单变量线性回归

最新推荐文章于 2024-07-05 16:17:13 发布
最新推荐文章于 2024-07-05 16:17:13 发布
阅读量107 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/chanleoo/article/details/89031898
本文介绍了函数的基本概念，包括自变量与应变量的关系、函数模型的构成要素及其参数的影响，并解释了代价（损失）的概念及梯度下降这一求解局部最小值的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

·认识一下函数：x相对于上次变了，y相对于上次也变；通过关系找到的自变量和应变量

认识下两数相乘：两者互为斜率和输入，不同的斜率/不同的输入

模型：函数的大致模型由变量和幂次决定，函数的参数只能影响函数的走势，不能影响函数的固定大致外形方向

代价（损失另一种叫法）：付出的代价值，真实的输出与预测的输出造成的心理误差

梯度下降:是一种求局部极小值得方法，可在多处使用

 

 

机器学习：单变量线性回归及梯度下降
Hao_09的专栏
08-08 4742
**************************** 注：本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后，不进行总结很容易遗忘，根据课程加上自己对不明白问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包括线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检测、推荐系统及大规模机器学习等内容。
【吴恩达·机器学习】第二章：单变量线性回归模型（代价函数、梯度下降、学习率、batch）
Yaoyao2024的博客
02-15 3085
🪧第一章我们了解了监督学习和非监督学习，接下来我们将依次进行学习。监督学习任务主要有两个：回归和分类。回归问题的基础算法是：线性回归模型（linear regression)。这一章将对单变量线性回归(linear regression with one varible)进行全面的学习，进而在下一章的多变量线性回归(multiple linear regression)模型中能更好的类比和掌握。🙎🏻‍♀️在这一章你将掌握。
机器学习——单变量线性回归模型
帅帅de三叔
07-10 1950
本文主要探讨一元线性回归模型，假设函数，损失函数和梯度下降
机器学习——单变量线性回归.pdf
03-27
在机器学习领域，单变量线性回归是一种基本的预测模型，它使用一条直线来描述一个变量如何依赖于另一个变量。本篇文档是根据吴恩达在机器学习课程中讲解的内容所作的笔记，涵盖了单变量线性回归的核心概念和算法流程...
机器学习——单变量线性回归详解
12-22
单变量线性回归是机器学习领域中最基础的预测模型之一，它用于建立因变量（目标变量）与一个自变量（特征变量）之间的线性关系。本文将深入探讨单变量线性回归的实现过程，包括数据预处理、模型构建、参数优化以及...
单变量线性回归.rar
02-04
单变量线性回归是机器学习领域中最基础且重要的模型之一，尤其适用于探索和预测一个连续数值型变量与另一个变量之间的关系。在这个压缩包文件“单变量线性回归.rar”中，我们可以推测它可能包含了关于单变量线性回归...
单变量线性回归、多变量线性回归与正则化的 PPT 详解
02-02
在本PPT中，主要讲解了单变量线性回归、多变量线性回归以及正则化这三个重要概念。 单变量线性回归是处理单一自变量与目标变量之间关系的模型。其数学形式通常表示为y = ax + b，其中y是目标变量，x是自变量，a是...
单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)
风间琉璃的博客
11-30 1939
文章目录前言一、模型描述二、代价函数总结 前言 一、模型描述 前面我们了解到监督学习，给定学习算法一个数据集，这个数据集由“正确答案”组成，最常用的监督学习算法解决的两类问题: 1.回归问题:使用监督学习算法预测线性输出,通过房子的面积来预测房价 2.分类问题:使用监督学习算法预测离散输出,例如通过肿瘤的大小来预测肿瘤是良性的还是恶性的 所以，在监督学习中我们有一个数据集，数据集也被称训练集 训练集（ Training Set） 以房屋交易为例，如下图 符号定义： ???? 代表训练集中实
Tensorflow之单变量线性回归模型
r_m_AA的博客
12-23 406
包含linear_regression.py、logs、tb_logs 实现的功能  创建一个线性回归模型，利用梯度下降法不断迭代求最小损失函数，来获得最佳参数W和b 添加tensorboard更直观的展现出损失函数的下降趋势 详细过程看代码，代码是最好的解释 其实后续的神经网络，卷积网络，大体结构与线性回归模型的思想差不多 已知训练、测试、验证集合，可能在数据上要做些处理比如...
监督学习-单变量线性回归模型
Civitasv
02-26 677
监督学习是机器学习中很重要的一种类型，还不理解什么是机器学习？机器学习概述 单变量线性回归是监督学习回归问题算法中最简单的一种类型之一，理解了这个模型，我们就能大致理解监督学习是在做什么了。首先，我们做以下规定： : 表示训练样本个数 ：输入变量 ：输出变量 ：一个训练样本 ：第个训练样本 ：目标函数，映射 以预测房价例子入手，模型简化，仅把面积作为房价的依据，我们需要实现下图所示...
单变量线性回归（一）
RookieFCB的专栏
10-25 349
模型表达（Model Representation） 我们通过一个例子作为开始，这个例子就是我们之前的预测房价的例子。我们要使用一个数据集，数据集包含某地的住房价格。假设你有一朋友正想出售自己面积为1250平方英尺的房子，你要告诉他这房子可以卖多少钱。这时你就需构建一个模型，从这个数据集来看这或许是条直线，从图中的原谅绿你可以对你朋友说这房子可以卖22万美元左右。 房屋价格数据集 这就是...
【机器学习】单变量线性回归
Mount256的博客
02-07 1540
为权重（weight），
【深度学习】图形模型基础(5)：线性回归模型第二部分：单变量线性回归模型
最新发布
MUKAMO的博客
07-05 1244
本文深入探讨了线性回归在统计学与机器学习中的应用，重点介绍了单变量线性回归模型的构建与应用。通过分析经济增长与总统选举投票份额的关系，展示了如何使用线性模型进行预测，并在R环境中实现模型的拟合与评估。文章还讨论了模型系数的解释、残差标准差的意义以及通过模拟数据验证模型的稳健性。此外，介绍了如何将比较转化为回归模型，并用指标变量进行分析，最后提供了相关研究的文献来源，为读者提供了进一步学习的资源。
【吴恩达机器学习笔记】线性回归模型之单变量线性回归
好想成为大佬啊的博客
04-20 768
首先从总体上介绍了机器学习问题大致的分类框架，然后介绍了较简单的单变量线性回归模型的假设函数、代价函数、优化目标、优化算法等基本概念，称得上是机器学习入门第一课。
机器学习python——单变量线性回归模型（吴恩达课后作业）
m0_45411005的博客
10-26 1356
一. 首先要引进的库 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用黑体显示中文，这样做的目的是matplotlib做出的图的轴标签和标题可以用中文表示 二.导入文件 df=pd.read_csv('C:/Users/Administrator/AppData/Local/T
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值