ML之LiR：机器学习经典算法之线性回归算法LiR的简介、使用方法、代码实现、经典案例之详细攻略

已于 2023-12-02 09:53:58 修改
阅读量1w 收藏 26
点赞数 31
分类专栏： ML DL/R 精选(人工智能)-中级 文章标签： 机器学习 算法 tensorflow
于 2018-01-25 22:09:19 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41185868/article/details/79167272
版权
本文介绍了线性回归算法LiR的数学公式、实际应用及深度学习框架中的实现，包括sklearn和Tensorflow的代码示例，还提供了经典案例解析，如简单线性回归的编程实现。

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

ML之LiR：机器学习经典算法之线性回归算法LiR的简介、使用方法、代码实现、经典案例之详细攻略

目录

线性回归算法LiR的简介

1、LiR中的数学公式

2、LiR的两大实际应用

3、解读深度学习框架中的LiR底层代码

3.1、sklearn.linear_model.base中的LiR算法

线性回归算法LiR的使用方法

1、python代码实现

2、基于Tensorflow框架的代码实现

3、基于tensorflow实现机器学习之线性回归算法

线性回归算法LiR的经典案例

1、ML之LiR：基于编程实现简单线性回归案例

线性回归算法LiR的简介

         线性回归方程是利用数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。线性回归也是回归分析中第一种经过严格研究并在实际应用中广泛使用的类型。按自变量个数可分为一元线性回归分析方程和多元线性回归分析方程。

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
ML之FS之RFE：RFE递归特征消除算法的简介、代码实现、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-24 1461
​ ML之FS之RFE：RFE递归特征消除算法的简介、代码实现、案例应用之详细攻略 目录 RFE递归特征消除算法的简介 RFE递归特征消除算法的代码实现 RFE递归特征消除算法的案例应用 RFE递归特征消除算法的简介 RFE递归特征消除算法的概述 简介 使用一个基模型来进行多轮训练，每轮训练后，消除若干权值系数的特征，再基于新的特征集进行下一轮训练。 目的 递归特征消除(RFE)的目标是递归地考虑越来越小的特征集来选择特征。RFE 通常用于消除噪声或冗余特征，以提高模型的预测性能和可
ML之LiR：OLS/PLS算法的简介、算法的改进(控制模型复杂度—Lasso/Ridge、限制特征个数—最佳子集选择OFSS/前向逐步回归FSR)、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
12-04 1万+
​ ML之LiR：OLS/PLS算法的简介、算法的改进(控制模型复杂度—Lasso/Ridge、限制特征个数—最佳子集选择OFSS/前向逐步回归FSR)、案例应用之详细攻略 目录 OLS/PLS算法的简介 OLS算法的改进 OLS/PLS算法的案例应用 OLS/PLS算法的简介 OLS是在大约200 年前(1806年)由高斯（Gauss）和法国数学家阿德里安- 马里· 勒让德（Legendre）提出的。 OLS方法 最小二乘法（Ordinary Least Squares）的
神经网络学习速率设置指南（CLR Callback，LRFinder，SGDR等最新的学习率设置方案）附完整代码解析
qq_38410428的博客
03-01 6805
周期性学习率（CLR） 循环学习率是学习率调整的策略，其在周期性质中将学习率从基值增加。通常，周期的频率是恒定的，但是振幅通常在每个周期或每个小批量迭代中动态地缩放。 from keras.callbacks import * from keras.models import Sequential, Model from keras.layers import Dense, Activation...
[TensorFlow]入门学习笔记(4)-BasicModel 线性回归，逻辑回归和最近邻模型
BboySummer
05-23 1798
BasicModel模型搭建前言在写TensorFlow实战的过程中，发现很多TensorFlow的函数，包括流程写的很不舒服，想了想，觉得还是基本功不够扎实。直接上手神经网络模型有时候会忽略本身模型之间的数学逻辑，导致写代码的时候总是写的巨丑又慢。所以这一章主要是回炉的过程，对每一个代码架构进行详细的阐述。BasicModel主要讲三个模型，线性模型，逻辑回归和最近邻模型。最邻近模型在最近邻模型中
tensorflow--Linear Regression
kobbbb的专栏
04-07 311
import tensorflow as tf import numpy import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random # Parameters learning_rate = 0.01 training_epochs = 1000 display_step = 50 # Training Data train_X = numpy.asa...
序列解包（for x,y in zip(keys, values):）详解。
weixin_30462049的博客
09-28 3944
序列解包是一个非常重要和常用的一个功能，使用序列解包可以用非常简洁的方法完成复杂的功能。增强代码的可读性，减少代码量。 1.使用序列解包对多个变量同时进行赋值。 a, b, c = 1, 2, 3 print(a, b, c) test_tuple = (False, 3.5, 'test') d, e, f = test_tuple print(d, e, f) ...
学习tensorflow 线性回归
boraborayolo的博客
08-17 317
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Jun 6 18:52:37 2017 @author: 代码医生 qq群：40016981，公众号：xiangyuejiqiren @blog：http://blog.youkuaiyun.com/lijin6249 """ import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plotdata = { "batchsize":.
ML：MetaCost算法(代价敏感学习/分类任务中的不平衡数据集)的简介(调整少样本权重)、使用方法、案例应用之详细攻略
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
04-22 1836
​ ML：MetaCost算法(代价敏感学习/分类任务中的不平衡数据集)的简介(调整少样本权重)、使用方法、案例应用之详细攻略 目录 MetaCost算法的简介 MetaCost算法的案例应用 MetaCost算法的简介 MetaCost算法(代价敏感学习/分类任务中的不平衡数据集)的概述：基分类器训练→计算错误代价→训练元模型→预测与调整 痛点 一般决策树算法更偏重于大类，追求总的分类准确率。而MetaCost认为应该考虑每个类的分类效果，而不是总的分类效果，主要是因为每个类别被误分类的代价
ML之FE：在机器学习领域，常见的机器学习算法各自对【数值型】特征和【类别型】特征的处理技巧总结以及有哪些算法喜欢高斯分布类型的数据
最新发布
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
05-10 1197
ML之FE：在机器学习领域，常见的机器学习算法各自对【数值型】特征和【类别型】特征的处理技巧总结以及有哪些算法喜欢高斯分布类型的数据 目录 常见的机器学习算法各自对【数值型】特征和【类别型】特征的处理技巧总结 适合高斯分布类型的数据的算法及其原因简介 常见的机器学习算法各自对【数值型】特征和【类别型】特征的处理技巧总结 【数值型】特征 【类别型】特征 NB 必须要求特征之间相互独立 (1)、如果特征间存在强相关性,需要提前进行降维处理 独热编码处理 LiR/L
tensorflow linear_regression 实例解析
Hope^_^
12-28 5946
import tensorflow as tf import numpy import matplotlib.pyplot as plt rng = numpy.random# Parameters learning_rate = 0.01 training_epochs = 2000 display_step = 50# Training Data train_X = numpy.asarray(
深度学习框架tensorflow学习与应用6（优化器SGD、ADAM、Adadelta、Momentum、RMSProp比较）
qq_37791134的博客
12-02 9099
看到一个图片，就是那个表情包，大家都知道： Adadelta 》 NAG 》 Momentum》Remsprop 》Adagrad 》SGD 但是我觉得看情况而定，比如有http://blog.51cto.com/12568470/1898367常见优化算法 (tensorflow对应参数)就认为实际工作上实践中觉得是ADAM ，但是谁说的准呢是吧，每个工程师的场景不一样，得到的实践的经...
神经网络优化算法如何选择Adam，SGD
Camaro的专栏
06-05 3万+
之前在tensorflow上和caffe上都折腾过CNN用来做视频处理，在学习tensorflow例子的时候代码里面给的优化方案默认很多情况下都是直接用的AdamOptimizer优化算法，如下：optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=lr).minimize(cost)但是在使用caffe时solver里面一般都用的SGD+momentum
tf.reduce_sum( ) 函数用法
热门推荐
liguandong
10-24 7万+
reduce_sum( ) 是求和函数，在 tensorflow 里面，计算的都是 tensor，可以通过调整 axis =0,1 的维度来控制求和维度。
python 线性回归 约束_python – Tensorflow：具有非负约束的线性回归
weixin_39676021的博客
12-08 696
我试图在Tensorflow中实现线性回归模型,其他约束(来自域)W和b术语必须是非负的.我相信有几种方法可以做到这一点.>我们可以修改成本函数来惩罚负权重[拉格朗日方法] [见：TensorFlow – best way to implement weight constraints>我们可以自己计算梯度并将它们投影到[0,无限远] [投影梯度法]方法1：拉格朗日当我尝试第一种方法时...
sklearn笔记二 标准化
Dive的博客
09-22 132
2.1 线性回归model常用属性 loaded_data = datasets.load_boston() data_X = loaded_data.data data_y = loaded_data.target model = LinearRegression() model.fit(data_X, data_y) print(model.predict(data_X[:4, :])) ...
TensorFlow学习笔记【一】Helloworld,简单计算，线性回归
朱铭德的博客
07-18 1238
入门
TensorFlow学习笔记
bcfd_yundou的博客
10-20 493
1、拟合直线 # Import the library import tensorflow as tf import numpy as np # Prepare train data train_X = np.linspace(-1, 1, 100) #temp1 = *train_X, #temp2 = *train_X.shape,#*argc 解包，把数组打开 #temp3 = trai
Tensorflow学习笔记：基础篇（2）——多项式回归
Laurenitum0716的博客
01-03 2505
Tensorflow学习笔记：基础篇（2）——多项式回归 — 前文学习笔记（1）中说到线性回归并不能很好的拟合正弦的问题，loss函数值不甚理想，本文将在上文的Tensorflow程序中进行修改，框架结构不变，数据集也不变，仅把线性回归修改为多项式回归，看看最终效果如何~~ —废话少说，直接进入正题 计算流程 1、数据准备 2、准备好placeholder 3、初始...
TensorFlow学习笔记(一)
weixin_34174422的博客
02-28 221
cuda与tensorflow安装 按以往经验，tensorflow安装一条pip命令就可以解决，前提是有fq工具，没有的话去找找墙内别人分享的地址。而坑多在安装支持gpu，需预先安装英伟达的cuda，这里坑比较多，推荐使用ubuntu deb的安装方式来安装cuda，run.sh的方式总感觉有很多问题，cuda的安装具体可以参考。 注意链接里面的tensorflow版本是以前的，tensorfl...
LIR-SLAM：MATLAB实现的开源SLAM系统
在算法层面，LIR-SLAM实现了基于粒子滤波的后端优化，以及基于特征匹配的前端定位技术，以此来提高SLAM的整体性能和准确性。代码中还可能包含了多种传感器融合策略，以提升在复杂环境中的适应性和鲁棒性。 此外，...
评论 2
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

一个处女座的程序猿

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值