线性回归从公理到算法推导再到代码实现

最新推荐文章于 2023-06-08 01:51:02 发布
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#机器学习 #算法

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线性回归算法原理推导
自成背后的博客
02-19 1万+
文章目录1. 线性模型基本形式2. 线性回归方程3. 误差项分析4. 似然函数求解5. 线性回归求解 线性回归，是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。 优点：结果易于理解，计算不复杂 缺点：对非线性的数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型 线性回归是回归算法中最简单、实用的算法之一，在机器学习中很多知识点都是通用的，掌握一个算法相当于掌握一种思路，其他算法中会继续沿用的这个思路。 1. 线性模型基本形式 2. 线性回归方
回归问题经典算法 | 线性回归 ：解析解法（公式推导）
最新发布
ToBeCeratinToBeTall的博客
02-18 4761
线性回归公式推导 | 解析解法求解参数 | 一篇文章读懂线性回归底层数学思想 | 代码实现
【干货】贝叶斯线性回归简介（附完整代码）
机器学习算法与Python学习
09-14 1万+
作者 | William Koehrsen编译 | 专知参与 | Yingying, Xiaowen频率主义线性回归概述 线性回归的频率主义观点可能你已经学过了：该模型假...
贝叶斯线性回归 - Bayes
11-24
介绍了极大似然、最大后验、贝叶斯估计以及贝叶斯线性回归方法。 介绍了极大似然、最大后验、贝叶斯估计以及贝叶斯线性回归方法。 介绍了极大似然、最大后验、贝叶斯估计以及贝叶斯线性回归方法。
自回归贝叶斯Matlab程序
04-14
用贝叶斯方法实现自动回归，注意这不是一般的AR模型，而是VAR，向量自动回归模型。
线性回归 matlab代码可运行
03-12
使用梯度下降法实现线性回归 使用数据如下： Year x = [2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008,2009, 2010, 2011, 2012, 2013] Price y = [2.000, 2.500, 2.900, 3.147, 4.515, 4.903, 5.365, 5.704,6.853, 7.971, 8.561, 10.000, 11.280, 12.900]
机器学习：贝叶斯总结_3：线性回归和贝叶斯回归
LandscapeMi
04-03 4120
线性回归的基函数模型 y(x,w)=w0+w1x1+......+wDxDy(x,w)=w_0+w_1x_1+......+w_Dx_D y(x,w)=w0+∑M−1j=1wjϕj(x)y(x,w)=w_0+\sum_{j=1}^{M-1}w_j \phi_j(x) ϕj(x)：是基函数\phi_j(x)：是基函数 基函数：多项式；高斯；sigmoid函数 基函数还可以是傅里叶基函数 最大似然与
一元线性回归公式推导与代码实现.pdf
10-10
为了深入理解一元线性回归，下面将详细探讨其公式推导、模型评估以及代码实现等知识点。 首先，一元线性回归模型的基本形式可以用下面的线性方程来表示： \[y = wx + b\] 其中，\(y\) 是因变量，\(x\) 是自变量，\...
线性回归 最小二乘法的求解推导与基于Python的底层代码实现 附逐句代码讲解（在博客中的机器学习算法专栏）
03-18
线性回归 最小二乘法的求解推导与基于Python的底层代码实现（即不调包） 附逐句代码讲解（在博客中的机器学习算法专栏）
Python 算法：线性回归及相关公式推导 第4部分公式推导源代码
11-21
内容概要：文章《Python 算法：线性回归及相关公式推导》第4部分公式推导源代码。给有需要的小伙伴提供一个学习便利~~~ 适合人群：想了解Latex编码或需要文章第4部分推导过程的小伙伴 阅读建议：由于该代码是通过语...
一天一个机器学习算法——线性回归超详细笔记
逆光mlz
12-11 401
在学习了几个机器学习算法之后，发现自己有许多地方一知半解，便决定潜心将每个算法搞明白。在学习时，还是觉得手写笔记要习惯一点，所以这一系列都会是手写版的比较详细的原理推导~ 字写得不好请见谅~ ...
机器学习模型代码自我复现：贝叶斯线性回归
thorn_r的博客
06-08 1088
贝叶斯建模与传统频率派不同，将参数视作符合某一分布的随机变量，并且可以考虑先验分布使得在建模时能够有更高的可信度；然而由于计算复杂度大，必须使用采样法或变分法，可能会使得计算精确度下降，并且增加时间成本。
【机器学习】贝叶斯线性回归（最大后验估计+高斯先验）
qq_32742009的博客
08-07 4万+
引言 如果要将极大似然估计应用到线性回归模型中，模型的复杂度会被两个因素所控制：基函数的数目（的维数）和样本的数目。尽管为对数极大似然估计加上一个正则项（或者是参数的先验分布），在一定程度上可以限制模型的复杂度，防止过拟合，但基函数的选择对模型的性能仍然起着决定性的作用。 上面说了那么大一段，就是想说明一个问题：由于极大似然估计总是会使得模型过于的复杂以至于产生过拟合的现象，所以单纯的使用极大...
线性回归的数学原理以及代码实现
cyoutetsu的博客
08-22 1957
线性回归的数学原理以及代码实现首先要说的是线性模型想要得到的是一个线性组合。狭义的线性回归是想要把所有的点(或者叫特征)用一条直线来拟合，也就是图像上的点要尽可能地落到直线上。而广义的线性回归就不一定非要是直线了，例如在逻辑回归中用的就是一条对数几率的曲线，也就是图像上的点要尽可能的落到那条曲线上面。在这篇文章中主要对线性回归作讨论： 首先呈上线性模型f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+b【优
贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）
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Daunxx的专栏
06-21 10万+
在很多的机器学习或数据挖掘的问题中，我们所面对的只有数据，但数据中潜在的概率密度函数是不知道的，其概率密度分布需要我们从数据中估计出来。想要确定数据对应的概率密度分布，就需要确定两个东西：**概率密度函数的形式** 和 **概率密度函数的参数**。
贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression)
自然语言处理大菜鸟--HsingWang
04-23 3577
参考： 1. 贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression) 2.  10 types of regressions. Which one to use?
贝叶斯线性回归小练习
qilixuening的博客
05-26 3277
根据上一篇博客贝叶斯线性回归（单输出）对贝叶斯线性回归的理解，随便找了某地区在售房房价随时间和面积的信息（如下所示），利用贝叶斯线性回归分别针对单变量线性基函数模型、单变量多项式基函数模型、单变量和双变量高斯基函数模型进行线性回归。
python实现贝叶斯回归_贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）
weixin_30784365的博客
02-10 6012
贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression)标签(空格分隔)： 监督学习@ author : duanxxnj@163.com@ time : 2015-06-19本文的研究顺序是：极大似然估计最大后验估计贝叶斯估计贝叶斯线性回归关于参数估计在很多的机器学习或数据挖掘的问题中，我们所面对的只有数据，但数据中潜在的概率密度函数是不知道的，其概率密度分布需要我们从数据中估计出...
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