PCA vs Linear Regression 可视化理解

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本文深入探讨了主成分分析(PCA)与逻辑回归(LR)两种关键的机器学习算法。通过对比分析，阐述了它们在数据预处理及特征选择中的应用，并结合实例说明了各自的优缺点与适用场景。

https://shankarmsy.github.io/posts/pca-vs-lr.html

 

https://shapeofdata.wordpress.com/2013/04/09/principle-component-analysis/

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Linear Regression 原理与代码实战案例讲解
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
07-01 67
线性回归中最常用的方法是最小二乘法。最小二乘法的目标是找到一组参数，使得预测值与实际值之间的平方误差之和最小。本文详细介绍了线性回归的概念、原理、算法、数学模型、代码实现以及实际应用案例。通过案例分析和代码实践，加深了对线性回归的理解和应用能力。
回归预测 | MATLAB实现PCR(主成分回归)多输入单输出
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
05-18 3414
回归预测 | MATLAB实现PCR(主成分回归)多输入单输出（PCA Regression） MATLAB实现数据降维的PCA(主成分分析)函数有pca和pcacov两个。 pca函数可以直接利用原始数据进行主成分分析； pcacov函数针对原始数据的协方差矩阵进行主成分分析,本程序实现了两种分析方法的预测结果对比，可以直观看出不同处理方法的预测效果差异！ 预测结果一览 主成分回归介绍 当自变量存在高度共线性或一般回归分析所得到的回归系数不符合常理时，可以采用主成分回归法。通过变换将高度相关的变
LinearRegression：使用numpy库对模拟线性数据进行线性回归，并使用matplotlib库进行可视化
02-20
LinearRegression：使用numpy库对模拟线性数据进行线性回归，并使用matplotlib库进行可视化
解析法实现一元线性回归、多元线性回归以及数据模型可视化操作
hanhan的博客
08-25 2964
解析法实现一元线性回归 代码： #加载样本数据 x=[137.97,104.50,100.00,124.32,79.20,99.00,124.00,114.00,106.69,138.05,53.75,46.91,68.00,63.02,81.26,86.21] y=[145.00,110.00,93.00,116.00,65.32,104.00,118.00,91.00,62.00,133.00,51.00,45.00,78.50,69.65,75.69,95.30] meanX=sum(x)/len(x
轻松入门梯度下降算法（Gradient Descent）
fuhuo_的博客
11-04 917
轻松入门梯度下降算法 概要 梯度下降算法是将代价函数（cost function）J最小化的一种算法， 它被广泛的应用于机器学习领域中的众多领域。 假设有一个代价函数J(θ0, θ1)，也许这是一个线性回归的代价函数，也许是一些其他函数，要使其最小化就需要用一个算法最小化函数J(θ0, θ1) 。 梯度下降算法可应用于多种多样的函数求解，为便于理解，以两个参数为例（当然显示处理数据中往往是多维的），如下图所示： 不妨将上图假设为山群，我们的目标是找到山的最低点，假定我们站在某个初始点上，我们要做的便是环顾
第一章 线性回归 Linear Regression
qq_28264857的博客
01-04 3352
1 什么是回归 1.1 回归概念的来源 “回归”是由英国著名生物学家兼统计学家高尔顿(Francis Galton,1822～1911.生物学家达尔文的表弟)在研究人类遗传问题时提出来的。为了研究父代与子代身高的关系，高尔顿搜集了1078对父亲及其儿子的身高数据。他发现这些数据的散点图大致呈直线状态，也就是说，总的趋势是父亲的身高增加时，儿子的身高也倾向于增加。但是，高尔顿对试验数据进行了
UA MATH567 高维统计 专题1 Supervised PCA Regression概述
一个不愿透露姓名的博客
01-21 519
UA MATH567 高维统计 专题1 Supervised PCA Regression概述相关结果Supervised PCA Regression 相关结果 考虑经典的回归问题y=Xβ+ϵ,X∈Rp,ϵ∼N(0,σ2In)y=X\beta+\epsilon,X \in \mathbb{R}^p,\epsilon \sim N(0,\sigma^2I_n)y=Xβ+ϵ,X∈Rp,ϵ∼N(0,σ2In​)，根据Gauss-Markov定理，在满足定理的假设时，OLS估计量具有非常好的渐近性质，但是当ppp
机器学习PCA与线性回归结合的特征降维及模型优化：数据标准化、超参数调优与模型评估系统设计
04-10
PCA作为一种无监督学习算法，主要用于数据降维、特征提取和数据可视化，其核心思想是通过线性变换将原始数据转换到一组新的正交坐标系中，使得数据在新坐标系下的方差最大化。文中通过Python代码展示了如何使用PCA...
SPSS、R语言因子分析FA、主成分分析PCA对居民消费结构数据可视化分析
拓端研究室TRL
10-21 1355
全文链接：https://tecdat.cn/?p=37952分析师：Ting Mei在经济发展的大背景下，居民消费结构至关重要。本文围绕居民消费结构展开深入研究，运用 SPSS25.0 和 R 语言，以因子分析法和主成分分析法对东北三省居民消费价格指数及全国城镇居民消费性支出指标进行分析。通过数据标准化、效度检验等步骤，找到公共因子，揭示居民消费结构特点。在东北三省分析中，明确了消费结构的因子及...
[DVT]50个程序帮你深入掌握数据分析和数据可视化的精髓
最新发布
元直的博客
05-25 897
摘要：Python 是数据分析和数据可视化领域的首选语言，凭借其丰富的库（如 Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn 等），可以高效处理数据并生成直观的图形。通过这 50 个程序的实践，你可以从数据分析和可视化的基础技能逐步进阶到高级应用，达到精通程度。如果有特定数据集或分析目标，可以提供更多信息，我会进一步定制程序或提供更详细的解释。这些代码旨在通过多样化的案例和逐步复杂的任务，帮助你达到数据分析和数据可视化的精通程度。如果你有特定需求或需要更详细的解释，可以进一步讨论。
Regression_09.05.20：这是一系列代码，用于导入数据，进行回归分析，居中变量和可视化交互
02-11
接下来，进行回归分析，这可能包括简单的线性回归（如使用sklearn库中的`LinearRegression`模型）或者更复杂的多元回归。回归分析的目标是建立一个数学模型，这个模型能够描述自变量与因变量之间的关系。在这个项目...
【机器学习】PCA&Logistic Regression的原理及算法实现
qq_43063692的博客
02-22 925
偏最小二乘法回归（Partial Least Squares Regression）
Ai_yunyun的博客
10-09 4125
PCA 通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。中的数据点按特征进行 PCA 之后，拆接出单个映射方向的特征向量及投影，再用投影对。就是要求的投影方向。缺点在于对特征的处理方式比较粗糙，用的是线性回归来表示。可逆，这样就可以用最小二乘法来进行回归了，这样的称为主元回归（PCR）。在某条线上的投影，因此会存在线性回归的一些缺点；（这里的主成分并不是通过 PCA 得出的主成分）在计算模型的过程中，得到了。6）综合 4）和 5），得到优化目标。
机器学习---降维之PCA主成分分析法
勤劳的小蜜蜂啊~
02-04 6486
机器学习之降维，PCA主成分分析法。
R语言可视化包ggplot2绘制线性回归模型曲线实战（ Linear Regression Line）
data+scenario+science+insight
10-07 2320
R语言可视化包ggplot2绘制线性回归模型曲线实战（ Linear Regression Line） 目录 R语言可视化包ggplot2绘制线性回归模型曲线实战（ Linear Regression Line） #ggplot2绘制线性回归模型曲线语法 #仿真数据及线性回归模型构建 #ggplot2绘制拟合的线性回归模型 #ggplot2绘制拟合的线性回归模型（去除标准误区域） #ggplot2绘制拟合的线性回归模型（美化、自定义） #ggplot2绘制线性回归模型曲线语法 .
各种内排序算法的实现及性能比较(实验四)_异常检测算法汇总
weixin_36164538的博客
01-27 1050
本文来自：https://github.com/Albertsr第一部分：无监督异常检测1. 算法1.1 孤立森林(Isolation Forest)算法论文：Isolation Forest [Liu et.al, 2008]算法解析：Isolation Forest算法解析算法应用：isolationforest.py1.2 基于PCA的异常检测思路一：基于样本的重构误差基于K...
PCA 降维算法详解 以及代码示例
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08-13 11万+
1. 前言  PCA ： principal component analysis ( 主成分分析) 最近发现我的一篇关于PCA算法总结以及个人理解的博客的访问量比较高， 刚好目前又重新学习了一下PCA （主成分分析） 降维算法， 所以打算把目前掌握的做个全面的整理总结， 能够对有需要的人有帮助。 自己再看自己写的那个关于PCA的博客， 发现还是比较混乱的， 希望这里能过做好整理。 本文的所有
TensorFlow练习（五）——结果可视化（线性回归LinearRegression）
yueguizhilin的博客
08-30 1647
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs,in_size,out_size,activation_function=None): # 输入值，输入的大小，输出的大小，激励函数 Weights = tf.Variable(tf.random_
PCA和线性回归的差别
诚实的小小乐
07-16 5220
PCA使用上图的d'来衡量投影的好坏，使得样本到直线的距离最小。 线性回归使用上图中的d来衡量回归的好坏，使得f(x)-y的平方和最小。   最小二乘法（最小平方法），使得f(x)-y的平方值最小化，线性回归使用的是最小二乘法。...
模型可视化呢
04-19
最后，要检查是否有遗漏的重要可视化技术，如特征重要性的可视化，或者使用PCA等降维方法配合t-SNE进行高维数据展示。需要确保覆盖主要方面，同时保持回答的条理性和实用性。</think>--- ### 一、Scikit-learn模型...
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