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体育世界 · 2019-05-06

作者 | 何从庆

本文经授权转载自 AI算法之心(id:AIHeartForYou)

在现在的机器学习范畴中,最常见的三种使命便是:回归剖析、分类剖析、聚类剖析。在之前的文章中,我曾写过一篇《15分钟带你入门sklearn与机器学习——分类算法篇》。

那么什么是回归呢?回归剖析是一种猜测性的建模技能,它研讨的是因变量(方针)和自变量(猜测器)之间的联络。回归剖析在机器学习范畴运用十分广泛,例如,产品的销量猜测问题,交通流量猜测问题。那么,如何为这些回归问题挑选最合内衣买家秀适的机器学习算法呢?这篇文章将从以下一个方面介绍:

这儿介绍一些回归问题中常用的机器学习办法,sklearn作为机器学习中一个强壮的算法包,内置了许多经典的回归算法,下面将逐个介绍各个算法:

注:下面回归算法的代码已上传至网盘,如果有小伙伴感兴趣,欢迎重视"AI算法之心",后台回复"回归算法"。

1、线性回归

线性回归拟合一个带系数的线性模型,以最小化数据中的观测值与线性猜测值之间的残差平方和。

sklearn中也存在线性回归的算法库的接口,代码示例如下所示:

2、岭回归

上述的线性回归算法运用最小二乘法优化各个系数,关于岭回归来说,岭回归经过对系数进行赏罚(L2范式)来霍聿深处理一般最小二乘法的一些问题,例如,当特征之间彻底共线性(有解)或者说特征之间高度相关,这个时分合适用岭回归。

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3、Lasso回归

Lasso是一个估量稀少稀少的线性模型。它在某些情况下很有用,因为它倾向于挑选参数值较少的解,有珠海气候,评书网,关秀媚-u赢电竞app效地减少了给定解所依靠的变量的数量。Lasso模型在最小二乘法的根底上参加L1范式作为赏罚项。

4、Elastic Net回归

Elastic Net 是一个线性模型运用L1范式和L2范式最强妖猴体系一起作为赏罚项。这种组合既能够学习稀少模型,一起能够坚持岭回归的正则化特点。

5、贝叶斯岭回归

贝叶斯岭回归模型和岭回归相似。贝叶斯岭回归经过最大化边沦为际对数似然来估量参数。

6、SGD回归

上述的线性模型经过最小二乘法来优化丢失函数,SGD回归也是一种线性回归,不同的女孩写真是,它经过随机梯度下降最小化正则化经历丢失。

7、SVR

众所周知,支撑向量机在分类范畴运用十分广泛,支撑向量机的分类办法能够被推行到处理回归问题,这个就称为支撑向量回归。支撑向量回归算法生成的模型相同地只依靠操练数据会集的一个子集(和支撑向量分类算法相似)。

8、KNN回归

在数据标签是接连变量而不是离散变量的情况下,能够运用KNN回归。分配给查询点的标签是依据其最近街坊标签的平均值核算的。

9、决策树回归

决策树也能够运用于回归问题,运用sklearn的DecisionTreeRegressor类。

10、神经网络

神经网络运用slearn中MLPRegressor类完成了一个多层感知器(MLP),它运用在输出层中没有激活函数的反向传达进行操练,也能够将衡等函数视为激活函数。因而,它运用平方差错犹本光作为丢失函数,输出是一组接连的值。

11.RandomForest回归

RamdomForest回归也是一种经典的集成算法之一。

11、XGBoost回归

XGBoost近些年在学术界获得的效果连连喜讯,根本一切的机器学习竞赛的冠军计划都运用了XGBoost算法,关于XGBoost的算法接口有两种,这儿我仅介绍XGBoost的sklearn接口。更多请参阅:

http珠海气候,评书网,关秀媚-u赢电竞apps://xgboost.readthedocs.io/en/latest/python/index.html

xgb_model.fit(X_train,y_train,eval_set=[(X_train, y_train)], eval_metric='logloss',verbose=100)y_pred= xgb_model.predict(X_test)print(mean_squared_e日本无翼鸟少女漫画rror(y_test,y_pred))

12、LightGBM回归

LightGBM作为另一个运用根据树的学习算法的梯度增强结构。在算法竞赛也是每当必用的神器,且要想在竞赛获得好成果,LightGBM是一个不可或缺的神器。比较于XGBoost,LightGBM有如下长处,操练速度更快,功率更高效;低内存的运用量。关于LightGBM的算法接口有两种,这儿我相同介绍LightGBM的sklearn接口。

更多请参阅:https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/

回归竞赛问题以及处理计划

为了便利小伙伴们操练机器学习中的相关项目,这儿收拾一些回归竞赛问题,协助入门机器学习的小伙伴们愈加深化的把握机器学习中的回归问题。

入门级竞赛:

Kaggle——房价猜测

这个竞赛作为最根底的回归问题之一,很合适入门机器学习的小伙伴们。

网址:https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques

经典处理计划:

XGBoost处理计划: https://www.kaggle.com/dansbecker/xgboost

Lasso处理计划: https://www.kaggle.com/mymkyt/simple-lasso-public-score-0-121珠海气候,评书网,关秀媚-u赢电竞app02

进阶竞赛:

Kaggle——出售量猜测

这个竞赛作为经典的时刻序列问题之一,方针是为了猜测下个月每种产品和商铺的总出售额。

网址:https://www.kaggle.com/c/competitive-data-science-predict-future-sales

经典处理计划:

LightGBM: https:珠海气候,评书网,关秀媚-u赢电竞app//www.kaggle.com/sanket30珠海气候,评书网,关秀媚-u赢电竞app/predicting-sales-using-lightgbm

XGBoost: https://www.kaggle.com/fabianaboldrin/eda-xgboost

第一名处理计划:https://www.kaggle.com/c/competitive-data-science-predict-future-sales/discussion/74835#latest-503740

TOP竞赛计划:

Kaggle——餐厅访客猜测

网址:https://www.kaggle.com/c/recruit-restaur陈丹青谈论刘索拉ant-visitor-forecasting

处理计划:

1st 计划: https://www.kaggle.com/plantsgo/solution-public-0-471-private-0-505

7th 计划:https://www.kaggle.com/c/recruit-天降爱妃restaurant-visitor-forecasting/discussion/4男尸吧9259#latest-284437

8th 计划:https://github.com/MaxHalford/kaggle-recruit-restaurant

12th 计划:https://www.kaggle.com/c/recruit-restaurant-visitor-forecasting/discussion/49251#latest-282765

Kaggle——CorporacinFavorit珠海气候,评书网,关秀媚-u赢电竞appaGrocery出售猜测

网址:https://www.kagk9786gle.com/c/favorita-grocery-sales-forecasting

处理计划:

1st 计划: https://www.kaggle.com/c/favorita-grocery-sales-forecasting/discussion/47582#latest-360306

2st 计划:https://www.kaggle.com/c/favori金刚之子ta-grocery-sales-forecasting/discussion/47568#latest-2珠海气候,评书网,关秀媚-u赢电竞app78474

3st 计划:https://www.kaggle.com/c/favorita-grocery-女性饱满sales-forecasting/discussion/47560#latest-302253

4st 计划:https://www.kaggle.com/c/favorita-grocery-sales-forecasting/discussion/47529#latest-271077

5st计划:https://www.kaggle.com/c/favorita-gr凤凰五使徒ocery-sales-forecasting/discussion/47556#latest-270515

6st计划:https://www.kaggle.com/c/favorita-grocery-sales-forecasting/discussion/47575#latest-269568

正在进行中的回归竞赛

小伙伴们看到上面的处理计划是不是摩拳擦掌,最近国内也闵夏莉有各大回归竞赛,赶忙抓住时机,来学习学习回归竞赛吧!

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(本文为AI科技大本营转载文章,转载请联络原作者)

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