有無回歸演算法

❶ matlab，有哪些是線性回歸演算法！

2015a版的matlab有如下的線形回歸演算法。
方法名 函數名 說明
1.多元線性回歸 fitlm 具有多個預測變數的線性回歸
2.逐步回歸 stepwise 互動式逐步回歸
3多目標的多元線性回歸 mvregress 使用多變數輸出的線性回歸
4有正則化的多元線性回歸 lasso 使用彈性網正則化的多元線性回歸
5有正則化的多元線性回歸 ridge Ridge回歸

❷ 機器學習的方法之回歸演算法

我們都知道，機器學習是一個十分實用的技術，而這一實用的技術中涉及到了很多的演算法。所以說，我們要了解機器學習的話就要對這些演算法掌握通透。在這篇文章中我們就給大家詳細介紹一下機器學習中的回歸演算法，希望這篇文章能夠幫助到大家。
一般來說，回歸演算法是機器學習中第一個要學習的演算法。具體的原因，第一就是回歸演算法比較簡單，可以讓人直接從統計學過渡到機器學習中。第二就是回歸演算法是後面若干強大演算法的基石，如果不理解回歸演算法，無法學習其他的演算法。而回歸演算法有兩個重要的子類：即線性回歸和邏輯回歸。
那麼什麼是線性回歸呢？其實線性回歸就是我們常見的直線函數。如何擬合出一條直線最佳匹配我所有的數據？這就需要最小二乘法來求解。那麼最小二乘法的思想是什麼呢？假設我們擬合出的直線代表數據的真實值，而觀測到的數據代表擁有誤差的值。為了盡可能減小誤差的影響，需要求解一條直線使所有誤差的平方和最小。最小二乘法將最優問題轉化為求函數極值問題。
那麼什麼是邏輯回歸呢？邏輯回歸是一種與線性回歸非常類似的演算法，但是，從本質上講，線型回歸處理的問題類型與邏輯回歸不一致。線性回歸處理的是數值問題，也就是最後預測出的結果是數字。而邏輯回歸屬於分類演算法，也就是說，邏輯回歸預測結果是離散的分類。而邏輯回歸演算法劃出的分類線基本都是線性的(也有劃出非線性分類線的邏輯回歸，不過那樣的模型在處理數據量較大的時候效率會很低)，這意味著當兩類之間的界線不是線性時，邏輯回歸的表達能力就不足。下面的兩個演算法是機器學習界最強大且重要的演算法，都可以擬合出非線性的分類線。這就是有關邏輯回歸的相關事項。
在這篇文章中我們簡單給大家介紹了機器學習中的回歸演算法的相關知識，通過這篇文章我們不難發現回歸演算法是一個比較簡答的演算法，回歸演算法是線性回歸和邏輯回歸組成的演算法，而線性回歸和邏輯回歸都有自己實現功能的用處。這一點是需要大家理解的並掌握的，最後祝願大家能夠早日學會回歸演算法。

❸ 數據挖掘核心演算法之一--回歸

數據挖掘核心演算法之一--回歸
回歸，是一個廣義的概念，包含的基本概念是用一群變數預測另一個變數的方法，白話就是根據幾件事情的相關程度，用其中幾件來預測另一件事情發生的概率，最簡單的即線性二變數問題(即簡單線性)，例如下午我老婆要買個包，我沒買，那結果就是我肯定沒有晚飯吃;復雜一點就是多變數(即多元線性，這里有一點要注意的，因為我最早以前犯過這個錯誤，就是認為預測變數越多越好，做模型的時候總希望選取幾十個指標來預測，但是要知道，一方面，每增加一個變數，就相當於在這個變數上增加了誤差，變相的擴大了整體誤差，尤其當自變數選擇不當的時候，影響更大，另一個方面，當選擇的倆個自變數本身就是高度相關而不獨立的時候，倆個指標相當於對結果造成了雙倍的影響)，還是上面那個例子，如果我丈母娘來了，那我老婆就有很大概率做飯;如果在加一個事件，如果我老丈人也來了，那我老婆肯定會做飯;為什麼會有這些判斷，因為這些都是以前多次發生的，所以我可以根據這幾件事情來預測我老婆會不會做晚飯。
大數據時代的問題當然不能讓你用肉眼看出來，不然要海量計算有啥用，所以除了上面那倆種回歸，我們經常用的還有多項式回歸，即模型的關系是n階多項式;邏輯回歸(類似方法包括決策樹)，即結果是分類變數的預測;泊松回歸，即結果變數代表了頻數;非線性回歸、時間序列回歸、自回歸等等，太多了，這里主要講幾種常用的，好解釋的(所有的模型我們都要注意一個問題，就是要好解釋，不管是參數選擇還是變數選擇還是結果，因為模型建好了最終用的是業務人員，看結果的是老闆，你要給他們解釋，如果你說結果就是這樣，我也不知道問什麼，那升職加薪基本無望了)，例如你發現日照時間和某地葡萄銷量有正比關系，那你可能還要解釋為什麼有正比關系，進一步統計發現日照時間和葡萄的含糖量是相關的，即日照時間長葡萄好吃，另外日照時間和產量有關，日照時間長，產量大，價格自然低，結果是又便宜又好吃的葡萄銷量肯定大。再舉一個例子，某石油產地的咖啡銷量增大，國際油價的就會下跌，這倆者有關系，你除了要告訴領導這倆者有關系，你還要去尋找為什麼有關系，咖啡是提升工人精力的主要飲料，咖啡銷量變大，跟蹤發現工人的工作強度變大，石油運輸出口增多，油價下跌和咖啡銷量的關系就出來了(單純的例子，不要多想，參考了一個根據遙感信息獲取船舶信息來預測糧食價格的真實案例，感覺不夠典型，就換一個，實際油價是人為操控地)。
回歸利器--最小二乘法，牛逼數學家高斯用的(另一個法國數學家說自己先創立的，不過沒辦法，誰讓高斯出名呢)，這個方法主要就是根據樣本數據，找到樣本和預測的關系，使得預測和真實值之間的誤差和最小;和我上面舉的老婆做晚飯的例子類似，不過我那個例子在不確定的方面只說了大概率，但是到底多大概率，就是用最小二乘法把這個關系式寫出來的，這里不講最小二乘法和公式了，使用工具就可以了，基本所有的數據分析工具都提供了這個方法的函數，主要給大家講一下之前的一個誤區，最小二乘法在任何情況下都可以算出來一個等式，因為這個方法只是使誤差和最小，所以哪怕是天大的誤差，他只要是誤差和裡面最小的，就是該方法的結果，寫到這里大家應該知道我要說什麼了，就算自變數和因變數完全沒有關系，該方法都會算出來一個結果，所以主要給大家講一下最小二乘法對數據集的要求：
1、正態性：對於固定的自變數，因變數呈正態性，意思是對於同一個答案，大部分原因是集中的;做回歸模型，用的就是大量的Y~X映射樣本來回歸，如果引起Y的樣本很凌亂，那就無法回歸
2、獨立性：每個樣本的Y都是相互獨立的，這個很好理解，答案和答案之間不能有聯系，就像擲硬幣一樣，如果第一次是反面，讓你預測拋兩次有反面的概率，那結果就沒必要預測了
3、線性：就是X和Y是相關的，其實世間萬物都是相關的，蝴蝶和龍卷風(還是海嘯來著)都是有關的嘛，只是直接相關還是間接相關的關系，這里的相關是指自變數和因變數直接相關
4、同方差性：因變數的方差不隨自變數的水平不同而變化。方差我在描述性統計量分析裡面寫過，表示的數據集的變異性，所以這里的要求就是結果的變異性是不變的，舉例，腦袋軸了，想不出例子，畫個圖來說明。(我們希望每一個自變數對應的結果都是在一個盡量小的范圍)
我們用回歸方法建模，要盡量消除上述幾點的影響，下面具體講一下簡單回歸的流程(其他的其實都類似，能把這個講清楚了，其他的也差不多)：
first，找指標，找你要預測變數的相關指標(第一步應該是找你要預測什麼變數，這個話題有點大，涉及你的業務目標，老闆的目的，達到該目的最關鍵的業務指標等等，我們後續的話題在聊，這里先把方法講清楚)，找相關指標，標准做法是業務專家出一些指標，我們在測試這些指標哪些相關性高，但是我經歷的大部分公司業務人員在建模初期是不靠譜的(真的不靠譜，沒思路，沒想法，沒意見)，所以我的做法是將該業務目的所有相關的指標都拿到(有時候上百個)，然後跑一個相關性分析，在來個主成分分析，就過濾的差不多了，然後給業務專家看，這時候他們就有思路了(先要有東西激活他們)，會給一些你想不到的指標。預測變數是最重要的，直接關繫到你的結果和產出，所以這是一個多輪優化的過程。
第二，找數據，這個就不多說了，要麼按照時間軸找(我認為比較好的方式，大部分是有規律的)，要麼按照橫切面的方式，這個就意味橫切面的不同點可能波動較大，要小心一點;同時對數據的基本處理要有，包括對極值的處理以及空值的處理。
第三， 建立回歸模型，這步是最簡單的，所有的挖掘工具都提供了各種回歸方法，你的任務就是把前面准備的東西告訴計算機就可以了。
第四，檢驗和修改，我們用工具計算好的模型，都有各種假設檢驗的系數，你可以馬上看到你這個模型的好壞，同時去修改和優化，這里主要就是涉及到一個查准率，表示預測的部分裡面，真正正確的所佔比例;另一個是查全率，表示了全部真正正確的例子，被預測到的概率;查准率和查全率一般情況下成反比，所以我們要找一個平衡點。
第五，解釋，使用，這個就是見證奇跡的時刻了，見證前一般有很久時間，這個時間就是你給老闆或者客戶解釋的時間了，解釋為啥有這些變數，解釋為啥我們選擇這個平衡點(是因為業務力量不足還是其他的)，為啥做了這么久出的東西這么差(這個就尷尬了)等等。
回歸就先和大家聊這么多，下一輪給大家聊聊主成分分析和相關性分析的研究，然後在聊聊數據挖掘另一個利器--聚類。

❹ 回歸演算法有哪些

回歸演算法有：
線性回歸使用最佳的擬合直線（也就是回歸線）在因變數（Y）和一個或多個自變數（X）之間建立一種關系。
用一個方程式來表示它，即Y=a+b*X + e，其中a表示截距，b表示直線的斜率，e是誤差項。這個方程可以根據給定的預測變數（s）來預測目標變數的值。
邏輯回歸是用來計算「事件=Success」和「事件=Failure」的概率。當因變數的類型屬於二元（1 / 0，真/假，是/否）變數時，我們就應該使用邏輯回歸。這里，Y的值從0到1，它可以方程表示。

❺ 人工智慧演算法大致可分作幾類請分別進行闡述。

人工智慧演算法有集成演算法、回歸演算法、貝葉斯演算法等。

三、貝葉斯演算法。

1、樸素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類演算法：對於給出的待分類項，求解在此項出現的條件下各個類別出現的概率，哪個最大，就認為此待分類項屬於哪個類別。

2、樸素貝葉斯分類分為三個階段，根據具體情況確定特徵屬性，並對每個特徵屬性進行適簡核當劃分，形成訓練樣本集合。計算每個類別在訓練樣本中的出現頻率及每個特徵屬性劃分對每個攔冊掘類別的條件概率估計。使用分類器對待分類項進行分類。