第一章 回归模型分析
其他
2020-03-06 10:48:31
阅读次数: 0
第一章 回归模型分析
1.1 回归模型的主要内容及其一般模型
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020030316364537.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlenVpaml1ZGV4aWFvYmFp,size_16,color_FFFFFF,t_70)
1.2 建立实际问题回归模型的过程
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200303163751294.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlenVpaml1ZGV4aWFvYmFp,size_16,color_FFFFFF,t_70)
1.3 课程主要内容
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200303163922572.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2hlenVpaml1ZGV4aWFvYmFp,size_16,color_FFFFFF,t_70)
1.4 机器学习主要流程
(一)定义问题
- ➢判断是否有人脸(目标检测,分类问题)
- ➢判断性别(分类,输出变量离散)
- ➢判断年龄(回归,输出变量连续)
(二)收集数据
(三)特征设计
-
特征
: 给定数据集的特性
- ➢统计理解: 指标、概括性的统计量等
- ➢数学理解: 变量及其数学变换等
-
例如
- ➢目标检测: 图像中的各种轮廓和边缘信息
- ➢判断性别和年龄: 脸型、发型、眼镜大小、鼻子形状
- ➢文字处理: 单词、符号、词频、长度
(四)训练模型
- ➢对象: 在训练集上进行
- ➢任务: 通常是调整拟合模型的参数
- ➢目标: 拟合的总体偏差最小
- ➢通常需定义各种损失函数
- ➢技术:
- ➢传统: 基于数理统计,各种统计量
- ➢现代: 基于数值计算和优化技术
(五)测试模型
- ➢对象: 在测试集上进行
- ➢实现: 交叉验证、自助法等
发布了50 篇原创文章 ·
获赞 51 ·
访问量 2466
转载自blog.csdn.net/hezuijiudexiaobai/article/details/104635776