研一机器学习作业，线性回归模型

1. 回归学习算法 　回归学习（Regression Learning），又称为回归分析（Regression Analysis），是一种近似方法，从未知概率分布的随机样本中获得目标函数。 　 提及回归学习，常常首先想起一个概念叫做线性回归。那么什么是线性回归呢？线性回归其实是一个统计学概念。在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个被称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单线性回归,大于一个自变量情况的叫做多元线性回归。

9.3.1回归方程的拟合优度检验 回归直线与各观测点的接近程度称为回归方程的拟合优度， 也就是样本观测值聚集在回归线周围的紧密程度 。 1.离差平方和的分解 建立直线回归方程可知：y的观测值的总变动可由 来反映，称为总变差。引起总变差的原因有两个： （1)由于x的取值不同，使得与x有线性关系的y值不同； （2）随机因素的影响。 9.3 线性回归方程的统计检验

在线回归 在线学习算法不限于分类问题。 内核 adatron 算法的更新规则还建议了用于创建优化的在线版本的通用方法。 使内核 adatron 算法的第一次更新等价于 αi ← αi + ∂W(α) ∂αi 使其成为一种简单的梯度上升算法，并通过修正来确保满足附加约束。 例如，如果我们将相同的方法应用于支持向量回归算法的线性 ε 不敏感损失版本。 支持向量机的优点之一，支持向量回归作为它的一部分，它可以用来避免在高维特征空间中使用线性函数的困难，并将优化问题转化为对偶凸二次规划。 在回归情况下，损失函数用于惩罚大于阈值 - 的错误。 这种损失函数通常会导致决策规则的稀疏表示，从而带来显着的算法和表示优势。 参考： 模式分析的内核方法作者：John Shawe-Taylor & Nello Cristianini http://kernelsvm.tripod.com/

布谷鸟算法优化LSTM回归预测，内置数据集可直接替换成自己的数据集就可以了，代码可以直接在matlab2019运行，注释详细，便于理解。

泰坦尼克号乘客生还预测——它是一个二分类问题，要求根据乘客的相关信息去预测乘客的生还，我们使用逻辑回归模型去预测

机器学习高手必备的5类回归损失函数详解.docx

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