在<机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)>一文中,我们主要介绍了最小二乘线性回归算法以及简单地介绍了梯度下降法.现在,让我们来实践一下吧. 先来回顾一下用最小二乘法求解参数的公式:. (其中:,,) 再来看一下随机梯度下降法(Stochastic Gradient Descent)的算法步骤: 除了算法中所需的超参数α(学习速率,代码中写为lr)和epsilon(误差值),我们增加了另一个超参数epoch(迭代次数).此外,为方便起见,

一.需求:计算网页访问量前三名 import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} /** * 需求:计算网页访问量前三名 * 用户:喜欢视频 直播 * 帮助企业做经营和决策 * * 看数据 */ object UrlCount { def main(args: Array[String]): Unit = { //1.加载数据 val conf:SparkConf = new Spa

http://www.cnblogs.com/wzm-xu/p/4062266.html 多元线性回归----Java简单实现   学习Andrew N.g的机器学习课程之后的简单实现. 课程地址:https://class.coursera.org/ml-007 不大会编辑公式,所以略去具体的推导,有疑惑的同学去看看Andrew 的课程吧,顺带一句,Andrew的课程实在是很赞. 如果还有疑问,feel free to contact me via emails or QQ. LinearRe

本编博客继续分享简单的机器学习的R语言实现. 今天是关于简单的线性回归方程问题的优化问题 常用方法,我们会考虑随机梯度递降,好处是,我们不需要遍历数据集中的所有元素,这样可以大幅度的减少运算量. 具体的算法参考下面: 首先我们先定义我们需要的参数的Notation 上述算法中,为了避免过拟合,我们采用了L2的正则化,在更新步骤中,我们会发现,这个正则项目,对参数更新的影响 下面是代码部分: ## Load Library library(ggplot2) library(reshape2) li

线性回归 线性回归是一个回归问题,即用一条线去拟合训练数据 线性回归的模型: 通过训练数据学习一个特征的线性组合,以此作为预测函数. 训练目标:根据训练数据学习参数(w1,w2, ... , wn,b) 学习策略: 要确定参数(w1,w2, ... , wn,b),即关键在于如何衡量 预测函数f(x)与训练数据y之间的差别.      如果要使得预测函数f(x)尽可能准确,那么即要求f(x)-y尽可能小,而f(x)-y便是一个样本(x,y)的损失函数. 对于整个训练数据的损失函数,用均方误差损失

>>提君博客原创  http://www.cnblogs.com/tijun/  << 假定线性拟合方程: 提君博客原创 变量 Xi 是 i 个变量或者说属性  参数 ai 是模型训练的目的就是计算出这些参数的值. 线性回归分析的整个过程可以简单描述为如下三个步骤: 寻找合适的预测函数,即上文中的 h(x)h(x) ,用来预测输入数据的判断结果.这个过程时非常关键的,需要对数据有一定的了解或分析,知道或者猜测预测函数的“大概”形式,比如是线性函数还是非线性函数,若是非线性的则无法用

概述 线性回归拟合一个因变量与一个自变量之间的线性关系y=f(x).       Spark中实现了:       (1)普通最小二乘法       (2)岭回归(L2正规化)       (3)Lasso(L1正规化).       (4)局部加权线性回归       (5)流式数据可以适用于线上的回归模型,每当有新数据达到时,更新模型的参数,MLlib目前使用普通的最小二乘支持流线性回归.除了每批数据到达时,模型更新最新的数据外,实际上与线下的执行是类似的. 本文采用的符号: 拟合函数   

在应用机器学习算法时,我们通常采用梯度下降法来对采用的算法进行训练.其实,常用的梯度下降法还具体包含有三种不同的形式,它们也各自有着不同的优缺点. 下面我们以线性回归算法来对三种梯度下降法进行比较. 一般线性回归函数的假设函数为: $h_{\theta}=\sum_{j=0}^{n}\theta_{j}x_{j}$ 对应的能量函数(损失函数)形式为: $J_{train}(\theta)=1/(2m)\sum_{i=1}^{m}(h_{\theta}(x^{(i)})-y^{(i)})^{2}$

2016-05-02开始决定好好记录一切有关<数据科学家>的学习过程.记录学习笔记. ------------------------------------------------------------------------------------------------- 第一部分:14年跟百度T7师兄学了一段时间的机器学习基础知识.Java实现基础算法.复习一遍基础知识. --------------------------------------------------------

一.Session简单介绍 在WEB开发中,服务器可以为每个用户浏览器创建一个会话对象(session对象),注意:一个浏览器独占一个session对象(默认情况下).因此,在需要保存用户数据时,服务器程序可以把用户数据写到用户浏览器独占的session中,当用户使用浏览器访问其它程序时,其它程序可以从用户的session中取出该用户的数据,为用户服务. 二.Session和Cookie的主要区别 Cookie是把用户的数据写给用户的浏览器. Session技术把用户的数据写到用户独占的sess

成本函数(cost function)也叫损失函数(loss function),用来定义模型与观测值的误差.模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差(residuals)或训练误差(test errors). 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合,也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合.对模型的拟合度进行评估的函数称为残差平方和(residual sum of squares)成本函数.就是让所有训练数据与模型的残差的平方之和最小. 我们用R方(r-squared)评估预测的效

转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 实例 首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积.卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格.这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题. 线性回归(Linear Regression) 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值.假设特征和结果满足线性关系,即满足一个

一:浏览器如何请求数据基本原理 基本原理: 当浏览器输入地址向服务器请求数据时,实际上浏览器会在内部建立一个Socket对象,把http请求报文转变成byet[]字节,然后调用Socket的方法把这些数据发送到服务器的,例如请求www/baidu.com的域名来会解析成对应的IP地址,解析成:http://202.108.22.5 :80/login.aspx 浏览器在解析到IP地址后,做的第二步就是对指定的URL进行HTTP封装,把URL封装成http报文,浏览器把URL封装成HTTP报文后,

本文主要关注在Java编程中涉及到的IO相关的类库.方法.以及对各个层次(抽线.接口继承)的流之间的关系进行梳理 相关学习资料 http://baike.baidu.com/view/1007958.htm?noadapt=1 http://blog.csdn.net/hguisu/article/details/7418161 https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-javaio/ http://docs.oracle.com/javas

官方网站: Weka 3: Data Mining Software in Java 相关使用方法博客 WEKA使用教程(经典教程转载) (实例数据:bank-data.csv) Weka初步一.二.三.四 使用Weka进行数据挖掘 一个小时速度入门数据挖掘WEKA(一个完整的小例子) 百度文库 WEKA中文详细教程(全) WEKA 3-5-3 Experimenter 指南 数据挖掘工具(weka教程)   基本概念 classify分类     cluster聚类     Associate

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

一.Session简单介绍 在WEB开发中,服务器可以为每个用户浏览器创建一个会话对象(session对象),注意:一个浏览器独占一个session对象(默认情况下).因此,在需要保存用户数据时,服务器程序可以把用户数据写到用户浏览器独占的session中,当用户使用浏览器访问其它程序时,其它程序可以从用户的session中取出该用户的数据,为用户服务. 二.Session和Cookie的主要区别 Cookie是把用户的数据写给用户的浏览器. Session技术把用户的数据写到用户独占的sess

import java.io.File;//引入类import java.io.IOException;import java.util.Scanner;import jxl.Cell;import jxl.Sheet;import jxl.Workbook;import jxl.format.UnderlineStyle; import jxl.write.DateFormat;import jxl.write.DateTime;import jxl.write.Label;import jx

Mahout学习算法训练模型 mahout提供了许多分类算法,但许多被设计来处理非常大的数据集,因此可能会有点麻烦.另一方面,有些很容易上手,因为,虽然依然可扩展性,它们具有低开销小的数据集.这样一个低开销的方法是随机梯度下降(SGD)算法,Logistic回归.该算法是一个连续的(非平行)的算法,但它的速度快,因为在概念图中图13.9所示.最重要的处理大型数据,SGD算法采用恒定的内存量不管输入的大小.   这里的输出包含特别感兴趣的两个值.首先,AUC值(一种广泛使用的模型的质量度量)曲线下

1.创建一个窗口框架 /** * java 用户界面框架 * 2016/5/10 */ package org.windows; import javax.swing.*; public class MyJFrame { public static void main(String[] args) { JFrame frame = new JFrame("MyJFrame"); //创建一个有标题的框架 frame.setSize(400,300); //设置宽度 frame.setL