机器学习入门-线性回归

最新推荐文章于 2025-07-15 08:38:17 发布
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#机器学习

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
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机器学习之线性回归
jzlxiaohei的专栏
05-25 8732
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
机器学习入门（基础知识、线性回归算法）
weixin_42843159的博客
03-29 336
文章目录1.机器学习基础1.1监督学习1.2无监督学习1.3泛化能力、过拟合、欠拟合1.3.1泛化能力1.3.2泛化能力的度量1.3.3过拟合与欠拟合1.4交叉验证法线性回归线性回归原理线性回归函数线性回归优化方法线性回归评估指标sklearn参数详解及调用方法 1.机器学习基础 1.1监督学习 监督学习（supervised learning） 主要任务： 模型能够对任意给定的输入，对其相应的...
【机器学习基础】 线性回归
weixin_51154380的博客
10-24 1356
经典统计学习技术中的线性回归和softmax回归可以视为 线性神经⽹络。给定训练数据特征 X 和对应的已知标签 y ，线性回归的⽬标是找到⼀组权重向量 w 和偏置 b。当给定从X的同分布中取样的新样本特征时，找到的权重向量和偏置能够使得新样本预测标签的误差尽可能小。线性回归是一个单层的神经网络，所以可以作为分类，检测等问题很多网络结构的最后的输出层。机器学习模型中的关键要素是训练数据，损失函数，优化算法，还有模型本⾝。⽮量化使数学表达上更简洁，同时运⾏的更快。最小化⽬标函数和执⾏最⼤似然估计等价。
图机器学习（4）——图机器学习与嵌入算法
最新发布
盼小辉丶的博客
07-15 1498
在本节中，我们回顾了机器学习的基础概念，并探讨了其在图数据中的应用。我们系统梳理了图机器学习的基本术语，重点阐释了图表示学习的内涵。通过建立图嵌入学习算法的分类框架，厘清了各类技术方案的差异化特征。
机器学习基础——线性回归算法
qq_36745288的博客
11-26 378
一、概念 要明白什么是线性回归算法，首先要明白什么是线性，什么是非线性、什么是回归。 线性：指两个变量之间的关系是一次函数的关系——即图像为直线 非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。 回归：人们在测量事物的时候因为客观条件所限，求得的都是测量值，而不是事物真实的值，为了能够得到真实值，无限次的进行测量，最后通过这些测量数据计算回归到真实值，这就是回归的由来。...
机器学习--线性回归
m0_61517307的博客
12-20 1810
它是训练模型时所需要最小化或最大化的目标函数，通过调整模型参数，使得损失函数的值达到最小或最大，在模型预测结果与实际结果之间找到最优的拟合程度。通过使用正弦函数特征，可以对数据进行平滑处理，从而减少噪声的影响并提取出数据中的主要趋势。3. 对数损失（Logarithmic Loss，或称为逻辑损失，Log Loss）：常用于二分类问题的损失函数，衡量模型输出的概率与实际标签之间的负对数似然。总而言之，使用正弦函数特征可以帮助提取数据中的周期性模式和趋势，并减少噪声的影响，从而改善数据的可分析性和预测能力。
回归机器入门实例三一-线性回归预测网店销售额的数据集人工智能-机器学习
06-18
线性学习预测网店销售额的数据集
机器学习入门：线性回归预测网店销售额实例
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提供一个关于预测网店销售额的线性回归数据集。 数据集用于线性回归模型构建，以预测网店销售额。 基于线性回归的网店销售额预测数据集。 用于线性回归分析的网店销售额预测数据集。 线性回归分析中用于预测网店销售...
机器学习入门（线性回归）波士顿房价预测代码
03-16
其中，线性回归作为机器学习中最基础的算法之一，常被用来预测连续值结果，比如预测房价。波士顿房价预测是一个经典的机器学习实践案例，它不仅可以帮助我们理解线性回归模型的基本原理和实现方法，还能让我们学会...
机器学习入门 ----线性回归模型及其Python代码解析
m0_50375824的博客
05-07 1208
机器学习----线性回归模型及其Python代码解析 一.前言 （1） 最近MDG小组在研究机器学习中神经网络的内容，在学习过程中遇到一些必需，也挺有趣的模型，为了能够打好基础，并且仔细思考模型的实现过程，所以写这篇博客来总结一下~ （2） 另外我的第一篇博客（C语言实现排序算法二迟迟未出），因为后面的排序算法写起来可能比较费时间，而且重要性不是很强，因此我有时间一定把二给出了~ （3） 因为在该模型的推导过程中涉及到了一些概率论的知识，我对此无能为力，因此在这一部分会简单略过哟~ 二.线性回归模型的描述
机器学习----线性回归
__Miracle__
08-19 709
线性回归算法简介 线性回归算法以一个坐标系里一个维度为结果，其他维度为特征（如二维平面坐标系中横轴为特征，纵轴为结果），无数的训练集放在坐标系中，发现他们是围绕着一条执行分布。线性回归算法的期望，就是寻找一条直线，最大程度的“拟合”样本特征和样本输出标记的关系 ########## 样本特征只有一个的线性回归问题，为简单线性回归，如房屋价格-房屋面积 将横坐标作为x轴，纵坐标作为y轴，每一个点为（X(i) ,y(i)）,那么我们期望寻找的直线就是y=ax+b，当给出一个新的点x(j)的时候，我们希望预测
机器学习（线性回归）
子墨也的博客
07-16 4148
基本形式一般用向量形式表示：f(x)=wT+bf(x)=wT+bf(x)=w^T+b，其中w=(w1;w2;...;wd)w=(w1;w2;...;wd)w=(w1;w2;...;w_d),www和b学得之后，模型就得以确定。 线性模型形式简单，易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想。许多功能更为强大的非线性模型也可以在线性模型的基础上通过引入层级结构或高纬度映射而得。此外，由于www...
【机器学习】线性回归
Damu
03-20 477
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...
线性回归
YJ语
01-27 835
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
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线性学习中最基础的回归之一，下面从线性回归的数学假设，公式推导，模型算法以及实际代码运行几方面对这一回归进行全面的剖析~
机器学习 --- 线性回归头歌
03-14
### 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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