现代回归和分类
机器学习算法原理与应用案例
机器学习算法原理与应用案例机器学习算法是计算机科学中一个重要的分支，它涉及到大量的数据分析、数据预测、模式识别和人工智能相关的问题。
在现代科技领域，机器学习算法已被广泛应用到了很多领域，如人工智能、数据分析、图像识别、自然语言处理以及机器视觉等。
因此，了解机器学习算法原理与应用案例对现代科技领域非常关键。
一、机器学习算法原理机器学习算法是一种可以让计算机通过学习数据和算法来自动获得新知识和技能的计算方法。
机器学习算法基于数据的特征来构建模型，进而进行预测和决策。
通过大量的数据和算法训练，机器学习算法可以自动完成一系列任务。
下面我们来介绍常用的机器学习算法原理。
1、监督学习算法监督学习是通过已知的标签来预测新实例的一种机器学习算法。
监督学习算法包括了分类和回归两种类型。
其中，分类是通过将数据分为不同的类别，来对新数据进行分类。
而回归是通过已知的数据集来进行预测。
监督学习的经典算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2、无监督学习算法与监督学习不同，无监督学习不需要已知标签，而是通过对数据进行聚类，找到数据集中相似的模式。
无监督学习的经典算法包括了聚类、数据降维等。
3、强化学习算法强化学习是一种通过与环境交互来获得奖励的学习方法。
通过选择最优的动作来最大化奖励，其中包括了状态评估、动作选择等。
强化学习的经典算法包括了Q-learning、Deep Q learning等。
二、机器学习算法应用案例机器学习算法的应用非常广泛，下面介绍几个典型的应用案例。
1、图像识别图像识别是机器学习领域的典型应用案例。
通过对大量的图像数据进行训练，机器学习算法可以自动识别出图像中的关键特征。
图像识别的经典算法包括了卷积神经网络、递归神经网络等。
2、自然语言处理自然语言处理是机器学习领域的另一个重要应用。
自然语言处理可以帮助机器理解文本内容，例如识别情感、意图等。
自然语言处理的经典算法包括了词向量、文本分类、文本生成等。
现代城市人居环境的传统回归
现代城市人居环境的传统回归摘要：近年来，随着城市化进程的不断加速，国内的人居环境也正经历着巨大的变化，但离自然和人文关怀越来越远，却是一个不争的事实。
中国古典园林是中国文化的集大成者，其所蕴含的自然和人文精神对我国目前的城市人居环境设计有着重要的启示作用。
故在目前中国这个特定的语境中，应当思考如何创新和发展这些传统精神和环境理念，为我所用。
关键词：空间艺术苏州园林设计手法一人居环境（human settlement）：指人类聚居生活的地方，是与人类生存活动密切相关的地表空间。
二次世界大战之后，欧洲大陆满目疮痍。
战后的废墟和精神的创伤也促使人类开始思考自身的生存状态和居住环境。
另一方面，随着人们的居住环境在人口迅速增长所造成的压力下不断恶化，人居问题便越来越受到人们的关注。
希腊建筑师和城镇规划师道萨迪亚斯就在其“人类集聚学”中提出了“人居环境”的概念，强调把包括乡村、城镇、城市等在内的所有人类住区作为一个整体,从自然、人群、社会、居住、网络这五大人类住区元素着手，进行广义的系统的研究。
特别是对建筑、城市、风景园林等人工环境的关注。
在我国，人居环境也逐渐得到应有的重视，城镇居民的生活和居住条件较之以往也得到了极大的改善。
但随着社会经济的发展和生活方式的不断改变，现代人对居住环境的理解和要求也发生着相应的变迁。
我国城市化进程中，发展的愿望与环境承受力之间的矛盾也日益凸显。
在毫无节制的扩张、大规模旧城区改造、城市路桥网络建设等重大城市工程的建设过程中，拥挤的街道、漫天的灰尘、轰鸣的施工机器早已成为人们习以为常的生活场景。
预计到2030年，中国城市人口将是农村人口规模的２倍。
迅速的城市化和不断膨胀的城市人口数量也将带来更为拥挤和紧张的城市生活空间。
因此，当城市逐渐沦为一系列繁忙工地的时候，人们也以最大的期望翘首而立，希望在不久的将来身边能重现一片绿洲和净土，芳草萋萋、寂静空远。
但所看到的似乎是永远也没有尽头的建设清单。
走向荒野：天地之美的现代回归——罗尔斯顿的生态美学
２０１１年 ８月 第 ３６卷 第 ４期
哲 学 研 究
Ａ ｕｇ． ２０ｌｌ Ｖ ｏ１．３６ ＮＯ．４
和 欣 赏“自然 ”或 “荒 野 ”之 美 。哲 学走 向 荒野 ，在 荒 野 中体 验 生命 或 自然 的 宁静 、神 秘 、广 阔 与 美 ；在 感悟 自然 之 美的 同 时 ，
学 会 回 归 自然 、敬 畏 生 命 的 真 理 。
关 键 词 ：罗 尔斯 顿 ；走 向 荒 野 ；哲 学 ；生 态 美 学
中 图分 类 号 ：Ｂ８２—０５８
文 献 标 识 码 ：Ａ
文 章 编 号 ：１００５—６３７８（２０ｌ１）０４—００３２—０５
霍 尔姆 斯 ·罗尔 斯 顿 （１９３３一）是 美 国克 罗拉 多 州 立 大 学 知 名 哲 学 教 授 ，国 际 环 境 伦 理 学 会 创 始 人 ，世 界 著 名 的 生 态 哲 学 开 拓 者 和 奠 基 者 。 刘 耳 、叶平 译 为 中文 并 由吉林 人 民出 版社 ２０００年 出 版 的《哲学 走 向 荒 野 》一 书 ，是 其 多 年 发 表 的生 态 哲学 与生 态 伦 理 学 论 文 集 。该 书 出 版 不 久 ，在 国 内便 引起 强 烈 反 响 ，一 时 被 学 界 和广 大 读 者 誉 为 “绿 色圣 经”。书 中所 坚 持 和 阐扬 的 深层 生 态 哲 学 立场 和价 值 理 念 ，与 本 人 正 在 研 究 的 国家 哲 学 社 会科 学基 金课 题《大生 命 视 域下 的庄 子哲 学 研 究 》 中的庄子 道 家 自然 主义 生 命哲 学 多 有 契合 。细读 此 书 ，相 知恨 晚 ，因信 古 今哲 人 ，灵 犀 冥 通 ；东 西 文 化 ，遥相 契会 。这 里扼 要 解 析 罗尔 斯 顿《哲 学 走 向 荒野 》的“荒野 ”哲学 与美 学观 ，以飨 读者 。
现代回归分析方法
这 里n 是 记 录 数 目，k 是 自 变 量 数 目（ 包 括 常 数 项).
基本模型:
E (Y | Z ) f (Z )
2.线性回归(Linear Regression)
模 型：
Y = X + 这里
x11 ... x1, p 1 . ... . X . . . . x n1 ... x n , p 1 0 . . . p 1
ˆ (Yi Yi ) 2 /(n p)
(Y Y )
i
2
/(n 1)
Under H0：1 = 2 = … = p-1 = 0
R ~ [ ( p 1), (n p)]
2 1 2 1 2
(test R2 exactly equivalent to F test)
应变量的变换 (transformation of response)
对 P－1Y ＝ P－1 X＋ P－1 取最小二乘估计，得 ^ ＝ (XTV－1X)-1XTV－1Y 称之为加权最小二乘估计 (weighted least square estimator)
有 ^ ~ N( , 2 (XTV－1X)-1)
3.共线性 (Multicollinearity, collinearity)
j 1 p
具体地说: for j=0,1,…,p-1
Var(^j
)=
2(
1 1 )( ) 2 1 Rj Sx j x j
这里
S x j x j ( xij x j )
i
2
R2j 是
R ( X j | X1,..., X j 1, X j 1,..., X p1 )
实用现代统计分析方法与应用
实用现代统计分析方法与应用统计分析是一种应用广泛的数据分析方法，适用于各行各业，尤其在现代社会中，具有至关重要的意义。
随着技术的迅速发展和数据的爆炸增长，传统的统计方法已经无法胜任复杂的数据处理任务。
因此，本文将介绍一些实用的现代统计分析方法，并探讨它们在不同领域的应用。
一、数据预处理与可视化分析在统计分析的开始阶段，数据预处理是一个至关重要的步骤。
该步骤的目的是检查数据的准确性、完整性以及是否符合分析的要求。
现代的统计软件提供了各种数据清洗、缺失值处理、异常值检测等预处理工具，帮助分析师高效地处理数据。
数据预处理完成后，可视化分析成为了解数据特征和规律的重要手段。
常用的可视化方法包括线图、柱状图、散点图等，能够直观地展示数据的分布、相关性和趋势。
此外，还可以借助现代统计软件生成热力图、雷达图等更复杂的可视化图形，更好地呈现数据的特征。
二、回归分析与预测模型回归分析是一种常用的统计方法，用于研究变量之间的关系。
它通过建立数学模型，分析自变量对因变量的影响，并预测未来的结果。
在实践中，线性回归、多元回归等方法被广泛应用于市场研究、经济预测、医学诊断等领域。
此外，非线性回归、岭回归、Lasso回归等现代回归方法的发展，进一步提高了回归分析的准确性和预测能力。
这些方法在处理高维数据、非线性问题和稀疏数据时表现出色，为实际问题的解决提供了更可靠的方案。
三、分类与聚类分析分类与聚类分析是一种通过分组数据实现样本分类或数据模式发现的方法。
分类分析旨在将数据分为不同的类别或类别，并建立分类模型。
而聚类分析则是寻找数据内部的相似性，将相似的数据分为一组。
在实际应用中，分类与聚类分析广泛用于市场细分、风险评估、推荐系统等领域。
现代的分类与聚类算法，如K均值聚类、支持向量机、决策树等，具有更高的精度和更好的效果。
它们能够从大规模数据中挖掘出隐藏的模式和规律，为决策提供有力支持。
四、因子分析与主成分分析因子分析和主成分分析是一种用于简化多变量数据的统计方法。
身份关系的现代性回归——杨立新教授亲属法思想研究
、
亲 属法 的理论体 系
在《 亲属法专论 》 书 中， 立新教 授开宗 明 一 杨
义 ， 出亲属 法是 调整身 份关 系 的私法 ， 指 亲属 法属 于
一
（ ） 一 身份权制度 直 以来 ， 国民法 学 界对 身 份权 都 采 取一 种 我
逾３ Ｏ年， 引领和见证 了中国亲属法理论的现代化。杨立新教授倡导对身份关 系的现代解读的指导思想为中 国亲属 法理论 研 究的腾 飞提 供 了正确 的指 引 ， 亲属 法 学术 思 想 主要 包括 亲属 法理论 体 系、 其 亲属 法 一般 理 论、 婚姻法律关系、 亲子法律 关系、 亲属法律关系、 亲属财产法律关 系、 中国民法典亲属法编 的起草思路 与总
民法的范围， 是规定亲属关 系的发生、 变更和消灭 ，
以及夫 妻 、 父母 子 女 和其 他 一 定 范 围 的亲 属 之 间 的 身份地 位 、 利和 义 务 的法 律 规 范 的 总称 ¨ 。但 是 权 长期 以来 ， 国对 亲属 法 的表 述并 不 使 用 或 者不 常 我 使 用亲 属法 的概 念 ， 是使 用 婚 姻 法 的概 念 。这在 而 很 大程 度上制 约 和 阻碍 了中 国 亲属 法 理 论 的发 展 。
③ 杨立新 ： 亲属法专论》， 《 高等教育出版社 ２ ０ ０ ５年版 。 ④ 如杨立新 ：人 身权 的延伸法律保护》 《 《 ， 法学研究１９ ５年第 ２ ； 立新 ： 论身份权 请求权》 《 律科学） ０６年第 ２ ； １９ 期 杨 《 ，法 ２０ 期 杨立新 《 完善我国亲属法律制度涉及 的六个基本问题》， 重庆社会科学１ ０ ８年第 ６期。 《 ２０
现代统计方法--回归分析1
现代统计方法的种类
三、相关分析方法 1、定性资料分析 2、回归分析 3、典型相关分析 4、主成分分析 5、因子分析 6、对应分析
现代统计方法的种类
四、预测决策方法： 1、回归分析 2、判别分析 3、定性资料分析 4、聚类分析
统计分析方法应用流程
现实经济问题
提炼具体问题 确定欲达目标
分类研究
结构简化 研究
ˆ 1 、 1
1回归分析2判别分析3定性资料分析4聚类分析统计分析方法应用流程现实经济问题提炼具体问题确定欲达目标根据定性理论设计指标变量搜集整理统计数据选择统计方法构造理论模型进行统计计算估计模型参数修改yes应用分类研究结构简化研究相关分析研究预测决策研究教材统计软件简介eview关于spssspssstatisticalpackagesocialscience即社会科学统计软件包是世界著名的统计分析软件
一元线性回归分析
1、一元线性回归模型 2、回归模型的参数估计 3、OLSE估计的性质 4、回归方程的显著性检验 5、回归方程的拟合优度 6、残差分析 7、回归系数的区间估计
一元线性回归分析模型
1、回归模型建模的实践背景 2、一元线性回归模型的数学形式： 1）、理论模型： y 0 1 x
ξ♐♣☯♧
现代统计方法
前言
统计学的几个问题
1、自1969年设立诺贝尔经济学奖以来，已有 42名学者获奖，而其中有2/3的人是统计学家、 计量经济学家、数学家。 2、目前的研究趋势是：从一般的逻辑推理发展 到重视实证研究；从理论论述发展到数量研 究。 3、硕士和博士的学位论文，如果没有数量模型 和分析，其文章的水平会有问题。
关于S-PLUS
另外Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系 统，其语法形式与S语言基本相同，但实现 不同，两种语言的程序有一定的兼容性。R 是一个GPL自由软件，现在的版本是1.00版， 它比S-PLUS 还少许多功能，但已经具有了 很强的实用性
现代回归分析方法
描述因变量与自变量之间的多项 式关系，适用于描述复杂的非线 性现象。
对数模型
描述因变量与自变量之间的对数 关系，适用于描述物理、化学、 生物等领域的某些现象。
幂函数模型
描述因变量与自变量之间的幂函数关 系，常用于描述物理学中的万有引力 、电磁学中的库仑定律等现象。
参数估计方法比较与选择
1 2 3
实例：GAM在医学领域应用
疾病风险预测
利用GAM分析多个生物标志物与 疾病风险之间的非线性关系，为 个性化医疗和精准预防提供决策 支持。
药物剂量反应建模
通过GAM建模药物剂量与生理指 标之间的关系，优化药物治疗方 案，提高治疗效果和安全性。
临床试验设计
在临床试验中，利用GAM分析不 同治疗方案对患者结局的影响， 为临床试验设计和数据分析提供 有力工具。
机器学习算法可以自动地学习数据的 特征表示，减少了对人工特征工程的 依赖。
高维数据处理
对于高维数据，传统方法可能面临维度灾 难问题，而机器学习算法如随机森林、支 持向量机等可以有效处理高维数据。
模型泛化能力
通过引入正则化、交叉验证等技术， 机器学习算法可以提高模型的泛化能 力，减少过拟合风险。
实例：机器学习算法在金融领域应用
最小二乘法的应用步骤包括：构建模型、求解参数、进行假 设检验等。通过最小二乘法可以得到回归方程的系数，进而 得到回归方程，用于描述自变量和因变量之间的关系。
拟合优度评价与检验
要点一
拟合优度评价是指对回归模型的 拟合效果进行评估，常用的评…
决定系数、调整决定系数、均方误差等。这些指标可以帮 助我们判断模型的好坏，选择最优的模型。
回归分析的作用包括：预测、解释、 控制、优化等。通过回归分析，可以 了解自变量对因变量的影响程度，预 测未来的趋势，为决策提供支持。
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决策树: 和回归的Cp 决策树 CP 意味着 complexity parameter, 和回归的 不同! 不同 Specifically, use printcp( ) to examine the crossvalidated error results, select the complexity parameter associated with minimum error, and place it into the prune( )function. Alternatively, you can use the code fragment fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"]),"CP"] to automatically select the complexity parameter associated with the smallest cross-validated error. Thanks to HSAUR for this idea.
absent 0.21
yes
Start>0 Start>=14
present 0.58
yes
absent 0.35 Start>=12
no
absent 0.21
yes
Start>=8.5
no
absent 0.00
absent 0.18 Age<55
absent 0.08
Start>=12.5 | Age< 51.5 absent 37/1
absent 10/1
Age< 86 absent 4/3 present 4/10
rpart.plot(kyphosis.rp,type=2,extra=6 )
absent 0.21
yes
Start>=12
no
absent 0.03
数据shuttle.txt). 例10.1 (数据 数据
t(table(predict(b,shuttle[tsamp,],type="class"),shuttle[tsamp,7])) t(table(predict(b,shuttle[samp,],type="class"),shuttle[samp,7]))
absent 0.44 Age<52
absent 0.09
present 0.62 Age<86
absent 0.43
present 0.71
library(rpart)
预测(2) 预测
kyphosis1 <- kyphosis [71:81, ] predict(kyphosis.rp, kyphosis1, type="class") table(predict(kyphosis.rp, kyphosis1, type="class"), kyphosis[71:81,1])
Start>=8.5 | Start>=12.5 | Start>=8.5 |
Start>=14.5 absent 29/0 Age< 55 absent 12/0 Age>=111
present 8/11
absent 44/2
Age< 34.5
absent 12/2
present 3/4
absent 9/1
Tower of Babel
决策树： 决策树：分类树和回归树
数据shuttle.txt) 例(数据 数据
library(MASS);shuttle[1:10,]
这个数据是关于美国航天飞机在各种条件下是否自动着陆的决策问 题[1]。有256行及7列。头六行为作为自变量的定性变量，而最后 一列为因变量。自变量包括稳定性(stability，取值stab/xstab)、误 差大小(error，取值(MM / SS / LX / XL)、信号(sign，取值pp / nn)、 风向(wind，取值head / tail)、风力(magn，取值(Light / Medium / Strong / Out)、能见度(vis，取值yes / no)，因变量为是否用自动 着陆系统(use，取值auto/noauto)。
predict(fit, type="prob") # class probabilities (default) predict(fit, type="vector") # level numbers predict(fit, type="class") # factor predict(fit, type="matrix") # level number, class frequencies, probabilities
各个专业术语不同
• 变量(variable)在计算机/数据库等行业也叫属性(attribute)、特征 (feature) 、特性 (characteristic)、字段(field)等等 • 数量变量也叫“指标”，定性变量也叫“维度”等等 • 观测值(observation)也叫记录(record)、对象(object)、点(point) 、向量(vector)、模式(pattern)、事件(event)、例(case、 instance) instance)、样本 (sample)、或项、实体(entity)等等 (sample) (entity) • 你们需要小心！
library(rpart) 预测 预测(2)
library(rpart.plot) data(kyphosis) kyphosis.rp <- rpart( Kyphosis ~ Age + Number + Start, data=kyphosis, subset=1:70) kyphosis.rp ;plot(kyphosis.rp ); text(kyphosis.rp,use.n=T)
数据iris.txt). 例10.2 (例9.5数据 例 数据
Petal.Length< 2.45 |
Petal.Width< 1.75 setosa
versicolor
virginica
library(MASS);m=150;set.seed(10) samp <- c(sample(1:50,25), sample(51:100,25), sample(101:150,25)); tsamp=setdiff(1:m,samp);library(rpart.plot) (b=rpart(Species~.,iris,subset=tsamp)) ;plot(b);text(b,use.n=T)
present 0.60 Age<34 absent 0.10 present 0.58
absent 0.00
absent 0.29 Age>=111
absent 0.18
present 0.72
absent 0.14
present 0.57
预测 library(rpart) + Start, data=kyphosis) fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number
present 11/14
absent 56/6
present 8/11
par(mfrow=c(1,3), xpd=NA) ;rpart.plot(fit,type=2,extra=6) rpart.plot(fit2,type=2,extra=6);rpart.plot(fit3,type=2,extra=6);par(mfrow=c(1,1))
no
auto 0.00
error=c noauto 0.86
noauto 0.86 error=c
stabilit=a noauto 0.60
noauto 0.95
noauto 0.60 stabilit=a
noauto 0.95
auto 0.25
noauto 1.00
auto 0.25
noauto 1.00
数据shuttle.txt). 例 (数据 数据
vis=a |
error=c auto stability=a noauto auto noauto
library(MASS);shuttle[1:10,] m=256;set.seed(2);samp=sample(1:m,floor(m/10));tsamp=setdiff(1:m,samp) library(rpart.plot);(b=rpart(use~.,shuttle,subset=tsamp)) ;b;plot(b);text(b,use.n=T) t(table(predict(b,shuttle[tsamp,],type="class"),shuttle[tsamp,7]))
library(rpart.plot)
剪枝和画图
fit <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start,data=kyphosis) fit2 <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data=kyphosis, parms=list(prior=c(.65,.35), split='information')) fit3 <- rpart(Kyphosis ~ Age + Number + Start, data=kyphosis, control=rpart.control(cp=.05)) par(mfrow=c(1,3), xpd=NA) ;plot(fit);text(fit, use.n=TRUE) plot(fit2);text(fit2, use.n=TRUE);plot(fit3);text(fit3, use.n=TRUE)