線性迴歸實現顏色校正
在寫方程和程式碼之前還是先上定妝照吧,不然看了一大堆方程和程式碼,結果垃圾這不是耍流氓嘛~~
使用的標準色卡:
手機拍攝的色卡和校正後的影象:
可以看到校正後的影象顏色明顯鮮豔了許多,不過白色的偏差略大了點,不過夠用了。so…… 看看方程還是值得的 哈哈
======================= 我是人見人煩的線性方程組分割線 =================
設第i個標準色塊的RGB值為
Ri
Ri=a11v1i+a12v2i+……+a1nv1iGi=a21v1i+a22v2i+……+a2nv1iBi=a31v1i+a32v2i+……+a3nv1i
有
A =
⎣⎢⎢⎡a11a21.....an1a12a22.....an2a13a23.....an3⎦⎥⎥⎤
若
v1i,v2i,v3i直接取原始影象的R,G,B值,迴歸效果不是很好,一般取R,G,B的多項式組合,即:
在寫方程和程式碼之前還是先上定妝照吧,不然看了一大堆方程和程式碼,結果垃圾這不是耍流氓嘛~~ 使用的標準色卡: 手機拍攝的色卡和校正後的影象: 可以看到校正後的影象顏色明顯鮮豔了許多,不過白色的偏差略大了點,不過夠用了。so…… 看看方程還是值得的 哈哈 ============== 一、向量化
對於大量的求和運算,向量化思想往往能提高計算效率(利用線性代數運算庫),無論我們在使用MATLAB、Java等任何高階語言來編寫程式碼。
運算思想及程式碼對比
的同步更新過程向量化
向量化後的式子表示成為:
其中是一個向量,是一個實數,是一個向量,
C++實現梯度下降法
“linear_regression.h”
//多變數線性迴歸模型
struct elem_var2
{
double y;
double* x; //用陣列傳入自變數資料(x[0]=1,便於之後的計算)
};
class var2
C++實現
程式碼實現
“linear_regression.h”
//單變數線性迴歸模型
struct elem_var1
{
double x, y; //訓練集元素資料:自變數、因變數
};
class var1_lin_reg
{
p
Day2 簡單限行迴歸實現
1.匯入資料集
2. 如果需要對資料集進行空值處理,特徵化處理
3. 拆分資料集為訓練集和測試集
4. 使用訓練集使用簡單線性迴歸模型來訓練
5. 預測結果
6. 訓練集結果視覺化。測試集結果視覺化
import pandas as pd
im # Alink漫談(十) :線性迴歸實現 之 資料預處理
[TOC]
## 0x00 摘要
Alink 是阿里巴巴基於實時計算引擎 Flink 研發的新一代機器學習演算法平臺,是業界首個同時支援批式演算法、流式演算法的機器學習平臺。本文和下文將介紹線性迴歸在Alink中是如何實現的,希望可以作為大家看線
目的
1. 熟悉matlab基本語法。
2. 使用matlab進行繪圖。
3. 複習線性迴歸於梯度下降。
資料集
與之前的文章,樸素貝葉斯實現成績等級分類相同,也是某市一模考試成績(只保留了語文英語數學和總分)
假設函式
等號的左側代表預測的成績,左側(θ0,θ 梯度下降法是非常常見的優化方法,在神經網路的深度學習中更是必會方法,但是直接從深度學習去實現,會比較複雜。本文試圖使用梯度下降來優化最簡單的LSR線性迴歸問題,作為進一步學習的基礎。
import numpy as np
import pandas as pd
from numpy import *
嶺迴歸演算法:
嶺迴歸原理不懂的,請先搞懂嶺迴歸的原理在實現,只看程式碼不懂原理和不學差不多,不懂的請看什麼是嶺迴歸,下面直接給出嶺迴歸的優化公式:
經過化簡以後的目標公式為:
原始的最小二乘法的無偏估計優化目標公式為:
前言
寫這次blog的契機是上次筆試的時候,遇到了這個問題
當時以為numpy庫是可以用的,就先寫了個python版,結果並不能用。。
最後憤然寫了個c++版
不過最後一個小問題導致我差了兩分鐘沒交上去程式碼,所以這一版原始碼只是通過了案例但沒有提交ac。。
線性迴歸,作為機器學習入門,比較好理解,小學數學中y=kx+b到研究生階段開始進行了深度研究,之前用兩對引數確定兩個未知數,現在用n對引數來估計一套近似值,不過由於未知數的數量,以及線性模型的不確定,要讓線性迴歸達到一個預測未來還是相當有難度的。隨著一些重要的模型和深度學習的引入,線性迴歸雖
關於線性迴歸和邏輯迴歸的原理和python實現,請左轉:邏輯迴歸、線性迴歸。
這裡就直接貼程式碼了。
線性迴歸:
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Aug 30 09:40:50 2018
@author: 96jie
"""
im
線性迴歸演算法主要用來解決迴歸問題,是許多強大的非線性模型的基礎,無論是簡單線性迴歸,還是多元線性迴歸,思想都是一樣的,假設我們找到了最佳擬合方程(對於簡單線性迴歸,多元線性迴歸對應多個特徵作為一組向量)y=ax+b,則對於每一個樣本點xi,根據我們的直線方程,預測值為y^i = axi + b,真
線性模型
給定d個屬性描述的例項x = (x1,x2,...,xd),其中xi是x在第i個屬性上的取值,線性模型想要學得一個通過屬性的線性組合來進行預測的函式,即:
以下是我的學習筆記,以及總結,如有錯誤之處請不吝賜教。
本文主要介紹簡單的線性迴歸、邏輯迴歸先關推倒,以及案例程式碼。
昨天做專案發現K-means都忘了,想想之前很多基礎都忘了,於是決定重新開始學一遍ml的基礎內容,順便記錄一下,也算是梳理自己的知識體系吧。
機器學習:目前包括有監
對於資料分析而言,我們總是極力找數學模型來描述資料發生的規律, 有的資料我們在二維空間就可以描述,有的資料則需要對映到更高維的空間。資料表現出來的分佈可能是完全離散的,也可能是聚整合堆的,那麼機器學習的任務就是讓計算機自己在資料中學習到資料的規律。那麼這個規律通常是可以用一些函式來描述,
Tensorflow是深度學習常用的一個框架,從目前官方文件看,Tensorflow支援CNN、RNN和LSTM演算法,這都是目前在Image,Speech和NLP領域最流行的深度神經網路模型。
為了熟悉和理解tensor
1 核心思想
通過最小化方差,使得擬合結果無限接近目標結果。
2 通過一元線性方程舉例說明
3 通過python實現一元線性擬合
import matplotlib.pyplot as plt
import random
# 用於儲存x,y擬合數據
x = []
需要下載一個data:auto-mpg.data
第一步:顯示資料集圖
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
columns = ["mpg","cylinders","displacement","horsepowe 此處使用Octave來實現
線性方程的代價函式:
代價函式:
X 是測試值,假設用矩陣表示為 為了方便用矩陣計算我們把X加一列 1 : &
[1, R, G, B, RG, RB, BG, RR, BB, GG],所以有
V =
⎣⎢⎢⎡v11v21.....vm1v12v22.....vm2................v1nv2n.....v
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