线性回归

最新推荐文章于 2024-10-30 22:37:50 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/javafreely/article/details/51167550
本文主要介绍了机器学习的基础概念，包括成本函数、梯度下降算法和矩阵解法等内容，并通过Matlab进行了实战演示，同时也涉及了概率论的相关解释。

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


1. 基本概念


2. cost function


2. 梯度下降算法


3. 矩阵解法


5. 概率解释


6. matlab 实战

C/C++ 线性回归算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-07 7840
线性回归是一种常用的预测和建模算法，用于建立自变量（特征）和因变量之间的线性关系模型。拟合直线：使用线性方程 y = mx + b 来拟合数据，其中m是斜率，b是截距。线性回归算法的目标是找到最佳的m和b，使得拟合直线与数据点的误差最小。损失函数：常用的损失函数是均方误差（MSE），它是实际值与预测值之间差异的平方的平均值。数据准备：从数据集中选择自变量和因变量的数据，并进行预处理，例如去除异常值、缺失值处理和归一化处理。参数估计：使用最小二乘法来估计参数m和b的值，最小化损失函数。
sklearn-线性回归
2301_77698138的博客
08-18 2045
sklearn（Scikit-learn）是Python中用于机器学习的一个非常流行的库，它提供了大量的算法和工具来构建和评估模型。线性回归是统计学中用于预测一个或多个自变量（特征）和一个因变量（目标）之间线性关系的方法。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。在sklearn中，线性回归可以通过LinearRegression类来实现。线性回归模型易于理解和解释，模型的参数（系数和截距）直接反映了自变量对因变量的影响。但是预测能力有限，比如数据比较复杂的时候。
线性回归模型
与时俱进，一专多能。
05-25 3997
线性回归是一种广泛应用于统计学和机器学习的技术，用于研究两个或多个变量之间的线性关系。在本文中，我们将深入探讨线性回归模型的定义、优缺点、应用场景以及未来展望。线性回归模型是一种基于线性假设的统计模型，用于预测一个连续型因变量（也称为响应变量）与一个或多个自变量（也称为解释变量）之间的关系。其基本形式为：其中，表示因变量，表示自变量，是待估参数，是误差项。该模型假设因变量与自变量之间存在线性关系，并且误差项服从正态分布。
多元线性回归模型
小高~的博客
11-28 3万+
本文主要介绍多元线性回归模型的概念及引入，模型构建的基本假定，如何去估计参数，随后介绍模型的检验及注意事项，最后介绍利用模型如何预测。
多重线性回归
Y2663438690的博客
10-30 2196
残差是回归模型中误差的估计。在理想的线性回归模型中，残差的平均值应该为零。残差的和也应该为零，因为预测值是根据最小二乘法计算的，这意味着它们被加权平均以使残差的总和最小。在一个好的回归模型中，残差应该随机分布，并且没有明显的模式。
线性回归模型详解
power_9的博客
06-23 2186
线性回归模型是通过拟合一条直线来描述自变量（X）和因变量（Y）之间的关系。Yβ0β1XϵYβ0​β1​Xϵ其中，YYY是因变量，XXX是自变量，β0\beta_0β0​是截距，β1\beta_1β1​是斜率，ϵ\epsilonϵ是误差项。线性回归模型作为一种基本的统计分析方法，因其简单性和易解释性，在各个领域得到了广泛应用。通过对数据进行探索性分析、建立模型、检验假设和评价模型，可以帮助我们深入理解变量之间的关系，并做出合理的预测和决策。
深度学习：线性回归从零开始实现
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07-14 8万+
"""线性回归模型"""因为需要计算损失函数的梯度，所以我们应该先定义损失函数。在实现中，我们需要将真实值y的形状转换为和预测值y_hat的形状相同。"""均方损失"""我们用批量大小（batch_size） 来规范化步长，这样步长大小就不会取决于我们对批量大小的选择。"""小批量随机梯度下降"""在PyTorch中，全连接层在Linear类中定义。值得注意的是，我们将两个参数传递到nn.Linear中。第一个指定输入特征形状，即2，第二个指定输出特征形状，输出特征形状为单个标量，因此为1。
简单线性回归模型
小高~的博客
12-02 1万+
研究经济变量之间相互数量关系最基本的方法之一是回归分析。在回归分析中，只有一个解释变量的线性回归模型是最简单的，称为简单线性回归模型或一元线性回归模型。本文主要从最简单的一元线性回归模型入手，讨论在基本假定满足的条件下，对经济变量关系进行计量的基本理论和方法。
线性回归详解
suotanyu1595的博客
09-18 3万+
目录1. 什么是线性回归2.一元线性回归3. 损失函数4. 最小二乘法5. 小结 1. 什么是线性回归 其实回归算法是相对分类算法而言的，与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。如果目标变量y是分类型变量，如预测用户的性别（男、女），预测月季花的颜色（红、白、黄……），预测是否患有肺癌（是、否），那我们就需要用分类算法去拟合训练数据并做出预测；如果y是连续型变量，如预测用户的收入（4千，2万，10万……），预测员工的通勤距离（500m，1km，2万里……），预测患肺癌的概率（1%，50%，99%……），我们
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...
回归分析-非线性回归及岭回归
04-28
在这个例子中，我们关注的是非线性回归和岭回归，这两种方法在数据挖掘、人工智能和机器学习领域中都有广泛应用。 首先，银行的案例是一个典型的回归分析问题，旨在理解不良贷款的成因。通过分析25家分行的2002年...
代码 多元线性回归代码 代码 多元线性回归代码
06-04
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软件需求工程大作业(python spider)
08-08
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VMD算法参数优化技巧：手动调整惩罚因子与包络熵的关系及其应用
08-08
内容概要：本文详细探讨了VMD（变分模态分解）算法中参数优化的具体方法，特别是惩罚因子α和模态数K的调整。文中通过实际案例展示了如何利用Python代码手动调整这两个关键参数，并通过计算包络熵评估优化效果。作者还分享了一些实用的经验法则和技术，如网格搜索、半自动策略以及肉眼验证等，帮助读者更好地理解和掌握VMD参数优化的实际操作。 适合人群：从事信号处理、机械故障诊断等相关领域的工程师和技术人员，尤其是那些需要对复杂信号进行有效分解和分析的专业人士。 使用场景及目标：适用于需要对振动信号或其他复杂信号进行精确分解的应用场合，旨在提高模态分解的质量，确保每个模态分量尽可能纯净，从而为后续的数据分析和故障诊断提供可靠的基础。 阅读建议：读者可以通过本文提供的具体实例和代码片段，结合自己的实际应用场景，尝试不同的参数配置，逐步积累经验和直觉，最终达到熟练掌握VMD参数优化的目的。同时，注意参数之间的相互影响，避免过度追求数学指标而忽视物理意义。
电力电子领域15KW充电模块电路设计解析及其功能应用
08-08
内容概要：本文深入探讨了15KW充电模块的电路设计及其功能应用。首先，文章详细介绍了充电模块的主电路构成，包括从交流电到直流电的转换过程，涉及整流、滤波电路，以及利用IGBT进行功率调节的关键步骤。接着，阐述了多种保护机制如过流、过压、欠压保护的具体实现方法，确保充电模块的安全性和稳定性。此外，还解释了充电模块的性能参数，如输出功率、电压范围、效率等，并讨论了模块间的通信方式（如CAN通信）和散热设计，强调了这些因素对于模块正常运作的重要性。 适合人群：从事电力电子、新能源汽车充电设施设计与维护的技术人员，以及对充电模块感兴趣的电子工程爱好者。 使用场景及目标：帮助技术人员更好地理解和优化充电模块的设计，提高其工作效率和产品质量；同时激发电子工程爱好者的兴趣，促进他们对该领域的进一步探索。 其他说明：文章不仅提供了详细的理论分析和技术细节，还结合实际应用场景进行了生动形象的比喻和解释，使复杂的电路概念变得通俗易懂。
基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台设计与实现【附万字论文+PPT+包部署+录制讲解视频】.zip
最新发布
08-08
标题基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台研究AI更换标题第1章引言介绍社区便民服务平台的研究背景、意义，以及基于SpringBoot+Vue技术的研究现状和创新点。1.1研究背景与意义分析社区便民服务的重要性，以及SpringBoot+Vue技术在平台建设中的优势。1.2国内外研究现状概述国内外在社区便民服务平台方面的发展现状。1.3研究方法与创新点阐述本文采用的研究方法和在SpringBoot+Vue技术应用上的创新之处。第2章相关理论介绍SpringBoot和Vue的相关理论基础，以及它们在社区便民服务平台中的应用。2.1SpringBoot技术概述解释SpringBoot的基本概念、特点及其在便民服务平台中的应用价值。2.2Vue技术概述阐述Vue的核心思想、技术特性及其在前端界面开发中的优势。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue如何有效整合，以提升社区便民服务平台的性能。第3章平台需求分析与设计分析社区便民服务平台的需求，并基于SpringBoot+Vue技术进行平台设计。3.1需求分析明确平台需满足的功能需求和性能需求。3.2架构设计设计平台的整体架构，包括前后端分离、模块化设计等思想。3.3数据库设计根据平台需求设计合理的数据库结构，包括数据表、字段等。第4章平台实现与关键技术详细阐述基于SpringBoot+Vue的社区便民服务平台的实现过程及关键技术。4.1后端服务实现使用SpringBoot实现后端服务，包括用户管理、服务管理等核心功能。4.2前端界面实现采用Vue技术实现前端界面，提供友好的用户交互体验。4.3前后端交互技术探讨前后端数据交互的方式，如RESTful API、WebSocket等。第5章平台测试与优化对实现的社区便民服务平台进行全面测试，并针对问题进行优化。5.1测试环境与工具介绍测试
示波器FPGA设计方案：高性能、高可靠性的详细设计文档与代码资源
08-08
内容概要：本文介绍了示波器FPGA设计方案及其详细设计文档和代码资源。首先阐述了FPGA在现代电子技术中的重要性和应用背景，特别是在高性能模拟电路和嵌入式系统领域的广泛应用。接着明确了设计目标，即开发一款高性能、高可靠性、低成本的示波器FPGA芯片，并从模块化设计角度出发，详细解释了各个功能模块（如时钟管理、逻辑处理、存储器等）的设计原理和技术细节。最后提供了丰富的设计文档和代码资源，涵盖原理图、布局布线图、模块设计文档以及优化报告等，为开发者提供了宝贵的参考资料。 适用人群：从事FPGA设计、嵌入式系统开发的技术人员，尤其是对示波器FPGA设计感兴趣的工程师。 使用场景及目标：①用于理解和掌握示波器FPGA的设计方法和技术要点；②作为实际项目开发中的参考资料，帮助提升设计质量和开发效率。 其他说明：文中强调了FPGA设计资料的稀缺性，并呼吁更多人关注这一领域的发展，分享更多的设计经验和资源。
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