linear regression 基础概念，线性回归

最新推荐文章于 2024-10-29 19:37:09 发布
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分类专栏： Machine Learning基础理论 文章标签： 机器学习 人工智能 斯坦福 吴恩达
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本课程强调了微积分、线性代数和概率论等数学基础知识的重要性，这些是理解课程内容不可或缺的基础。

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在学习这门课前，必须有一定的微积分，线性代数和概率论知识基础，否则很难理解，整个课程都建立在数学的根基上。





线性模型|| 线性回归(Linear Regression)
浮沉随浪。
08-06 2931
目录： 一、线性模型概念 二、LR算法直观原理 三、Python代码实现算法 (notice： 1)公式中，字母粗体以示向量 2)本文中LR指代Linear Regression，而非Logistic Regression) 一、线性模型概念 1、线性模型 所谓线性模型，就是把事物的特征属性，按照线性组合的方式构造出假设函数(Hypothesis)并加以训练的一种算法模型。 2、线性模型一般式 hθ(x)=θT⋅x+bh_\theta(x) = \boldsymbol\theta^T·\textbf{x
统计学 简单的线性回归(Linear Regression) - 最小二乘法 (least square method)
YtdxYHZ的专栏
06-18 1万+
线性回归的作用: 当我们获得数据之后, 我们想要知道这些数据间元素的关系, 我们可以定义一个等式去描述这中关系. 这就是线性回归的作用. dependent variable: 就是要被预测的变量Independent variable: 就是用来预测的变量以下这个公式就是一个简单的线性回归的模型. beta 0 和 1 都是模型的变量epsilon 是随机变量, 作为error term.  (...
如何理解线性回归（Linear Regression）
weixin_42386003的博客
08-31 524
一.介绍：回归是机器学习中的一类问题，回归分为线性回归和逻辑回归。这里介绍线性回归。 二.线性回归：举例 比如我们有这样一组训练数据(x0,y0),(x1,y1),(x2,y2).......(x10,y10), x表示某一个输入，y表示对应的输出。我们的目的找到一个函数f（x），使得我们任意输入一个x（不一定包含在上述的数据中），都能输出一个准确的y。 假设我们的函数表达式是：，从几何上解释就是，我们要找一条合适的直线，来尽可能地拟合我们的训练数据表示出来的曲线。假设我们给上述训...
05- 线性回归算法 (LinearRegression) (算法)
March_A的博客
02-10 6774
线性回归算法(LinearRegression)存在一定的误差符合正太分布求这个正太分布的最小均值和方差求误差的极小值。
用人话讲明白线性回归LinearRegression
化简可得
07-09 1万+
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...
regressionline_regression_linearregression_线性回归_回归_
10-04
一、线性回归基础 线性回归是最简单的回归分析形式，它假设因变量（目标变量）与一个或多个自变量（预测变量）之间存在线性关系。这种关系可以用数学公式表示为：y = ax + b，其中y是因变量，x是自变量，a是斜率，b...
linear_regression:线性回归
04-13
在标题“linear_regression:线性回归”中，我们聚焦于这一基础且重要的机器学习算法。线性回归简单易懂，适用于预测连续数值型数据，并广泛应用于经济学、社会科学和工程学等领域。 描述中提到的“波士顿房价数据集...
Multiple Linear Regression_多元线性回归模型_
10-02
接下来，使用Scikit-learn库的`LinearRegression`类创建一个多元线性回归模型对象，并用训练数据拟合模型： ```python model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) ``` 五、模型预测 一旦模型训练...
linear regression（线性回归） --- 论文实战
最新发布
2201_75538245的博客
10-29 2484
基于上海交通大学曾小勤课题组的论文数据，通过 Pearson 相关性分析筛选掉高度相关的2个特征，Linear Regression 模型对数据进行训练、预测，并得出对应特征的权重Wi，最后对结果进行可视化展示。
linear_ml_线性回归_python_ridgeregression_
09-29
`LinearRegression` 是最基本的线性回归模型，通过最小二乘法来拟合数据，寻找最佳的直线（或超平面）以尽可能接近所有样本点。这个模型假设输入特征和输出之间存在线性关系，并且模型参数是通过优化损失函数得到的...
python中正则表达式
WxyangID的博客
04-04 1260
http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html 要匹配一个模式，前后的数字块是相同的，中间是字母，比如111aadf111 这就用正则表达式中的反向引用 首先要定义一个模式，并给其定义id (?P...),比如 (?P\d+) 反向引用就是(?P=nameId),比如(?P=mytag) 可以这样做，(?P
ubuntu16.04 apport
WxyangID的博客
03-20 1334
1、可以删除upstart的配置文件 /etc/init/apport.conf （记得备份）2、你可以修改 /etc/init/apport.conf 文件，在以下两行前加上注视符号 #start on runlevel [2345] stop on runlevel [!2345]3、（推荐）修改/etc/default/apport浏览下/etc/init/apport.conf 内容你会
【机器学习】（一） 线性模型之Linear Regression
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walk_power的博客
10-08 5万+
前言 一、原理 1.算法含义 2.算法特点 二、实现 1.sklearn中的线性回归 2.用Python自己实现算法 三、思考（面试常问） 参考 前言 线性回归（Linear Regression）基本上可以说是机器学习中最简单的模型了，但是实际上其地位很重要（计算简单、效果不错，在很多其他算法中也可以看到用其其作为一部分）。机器学习所针对的问...
【机器学习】Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别？
ZhangPY的专栏
08-07 2907
Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别？ Linear least squares, Lasso,ridge regression有何本质区别？ 还有ridge regression uses L2 regularization; and Lasso uses L1 regularization. L1和L2一般如
Pandas数据结构之：Series
EteYogix
09-24 288
类似于广义的一维数组对象，与C++中的map类似。 有属性values与index，即值与索引,都可以是整数浮点数字符字符串等 初始化：obj=Series([2,3,4,5])(即用list初始化其值，此时没有指明索引，默认0-length-1 也可以指定索引初始化： obj2=Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c']) 可以像数组一样按索引取
新宇教你机器学习之 Linear Regression (Least Square Regression)
ShiZhixin的专栏
05-13 2103
http://blog.sina.com.cn/s/blog_a18c98e50101108a.html 部分资料和内容摘自斯坦福大学Andrew Ng教授的Machine Learning Online Class。 监督学习（supervised learning）通常有下列步骤： Linear Regression (Least Square Regression)"
机器学习方法：回归（一）：线性回归Linear regression
weixin_30617797的博客
03-19 4463
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...
Naive Bayes与Laplace smoothing 朴素贝叶斯算法拉普拉斯平滑
EteYogix
07-19 4733
model selection 模型选择
EteYogix
01-13 3850
假设现有一个有限的模型集合M，如何自动的选出适合的模型，避免偏差与方差失衡情形？ 1 交叉验证 将训练样例分为两部分，Strain和Scv，选择模型时只用Strain，然后用Scv评分，选最优的。 这样实际上是用泛化误差评分的。七三开是最常用的比例。缺点是浪费了训练数据。即使选择完后重新用整个训练集训练，但在选择最优模型时依然只用了一部分，导致择优效果下降。 k折交叉验证 将数据分为k
使用LinearRegression怎样得出线性回归线
03-29
使用LinearRegression得出线性回归线的过程如下： 1. 导入LinearRegression模型 ```python from sklearn.linear_model import LinearRegression ``` 2. 创建LinearRegression模型 ```python reg = LinearRegression() ``` 3. 使用fit方法拟合数据 ```python reg.fit(X, y) ``` 其中，X为特征矩阵，y为目标变量。 4. 得出模型的截距和系数 ```python intercept = reg.intercept_ coef = reg.coef_ ``` 5. 绘制线性回归线 假设有两个特征变量x1和x2，线性回归方程为： y = intercept + coef1 * x1 + coef2 * x2 可以选择其中一个特征变量作为x轴，另一个变量作为y轴，绘制散点图。然后，使用上述方程计算每个点的预测值，将预测值与对应的特征变量值连接起来，就得到了线性回归线。
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