线性回归---公式推导

最新推荐文章于 2022-09-19 00:08:42 发布
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博客主要围绕梯度下降公式推导展开，梯度下降是信息技术领域重要内容，在机器学习等方面有广泛应用，此次推导有助于深入理解相关算法原理。

梯度下降公式推导：
这里写图片描述

用最小二乘法求线性回归方程计算器1.1（可显示计算过程）
04-19
本程序是写实验报告的必备工具 使用方法： 首先输入实验数据的对数 （一个x和一个y算一对） 然后输入x值和y值 全部输入结束时会被询问是否修改实验数据。如果修改，输入y，否则输入n 然后输入B类不确定度，随后显示最终结果 如有问题或建议，请和我联系：nimingzhe2008@gmail.com
线性回归方程的推导过程
07-01
绝对正确的线性回归方程推导过程，供大家参考。
线性回归--公式推导
lllone的博客
11-01 2万+
线性回归 -- LIner regression 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 —维基百科   线性回归--理论推导 <1> 数据: 本次推导使用的数据为--银行贷款数据。                                             ...
线性回归公式
少爷想养猫的博客
05-21 1432
J(θ)=12m∑  i =1m(hθ(x(i))−y(i))2θ是n+1维度的权值（加入偏置权值θ0）向量，m是样本数量，n是单个样本的特征数量。x是n+1维度的特征值（加入偏置特征值x0）向量，x0是偏置特征值，默认为1。y是样本对应的实际值，hθ(x)是当前假设某样本所有特征值作为输入的预测值。θj&ThinSpace...
线性回归公式推导总结
weixin_34128839的博客
05-10 414
1.预测函数： 2.代价函数： 假设每一个对象的预测值与真实值的误差为ε，即： 则由中心极限定理可知： 当样本数量很多时，可假设误差ε的分布符合均值μ=0，方差为σ^2的高斯分布，即： 现在的任务是在所有可能的θ中，寻找一个最适合的θ，使得误差ε呈高斯分布的可能性最大，则由似然函数有： 对等式两边同时取对数求极大似然，即： 综上，代价函数为： 三、梯度下降： ...
线性回归方程
weixin_53723172的博客
01-06 2117
线性回归方程在嵌入式开发中是非常常用的，尤其在参数校准这块应用非常普遍，无论你是写在上位机代码中，还是直接写在嵌入式软件中。 下面是我在PT100校准中写的关于线性回归方程代码。 /* 线性回归方程公式 平均值XA=(X1+X2+...+XN)/N 平均值YA=(Y1+Y2+...+YN)/N 斜率K=((X1-XA)(Y1-YA)+(X2-XA)(Y2-YA)+...)/((X1-XA)(X1-XA)+(X2-XA)(X2-XA)+...) 截距T=YA-K*XA */ #define RES_100_R
线性回归公式推导
sss931549667的博客
04-04 493
根据初始化式子： hθ(x)=θ0x0+θ1x1+θ2x2+... h_{\theta }\left ( x \right )= \theta _{0}x_{0}+\theta _{1}x_{1}+\theta _{2}x_{2}+... hθ​(x)=θ0​x0​+θ1​x1​+θ2​x2​+... 简化后可以得到： hθ(x)=∑i=0nθixi=(θ0θ1⋮θn)∗(x0x1⋯...
java 线性回归_多元线性回归----Java简单实现
weixin_31710835的博客
02-12 1346
import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileReader;import java.io.IOException;public class LinearRegression {/** 训练数据示例：* x0 x1 x2 y1.0 1.0 ...
多元线性回归 java实现_多元线性回归----Java简单实现
weixin_39855944的博客
02-13 777
import java.io.BufferedReader;import java.io.File;import java.io.FileReader;import java.io.IOException;public class LinearRegression {/** 训练数据示例：* x0 x1 x2 y1.0 1.0 ...
【skLearn 回归模型】线性回归 ---- Linear Regression
懂得一千零一种,赋予你失败的方法！
01-11 3万+
文章目录一、线性回归简介  概念  常见回归算法二、多元线性回归 Linear Regression• 线性回归基本原理• 线性回归损失函数• 最小二乘法求解多元线性回归的参数基本原理基本步骤• linear model.LinearRegression 类简单案例三、 一、线性回归简介   概念 回归是一种应用广泛的预测建模技术,这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。回归（Regression)是监督学习的另一个重要问题，用于预测输..
线性回归 公式
あずにゃん梓喵的博客
08-27 1935
人工智能 个人学习笔记（不定时更新） 1.监督学习算法例子 1.回归问题 预测房子价格数据集，不同尺寸大小的房子对应不同的售价。假如现在1250平方英尺(绿色箭头)的房子能卖220000美元。 之所以是一个监督学习算法，是因为每个样本都有一个正确答案。而且我们知道数据集中卖出房子的实际大小和价格，而且这还是一个回归问题。 回归是指我们预测一个具体数值的输出，也就是价格数...
线性回归的公式
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影子
05-09 4万+
线性回归方程： 线性回归的一般式：f（x）=b*x + a; 第一步： 1）由所给出的系列值分别计算两个变量的平均值 x平均=(Σxi)/n y平均=（Σyi)/n 【Σ是把相应的值加起来,n是数据组数】 解释：分别求出来x和y的平均值 第二步： 2）计算一系列的差值（即△） △xi=xi-x平均 【应该有n个△x】；△yi=yi-y平均 【也应该有n个】 解释：每一个x减去...
透彻理解线性回归 (公式推导+python实现+应用举例+sklearn应用)
落尘
03-13 3128
线性回归 (公式推导+python实现+应用举例+sklearn应用) 线性回归 (公式推导+python实现+应用举例+sklearn应用) 1.公式推导 2.用数据举例 * 简单介绍下归一化和标准化 3.python实现线性回归 4.scikit-learn中的线性模型 5.总结及了解扩展内容 1.公式推导 线性模型形式如下: hθ(x)=θ0x0+θ1x1+⋯+θ...
线性回归方程推导
joob000的博客
07-31 3万+
理论推导   机器学习所针对的问题有两种：一种是回归，一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题，而分类是解决离散数据的预测问题。线性回归是一个典型的回归问题。其实我们在中学时期就接触过，叫最小二乘法。   线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测输出结果。    先从简单的模型看起：    首先，我们只考虑单组变量的情况，有：  使得     假设有m个数据，我们希望通过x预测的结果f(...
Python 散点图线性拟合_高中数学：线性回归方程
weixin_39559015的博客
11-05 1106
线性回归是利用数理统计中的回归分析来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，是变量间的相关关系中最重要的一部分，主要考查概率与统计知识，考察学生的阅读能力、数据处理能力及运算能力，题目难度中等，应用广泛．一 线性回归方程公式二 规律总结(3)回归分析是处理变量相关关系的一种数学方法．主要用来解决：①确定特定量之间是否有相关关系，如果有就找出它们之间贴近的数学表达式；②根据一组...
最小二乘法原理、推导和运用
Y_Hanxiao的博客
05-23 3257
原理部分： 如何理解最小二乘法？ 原文查看：https://www.matongxue.com/madocs/818.html 下文是推到部分： 原文：https://blog.youkuaiyun.com/marsjohn/article/details/54911788 在数据的统计分析中，数据之间即变量x与Y之间的相关性研究非常重要，通过在直角坐标系中做散点图的方式我们会发现很多统计数据近...
机器学习之线性回归原理详解、公式推导（手推）、简单实例
如果没有躺赢的命，那就站起来奔跑，你的努力一定会对得起这一路的颠沛流离。
09-19 7626
假设一个空间中有一堆散点，线性回归的目的就是希望用一条直线，最大程度地“概括”这些散点。它不要求经过每一个散点，但是希望能考虑到每个散点的特点。按照西瓜书的例子就是，好瓜的评判标准y可以由xi​表示，也就是说，fgood​(x)=w1​x色泽​+w1​x根蒂​+w1​x敲声​+b。
线性回归公式推导与梯度下降解析
在本资料中，我们将深入探讨线性回归的公式推导及梯度下降法的运用。 线性回归模型可以表示为一个简单的函数形式： \[ y = w_1x_1 + w_2x_2 + \dots + w_nx_n + b \] 这里，\( x_1, x_2, \dots, x_n \) 是特征...
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