机器学习笔记---线性回归

最新推荐文章于 2025-02-26 16:13:56 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41834780/article/details/88423731
本文探讨了线性回归的基本原理，包括如何通过权重和偏置建立x与y的关系，以及如何利用损失函数评估预测效果。介绍了残差平方和、绝对值损失和Huber损失的不同特性，讨论了过拟合和欠拟合的问题，并提到了n阶多项式的概念。

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1、输入x得出y，求销售量与广告投放量之间的关系。
线性回归就是x和y是线性关系
y=权重乘以x + bias(这不是跟感知器一样)
2、根据这条线预测，那么哪条线最好呢？
预测残差：真实值与预测值的差（用损失函数度量这个差）
最佳直线就是差异最小的

3、损失函数

  • 残差平方和L2损失—对噪声敏感（最小二乘回归）
  • 绝对值L1损失—0处不可导
  • Huber损失—综合两个优点，这个预测残差的绝对值小于某值，用平方，否则用绝对值
  • 过拟合：与训练数据拟合的好，但与测试数据不好
  • 欠拟合：模型太简单，两种数据都拟合的不好
  • n阶多项式：阶数就是最大次幂的数
线性回归
芒果冰麦
04-21 2608
数学原理 回归分析 回归分析是用来评估变量之间关系的统计过程。用来解释自变量X与因变量Y的关系。即当自变量X发生改变时，因变量Y会如何发生改变。 线性回归 回归分析的一种，评估的自变量X与因变量Y之间是一种线性关系。当只有一个自变量时，称为一元线性回归，当具有多个自变量时，称为多元线性回归。 线性关系的理解： 画出来的图像是直的。 每个自变量的最高次项为1。 我们从简单的一元线性回归开始。这里...
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1、线性回归预测模型的实现（linear model）y=x*w
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03-02 1551
### 线性回归预测模型的实现（linear model） **通过 numpy包穷举找到线性模型的预测的w值，并用matplotlib包画出线性预测效果。** 1、实现==y=x*w==线性回归预测。本例题中有学习成绩关于学习时长的一组数据，其满足线性模型，通过此数据训练一个线性模型，并用训练完的模型做预测，预测时长x=4时，成绩y=？。**关键是求解出w的值，w的值知道了其线性模型就确定了。**
看了这个解释，终于明白线性回归模型了
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1. 软件版本：Hadoop2.6.0（IDEA中源码编译使用CDH5.7.3，对应Hadoop2.6.0），集群使用原生Hadoop2.6.4，JDK1.8，Intellij IDEA 14 。源码可以在https://github.com/fansy1990/linear_regression 下载。2. 实现思路：本博客实现的是一元一次线性方程，等于是最简单的线性方程了，采用的是Coures
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