Machine Learning 1-线性回归算法分析

最新推荐文章于 2025-11-04 21:04:12 发布
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#AI #线性回归 #机器学习 #深度学习


AI人工智能时代，机器学习，深度学习作为其核心，本文主要介绍机器学习的基础算法，以详细线介绍

线性回归算法

及其

数学原理

探究，做到知其然知其所以然，打好理论基础。

目录

机器学习及人工智能

机器学习分类

有监督学习

无监督学习

线性回归算法

线性回归

代价函数

数学模型

最小二乘法

算法介绍

数学原理

高斯分布

算法局限性

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机器学习算法概览
youngair的博客
05-28 607
机器学习算法概览1、 监督式学习工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量（或因变量）组成。这些变量由已知的一系列预示变量（自变量）预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K – 近邻算法、逻辑回归等。2、非监督式学习工作机制：在这个算法中，没有任何目标变量或结果
Python入门之机器学习（非常详细）篇幅拉满，一般人看不完！
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xiaolinyui的博客
11-17 2万+
什么是机器学习？监督学习 supervised learning;非监督学习 unsupervised learning;半监督学习 semi-supervised learning;强化学习 reinforcement learning;监督学习是不断向计算机提供数据（特征），并告诉计算机对应的值（标签），最后通过大量的数据，让计算机自己学会判断和识别。例如Google Photo，你在APP中输入狗，这时就会弹出与狗相关的图片，这背后使用的算法就是监督学习。
分类与回归算法（二） - 线性回归
最新发布
zcs2312852665的博客
11-04 1166
线性回归是一种通过构建特征与目标值之间线性关系进行预测的模型，适用于房价预测、销售额分析等连续数值预测场景。其核心原理是通过损失函数（如均方误差MSE）衡量预测偏差，并利用优化算法（正规方程或梯度下降）求解最优权重和截距。实现步骤包括数据收集、预处理、模型训练与评估，适用于样本量适中、特征间呈线性关系的任务，但在高度非线性场景（如股价预测）中效果有限。
【机器学习】机器学习入门基础普及介绍（面向新人小白）
yktssg的博客
08-02 3225
机器学习（Machine Learning）是一种通过数据驱动的方法让计算机自动改进和学习的技术。它属于人工智能的一个分支，核心在于构建算法和模型，使计算机能够在没有明确编程指令的情况下从数据中提取规律和知识，从而进行预测或决策。我们可以将其总结成一句话：与传统编程不同，机器学习是通过收集对某些现象的观察结果，让程序学习潜在的模式。
很不错的python 机器学习博客
weixin_34204722的博客
11-21 232
http://www.cuijiahua.com/resource.html   曾看过的书，感觉一些很有用的学习资料，推荐给大家！ Python基础： 网络教程推荐： 系统学习python3可以看廖雪峰老师的教程： 教程地址：点击查看 2. 系统学完也不一定记得很清楚，这时我们需要一个快速的查询手册，菜鸟教程是一个不错的选择： 教程地址：点击查看 3. 快速掌握知识的一个方法就是多加练习，对...
Stanford Online Machine Learning 学习笔记1——单变量线性回归
weiyinchao88
02-19 342
TomMitchell 对机器学习的定义是：Acomputer program is said to learn from experience E, with respect to some taskT, and some performance measure P, if its performance on T, as measuredby P, improves with ex...
Machine Learning 2 - 非线性回归算法分析
ErixHao的专栏
08-07 3124
2017-08-02@erixhao  技术极客TechBooster AI 机器学习第二篇 - 非线形回归分析。我们上文深入本质了解了机器学习基础线性回归算法后，本文继续研究非线性回归。 非线性回归在机器学习中并非热点，并且较为小众，且其应用范畴也不如其他广。鉴于此，我们本文也将较为简单的介绍，并不会深入展开。 非线性回归之后，我们会继续经典机器学习算法包括决策
cn-deep-learning-vs-machine-learning-ebook(1).pdf
09-20
《cn-deep-learning-vs-machine-learning-ebook(1).pdf》这本电子书详细探讨了两者之间的关系以及在不同场景下各自的优势和选择方法，它以中文介绍了相关术语和概念，并通过案例分析说明了如何根据不同项目、数据和...
精选资源
Machine Learning A-Z Chinese Template Folder_learninga-z使用_pytho
10-02
你将学习线性回归、多项式回归以及岭回归等，通过这些方法理解如何预测目标变量的数值。同时，还将探讨如何评估和优化回归模型的性能。 "Part 3 - Classification"则涵盖了分类问题，如逻辑回归、决策树和随机森林...
Machine Learning Linear Regression-线性回归
01-16
线性回归是机器学习中最基础且重要的算法之一，它主要用于预测连续数值型数据。这个算法简单易懂，但其在数据分析和建模中的应用广泛，尤其是在处理线性关系明显的数据时效果显著。线性回归主要关注的是找到一个最佳...
机器学习
guosuling的博客
12-17 1442
1,机器学习算法： 1.1 监督学习：我们教计算机如何做事情              监督学习是指：我们给算法一个数据集，并且给定正确答案；数据集中的每个样本都有相应的正确答案，再根据这些样本作出预测；即监督学习中的样本不是都相同的，每个样本都有自己的标签。              回归问题：预测连续的输出值；回归一词是指这样的事实，我们预测一个真正的值输出              ...
Python-Level5-day02:回归问题:线性模型定义,训练(损失函数，梯度下降)；线性回归代码实现与评价指标；多项式回归模型定义与代码实现；过拟合欠拟合
dpq666dpq666
06-22 834
2022年7月9日16:42:52
线性回归-机器学习（machine learning）笔记（Andrew Ng）
JetLee的博客
01-17 285
线性回归linear regression 梯度下降gradient descent 标准方程normal equation 线性回归（linear regression） 梯度下降（gradient descent） 通过不断迭代使得cost function最小化，选择出我们需要的parameter θ\theta hypothesis: hθ(x)=θ0∗x0+θ1
【机器学习】线性回归算法分析
AI启蒙研究院
12-11 1744
AI人工智能时代，机器学习，深度学习作为其核心，本文主要介绍机器学习的基础算法，以详细线介绍线性回归算法及其数学原理探究，做到知其然知其所以然，打好理论基础。目录机器学习及人工智能机器学习分类有监督学习无监督学习线性回归算法线性回归代价函数数学模型最小二乘法算法介绍数学原理高斯分布算法局限性梯度下降算法方向导数梯度数学原理单元算法实现多元算法实现矩阵迹算法随机梯度下降算法高斯-牛顿法泰勒级数展开H
数据分析复盘——基础之机器学习算法概览
ml_1019的博客
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看这篇：机器学习元知识
Machine Learning | (9) 回归算法-线性回归
DrugOne
02-14 1771
Machine Learning | 机器学习简介 Machine Learning | (1) Scikit-learn与特征工程 Machine Learning | (2) sklearn数据集与机器学习组成 Machine Learning | (3) Scikit-learn的分类器算法-k-近邻 Machine Learning | (4) Scikit-learn的分类器算法...
线性回归算法
缘友一世的博客
03-31 1360
在数学中，连续型随机变量的概率密度函数是一个描述这个随机变量的输出值，在某个确定的取值点附近的可能性的函数。数值解是在一定条件下通过某种近似计算得出来的一个数值，能在给定的精度条件下满足方程 解析解为方程的解析式（比如求根公式之类的），是方程的精确解，能在任意精度下满足方程。如果我们把最小二乘看成是一个函数曲线，极小值（最优解）一定是个驻点，驻点顾名思义就是可以停驻的点，而图中你可以看出驻点的特点是统统梯度为0。误差项的概率密度函数：对于一组服从正态分布的数据误差，当假设误差分布的均值。
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