线性回归 总结

线性回归与统计相关探讨
最新推荐文章于 2023-01-04 17:16:09 发布
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#线性回归 统计

博客涉及线性回归与统计相关内容，但具体信息缺失。线性回归是有监督学习中的重要算法，统计在数据分析等领域有广泛应用。

线性回归总结
watermelon12138的博客
11-03 754
一、原理 在二维情况下y=f(x)，也就是在二维平面上分布了许多(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)的点。这时我们想要求得一条直线Y=aX+b，使得(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)这些点基本上都能落到这条线上，也就是我们在求得参数a，b后对每一个x值(x1,x2…xn)我们都能求得一个Y值，如果每一次求得的Y值和其真实值y很接近我们就可以用Y=aX+b来对x的真实值y进行...
线性回归知识点总结
Alicesla的博客
10-25 3195
线性回归知识点总结线性回归的定义一元线性回归多元线性回归线性回归拟合方程最小二乘法回归系数回归方程误差离差平方和利用预测值实际线性回归时候的数据使用代码实现线性回归库的调用线性回归多项式拟合线性回归代码 线性回归的定义 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的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 一元线性回归 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性
机器学习线性回归总结
我的～～的博客
06-07 1268
最近重新回顾了一下机器学习的算法，把以前学过的再看一遍，然后整理总结在博客上。这次总结一下线性回归，参考书籍为周志华老师的西瓜书。 1、简述线性回归 线性回归顾名思义线性即线性关系，表示两个变量之间存在一次方函数关系 （参考百度百科）；回归是一种统计分析的方式，直观的看就是寻找属性和结果之间的映射（函数）。接下来探讨一下常用的线性回归（在连续变量下） 2、一元线性回归 考虑一种最简单的情况：输入的...
python:多元线性回归总结
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qq_42862437的博客
04-27 1万+
python:多元线性回归总结
【一元线性回归】理论一镜到底！线性回归大总结——一元线性回归（1）
suansuannainaizi的博客
01-04 662
线性回归——相关系数及相关关系部分笔记分享（相关关系描述、相关系数计算、相关关系显著性检验）
线性回归原理总结
u012559269的博客
06-04 370
线性回归分析知识总结
qq_41951186的博客
09-06 3652
线性回归中可能遇到的问题 求解损失函数的最小值有两种方法：梯度下降法以及正规方程。 特征缩放：即对特征数据进行归一化操作，进行特征缩放的好处有两点，一是能够提升模型的收敛速度，因为如果特征间的数据相差级别较大的话，以两个特征为例，以这两个特征为横纵坐标绘制等高线图，绘制出来是扁平状的椭圆，这时候通过梯度下降法寻找梯度方向最终将走垂直于等高线的之字形路线，迭代速度变慢。但是如果对特征进行归一化操...
线性回归学习总结(未完待续）
影子的博客
12-13 3190
线性回归学习总结 邹博《机器学习》视频课程学习笔记 回归定义. 目标函数. θ" role="presentation" style="position: relative;">θθ\theta的解析式求解过程 正则项与防止过拟合 θ" role=&a
机器学习入门-线性回归（一）
京庐空间
01-30 569
用一句话简单概括一下线性回归： 线性回归是要求一个函数，通过这个函数来预测一个值。 举个例子，比如你要去银行贷款，那银行肯定不能随便给你钱吧。假设，银行会根据3个指标来决定带给你的额度：工资，年龄，房产，分别设为x1x1,x2x2,x3x3,这些就是我们的特征，再设Y为银行借给我们的钱。于是，可以得到:   Y=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3Y=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3 .
对于线性回归通俗理解的笔记
chinaherolts2008的博客
02-01 701
经常听说线性回归（Linear Regression） 到底什么才是线性，什么才是回归？ 有学者说，线性回归模型是一vb.net教程切模型之母。所以，我们的机器学习之旅，也将从这个模型开始！ 建立回归模型的好处：随便给一个x，就能通c#教程过模型算出y，这个y可能和实际值不一样，这个y是对实际值的一个可靠的预测 要想理解线性回归，就得理解下面几个问题： 1、什么是回归？ 在几何意义上，回归就是找到一条具有代表性的直线或曲线（高维空间的超平面）来拟合输入数据点和输出数据点！ 我查按了很多资料，也没有
线性回归（完整归纳，复习，面试）
Sirow的博客
10-27 1712
1.什么是线性回归 线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。 非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。 回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为了能够得到真实值，无限次的进行测量，最后通过这些测量数据计算回归到真实值，这就是回归的由来。 2. 线性回归能够解决什么样的问题 对大量的观测数据进行处理，从而得到比较符合事物内部规律的数学表达式。也就是说寻找到数据与数据之间的规律所在，从而就可以模拟出结果，
线性回归推导和总结
01-01 1万+
1. 线性模型的基本形式 我们将形式为f(x)=w1x1 +w2x2+...+wnxn+b的方程式称作线性方程。对于这个方程式，只要能求出w1、w2...wn和b，并代入x1、x2...xn，则可以求出对应的f(x)的值。 以上是线性方程式的描述，将此方程式转移到机器学习中的线性模型，描述如下： 由给定的n个特征值组成的特征集示例x=(x1;x2;...;xn)，其中xi是x在第i个特征上的...
线性模型与线性回归解析
总结来说，线性模型和线性回归是数据分析和机器学习中的基石，它们在理论和实践中都有广泛的应用。线性回归通过最小化预测误差来构建模型，并能通过正则化技术适应各种数据环境。理解这些基本概念对于深入学习更复杂...
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