机器学习——线性回归算法

最新推荐文章于 2025-07-18 20:07:01 发布
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#线性回归 #ML

这篇博客介绍了线性回归算法，包括算法概述、实现细节以及实际应用。线性回归是一种统计方法，用于处理变量间的线性关系，通过一条直线来描述自变量和因变量的相互作用，公式为y=ωx+ϵ。

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1、算法概述

回归是处理两个或两个以上变量之间互相依赖的定量关系的一种统计方法和技术。根据自变量和因变量的线性关系，可以分为线性回归和非线性回归。线性回归中，自变量和因变量的关系可以使用一条直线表示，表达形式为y=ωx+ϵy=\omega x+ \epsilony=ωx+

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【机器学习算法】线性回归算法
ZhShy
01-28 1万+
文章目录线性回归回归问题回归和分类预测未来机器学习实现预测的流程线性方程权值调整最简单的回归问题——线性回归问题利用线性回归进行预测的极速入门线性回归的算法原理拟合线性回归算法的数学解析1. 假设函数的数学表达式解析 线性回归 回归问题 线性方程 偏差度量 权值更新 回归问题 两百年前，与达尔文同时代的统计学家高尔顿在研究父代与子代的身高关系时，发现一种“趋中效应”：如果父代身高高于平均值，则子代具有更高概率比他父亲要矮，简单来说就是身高回归平均值。“回归”一词也由此而来。在回归的世界里，万物的发展轨
机器学习-线性回归算法
qq_63974399的博客
08-01 833
机器学习-线性回归算法
机器学习之线性回归算法
qq_33946416的博客
02-17 1099
1.基本概念 **线性回归（Linear Regression）**是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。 2.特点 优点：结果具有很好的可解释性（w直观表达了各属性在预测中的重要性），计算熵不复杂。 缺点：对非线性数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 3.自己实现的线性回归 3...
机器学习基础：线性回归算法详解（原理+代码+实战）
最新发布
hxsyyds49的博客
07-18 568
线性回归是机器学习中的基础算法，用于预测连续值问题。其核心思想是通过直线（或超平面）拟合数据，最小化均方误差（MSE）来确定权重和偏置。实现方法包括最小二乘法（解析解）和梯度下降（迭代优化）。Python中可通过Scikit-learn快速实现，或从零编写梯度下降代码。优化技巧包括特征工程（标准化、多项式特征）和正则化（L1/L2）。评估指标常用R²分数和MAE/MSE。学习资源推荐吴恩达课程和Kaggle教程。线性回归适合线性关系数据，需注意特征处理和防止过拟合。
机器学习：线性回归算法
Dreaming5498的博客
08-05 351
文章目录单变量线性回归线性回归的一般步骤损失函数梯度下降 单变量线性回归 线性回归的一般步骤 从我们最熟悉的开始… 损失函数 线性回归实际上要做的事情就是： 选择合适的参数（θ0, θ1），使得hθ(x)方程，很好的拟合训练集 损失（代价）函数 – 均方误差 梯度下降 梯度下降 梯度下降是一种非常通用的优化算法，能够为大范围的问题找到最优解。梯度下降的中心思想就是迭代的调整参数从而使...
机器学习——线性回归介绍及案例实战的数据集（客户价值数据表）
04-06
本资源适用于多元线性回归的Python代码实现，是小编的机器学习——线性回归介绍及案例实战的数据集
机器学习算法实战——线性回归算法
06-19
各类算法是机器学习的一个入门要点。本课程详细讲解了线性回归算法的原理，推导过程、相关扩展方法和代码实战，并为数学基础不牢的入门人群复习所需要的数学知识，辅以多个代码实战，帮助您深入理解线性回归算法。
机器学习——线性回归
04-26
完成一个线性回归的算法，其中train.npz是数据 读取数据的方式为： import numpy as np data = np.load("train.npz") x_array,y_array = data['x'],data['y'] 其中x_array是对2000组特征，每个特征为五维,y_array是...
机器学习算法—— 线性回归
qq_60088361的博客
06-28 1196
一、算法简介 1.1 什么是回归分析 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小。 1.2 线性回归 线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时的参数w和b。通长我们可以表达成如下公式： y^为预测值，自变量x和因变量y是已知的，而我们想实现的是预测
机器学习算法-线性回归
qq_36297093的博客
05-01 1377
什么是回归？ 从大量的函数结果和自变量反推回函数表达式的过程就是回归。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。 一元线性回归： 只包括一个自变量（x1）和一个因变量（y1），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。公式：y=w0+w1x1 多元线性回归： 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。公式：y=w0+w1x1+w2x2+w3x3+w4x4.....
[机器学习]--线性回归算法
人工智能专业学生
08-21 1223
FC⋅59​32××线性回归(Linear regression)就是利用回归函数对一个或多个自变量和因变量关系建立类似如上模型的一种分析方式hww1​x1​w2​x2​...bwTxb其中w1​w2​...称为系数x1​x2​...是自变量hw​bw1​w2​...​​⋅​1x1​x2​...​​根据自变量的数量, 可以将线性关系分为单变量线性关系, 多变量线性关系。
机器学习—线性回归算法
Bing_bing_bing_的博客
02-08 880
4.线性回归算法 4.1简单线性回归 在前面介绍了一种解决分类问题的最基本算法kNN，本章会介绍解决回归问题的最基本算法—线性回归。 线性回归算法思想：寻找一条直线，最大程度的拟合样本特征和样本标签之间的关系。当样本只有一个特征时，称为简单线性回归；样本特征大于1时，称为多元线性回归。 4.1.1简单线性回归算法的实现 假设最佳拟合的直线方程为y = ax + b；对于每个样本x(i)，...
机器学习:线性回归算法
weixin_45775025的博客
11-06 401
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Ma...
Python实现的机器学习线性回归教程
资源摘要信息:"本资源为“机器学习线性回归算法(Python代码版)”，涵盖了统计分析方法中的核心概念——线性回归。线性回归是一种基本的机器学习算法，通过数理统计方法来研究变量之间的依赖关系，尤其是当这些变量的...
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