regression

在前期推送的有关多重线性回归的内容中，我们讨论了当自变量之间存在多重共线性时，可以采用变量剔除和逐步回归的方法，对自变量进行一定的筛选，从而避免在模型拟合时出现多重共线性的问题。 但不管是变量剔除还是逐步回归，往往有时候会出现我们所研究的重点因素被剔除了模型，或者该因素估计的偏回归系数与实际明显相反的情况，此时所得出的结论可靠度也较差。当我们希望能够建立因变量与某个给定自变量的回归模型，但在模型中又出现自变量多重共线性时，应该如何进行处理呢？ 今天我们讨论处理多重共线性的一种常用方法--岭回归

逻辑回归（Logistic Regression）主要是用于分类问题的。分类问题，即对数据集中的数据进行分类，区分出两个或多个类别。 例如，之前提到的邮箱判定是否为垃圾邮件的算法，即一类分类算法：区分一封邮件是垃圾邮件，或是非垃圾邮件

这次我们会介绍如何使用TensorFlow解决Classification（分类）问题。 之前的视频讲解的是Regression (回归)问题。 分类和回归的区别在于输出变量的类型上

本课程名额为 70人，已有44 人选读，尚余名额26人。 登入后可进行最爱课程追踪 [按此登入]。 本课程之目的在于训练学生正确使用统计方法，应用于业界或其它研究领域之相关资料分析

时间过得真快， Task02 的六天一下子就过去了，除去外伶仃岛旅游的两天所剩的时间就不多了，因此本次学习依旧停留在概念阶段，本次学习的重点是--线性模型，“线性模型是机器学习中最为基础的模型，很多复杂模型均可认为由线性模型衍生而得。” 线性模型最直观，比如二分类就是找到一条划分类别的线，而回归就是找到一条趋近分布的线。线性模型(linear model) 试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即 向量形式： 直观地表达了各属性在预测中的重要性

这些特征的处理方式和候选生成网络类似，不同之处是排序网络的顶部是一个加权逻辑回归（weighted logistic regression），它对所有候选视频进行打分，从高到底排序后将分数较高的一些视频返回给用户。 融合推荐模型 本节会使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）来学习电影名称的表示。下面会依次介绍文本卷积神经网络以及融合推荐模型

说到机器学习，大家首先想到的可能就是Python和算法了，其实光有Python和算法是不够的，数据才是进行机器学习的前提。 大多数的数据都会存储在文件中，要想通过Python调用算法对数据进行相关学习，首先就要将数据读入程序中，本文介绍两种加载数据的方式，在之后的算法介绍中，将频繁使用这两种方式将数据加载到程序。 下面我们将以Logistic Regression模型加载数据为例，分别对两种不同的加载数据的方式进行介绍

本课程内容包含：人工智能技术演进、深度学习多层神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）的模型原理，以及相关套件（Tensorflow Keras）的实作方法。资料视觉化呈现、资料前处理和常用机器学习（MLP Random Forest Logistic Regression SVM等）的原理和实作方法。使同学具备影像和数据资料的模型训练、分类、预测和评估的技术

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大家都知道，Ranorex的test suite中可能包含多个测试用例，每个测试用例可以包括多个测试模块。自动测试工程师可以为Ranorex的Test Suite定制不同的run configuration， 从而让同一个Test suite运行其中某些选定的测试用例，而非把所有的测试用例都执行一遍。 一个典型的场景是，对于某个Test suite里面有若干测试用例，有的是在每次build以后都要立刻跑的smoke test case，有的是要在每轮正式测试的时候跑的regression test 运行的测试用例