机器学习算法之线性回归

墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 200+累计阅读 258平均单平台已同步平台优快云微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网我也要 → 码龄9年

关注

原创最新推荐文章于 2026-07-16 06:20:36 发布 258 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

python机器学习-线性回归(LinearRegression)算法用python进行线性回归分析非常方便，如果看代码长度你会发现真的太简单。但是要灵活运用就需要很清楚的知道线性回归原理及应用场景。现在我来总结一下用python来做线性回归的思路及原理。 线性回归应用场景 线性回归介绍 机器学习中的线性回归 简单的线性回顾实例 线性回归应用场景 线性回归介绍 ——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... 阅读详情

收录于

机器学习

当前文章被收录于：

机器学习

6 篇文章 0 人学习

订阅专栏查看详情

当前文章被以下社区和专栏收录：

python机器学习手写算法系列——线性回归 本文致力于手把手教你实现一个最简单的机器学习模型--一元线性回归模型。短短的14行代码，就实现了。希望读完以后，你也能自己实现它。并对线性回归有更好的了解，或者从不了解到了解。阅读详情

相关推荐

机器学习经典算法详解及Python实现--线性回归（Linear Regression）算法

回归是统计学中最有力的工具之一。回归算法用于连续型分布预测，针对的是数值型的样本，使用回归，可以在给定输入的时候预测出一个数值，这是对分类方法的提升，因为这样可以预测连续型数据而不仅仅是离散的类别标签。回归的目的就是建立一个回归方程用来预测目标值，回归的求解就是求这个回归方程的回归系数。预测的方法当然十分简单，回归系数乘以输入值再全部相加就得到了预测值。说到回归，常常指的也就是线性回归，因此本文阐述的就是多元线性回归方程的求解和应用，通过Python实现。

Adan 6万+

机器学习之线性回归及代码示例

一、线性回归线性回归一般用来做连续值的预测，预测的结果为一个连续值。因训练时学习样本不仅要提供学习的特征向量X，而且还要提供样本的实际结果（标记label），所以它是一种有监督学习。X= { x0 x1 x2 x3 x4 … xn }。线性回归需要学习得到的是一个映射关系f：X -> y，即当给定新的待预测样本时，我们可以通过这个映射关系得到一个测试样本X的预测值y。在线性回归中，假定输入X和输出y

cxmscb的博客 1万+

机器学习之线性回归算法(Linear Regression)

1.线性回归算法 2.简单线性回归算法 3.最小二乘法 4.简单线性回归算法的实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.array([1.,2.,3.,4.,5.]) y=np.array([1.,3.,2.,3.,5.]) x_mean=np.me...

ysl的博客 1767

机器学习之线性回归及代码

线性回归是对数据特征赋予一定的权重以实现对数据模型的拟合。 线性回归包含一个假设函数（hypothesis function），一个损失函数（loss function）。其目标为最小化损失函数，常用方法是最小二乘法。本文主要用批梯度下降算法（batch gradient descent）、随机/增量梯度下降算法（stochastic/incremental gradient descent

hola_f的博客 579

postgresql 数据库 timescaledb 函数time_bucket_gapfill（）报错解决及更换 license

最近在工作中使用postgresql 和 timescaledb 的time_bucket_gapfill（）函数报错，让更换license，在网上找了一大圈，没有找到，最后解决了这个问题，这篇文章记录我的解决办法查看timescaledb.license参数命令：show timescaledb.license；修改命令：结果不行，报错如下：lter system set timescaledb.license=‘timescale’；那只能换包了如果出现上面那种情况，那我们只能先从官网上下载带 '

yang_z_1的博客 3249

2024最新实战：用1Panel面板+Docker快速部署Frps服务端（含Nginx配置模板）

本文详细介绍了2024年企业级内网穿透方案，通过1Panel面板和Docker技术快速部署Frps服务端，包含Nginx反向代理配置模板。从服务器选型、系统准备到安全加固，提供全栈实战指南，帮助企业和开发者高效实现内网穿透需求。

weixin_27966471的博客 419

机器学习之线性回归

单变量线性回归说到机器学习的话，很多人首先会想到的是单变量的线性回归,好像大家高中的时候都学过。很多人不理解，这种线性回归的东西跟机器学习有什么关系。其实单变量的话形式很简单：但是让这种函数充分拟合大致有线性关系的离散点，怎么做到呢？这就需要一个损失函数了：其实就是回归函数值与真实的y值的欧式距离求和。想要拟合效果最好，就要使得损失函数最小化。怎么最小化呢？我们很容易看得出损失函数是个凸函数，二阶...

your_answer的博客 488

BH1750光强度传感器Stm32f103驱动（已测试ok）

1. 实验：Stm32f103 驱动 bh1750采集光照强度，串口打印采集到的数据。 2. 实验准备器材开发版：stm32f103c8t6 器件：bh1750 GY-302 开发环境：win10，KILE4 下载程序的软件：FlyMcu.exe 串口调试助手：ComAssistant.exe 3. BH1750 的接线 VCC：5V或3.3V ...

weixin_53329977的博客 8928

回归问题1：一元线性回cases (身高体重&学生成绩&房价)

#导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties from sklearn.linear_model import LinearRegression #字体 font = FontProperties(fname=r'c:\Wind...

Sevieryang/FinTech/Statistics/Quant 2306

UE4免费资产库新玩法：Quixel Bridge插件安装与Megascans资源导入全攻略

本文详细介绍了如何在UE4中安装Quixel Bridge插件并导入Megascans资源，帮助开发者快速获取高质量3D资产。通过分步教程和实用技巧，提升游戏或影视场景的制作效率，特别适合需要真实感环境的项目。

weixin_27729671的博客 365

【图像增强】论文精读：Correlation Matching Transformation Transformers for UHD Image Restoration（UHDformer）

论文题目：Correlation Matching Transformation Transformers for UHD Image Restoration —— 用于UHD图像恢复的相关匹配变换变压器AAAI 2024！本文提出了一种用于超高清(UHD)图像恢复的通用变压器UHDformer。UHDformer包含两个学习空间:(a) 高分辨率空间中的学习，(b)低分辨率空间中的学习。前者学习多层次的高分辨率特征，融合低层特征，重建残差图像，后者从高分辨率特征中学习更多的代表性特征，以促进更好的恢复。

「机器学习」线性回归

Machine Learning-Linear Regression 线性回归基本推导过程基本的含义：一个样本，具有一个或者多个特征x（变量），一个预测值y（标签），研究x与y之间的线性关系。例如下表中：根据工资以及年龄（特征），预测用户的贷款额度（标签）工资$x_1$ 年龄$x_2$ 贷款额度y 4000 25 20000 800 ...

weixin_34133829的博客 117

《驾驭你的AI同事：WorkBuddy深度精通》027：11.1 私有知识库接入

11.1 私有知识库接入 —— 《驾驭你的AI同事：WorkBuddy深度精通》系列图文教程，配图已统一为规范示意图。

LuckyHanMo的博客 140

3.机器学习-十大算法之一线性回归算法(LinearRegression)原理讲解

线性是指一种关系或者过程，其特点是当输入发生变化时，输出会以同样的比例变化。简单来说，线性是指两个变量之间存在着直接的比例关系。而非线性则是指变量之间没有直接的比例关系，输入的变化不会导致输出的同比例变化。在线性代数中，线性无关是指一组向量中没有向量可以用其他向量的线性组合来表示，反之则称为线性相关。在数学中，线性关系可以用直线来表示，而非线性关系则无法用直线来描述。这是因为非线性关系通常具有曲线或者其他复杂的形状。在代数学和数学分析学中，如果一种运算同时满足特定的“加性”和“齐性”，则称这种运算是线性

weixin_50804299的博客 1万+

【第13话：感知算法】库位与可行驶区域检测：自主泊车场景中的检测及语义分割方法

本文提出了一种自动泊车系统中的泊车库位线检测方法，通过逆透视映射（IPM）将车辆摄像头图像转换为鸟瞰视图，消除透视变形。该方法结合目标检测和语义分割模型，先定位库位线候选区域，再生成像素级精确掩码。后处理步骤将掩码转换为结构化输出，包括停车位边界多边形和可行驶区域掩码。整个流程采用深度学习模型和计算机视觉技术，可实现高精度的泊车环境感知，为自动泊车系统提供可靠支持。

一碗白开水一 1160

【Halcon-2D测量】set_metrology_object_param 函数功能（用于配置计量对象常规参数）

HALCON算子 set_metrology_object_param 是2D计量模块的核心配置工具，用于动态修改计量对象的测量区域、边缘检测和几何拟合参数。该算子需在检测前调用，支持批量或单独修改对象参数，包含三类关键参数：测量区域（如长度、间距）、边缘检测（如平滑Sigma、阈值）和几何拟合（如RANSAC阈值、最小分数）。使用时需注意参数互斥规则（如measure_distance优先于num_measures）和多线程同步要求。算子无输出参数，仅修改计量模型内部状态，需配合apply_metrolo

weixin_45590420的博客 291

机器学习之线性回归算法预测数据

机器学习之线性回归算法预测数据,包括线性回归算法的理解、LinearRegression理解以及预测一元线性回归数据、预测二元线性回归数据、预测多元线性回归数据。

是十一月末的博客 1890

假人有限元模型

假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用

4.机器学习-十大算法之一线性回归算法(LinearRegression)案例讲解

线性回归是一种用于预测数值型数据的统计学分析方法，它通过建立一个或多个自变量与因变量之间的线性关系来进行预测。线性回归的基本思想是通过拟合最佳直线（也就是线性方程），来描述自变量和因变量之间的关系。这条直线被称为回归线，其目的是使得所有数据点到这条直线的垂直距离（即残差）的平方和最小。这个最小化过程通常称为最小二乘法。以山河作礼。🎖️🎖️:Python领域新星创作者，优快云实力新星认证，优快云内容合伙人，阿里云社区专家博主，新星计划导师，在职数据分析师。💕💕悲索之人烈焰加身，堕落者不可饶恕。

weixin_50804299的博客 1万+

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！WINCC7.3硬件够破解文件，有需要的下载！

机器学习之线性回归（Linear Regression）算法

回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小。线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数w和b。通长我们可以表达成如下公式：y^\hat{y}y^ 为预测值，自变量x和因变量y是已知的，而我们想实现的是预测新增一个x，其对应的y是多少。因此，为

年少的勇气已经用完，剩下的就是三思而后行 2万+

VC中sqlite的使用

在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示

机器学习算法-LinearRegression（线性回归）

一、原理依旧参考大佬：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85981041 首先十分感谢大佬整理出的成块的知识，并且十分易懂。 线性回归必须理解的几个点： 1、线性指一条直线,y=ax+b，我们下面使用多个特征值，那就有多个x输入，目标求出a和b 2、代价函数：指的是拟合点到实际点的距离计算，多点求和求平均，我们任务就是是代价函数最小注意点：求导时候记得将a和...

weixin_41039168的博客 2666

【机器学习基础】机器学习入门核心算法：线性回归（Linear Regression）

机器学习入门核心算法：线性回归（Linear Regression）

weixin_43988131的博客 1645

机器学习算法之_线性回归（LinearRegression）

一、普通线性回归 关键词;最小二乘法，线性 1.原理 线性回归就是在求方程，线性方程：y = kx + b 分类的目标变量是标称型数据，而回归将会对连续型的数据做出预测。应当怎样从一大堆数据里求出回归方程呢？假定输人数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量W中。那么对于给定的数据X1, 预测结果将会通过 Y=X*W给出。现在的问题是，手里有一些X和对应的Y,怎样才能找到W呢？一个常用的方法就...

清平乐的技术专栏 1609

机器学习—线性回归算法（Linear Regression）

本文主要是介绍了机器学习中的线性回归算法，包含线性回归基本概念，简单分类与模型，线性回归问题分析，线性回归的解法，线性回归问题中的过拟合、欠拟合以及相应的解决方案，线性回归模型的评估等内容，能在一定程度上帮助我们加深对线性回归问题的认识。

qq_43016560的博客 1万+

机器学习算法之线性回归算法（Linear Regression）

先说点废话在之前的项目中使用了深度学习算法，但是没有取得比较好的效果。这个也不只是算法的原因，跟他们的数据也有一定的关系。然后就开始考虑要不要使用一些其他比较简单的机器学习算法来尝试一下。打算把一些常用的机器学习算法写一个系列来跟大家分享交流，今天主要讨论的就是线性回归算法。ps：最近刚刚从组长那里知道csdn可以直接写数学公式，哈哈哈，再也不用去word里敲公式再截图了。废话不多说，上干货！...

lilong_csdn的博客 4万+

linearregression_机器学习算法一：线性回归LinearRegression

1.线性模型的基本形式1.1概念给定由个属性描述的示例，其中是在第个属性上的值，线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即，一般用向量形式写成 ,其中。和学得后，模型就得以确定。1.2优点1.线性模型形式简单、易于建模。2.由于直观表达了各属性在预测中的重要性，因此线性模型有很好的可解释性(comprehensibi...

weixin_40008946的博客 447

机器学习算法总结—— 线性回归（Linear Regression）

前言本系列为机器学习算法的总结和归纳，目的为了清晰阐述算法原理，同时附带上手代码实例，便于理解。目录 k近邻（KNN）决策树 线性回归 逻辑斯蒂回归朴素贝叶斯支持向量机（SVM）组合算法（Ensemble Method） K-Means 本章为线性回归，内容包括模型介绍及代码实现（包括自主实现和sklearn案例）。一、算法简介 1.1 什么是回归分析回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的

Harrytsz的博客 7958

上一篇：机器学习算法之基础

下一篇：移动前端开发之Vue基础篇

机器学习经典算法详解及Python实现--线性回归（Linear Regression）算法