python机器学习实现线性回归

最新推荐文章于 2025-10-27 15:42:33 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lm_is_dc/article/details/81261195
本文详细介绍了Python中线性回归的原理和实例，包括普通线性回归、岭回归和Lasso回归。通过实例比较了不同模型的预测效果，展示了如何使用最小二乘法、KNN以及正则化技术优化模型，并探讨了特征对结果的影响。文章还涉及数据归一化处理，以提高模型精度。

线性回归

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【关键词】最小二乘法，线性

一、普通线性回归

1、原理

分类的目标变量是标称型数据，而回归将会对连续型的数据做出预测。

应当怎样从一大堆数据里求出回归方程呢？

假定输人数据存放在矩阵X中，而回归系数存放在向量W中。那么对于给定的数据X1, 预测结果将会通过

Y=X*W

给出。现在的问题是，手里有一些X和对应的Y,怎样才能找到W呢？

一个常用的方法就是找出使误差最小的W。这里的误差是指预测Y值和真实Y值之间的差值，使用该误差的简单累加将使得正差值和负差值相互抵消，所以我 们采用平方误差。

最小二乘法

平方误差可以写做:

这里写图片描述

对W求导，当导数为零时，平方误差最小，此时W等于：

这里写图片描述

例如有下面一张图片：

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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。
机器学习方法：回归（一）：线性回归Linear regression
weixin_30617797的博客
03-19 4600
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
YJ语
01-27 865
文章目录1、 线性回归的原理1.1 线性回归应用场景1.2 什么是线性回归1.2.1定义与公式1.2.2 线性回归的特征与目标的关系分析2、线性回归的损失和优化原理2.1 损失函数2.2 优化算法2.3 优化动态图演示3、 线性回归API4、波士顿房价预测4.1 数据介绍4.2 分析4.2 回归性能评估4.3 代码实现5 总结 1、 线性回归的原理 1.1 线性回归应用场景 房价预测 销售额度预测 金融：贷款额度预测、利用线性回归以及系数分析因子 1.2 什么是线性回归 1.2.1定义与公式 线性回归(Li
机器学习（线性回归）
最新发布
weixin_43793703的博客
10-27 879
核心思想：线性回归是一种通过拟合自变量（特征）与因变量（标签）之间的线性关系来进行预测的监督学习算法。通俗解释：我们认为要预测的目标（比如房价）和其特征（比如面积、位置）之间存在一种“直线”关系。我们的目标是找到一条“最佳”的直线（或平面/超平面），使得这条直线能够尽可能准确地根据特征来预测目标。主要类型简单线性回归：只有一个自变量。Y = wX + b多元线性回归：有多个自变量。Y：我们要预测的因变量或目标值。：用于预测的自变量或特征。：模型的权重或系数，表示每个特征对预测结果的重要性。b偏置项或截距。
机器学习之线性回归
jzlxiaohei的专栏
05-25 8799
这个系列是我学习coursera上《机器学习》课程的笔记，边学边练。上面有一些习题，课程要求用Octave（或Matlab）完成，但是这两个软件太强大，掩盖了很多细节，而且我写Octave代码的时候，总有种支离破碎的感觉，最后还是用C#去实现了，果然不适合当科学家，还是老老实实作码农吧。 界面使用WPF，我还自己写了个做图表的库，本来准备好好写写的，但是真的是太烦，特别是API的设计，因为是第一
机器学习——线性回归
T940842933的博客
07-30 9995
本文详细介绍了线性回归的基本原理和过程，展现了线性回归模型的scikit-learn实现，包括：普通线性回归、基于 L1 正则化的Lasso回归、基于 L2 正则化的岭回归、基于 L1 和 L2 正则化融合的ElasticNet回归四种，从结果看ElasticNet回归模型的性能最优不足的一点，模型的参数是随意取值的，由于没有做模型优化，所以四种模型的预测准确率都不是特别高，而且四种模型的区分度也不是很高感兴趣的朋友可以自己尝试完成优化任务，模型调优详情# 1. 波士顿房价数据"""
机器学习-线性回归
xu624735206的博客
03-23 6358
机器学习-线性回归一、线性回归概念二、怎样求解回归系数三、最小二乘法四、多元线性回归五、岭回归六、Lasso回归 一、线性回归概念 首先举个例子，我们去市场买牛肉，一斤牛肉52块钱，两斤牛肉104块钱，三斤牛肉156块钱，以此类推。也是说牛肉的价格随着牛肉斤数的增加而有规律地增加，这种规律可以下图表示： 可以看到上述规律可以用一条直线来表述，这就是一个线性模型。用 𝑦𝑦y 表示牛肉斤数，用 $𝑥 $表示价格，就得到方程： 𝑦=52𝑥𝑦=52𝑥y=52x。这个方程就叫做回归方程，52叫做回归系数，求解回归
python实现机器学习之元线性回归
12-24
在本篇关于“python实现机器学习之元线性回归”的文章中，我们将深入理解线性回归的理论知识并探讨其Python实现。 首先，我们要了解线性回归的基本概念。线性回归假设模型的输出y可以通过一个线性的函数来表示，即...
Python机器学习之线性回归模型
蛋肠加蛋不加香菜的博客
04-28 2100
（1）如何get线性回归模型（2）如何用不同的评估指标评估预测模型（3）如何改变正则化的惩罚（改变alpha）
python实现机器学习之多元线性回归
09-20
这篇文章将探讨如何使用Python实现多元线性回归，并重点解析实现过程中涉及的数学原理和代码细节。 首先，我们要理解多元线性回归的基本公式，假设我们有n个特征（x1, x2, ..., xn），目标变量为y，模型可以表示为...
python编程实现机器学习算法之线性回归
11-20
在Python中，可以利用NumPy、Pandas、Matplotlib等基础科学计算库来辅助数据处理和可视化，而对于机器学习和数据拟合，则更多地依赖于高级的库如scikit-learn，其提供了便捷的线性回归实现工具。 实现线性回归算法...
机器学习 ---线性回归
m0_72968288的博客
11-15 2297
文章主要介绍了线性回归相关内容，包括简单线性回归与多元线性回归的概念及示例，阐述了残差的定义、在理想与非理想模型中的情况及意义，还讲解了线性回归的正规方程解，涵盖其适用场景、公式推导与代码实现，提及衡量线性回归性能指标可参考其他文章，最后以 scikit-learn 中的 LinearRegression 类为例，介绍了其在波士顿房价预测实践中的应用，包括数据集情况、类的常用参数及训练、预测函数的使用等。
机器学习 --- 线性回归
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学习日常分享
06-16 1万+
线性回归是属于机器学习里面的监督学习，与分类问题不同的是，在回归问题中，其目标是通过对训练样本的学习，得到从样本特征到样本标签直接的映射，其中，在回归问题中，样本的标签是连续值。线性回归是一类重要的回归问题。在线性回归中，目标值与特征直接存在线性关系。 本实训项目介绍线性回归模型的类别和性能度量等知识，并基于sklearn线性回归面向解决房价预测问题。 第1关：简单线性回归与多元线性回归 任务描述 本关任务：根据本节课所学知识完成本关所设置的选择题。 相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握：1.简单线性回归
【机器学习】线性回归
Damu
03-20 503
基本的线性回归模型因为都比较容易这里不赘述，主要讲 线性回归中的 Lasso 问题 1. 线性回归正则化   为了防止模型的过拟合，我们在简历线性模型的时候经常需要加入正则化项。一般有 L1 正则化和 L2 正则化。其中，L1 正则化通常称为 Lasso 回归，它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个 L1 正则化的项，L1 正则化的项有一个常数 αα\alpha 来调节损失函数的均方差...
[机器学习] 线性回归
H4ppyD0g的博客
08-29 858
初识线性回归 线性回归 是利用回归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分析方法。 只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量的情况叫多元回归。 线性回归的分类 线性关系 非线性关系 线性回归api初步 from sklearn.linear_model import LinearRegression x = [[80,86],[82,80],[85,78],[90,90],[86,82],[82,90],[78,80],[92,94]] y = [84.2,80.6,80.1,90,
机器学习——线性回归(Linear Regression)
1
10-05 9724
机器学习学习笔记——2
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