机器学习 --- 线性回归

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分类专栏： 编程 文章标签： 机器学习 线性回归 python
于 2022-01-20 19:32:21 首次发布
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本文深入探讨了线性回归，包括简单线性回归与多元线性回归的概念，介绍了线性回归的正规方程解，并通过Python讲解如何实现线性回归的性能指标评估。在第四部分，通过scikit-learn库对波斯顿房价数据集进行了线性回归模型训练和预测。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

第1关：简单线性回归与多元线性回归

第1题

BC

第2题

ABC

第3题

线性回归分析中，目标是残差最小化。残差平方和是关于参数的函数，为了求残差极小值，令残差关于参数的偏导数为零，会得到残差和为零，即残差均值为零。

第2关：线性回归的正规方程解

#encoding=utf8 
import numpy as np
def mse_score(y_predict,y_test):
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educoder机器学习 --- 线性回归
木右加木 就是木木
11-08 5195
第1关：简单线性回归与多元线性回归 １、ＢＣ ２、ＡＢＣ ３、Ａ 第2关：线性回归的正规方程解 #encoding=utf8 import numpy as np def mse_score(y_predict,y_test): ''' input:y_predict(ndarray):预测值 y_test(ndarray):真实值 ouput:mse(float):mse损失函数值 ''' #********* Begin *********
头歌机器学习——线性回归
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weixin_74479558的博客
01-20 625
实现线性回归算法与MSE损失函数计算方法，并利用房价数据对模型进行训练，然后对未知的房价数据进行预测。
机器学习-线性回归实践
01-09
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10-28 2644
线性回归是属于机器学习里面的监督学习，与分类问题不同的是，在回归问题中，其目标是通过对训练样本的学习，得到从样本特征到样本标签直接的映射，其中，在回归问题中，样本的标签是连续值。线性回归是一类重要的回归问题。在线性回归中，目标值与特征直接存在线性关系。 本实训项目的主要内容是基于Python语言搭建出一个线性回归模型，训练出一个能够对房价进行预测的模型。
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1.建立模型并拟合# 2.赋值给变量lr# 1.得到回归模型的k值并赋值给变量k# 2.得到回归模型的b值并赋值给变量bprint("回归直线方程为：" + "y = {:.3f}".format(k) + "x" + " + " + "{:.3f}".format(b))
头歌实训平台—实用机器学习-2023-线性回归模型
m0_56803218的博客
09-27 3628
本关任务：了解并掌握在python中如何利用利用sklearn构建线性回归模型。
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12-04
线性回归是一种基础且重要的统计学与机器学习方法，它用于预测一个连续数值型的输出变量，基于一个或多个输入变量。线性回归的核心思想是寻找一条直线（在一维情况下）或超平面（在多维情况下）来最好地拟合数据，这...
头歌——机器学习（线性回归）
m0_73879806的博客
11-03 2712
简单的说，是因为使用平方形式的时候，使用的是“最小二乘法”的思想，这里的“二乘”指的是用平方来度量观测点与估计点的距离（远近），“最小”指的是参数值要保证各个观测点与估计点的距离的平方和达到最小。假如我们将青少年的身高和体重值作为坐标，不同人的身高体重就会在平面上构成不同的坐标点，然后用一条直线，尽可能的去拟合这些点，这就是简单的线性回归。简单线性回归中，一个变量跟另一个变量的变化而变化，但是生活中，还有很多变量，可能由多个变量的变化决定着它的变化，比如房价，影响它的因素可能有：房屋面积、地理位置等等。
头歌-PyTorch之线性回归
qq_54195994的博客
10-22 2363
线性回归模型# 调用Module的初始化# 输入和输出分别为一维# module调用forward，将按forward进行前向传播，并构建网络return out# 实例化一个新建的模型变量model# 输出该模型 model 的'.parameters'属性。
线性回归正规方程sklearn实现
10-07
Python代码包含了Advertising.csv数据包 ###线性回归#### # 读取数据 data = pd.read_csv('Advertising.csv', index_col=0) #前五条数据 data.head() #后五条数据 data.tail() # 画散点图 import seaborn as sns import matplotlib
机器学习——线性回归
04-26
完成一个线性回归的算法，其中train.npz是数据 读取数据的方式为： import numpy as np data = np.load("train.npz") x_array,y_array = data['x'],data['y'] 其中x_array是对2000组特征，每个特征为五维,y_array是这2000组特征的输出，并输出对应的w和b（权重和偏置）
机器学习实战案例-基于回归算法（Lasso、Ridge）对波士顿房屋租赁价格进行预测
05-09
本资源包含实用机器学习中的回归算法，对波士顿房价租赁价格数据进行预测的源码建模及可视化分析过程。包含程序源码及训练数据文件。 波士顿房价数据集统计的是20世纪70年代中期波士顿郊区房价的中位数，统计了城镇人均犯罪率、不动产税等共计13个指标，506条房价数据，通过统计出的房价，试图能找到那些指标与房价的关系。 数据集中的每一行数据都是对波士顿周边或城镇房价的情况描述，下面对数据集变量进行说明，方便大家理解数据集变量代表的意义。 CRIM: 城镇人均犯罪率 ZN: 住宅用地所占比例 INDUS: 城镇中非住宅用地所占比例 CHAS: 虚拟变量,用于回归分析 NOX: 环保指数 RM: 每栋住宅的房间数 AGE: 1940 年以前建成的自住单位的比例 DIS: 距离 5 个波士顿的就业中心的加权距离 RAD: 距离高速公路的便利指数 TAX: 每一万美元的不动产税率 PTRATIO: 城镇中的教师学生比例 B: 城镇中的黑人比例 LSTAT: 地区中有多少房东属于低收入人群 MEDV: 自住房屋房价中位数（也就是均价）
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foochane
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1. 介绍 回归(regression) Y变量为连续数值型(continuous numerical variable)，如：房价，人数，降雨量 分类(Classification): Y变量为类别型(categorical variable)，如：颜色类别，电脑品牌，有无信誉 2. 简单线性回归(Simple Linear Regression) 很...
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假设我们有一个房价预测的问题，我们有很多条数据，每一个数据项有很多特征，这些特征就是x，而房价就是y，线性回归要解决的就是得出一批合适的w和b来实现x向y的映射，使得我们得到x时就可以预测出y。但是不是所有的问题都可以得到解析解，所以我们一般使用梯度下降的方式进行优化，优化方式是：各个参数沿着梯度的反方向更新，梯度方向就是方向导数最大的方向。为了求得权值和偏置的最优值，我们需要定义损失函数，通过降低损失函数的损失进行权值和偏置的优化。
头歌平台（EduCoder）—— 数据挖掘算法原理与实践：线性回归（房价预测）
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2021大三机器学习：(自我总结)求解简单线性回归的OLS方法+educoder手打线性回归例题说明
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hello，大家好这里是X，不说了不说了，赶博客赶博客！！！冲压！！对了，现在秋天来了，大家要注意添衣噢???????????????? 文章目录介绍OLSRSS求法α\alphaα和β\betaβ的求法目标 介绍OLS OLS即为：普通最小二乘法（ordinary least squares ），它是使得全部观察值的残差平方和最小的一种参数估计方法，在回归分析中应用最为广泛。 现在回想简单线性回归是由方程：y= α\alphaα+β\betaβx α\alphaαβ\betaβ 这里X说一句X看到
第2关：线性回归的正规方程解
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大家知道已经，机器学习通常都是将训练集上的数据对模型进行训练，然后再将测试集上的数据给训练好的模型进行预测，最后根据模型性能的好坏选择模型，对于分类问题，大家很容易想到，可以使用正确率来评估模型的性能，那么回归问题可以使用哪些指标用来评估呢？
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