线性回归

最新推荐文章于 2024-10-30 22:37:50 发布
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分类专栏： 学习笔记
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MSE和MAE /RMSE

from sklearn.metrics import mean_squared_error
from sklearn.metrics import mean_absolute_error

R Squared

在这里插入图片描述

多元线性回归


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述在这里插入图片描述

scikit-learn线性回归

from sklearn.linear_model import LinearRegression
lin_reg=LinearRegression()
lin_reg.fit(X_train,y_train)
lin_reg.coef_      /         lin_reg.intercept_


from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor
C/C++ 线性回归算法详解及源码
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-07 7808
线性回归是一种常用的预测和建模算法，用于建立自变量（特征）和因变量之间的线性关系模型。拟合直线：使用线性方程 y = mx + b 来拟合数据，其中m是斜率，b是截距。线性回归算法的目标是找到最佳的m和b，使得拟合直线与数据点的误差最小。损失函数：常用的损失函数是均方误差（MSE），它是实际值与预测值之间差异的平方的平均值。数据准备：从数据集中选择自变量和因变量的数据，并进行预处理，例如去除异常值、缺失值处理和归一化处理。参数估计：使用最小二乘法来估计参数m和b的值，最小化损失函数。
sklearn-线性回归
2301_77698138的博客
08-18 1946
sklearn（Scikit-learn）是Python中用于机器学习的一个非常流行的库，它提供了大量的算法和工具来构建和评估模型。线性回归是统计学中用于预测一个或多个自变量（特征）和一个因变量（目标）之间线性关系的方法。回归是一种应用广泛的预测建模技术,这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。在sklearn中，线性回归可以通过LinearRegression类来实现。线性回归模型易于理解和解释，模型的参数（系数和截距）直接反映了自变量对因变量的影响。但是预测能力有限，比如数据比较复杂的时候。
线性回归模型
与时俱进，一专多能。
05-25 3933
线性回归是一种广泛应用于统计学和机器学习的技术，用于研究两个或多个变量之间的线性关系。在本文中，我们将深入探讨线性回归模型的定义、优缺点、应用场景以及未来展望。线性回归模型是一种基于线性假设的统计模型，用于预测一个连续型因变量（也称为响应变量）与一个或多个自变量（也称为解释变量）之间的关系。其基本形式为：其中，表示因变量，表示自变量，是待估参数，是误差项。该模型假设因变量与自变量之间存在线性关系，并且误差项服从正态分布。
多元线性回归模型
小高~的博客
11-28 3万+
本文主要介绍多元线性回归模型的概念及引入，模型构建的基本假定，如何去估计参数，随后介绍模型的检验及注意事项，最后介绍利用模型如何预测。
多重线性回归
Y2663438690的博客
10-30 2031
残差是回归模型中误差的估计。在理想的线性回归模型中，残差的平均值应该为零。残差的和也应该为零，因为预测值是根据最小二乘法计算的，这意味着它们被加权平均以使残差的总和最小。在一个好的回归模型中，残差应该随机分布，并且没有明显的模式。
线性回归模型详解
power_9的博客
06-23 2058
线性回归模型是通过拟合一条直线来描述自变量（X）和因变量（Y）之间的关系。Yβ0β1XϵYβ0​β1​Xϵ其中，YYY是因变量，XXX是自变量，β0\beta_0β0​是截距，β1\beta_1β1​是斜率，ϵ\epsilonϵ是误差项。线性回归模型作为一种基本的统计分析方法，因其简单性和易解释性，在各个领域得到了广泛应用。通过对数据进行探索性分析、建立模型、检验假设和评价模型，可以帮助我们深入理解变量之间的关系，并做出合理的预测和决策。
深度学习：线性回归从零开始实现
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07-14 8万+
"""线性回归模型"""因为需要计算损失函数的梯度，所以我们应该先定义损失函数。在实现中，我们需要将真实值y的形状转换为和预测值y_hat的形状相同。"""均方损失"""我们用批量大小（batch_size） 来规范化步长，这样步长大小就不会取决于我们对批量大小的选择。"""小批量随机梯度下降"""在PyTorch中，全连接层在Linear类中定义。值得注意的是，我们将两个参数传递到nn.Linear中。第一个指定输入特征形状，即2，第二个指定输出特征形状，输出特征形状为单个标量，因此为1。
简单线性回归模型
小高~的博客
12-02 1万+
研究经济变量之间相互数量关系最基本的方法之一是回归分析。在回归分析中，只有一个解释变量的线性回归模型是最简单的，称为简单线性回归模型或一元线性回归模型。本文主要从最简单的一元线性回归模型入手，讨论在基本假定满足的条件下，对经济变量关系进行计量的基本理论和方法。
线性回归详解
suotanyu1595的博客
09-18 3万+
目录1. 什么是线性回归2.一元线性回归3. 损失函数4. 最小二乘法5. 小结 1. 什么是线性回归 其实回归算法是相对分类算法而言的，与我们想要预测的目标变量y的值类型有关。如果目标变量y是分类型变量，如预测用户的性别（男、女），预测月季花的颜色（红、白、黄……），预测是否患有肺癌（是、否），那我们就需要用分类算法去拟合训练数据并做出预测；如果y是连续型变量，如预测用户的收入（4千，2万，10万……），预测员工的通勤距离（500m，1km，2万里……），预测患肺癌的概率（1%，50%，99%……），我们
近代非线性回归分析-韦博成1989
11-23
近代非线性回归分析是一门在统计学领域中占据重要地位的分支学科，其研究的核心在于如何处理和分析那些非线性关系的数据。与传统的线性回归分析不同，非线性回归关注的是变量间复杂且非线性的关系，这种关系无法通过...
18.线性回归及多项式回归分析四个案例分享1
08-03
【线性回归】是统计学和机器学习领域中一种基本且重要的预测模型，它用于建立因变量（目标变量）和一个或多个自变量（特征变量）之间的线性关系。线性回归模型假设因变量和自变量之间存在线性关系，即因变量可以表示...
回归分析-非线性回归及岭回归
04-28
在这个例子中，我们关注的是非线性回归和岭回归，这两种方法在数据挖掘、人工智能和机器学习领域中都有广泛应用。 首先，银行的案例是一个典型的回归分析问题，旨在理解不良贷款的成因。通过分析25家分行的2002年...
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06-04
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第五讲电子商务安全.ppt
05-26
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运用Matlab的LBP算法实现面部表情识别与特征分割 图像处理 指南
05-26
内容概要：本文探讨了利用Matlab和LBP（局部二值模式）算法进行面部表情识别的技术。首先介绍了Matlab作为一种强大工具，在科学计算和图像处理领域的广泛应用背景。接着详细阐述了LBP算法的工作原理及其在图像分析中的优势，特别是对于描述图像局部纹理特征的能力。随后重点讲解了LBP算法在脸部特征分割中的具体步骤，包括图像预处理、特征提取以及最终的表情识别过程。通过对一系列实验数据的分析，证明了这种方法的有效性和准确性。 适合人群：从事计算机视觉、图像处理相关工作的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要对面部表情进行自动识别的应用场合，如安防监控、人机交互系统等。目标在于提供一种高效可靠的面部表情识别解决方案。 其他说明：文中提到的LBP算法不仅能够很好地捕捉到人脸的关键部位特征，而且还能有效地减少噪声干扰，提高了识别率。此外，作者还展望了未来可能的研究方向，比如优化现有算法以提升性能表现。
MATLAB微网优化调度：两阶段鲁棒CCG算法经济调度的详细研究 说明
最新发布
05-26
内容概要：本文深入探讨了基于MATLAB的微网优化调度，特别是采用两阶段鲁棒优化模型和CCG算法来实现经济调度。通过构建min-max-min结构的两阶段鲁棒优化模型，考虑储能、需求侧负荷及可控分布式电源的运行约束和协调控制，并引入不确定性调节参数，使调度方案能够适应不同场景。利用列约束生成算法和强对偶理论，将原问题分解为主问题和子问题交替求解，提高了求解效率。最终，在MATLAB平台上利用YALMIP工具箱调用CPLEX求解器进行了仿真分析，验证了模型和算法的有效性。 适合人群：从事电力系统优化调度的研究人员和技术人员，尤其是对微网优化调度感兴趣的学者和工程师。 使用场景及目标：适用于需要优化微网调度策略，降低成本并提高能源利用效率的实际应用场景。目标是在最恶劣场景下找到运行成本最低的调度方案，同时确保系统的稳定性。 其他说明：本文提供的代码注释详实，出图效果好，适合用于教学和科研项目。
工业自动化中昆仑通态触摸屏控制ABB变频器的技术实现与应用
05-26
内容概要：本文详细介绍了昆仑通态触摸屏控制ABB变频器的技术实现过程及其应用场景。首先简述了昆仑通态触摸屏技术和ABB变频器的基本概念，接着重点讲解了两者之间的硬件连接和软件编程方法，包括具体的代码示例。文中还探讨了该技术在多个行业的广泛应用及其带来的诸多优势，如操作简便、节能高效等。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是对触摸屏控制技术和变频器有研究兴趣的人士。 使用场景及目标：适用于机械制造、化工、纺织、食品加工等多个行业，旨在提升生产线的自动化水平，优化设备操作流程，达到节能增效的目的。 其他说明：随着工业自动化的快速发展，此类技术将在更多领域得到推广和应用。文中提供的代码片段有助于读者快速上手实践，加深对该技术的理解。
“终极版本的asdf文件压缩包”
05-26
假设使用一个带权有向图来表示某地区的公交线路网络，图中的顶点对应区域内的重要站点，有向边代表已开通的公交线路，边上的权重则表示乘坐该线路的票价或所需时间。在此基础上，设计一款交通指南系统，为使用者提供从该区域内的一个站点出发，以最低票价或最短时间到达另一个站点的最优路径指导。
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