-线性回归

最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布

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#线性回归 #算法 #回归

这篇博客介绍了线性回归的基础知识，包括简化模型、一般化线性模型以及如何将其视为单层神经网络。文章强调了衡量预估质量的方法，并讨论了训练数据在模型学习中的作用。核心内容聚焦于参数W和b的优化，通过找到使预测误差最小化的值。总结中提到，线性回归是预测分析中的基础工具，其解表示为预计损失的函数形式。

线性回归

一、简化模型（权重：w 偏差：b）

二、线性模型（一般化）

线性模型可以看作一个单层神经网络（带权重的层是一，所以叫单层神经网络）

三、衡量预估质量

四、训练数据

五、参数学习找到W和b来满足上述等式的值最小

六、显示解（y-Xw）是预计损失

七、总结

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机器学习 --- 线性回归

Junds0的博客

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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): ''' input:y_predict(ndarray):预测值 y_test(ndarra

Python从0到100（五十一）：机器学习-线性回归及加州房价预测

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7万+

线性回归是⼀种⽤于建⽴输⼊。它是机器学习和统计学中最简单、最常⻅的回归⽅法之⼀。线性回归假设特征与⽬标之间存在线性关系，并试图找到⼀条最佳拟合的直线（或超平⾯）来描述数据之间的关系。在机器学习领域中的大多数任务通常都与预测（prediction）有关。当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。常见的例子包括：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人等）、预测需求（零售销量等）, 但不是所有的预测都是回归问题。

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机器学习 ---线性回归

m0_72968288的博客

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木右加木就是木木

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5433

第1关：简单线性回归与多元线性回归 １、ＢＣ２、ＡＢＣ３、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 *********

机器学习--线性回归

一个人走的博客

03-15

3321

1 线性回归简介 1.1 线性回归应⽤场景房价预测销售额预测贷款额度预测 1.2 什么是线性回归 1.2.1 定义与公式 线性回归(Linear regression)是利⽤回归⽅程(函数)对⼀个或多个⾃变量(特征值)和因变量(⽬标值)之间关系进⾏建模的⼀种分析⽅式。特点：只有⼀个⾃变量的情况称为单变量回归，多于⼀个⾃变量情况的叫做多元回归 线性回归⽤矩阵表示举例那么怎么理解呢？我们来看⼏个例⼦期末成绩：0.7×考试成绩+0.3×平时成绩房⼦价格=0.02×中⼼区域的距离+0

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西南交通大学机器学习实验5 线性回归 编程实现线性回归模型，使用批梯度下降优化算法，基于MAE评估模型性能，对比不同学习率，绘制损失函数曲线图。

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创作不易，参考之前，点个赞，收藏，关注一下不过分吧，家人们第1关：数据载入与分析任务描述本关任务：编写一个能够载入线性回归相关数据的小程序。编程要求该实战内容中数据为一元数据，利用 pandas 读入数据文件，并为相应的数据附上名字标签，分别为Population 和 Profit。 data = pd.read_csv(path, header= , names=[ ' ', ' ' ]) if __name__ == "__main__": path = os.getc

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该课程内容涵盖了统计学与数据分析的核心知识点，包括参数估计、假设检验、线性回归、广义线性回归、非线性模型、Lasso回归、岭回归、广义可加模型、正交多项式模型、回归样条、单因素方差分析及双因素方差分析等...

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你的错误逻辑正确逻辑找到 target 时返回 mid-1找到 target 时，继续向右查找（因为需要「大于」target 的最小字符）target <letters [mid] 时，mid 是候选，需保留，right=mid（左闭右开）或不立即排除 mid循环结束直接返回 letters [0]循环结束后，先判断 left 是否越界：越界则返回 letters [0]，否则返回 letters [left]初始right的取值与「越界判断」不匹配；

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本文介绍了一个计算欧几里得距离的Java方法。该方法接收两个Double数组作为输入，通过计算对应元素差值的平方和再开方，返回两个数组之间的欧几里得距离值。当输入数组长度不一致时，方法会返回0作为默认值。欧几里得距离算法常用于比较两个数组之间的相似度，是数据分析和机器学习中的基础距离度量方法。

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当 N 为9, 6, 3, 0时，满足条件 N % 3 == 0，因此它们被输出并跟随一个 #。要注意的是，字符串“a+1= ”最后有一个空格，因而输出的内容是：a+1= 2，答案为A。输入21，21%3的结果为0，进入if的分支，因而第4行代码可以被执行。19.【判断题】C++表达式 “10”*2 执行时将报错，因为 “10” 是字符串类型而2是整数类型，它们数据类型不同，不能在一起运算。Cout后面有两个<<，第1个输出字符串5%2=，第2个输出算术运算“5%2”的结果，为1，答案为D。

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### 线性回归基础知识与入门教程 线性回归是一种用于建模特征（自变量）和响应变量（因变量）之间线性关系的方法[^4]。它广泛应用于数据分析和机器学习领域，能够帮助我们理解和预测连续型目标变量。 #### 1. 基本概念简单线性回归涉及单个输入变量 \(x\) 和输出变量 \(y\) 的关系，通常表示为： \[ y = w_1x + b \] 其中 \(w_1\) 是权重（斜率），\(b\) 是偏置项（截距）。对于多个输入变量的情况，则扩展为多元线性回归形式： \[ y = w_1x_1 + w_2x_2 + \dots + w_nx_n + b \] 如果存在非线性关系，可以通过引入高次幂或其他变换来拟合更复杂的模式，例如二次项或三次项的关系[^1]。 #### 2. 使用 Python 实现线性回归 `scikit-learn` 提供了一个强大的工具 `LinearRegression()` 来快速构建线性回归模型。以下是基本用法示例： ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # 创建样本数据 X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # 初始化并训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 输出回归系数和截距 print(f"回归系数: {model.coef_[0]}") # 回归系数对应于 w1 print(f"截距: {model.intercept_}") # 截距对应于 b ``` 通过上述代码，我们可以轻松获取模型的参数，并进一步利用这些参数进行预测操作。 #### 3. 学习资源推荐为了深入掌握线性回归的知识体系，建议参考 Andrew Ng 教授在斯坦福大学开设的《Machine Learning》课程[^2]。该课程不仅涵盖了理论基础，还包括实际案例的应用方法，非常适合初学者逐步提升自己的技能水平。此外，《Python从零到壹》系列文章也提供了详尽的内容梳理，特别是关于回归分析的部分，包含了大量实例说明以及代码演示。 --- ###