基于WEKA的线性回归代码实现（最小二乘法）

最新推荐文章于 2023-07-29 22:49:04 发布
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分类专栏： weka 机器学习的算法 文章标签： 线性回归 最小二乘法 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MileyPriencess/article/details/89067694
本文介绍了如何使用WEKA进行线性回归的代码实现，重点讲解了最小二乘法来求解线性回归参数，通过解析损失函数并求导找到最优解。

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1.最小二乘法求线性回归参数

线性回归公式
在这里插入图片描述
损失函数
在这里插入图片描述
最小二乘法求参数
令
在这里插入图片描述，在这里插入图片描述，在这里插入图片描述
因此，损失函数转换为
在这里插入图片描述
求导求出驻点得到
在这里插入图片描述

2.代码

package weka.classifiers.myAlgorithm;

import weka.classifiers.Classifier;
import weka.core.Insta
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Java集成Weka做线性回归的例子
hanphy的专栏
07-14 7549
线性回归在数据挖掘领域应也是非常常见，即根据现有的数据集（行向量组成的矩阵），（训练）模拟出一个合适的规律（函数），来推测任何新给出的数据组合（向量）应该得到的值。具体的描述可以参见各种博客，怎么推导的看来看去一知半解，但总而言之结果也简单，就是计算得到一个“适当”的多元线性函数Y=a0+a1*x1+a2*x2+a3*x3+…+ak*xk。
通过线性回归进行房价预测
m0_70911440的博客
11-24 2474
线性回归是一种常用的回归算法，可以建立输入变量和连续输出变量之间的关系。在本文中，我们将探讨如何使用线性回归算法来进行房价预测，并介绍该方法的步骤和实践技巧。在这个过程中，我们需要选择适当的特征变量和房价的标签，并应用最小二乘法来估算回归系数。通过线性回归进行房价预测有着广泛的应用领域，并且随着机器学习技术的发展，预测模型的准确性和稳定性将不断提升。线性回归算法是一种常用的房价预测方法，通过最小二乘法来估算回归系数，并利用训练数据来拟合线性回归模型。在进行房价预测之前，我们需要准备训练数据和测试数据。
利用weka来进行线性回归
iamzhongyong的专栏
04-21 1486
        最近工作中遇到一个问题，就是根据速度和速度对应的评价信息来实现简单的逻辑回顾。这种简单的对于数据挖掘或者机器学习专家来说可能没啥大不了的，但是对于我这种数据菜鸟来说，可能需要查大量的资料才能理解怎么做。          先讲一下逻辑回归的概念（参照吴军的《数学之美》）         逻辑回归模型是一种将影响概率的不同因素结合在一起的指数模型，训练可以采用通用迭代算法和改进...
weka 实践 - 线性回归
weixin_34311757的博客
02-13 430
引入：在数据挖掘中，经常需要对一组定义了格式的数据集合进行分析，从而找到蕴含在其中内部的规律（或者说是公式），经典的，比如“啤酒和饮料"问题，就是拿对多个用户消费行为进行采样，或者比如说，房屋经销商会获得某个地区的商品房信息（面积，房间数，建造年份，总价） ，当他们获取足够多的信息之后，他们就可以对这些数据信息进行数据挖掘从而找出房屋总价和各个自变量的关系。当然了，不是所有的...
代码-Weka的LinearRegression类
weixin_30402085的博客
01-03 467
package kit.weka; import weka.classifiers.Evaluation; import weka.classifiers.functions.LinearRegression; import weka.core.Instance; import weka.core.Instance...
(一)线性回归(LinearRegression)原理和代码实现
user_28608的博客
07-29 239
讲解了线性回归的原理和手动代码以及掉包代码实现
掌握Weka实现线性回归预测与数据预处理
线性回归模型的参数（即斜率和截距）通常通过最小二乘法来计算，以最小化预测值与实际值之间差的平方和。 在进行线性回归分析时，数据质量是至关重要的。数据集中常常存在缺失值或异常值。缺失值可以通过替换、插值...
weka手工实现线性回归
最新发布
03-27
### 如何在Weka中手动实现线性回归模型 要在Weka中手动实现线性回归模型，可以通过其内置的功能完成这一任务。以下是详细的说明： #### 使用Weka自带的线性回归算法 Weka提供了一个名为`LinearRegression`的分类器...
机器学习线性回归算法实验报告_机器学习笔记 线性回归
weixin_39528219的博客
11-24 2939
一、线性回归找到最佳拟合直线1. 定义线性回归是通过现有数据，让训练模型生成一个拟合公式，从而计算目标数据的预测值。在统计学中，线性回归(Linear Regression)是利用称为“线性回归方程”的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。 这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归大于一个自变量情况的叫做多元回归。一个带...
一元和多元线性回归分析
03-17
线性回归分析是一种基本的统计方法，用于研究一个或多个自变量与因变量之间的线性关系。根据给定文件的信息，我们将深入探讨一元线性回归和多元线性回归的概念、原理及其应用。 ### 一元线性回归 一元线性回归分析...
Java-ml:使用Java和Weka进行线性回归，逻辑和NaiveBayes分类的机器学习应用程序
04-04
入门 欢迎来到VS Code Java世界。 这是一条指南，可帮助您开始在Visual Studio Code中编写Java代码。 资料夹结构 默认情况下，工作区包含两个文件夹，其中： src ：用于维护源的文件夹 lib ：用于维护依赖关系的文件夹 依赖管理 JAVA DEPENDENCIES视图使您可以管理依赖项。 可以在找到更多详细信息。
lingo 最小二乘法拟合程序代码
03-30
此程序为最小二乘法的LINGO源代码框架
Weka源代码详细分析系列
04-14
经过整理的Weka源代码分析，具有很高的参考价值，对很多算法进行详细的分析
最小二乘模型 matlab程序,我提供给大家一个偏最小二乘法的代码
weixin_39667452的博客
03-17 901
下面是一个偏最小二乘法的完整代码，就是结果不尽如人意，望高人指点一二！实测数据矩阵：X = [30 405 1.5 47.540 435 3.0 45.050 465 1.0 42.560 390 2.5 40.070 420 0.5 37.580 450 2.0 35.090 480 3.5 50.0 ]Y=[ 76.700084.300065.600069.300038.600058.10...
Andrew Ng机器学习笔记+Weka相关算法实现（一）梯度下降与回归方法
乔阳的博客
03-14 2574
最近在看Andrew Ng的机器学习课程，将学到的东西在此做个总结，包括梯度下降、随机梯度下降、最小二乘法、局部加权回归、极大似然原理、logistic regression、牛顿方法、广义线性模型、指数分布族
Java实现逻辑回归对成绩进行二分类（借助weka工具包）
Nothing_ness的博客
10-29 937
Java实现逻辑回归对成绩进行二分类（借助weka工具包） 因为涉及到版权问题，只弄核心部分。 数据方面以及weka在这一篇博客中介绍了 链接: https://blog.youkuaiyun.com/Nothing_ness/article/details/109337875. 1引入依赖pom.xml(记得刷新maven配置) <!-- weka集成java--> <dependency> <groupId>nz.ac.waikat
基于weka平台手工实现（LinearRegression | Ridge Regression，岭回归）
你的问题在于，读书太少而想得太多。
06-29 1406
基于weka平台手工实现（LinearRegression | Ridge Regression，岭回归）！
weka 线性回归
dujuancao11的博客
03-03 1367
分类预测一个名词值，回归预测一个数字值 线性回归 数值型数据集 模型：分类值的计算公式 相关系数：Correlation coefficient =0.9012 非线性回归
使用weka做线性回归分析，新手入门
Nothing_ness的博客
10-28 5613
使用weka做线性回归分析，新手入门 1.先弄点模拟数据进行模拟 @RELATION Score @ATTRIBUTE attendance NUMERIC @ATTRIBUTE study NUMERIC @ATTRIBUTE answer NUMERIC @ATTRIBUTE interactive NUMERIC @ATTRIBUTE pracice NUMERIC @ATTRIBUTE else NUMERIC @ATTRIBUTE generalComments NUMERIC @DATA
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