01.线性回归

最新推荐文章于 2023-01-17 19:30:30 发布

原创最新推荐文章于 2023-01-17 19:30:30 发布 · 268 阅读

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吴恩达机器学习课程--深度之眼专栏收录该内容

1 篇文章

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本文深入浅出地介绍了线性回归的基本概念，解释了如何通过线性关系建立输入数据x与输出数据y之间的数学模型，例如y=3*x+2。线性回归是一种广泛应用于数据分析和预测的统计方法。

线性回归就是，找到高维输入数据x和单维输出数据y之间的联系，比如y = 3*x + 2 这样，得是线性关系才行。

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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。

线性回归实操

最新发布

m0_68209510的博客

01-17

470

用一个糖尿病的案例浅显的理解一下线性回归输出结果为：此操作只是简单的理解了线性回归，并未涉及到模型训练与数学公式实现。

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线性回归

lee__7的博客

10-24

436

描述在这里我们使用一个线性回归模型来拟合身高-体重的数据，也就是希望通过身高来预测标准体重。在已创建的数据集里已经给出了部分样本，所以一旦我们训练出一个模型，则可以对任意的身高数据都可以给出一个体重的预测值。这里需要分成3个部分。第一部分是数据的创建；第二部分是利用线性回归来拟合数据；第三部分是利用已经训练好的模型去预测任意的体重并画出对任意体重的预测值，这里需要使用plot, 并且指定颜...

线性回归模型

github_29374279的博客

06-28

1294

线性回归模型

Linear Regression

Forlogenの解忧杂货铺

08-11

639

断断续续的看了一些课程，一些书，对于机器学习的一些知识有了一个初步的熟悉，但感觉看完再想起来就没那么清楚了，所以希望还是自己坚持写一些东西，只当是自己所学的一个总结和回顾，日后有了更深的理解了也方便回过头来再看再完善。那就先从第一个最基本的算法学习吧，那就是线性回归（LinearRegression）。线性回归主要包括高斯分布、最大似然估计、最小二乘法、梯度下降等一些内容。之前自己写过的几篇相...

使用C#实现线性回归

SciSharp Stack

08-25

4318

我将介绍如何在[SciSharp](https://github.com/scisharp)的TensorFlow.NET中训练线性回归模型。什么是线性回归？ 线性回归是一种线性方法，用于因变量与一个或多个自变量之间的关系进行建模。考虑单个感兴趣变量y和单个预测变量x的情况。预测变量由许多名称调用：因变量，输入，特征; 预测变量通常称为自变量，输出，结果。我们有一些数据$ D = {x {\...

第二章.线性回归以及非线性回归—岭回归

weixin_45116749的博客

01-17

1282

第二章.线性回归以及非线性回归—岭回归

第二章.线性回归以及非线性回归—LASSO算法

weixin_45116749的博客

01-17

988

第二章.线性回归以及非线性回归—LASSO算法

鸢尾花数据集实现简单一元线性回归.py

03-25

在鸢尾花中任意选择两列实现一元线性回归

精选资源

mulFeatures.txt线性回归数据

03-22

mulFeatures.txt线性回归数据

多元线性回归matlab代码

10-19

多元线性回归:在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

机器学习笔记一：线性回归

github_39395521的博客

07-05

511

“回归”一词的来历：　　原本是用来根据双亲的身高预测其一下代的身高，如果双亲高度高于平均值，其子女身高也倾向于比平均值高，但低于双亲身高。而双亲身高低于平均值的，子女身高倾向于比均值低，但是高于双亲身高。预测值的两类都倾向于回归到均值，而不是与父母身高相同。Galton在多项研究中都注意到了这个现象。后来用这种方式来寻找一堆测量数据点的数学关系，而不是均值回归，但这种方法仍被称为回归。虽然这个单词

202209-GitModel Task02-回归分析1_线性回归模型必知必会

不向静中参妙理，纵然颖悟也虚浮

09-18

1161

本文简要介绍了线性回归的基础知识。

机器学习-监督学习-线性回归

藏经阁 | 玄苦

07-28

1432

一.引言机器学习中的回归问题属于有监督学习的范畴，回归问题的目标是给定D维输入变量x，并且每一个输入矢量x都有对应的值y，要求对于新来的数据预测它对应的连续的目标值t。比如下面这个例子：假设我们有一个包含47个房子的面积和价格的数据集如下：我们可以在Matlab中画出来这组数据集，如下：看到画出来的点，是不是有点像一条曲线？我们可以用一条曲线去尽量拟合这些数据点，那么对于新来的输入，我

Machine Learning Algorithm ：多元线性回归

『程序员·小李』的博客

01-22

551

多元线性回归与单一变量的线性回归的区别：单一变量的线性回归考虑的自变量的个数是一个，所以考虑的影响因素就只有一个。多元线性回归涉及到的变量有多个，例如，影响冰激凌销量的因素可能不止温度一种，还涉及到时间，价格等因素的影响。参照单一变量的线性回归，我们给出多元线性回归的一般通式：其中，a是偏置，W是各个因素的权值，X是各种影响因素，也就是自变量。Y是结果，也是因变量，...

机器学习(3)-线性回归

https://github.com/Wheeeeeeeeels

02-28

1724

线性回归 线性回归是估计输入数据与连续值输出数据之间关系的过程,数据通常是实数形式,目的是为了估计满足映射关系的基本函数创建数据文件: data_singlevar.txt 1,2 2,4.3 3,6.2 4,7.8 5,9.9 6,11.7 线性回归代码如下: test.py #-*- coding:utf-8 -*- from sklearn import li...

机器学习课程梳理 (01) ——线性回归

github_27452325的博客

12-05

679

来源：http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex2/ex2.html 在这个例子中，因为数据方差比较小，迭代500次可以得到非常近似的解。但是如同文中所讲，运行1500次可以得到更加精确的解，4位有效数字情况下和理论解相同。

c#一元线性回归总结

cdc8596的博客

09-05

1978

方法是网上搜的，说下自己的理解，就是根据参数来计算出k和b，不能直接就使用,对多个参数进行拟合一下 using System; using System.Collections.Generic; namespace LinearRegression { class Program { static void Main(string[] args) ...

深入解析线性回归方程及其应用

标题和描述中均重复提及“线性回归方程”，这意味着文件的核心内容很可能与统计学和数据分析领域中的线性回归技术有关。线性回归是数据科学和统计学中非常基础且应用广泛的一种算法，用以分析两个或多个变量间是否...