线性回归

最新推荐文章于 2025-11-04 21:04:12 发布
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线性回归是一种广泛应用的统计分析方法，用于确定变量间的定量关系。内容涵盖一元、多元线性回归的概念，最小二乘法的拟合方程，以及梯度下降法的优化策略，包括批量、随机和小批量梯度下降。此外，还介绍了防止过拟合的正则化技术和局部加权线性回归。
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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。
用人话讲明白线性回归LinearRegression
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化简可得
07-09 1万+
目录 什么是回归 一元线性回归 损失函数 最小二乘估计 小结 1. 什么是回归 当我们学习一门新课程、接触一个新专业时，总会对该领域的专有名词感到困惑，甚至看完解释仍难以理解其含义。在我们一起学习machine learning的过程中，我会尽量对相关名词用“人话”做一遍解释，以减少学习的“痛苦感”。 譬如今天要学的线性“回归”，这个回归（regression）和我们平时说的“回归祖国”的回...
【机器学习】线性回归（详解）
chen695969的博客
03-25 3440
在统计学和机器学习领域，回归分析是一种重要的方法，用于分析一个或多个自变量（解释变量）与因变量（响应变量）之间的关系。通过建立数学模型，回归分析不仅能预测事件的结果，还能揭示不同变量间的相互影响。比如，在教育领域，通过分析学习平台的交互性、教学资源质量和课程设计对学习满意度的影响，教育机构能够优化其课程和服务，提高学习效果。
分类与回归算法（二） - 线性回归
最新发布
zcs2312852665的博客
11-04 1160
线性回归是一种通过构建特征与目标值之间线性关系进行预测的模型，适用于房价预测、销售额分析等连续数值预测场景。其核心原理是通过损失函数（如均方误差MSE）衡量预测偏差，并利用优化算法（正规方程或梯度下降）求解最优权重和截距。实现步骤包括数据收集、预处理、模型训练与评估，适用于样本量适中、特征间呈线性关系的任务，但在高度非线性场景（如股价预测）中效果有限。
初识线性回归
Uaena.&的博客
10-01 1315
目录一、线性回归1.基本含义2.拟合方程二、用excel做线性回归分析（一）操作步骤（二）实例练习三、用jupyter编程和最小二乘法做线性回归分析四、用jupyter编程，借助skleran做线性回归分析五、总结 一、线性回归 1.基本含义 在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方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。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多
机器学习方法：回归（一）：线性回归Linear regression
weixin_30617797的博客
03-19 4603
欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.youkuaiyun.com/xbinworld。 开一个机器学习方法科普系列：做基础回顾之用，学而时习之；也拿出来与大家分享。数学水平有限，只求易懂，学习与工作够用。周期会比较长，因为我还想写一些其他的，呵呵。 content: linear regression, Ridge, Lasso Logistic Regression...
线性回归与梯度下降法
gdp5211314的专栏
10-14 906
前言 最近在看斯坦福的《机器学习》的公开课，这个课程是2009年的，有点老了，不过讲的还是很好的，廓清了一些我以前关于机器学习懵懂的地方。我的一位老师曾经说过: 什么叫理解？理解就是你能把同一个事情用自己的语言表达出来，并且能让别人听得懂。 本着这样的原则，同时也为了证明自己是”理解”的，于是决定打算在学习《机器学习》公开课的时候，写一些系列文章类巩固学到的东西。机器学习中的
近代非线性回归分析-韦博成1989
11-23
近代非线性回归分析是一门在统计学领域中占据重要地位的分支学科，其研究的核心在于如何处理和分析那些非线性关系的数据。与传统的线性回归分析不同，非线性回归关注的是变量间复杂且非线性的关系，这种关系无法通过...
18.线性回归及多项式回归分析四个案例分享1
08-03
【线性回归】是统计学和机器学习领域中一种基本且重要的预测模型，它用于建立因变量（目标变量）和一个或多个自变量（特征变量）之间的线性关系。线性回归模型假设因变量和自变量之间存在线性关系，即因变量可以表示...
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线性回归分析第5版下载pdf
04-09
很清晰的版本 还不错
线性回归法
姚军
10-22 387
简介 解决回归问题，思想简单，实现容易，许多强大的非线性模型的基础，结果具有很好的可解释性，蕴含机器学习中的很多重要思想。 简单线性回归 y(i)=ax(i)+by^{(i)}=ax^{(i)}+by(i)=ax(i)+b 其中y^(i)\hat y^{(i)}y^​(i)为预测值 我们希望y(i)y^{(i)}y(i)与y^(i)\hat y^{(i)}y^​(i)的差距尽可能小,考虑所有样本：...
（一）梯度下降求解线性回归
07-20 230
学习才能消去恐惧叭 Part 1: Basic Function % 完成 warmUpExercise.m fprintf('Running warmUpExercise ... \n'); fprintf('5x5 Identity Matrix: \n'); warmUpExercise() warmUpExercise返回一个n为5的单位矩阵 func...
线性回归算法
unhurried人生——冕临的博客
07-25 7796
线性回归算法概述 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。线性回归模型是相对简单的回归模型，对一个或多个自变量之间的线性关系进行建模，可用最小二乘法求模型函数。 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回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。 ......
机器学习 线性回归
ljh18885466426的博客
09-09 2594
2.1 线性回归简介 学习目标 了解线性回归的应用场景 知道线性回归的定义 1 线性回归应用场景 房价预测 销售额预测 贷款额度预测 线性关系举例： 2 什么是线性回归 2.1 定义与公式 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。 特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归。 通用公式 h(w)=w1x1+w2x2+w3x3+...+b=wTx
机器学习中常用的线性回归问题
码龙社的博客
11-12 4893
一、线性回归的定义及矩阵运算 线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。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。 优点：结果易于理解，计算不复杂 缺点：对非线性的数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型 房价例子中房子的大小预测房子的价格。f(...
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