机器学习基础 - [第二章：多变量线性回归]（4）特征选择与多项式回归

最新推荐文章于 2024-07-13 23:05:23 发布
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本文介绍了机器学习中的多变量线性回归，特别是多项式回归的概念。通过房屋价格预测的例子，强调了当简单线性模型无法有效拟合数据时，如何通过特征选择，如考虑面积、面积的平方和立方，来构建更复杂的假设函数，从而提高模型的拟合能力。

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1、什么是多项式回归？

多项式回归是指利用线性回归函数来拟合复杂函数；
或者说假设函数不再是简单的一次函数；
例如：
h(θ)=θ0+θ1x+θ2x2 h(\theta)=\theta_{0}+\theta_{1}x+\theta_{2}x^{2}h(θ)=θ0​+

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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
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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--逐步回归算法，线性回归的特征选择算法
陪你颠沛流离
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逐步回归算法 监督式学习算法的任务是拟合多个特征与标签的关系，在实际应用中，所收集的数据中，所有的特征可能并不是都与标签有关联。模型中如果包含与标签无关联的特征，不仅会增加数据规模和计算量，还会影响模型对标签的预测效果。因此特征选择是监督式学习算法的一个重要组成部分。 逐步回归是一个贪心算法。它的运行效率较高，但也因为其是贪心算法，有时会做出次优的最优选择。 向前逐步回归算法 向前逐步回归算法是最...
线性回归的特征筛选方法
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/61224180 在特征选择中，最适合在探索阶段使用的就是过滤式的方法，比如方差阈值法和单变量选择法。在上一篇文章中我们介绍了如何在sklearn中使用方差阈值法，那么今天我们就进一步介绍更加实用、有效的单变量选择法。 sklearn中的单变量选择法 单变量选择法的主要思路是根据某些统计检验的方法分别对每个变量进行检验，得到一组分数、p-v...
特征选择
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特征选择方法介绍
吴恩达机器学习笔记（二）（多变量特征缩放，特征选择，正规方程）
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当出现变量之间范围相差较大时，可以将其特征缩放标准化后，使梯度下降法的速度提高。 下图可以看到，选择1,X,X2,X3来表示一组特征，但是每一次特征里的应当所代表的取值范围都成平方立方次扩大状态。 这里给出以三角多项式为特征和以上面的X的几次方为特征进行非线性拟合的matlab程序 clear n=50;N=1000;x=linspace(-3,3,n)'; X=linspace(-3,3,N...
Linear-Regression:具有特征选择的线性回归
04-19
线性回归 具有特征选择的线性回归 通过拟合独立变量和因变量之间的最佳线性关系来预测目标值。 最小二乘法：y = mx + c 简单LR：仅使用单个独立变量 多个LR：使用多个独立变量时，如果它们具有多个参数，则可以使用梯度下降来降低成本函数 指标：{some imp} MSE：预测输出与实际输出之间的平均平方距离MAE：预测输出与精算输出之间的平均距离{当存在异常值时，我们使用MAE} RMSE：MSE的平方根 代码说明： 从sklearn加载的Boston数据集 检查空值并拆分数据集 使用Extratree classsifer（）{功能选择}查找功能重要性 查找特征之间的相关性 使用chi2方法选择最佳功能{selectKbest} 拟合模型 检查指标值 在这里，我们使用了3种特征选择方法来找到最合适的方法！
回归特征选取_一文读懂线性回归、逻辑回归
weixin_36216477的博客
12-16 464
一、线性回归1.概念 对于一组特征，使用线性方程来进行拟合，对结果进行预测，公式如下：2.代价函数 线性回归选取的损失函数是均方误差，均方误差表示所有样本到该预测函数的欧式距离最小，代价函数如下：对每一个θ进行求导，便可以求取θ的值：更新： ，其中α为学习率3.如何选取α，如何停止更新权值 a.通常α取0.001，根据实验结果依次增加三倍，比较实验结果。0.001，0.003，0.01，0.03...
机器学习系列6 使用Scikit-learn构建回归模型：简单线性回归、多项式回归与多元线性回归
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在本机器学习系列的第六部分，我们将探讨如何使用Python中的Scikit-learn库来构建三种不同类型的回归模型：简单线性回归、多项式回归和多元线性回归。这些方法广泛应用于预测连续数值型数据，例如预测商品价格或销售...
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【机器学习笔记 三】 多元的线性回归-多个特征
doudouandzizi的专栏
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一、 多特征（变量） ：：表示特征的数量 ：：训练集中第i个输入的特征向量 ：：第i个输入的特征向量中的第j个特征 二、 多特征值的线性回归的模型 映射函数如下： 代价函数： 梯度下降算法： 这里就会发现，原先n=1时，梯度下降还是可以计算的，但一旦n>1后，就不能如此的计算了 三、 特征范围控制----多变量的线性回归 目的：确保所有特征都在一个相似的范围内
回归 特征 选择 方法
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作者：Data Insights 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61223950 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 一、特征选择的重要性 机器学习过程中，特征选择是非常重要的一步。可以说，选到了合适的特征，那么模型的训练就成功了一半。 一方面，遗漏掉重要特征肯定是我们无法接受的，这会导致我们的模型拟合能力不足；另一方...
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一.什么是线性回归 在讲解线性回归之前，我们来看一组数据 姓名 房屋单价（元/平方米） 房屋面积（平方米） 房屋总价（元） 张三 6000 58 30000 李四 9000 77 55010 王五 11000 89 73542 赵六 15000 54 63201 以上例子是关于房屋价格的数据。 这个表格表包含了 房屋总价 与 房屋单价 和 房屋面积 之间的等数据。 ...
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Stanford机器学习 第二周：多变量线性回归
king_jie0210的专栏
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机器学习(3)-多变量线性回归&多项式回归
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梯度下降算法的每次迭代受到学习率的影响，如果学习率α过小，则达到收敛所需的迭代次数会非常高；对没有进行特征缩放的训练集使用梯度下降法训练时，会导致迭代次数增加的情况。使用梯度下降法时，特征缩放有助于减少迭代次数，提升模型训练速度，使模型更快地收敛。在此前的单变量线性回归的基础之上增加更多的特征，构成一个多变量的回归模型，模型中的特征为(x1,x2,x3,...,xn)特征缩放：将不同特征的值量化到同一区间的方法，将原本由于单位不同而导致数值范围上存在较大差异的特征放到同一个数值区间内。
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