机器学习入门-线性回归

本文介绍了机器学习中的线性回归模型,通过graphlab create工具进行实践,探讨了如何选择模型阶数、理解误差与模型复杂度之间的关系,并详细展示了如何用线性回归预测房屋售价,包括加入多个特征来提升预测准确性。

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工具

graphlab create

import graphlab 导入包
读取数据集
sf = graphlab.SFrame('数据集.csv')
SFrame查看表格
sf
sf.head 
sf.tail
GraphLab Canvas 画布
sf.show()
当前页面打开画布
graphlab.canvas.set_target('ipynb')
sf['数据name'].show[view='Categorical']
SFrame中的列操作
sf['列名称']
mean()函数,求平均值
max()
sf['增加列'] = sf['其他列'] + '' + sf['其他列']
SFrame中的apply函数
def transform_country(country):
    if
### 线性回归基础知识与入门教程 线性回归是一种用于建模特征(自变量)和响应变量(因变量)之间线性关系的方法[^4]。它广泛应用于数据分析和机器学习领域,能够帮助我们理解和预测连续型目标变量。 #### 1. 基本概念 简单线性回归涉及单个输入变量 \(x\) 和输出变量 \(y\) 的关系,通常表示为: \[ y = w_1x + b \] 其中 \(w_1\) 是权重(斜率),\(b\) 是偏置项(截距)。对于多个输入变量的情况,则扩展为多元线性回归形式: \[ y = w_1x_1 + w_2x_2 + \dots + w_nx_n + b \] 如果存在非线性关系,可以通过引入高次幂或其他变换来拟合更复杂的模式,例如二次项或三次项的关系[^1]。 #### 2. 使用 Python 实现线性回归 `scikit-learn` 提供了一个强大的工具 `LinearRegression()` 来快速构建线性回归模型。以下是基本用法示例: ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np # 创建样本数据 X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([2, 4, 6, 8, 10]) # 初始化并训练模型 model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 输出回归系数和截距 print(f"回归系数: {model.coef_[0]}") # 回归系数对应于 w1 print(f"截距: {model.intercept_}") # 截距对应于 b ``` 通过上述代码,我们可以轻松获取模型的参数,并进一步利用这些参数进行预测操作。 #### 3. 学习资源推荐 为了深入掌握线性回归的知识体系,建议参考 Andrew Ng 教授在斯坦福大学开设的《Machine Learning》课程[^2]。该课程不仅涵盖了理论基础,还包括实际案例的应用方法,非常适合初学者逐步提升自己的技能水平。 此外,《Python从零到壹》系列文章也提供了详尽的内容梳理,特别是关于回归分析的部分,包含了大量实例说明以及代码演示。 --- ###
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