線性回歸(Linear Regression)

最新推荐文章于 2024-08-01 21:08:58 发布
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分类专栏： 數據挖掘
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本文介绍了線性回歸的基本概念，包括如何表示訓練數據，通用表达式以及代價函數的作用。通过代價函數最小化找到最优的θ参数，采用递归下降方程进行迭代优化，其中学习率α是关键。同时讨论了特征缩放的重要性，以加速收敛并避免某些样本的影响过大。最后提到了正规方程作为另一种求解方式，但需要矩阵可逆的条件。

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


訓練數據的表示方法:

X右上角括號裏的數字表示第幾組數據

X右下角的數字表示第幾個特徵量

組合起來則是第幾組數據的第幾個特徵量


通用表逹式

每個θ(未知待解系數)和對應的x(我們代入的訓練數據)相乘, 而常數項θ0則與x0相乘，這裏的特徵量x0是我們自己添加上的，默認x0=1。

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用人话讲明白线性回归LinearRegression
化简可得
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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...
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qq_30593663的博客
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初识线性回归一、线性回归（一）线性回归的基本含义（二）拟合方程—最小二乘法二、用Excel做线性回归分析（一）操作步骤（二）扩展数据进行练习二、用jupyter编程做线性回归分析（一）最小二乘法（二）skleran库 一、线性回归 （一）线性回归的基本含义 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。其表达形式为y = w’x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 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
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07-25 4522
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qq_52334004的博客
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学习内容：线性回归 知识点： numpy.mean()方法 求平均值 numpy.ones()方法 括号中只一个（数字）参数，表明只有一个一维数组，里面的元素全为1；括号里若有两个（数字）参数，可理解为几行几列，元素也全为1，行数表示维数. numpy.hstack()方法 将数组按水平方向堆叠 如：【1，2，3】与【4，5，6】使用方法后成【1，2，3，4，5，6】 【【1】，【2】，【3】】与【【4】，【5】，【6】】使用方法后为【【1，4】，【2，5】，【3，6】】 numpy中求矩阵
基于python实现线性回归LinearRegression
06-13
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Pytorch实现线性回归Linear Regression
sweet_Mary的博客
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Batch Gradient Descent：使用整个训练集来更新模型的参数。学习率过低，需要大量的迭代才能获得最小值。对于线性回归，特定类型的噪声是高斯噪声。创建自定义模块（内含一个线性回归）用PyTorch实现线性回归模块。学习率过高，可能错过参数的最佳值。与上文类似，只是多加了个b。
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吴恩达机器学习笔记——二、多元线性回归符号定义多元线性回归的定义梯度下降法确定参数θ特征缩放学习率特征合并和多项式回归特征合并多项式回归 符号定义 m：训练集的样本个数 n：特征的数量 x(i)：第i个训练样本的特征向量 xj(i)：第i个训练样本的第j个特征 多元线性回归的定义 因特征数不止一个，则此时我们的假设函数变为： 其中x和θ可以写作向量格式hθj(x) = θTx 梯度下降法确定参数θ 发现算法和单特征的线性回归差别并不大 特征缩放 当两个特征取值的范围差别很大时（什么时候算差距很大由自己经
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