Python数据分析与机器学习-线性回归算法原理推导

最新推荐文章于 2024-12-19 16:18:02 发布
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#Python数据分析与机器学习

博客围绕Python数据分析与机器学习展开，虽未给出具体内容，但可知聚焦于利用Python进行数据处理、分析以及机器学习相关操作，在信息技术领域有重要应用。
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[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
机器学习--线性回归的原理与基础实现
HG0724的博客
11-07 680
文章目录一、一元线性回归的实现1.1 原理1.2 Python底层实现一元线性回归二、多元线性回归的实现2.1 参考文献2.2 代码实现2.3 相关性分析三、第三方库实现线性回归四、线性回归案例4.1 回归知识复习4.2 案例编写 一、一元线性回归的实现 1.1 原理 y=mx+c y为结果，x为特征，m为系数，c为误差 在数学中m为梯度c为截距 最小二乘法求回归直线方程的推导过程 1.2 Python底层实现一元线性回归 导入包 import numpy as np from
Python自己实现线性回归算法
10-12
可详细参考博主文章《【机器学习+sklearn框架】（一） 线性模型之Linear Regression》的公式推导，结合代码进行学习。
python线性回归_线性回归的原理及Python实现
weixin_39963440的博客
11-26 540
1. 原理篇我们用人话而不是大段的数学公式来讲讲线性回归是怎么一回事。1.1 线性方程组上小学或者中学的时候，很多人就接触过线性方程组了。举个栗子，如果x + y = 2且2x + y = 3，那么3x + 4y = ?。我们可以轻松地得出结论，解线性方程组得到x = 1且y = 1，所以3x + 4y = 3 + 4 = 7。1.2 超定方程组对于方程组Ra=y，R为n×m矩阵，如果R列满秩，且...
Python数据分析与机器学习实战笔记(6) - 线性回归算法原理推导
grinningGrace的博客
03-01 271
文章目录线性回归算法原理推导1. 回归问题概述2. 误差项定义3. 独立同分布的意义4. 似然函数的作用5. 参数求解6. 评估方法 线性回归算法原理推导 1. 回归问题概述 2. 误差项定义 3. 独立同分布的意义 注意⚠️： 该式表示找theta 和 x 的组合，使二者的乘积成为y 的可能性越大越好 4. 似然函数的作用 ⚠️问题： 似然函数为什么是累积？ 独立同分布数据：联...
【A-006】python数据分析与机器学习实战-线性回归算法原理推导
小狐狸
08-28 806
线性回归算法原理推导 线性回归 注意回归与分类问题的差别。回归的结果是一个完整的值，分类是是与否的问题。 特征值是怎么影响结果的。先进行一个假设，假设参数，参数反应的是数据对结果的影响，也称为权重系数，对最后的结果产生较大的影响。参数和数据进行组合最终拟合出一个平面。 偏置项和数据没有关系，对最后的结果产生较小的影响。对偏置项进行组合，使得原式保持不变，因此引入X0 参数，全部等于1。这也是...
python机器学习--线性回归基本原理
qq_43803452的博客
02-10 408
** 回归的概念； 回归用于确定输入变量河输出变量之间的关系，回归模型是表示是表示输入变量到输出变量之间关系的映射函数。回归分析通常分为模型学习与预测两个过程。前者主要根据给定训练数据集构建回归模型，后者则根据新的输入数据预测相应的输出。 1：最小二乘法 求最终的a和b; 当多元回归，参数较多，如何推导？ 2：梯度下降法： 梯度下降算法是一种通过不断迭代的方式求取代价函数最小/最大值的经典算法。其基本思想类似于爬山人快速下山的过程：以爬山人当前所处位置为基准寻找下山最快的方向（.
Python数据分析和机器学习-人工智能教程-01回归算法-3.线性回归误差原理推导
01-06
掌握机器学习技能后，你可以继续成为：机器学习工程师、高级数据分析师、人工智能工程师和机器人开发工程师。
数据分析基于最小二乘法的线性回归模型构建：原理推导与Python代码实现详解
最新发布
09-18
内容概要：本文系统讲解了最小二乘法的基本原理及其在回归分析中的核心作用，从直观理解出发，通过房屋面积与房价的关系示例，阐述了最小二乘法通过最小化误差平方和来寻找最佳拟合直线的思想。文章深入剖析了线性...
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机器学习领域 线性回归模型数理推导及python代码实现
06-11
线性回归是机器学习中最基础且重要的模型之一，它用于建立输入特征与输出目标之间的线性关系。在本文中，我们将深入理解线性回归的数理推导，并探讨如何使用Python的Numpy库和sklearn库来实现这一模型。 线性回归...
Python机器学习教程—线性回归原理和实现
danielxinhj的博客
10-15 1489
第一个要讲的机器学习算法便是线性回归，从此模型入手便于我们很快的熟悉机器学习的流程，便于以后对其他算法甚至是深度学习模型的掌握。什么是线性回归？回归问题在前文曾提到过，是指利用机器学习的模型算法找出一组数据输入和输出之间的关系，输出是连续的数据那么这个问题便是回归问题，而所谓线性回归，即是使用线性数学模型解决生活中回归预测问题。即找到一个最优秀的线性模型y=f(x)表达样本数据特征之间的规律，从而传入未知输出的输入x，求出预测的输出y。
【Python】线性回归：原理、问题看懂这篇就够了
用最通俗的语言，讲述对技术的理解。
12-19 3614
最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模，表达某一个随机变量的条件均值与一个或多个解释变量的相关取值之间的关系，表达式为（其中误差服从均值为 0 的正态分布）。
线性回归算法原理推导
qq_33543737的博客
01-18 364
线性回归算法概述 一个栗子     数据：工资和年龄（两个特征）       目标：预测银行会贷款给我多少钱（标签）       考虑：工资和年龄都会影响最终银行贷款的结果那么它们各自有多大的影响呢（参数） 通俗解释     x1,x2就是我们的两个特征（年龄，工资），Y是银行最终会借给我们多少钱          找到最合适的一条线（想象一个高维）来最好的拟合我们的数据点 ...
Python机器学习--回归算法--线性回归
轻窕
09-03 3364
线性回归算法的类型 有监督学习的回归算法【标签是连续数据类型】 线性回归基础 研究父子身高关系 研究父辈身高（自变量x）如何决定子辈身高(因变量y) 建立方程表征关系：y = kx+b-------------这个方程是 回归方程 什么是线性? 什么是线性回归方程 什么是非线性回归方程？ ①y = kx+b ②y=$a_1x_1^2+a_2x_2^2 + c$ ③ $y = a_1x_1+a_2x_2 + c$ ①和③是线性方程 ----自变量x的幂 是1次方 ②非线性方程----自变量x的幂 大于等
【python教程入门学习】线性回归算法详解
zihong523的博客
02-23 4314
本节我们会认识第一个机器学习算法 —— 线性回归算法（Linear Regression），它是机器学习算法中较为简单，且容易理解的算法模型，你可以把它看做您的第一个“Hello World”程序。 我们先从语义上了解“线性回归”，如果您是第一次接触“线性回归”这个词，那么可以把它分开来看，其中“性代”表线性模型，而“回归”则表示回归问题，也就是用线性模型来解决回归问题。看完上述解释，您脑子中可能仍有许多“问号”，线性还可以理解，比如我们所熟知的直线、曲线、线性方程等，那么“回归”又代表什么呢？ 其实“回归
python进行回归分析与检验_Python线性回归实战分析
weixin_39924779的博客
11-29 1166
一、线性回归的理论1）线性回归的基本概念线性回归是一种有监督的学习算法，它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系，分为一元线性回归和多元的线性回归。一元线性回归是一个自变量和一个因变量间的回归，可以看成是多远线性回归的特例。线性回归可以用来预测和分类，从回归方程可以看出自变量和因变量的相互影响关系。线性回归模型如下：对于线性回归的模型假定如下：（1） 误差项的均值为0，且误差项与解释变量之间...
【我的python机器学习之路·3】多元线性回归与超市盈利预测
郑雨薇的博客
09-03 2908
本系列日记GitHub： https://github.com/zhengyuv/MyPyMLRoad 欢迎follow和star。        多元线性回归寻找的线性方程是在两个及以上的自变量和因变量之间构建关系。多元线性回归的实现步骤和简单线性回归很相似，在评价部分有所不同。公式为：                                                ...
Python3《机器学习实战》学习笔记（十一）：线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄
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Jack-Cui
12-09 3万+
前面的文章介绍了很多分类算法，分类的目标变量是标称型数据，而本文将会对连续型的数据做出预测。主要讲解简单的线性回归和局部加权线性回归，并通过预测鲍鱼年龄的实例进行实战演练。
使用机器学习预测天气(第二部分)
piapiada的博客
01-03 3万+
概述  这篇文章我们接着前一篇文章，使用Weather Underground网站获取到的数据，来继续探讨用机器学习的方法预测内布拉斯加州林肯市的天气   上一篇文章我们已经探讨了如何收集、整理、清洗数据。这篇文章我们将使用上一篇文章处理好的数据，建立线性回归模型来预测天气。为了建立线性回归模型，我要用到python里非常重要的两个机器学习相关的库：Scikit-Learn和StatsModels
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