coursera) 机器学习正在迅速成为数据科学家和开发人员预测的前瞻性技术.根据机器学习的实际数据规模与计算性能需求,云空间往往是机器学习应用的一大理想运行环境.在许多可用于神经网络的工具中,Microsoft的Azure ML Studio提供了一个快速的学习曲线,它不需采取深层数据或编码的方式来启动运行. Microsoft Azure机器学习是

作者:黄永刚 机器学习规则:ML工程最佳实践 本文旨在指引具有机器学习基础知识的工程师等人,更好的从机器学习的实践中收益.介绍一些应用机器学习需要遵循的规则,类似于Google C++ 风格指南等流行的编程指南.如果你已经上过机器学习相关课程或者正在从事相关的工作,那你已经满足阅读本文所需的背景知识了. Before Machine Learning Rule: #1: 不要害怕开发没有应用机器学习技术的产品 Rule: #2: 设计评价指标并设立优先级 Rule: #3: 先使用复杂的启发式规

◆ ◆ ◆ 导读 与算法.随机森林.支持向量积.神经网络.以及各种算法的花式排列组合相比,逻辑回归在多数人看来似乎是太过传统的统计方法.2014年底的我带着拯救世界的梦想投向硅谷怀抱的时候,也是这么认为的.   但是在工作的过程中我渐渐发现,不管听起来多fancy.多高大上的项目,硅谷的数据分析大佬们多数都会首选逻辑回归.而我之前自以为可以拯救世界的那些花式算法,其实都是逻辑回归的变换和推广,只是原理有轻微的不同.   后来做到了别的领域的项目,比如搜索,比如广告投放,也愈发认识到逻辑回归的重要

假如你想创建一个机器学习模型,但却发现你的输入数据集与你的计算机内存不相符?对于多机器的计算集群环境中通常可以使用如Hadoop和Apache Spark分布式计算工具.然而,Apache Spark能够在本地机器独立模式上,甚至在当输入数据集大于你的计算机内存时通过创建模型处理你的数据. 1.输入数据和预期结果 在上一篇文章我们讨论了"How To Find Simple And Interesting Multi-Gigabytes Data Set",本文将使用上文中提及数据集的

1. 问题      这节我们请出最后的有关成分分析和回归的神器PLSR.PLSR感觉已经把成分分析和回归发挥到极致了,下面主要介绍其思想而非完整的教程.让我们回顾一下最早的Linear Regression的缺点:如果样例数m相比特征数n少(m<n)或者特征间线性相关时,由于(n*n矩阵)的秩小于特征个数(即不可逆).因此最小二乘法就会失效.      为了解决这个问题,我们会使用PCA对样本X(m*n矩阵)进行降维,不妨称降维后的X为X'(m*r矩阵,一般加了'就表示转置,这里临时改变下),