（五）线性回归模型化求解之‘解析法’

最新推荐文章于 2024-11-01 17:36:57 发布
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分类专栏： machineLearning
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38664232/article/details/86744768
本文深入探讨了线性回归的目标函数及其最优解，详细讲解了OLS(普通最小二乘法)的两种求解方法：Moore-Penrose广义逆矩阵和SVD(奇异值分解)，并讨论了岭回归的最优解。通过数学公式和实例，帮助读者理解这些复杂概念。

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线性回归模型求解推导
rankiy的博客
12-04 902
线性回归模型推导 线性拟合模型: hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2hθ(x)=∑i=0nθixi=θTx⋯①h_θ(x)=θ_0+θ_1x_1+θ_2x_2 \\h_θ(x)=\displaystyle \sum_{i=0}^nθ_ix_i=θ^Tx\cdots①hθ​(x)=θ0​+θ1​x1​+θ2​x2​hθ​(x)=i=0∑n​θi​xi​=θTx⋯① 误差，真实值和预测值之间存在...
回归问题经典算法 | 线性回归 ：解析解法（公式推导）
ToBeCeratinToBeTall的博客
02-18 4561
线性回归公式推导 | 解析解法求解参数 | 一篇文章读懂线性回归底层数学思想 | 代码实现
线性回归分析法(1).doc
09-11
线性回归分析法(1).doc
3、线性回归（解析法和梯度下降法）
chaoyuzhang的博客
11-01 801
import random as rd import matplotlib.pyplot as plt import functools import math import numpy as np def sample_generate(n, low, sup, w, e): X = [[(sup-low) * rd.random() + low if j < len(w)-1...
线性回归（数学解析法+梯度下降法）
crazty的博客
12-08 2413
线性回归 所谓线性：体现在y于x仅仅存在 1次方 函数关系 所谓回归：体现在我们所学习和预测的数据会回归到某一区间，比如正态分布，回归到平均值
线性回归模型求解
m0_46926492的博客
11-29 1305
​(欧氏距离)=wmin​∣∣y−Xw∣∣2​​(L2范式) 在这个平方结果下，我们的y和y^分别是我们的真实标签和预测值，这个损失函数实在计算我们的真实标 签和预测值之间的距离。这个损失函数衡量了我们构造的模型的预测结果和真实标签的差异，即差异越小越好。所以我们的求解目标就可以转化为 min⁡w∣∣y−Xw∣∣2 \begin{aligned} \min_w||y-Xw||_2 \end{aligned} wmin​∣∣y−Xw∣∣2​​ ​σ1​e−2σ2(x−u)2​​(2) 误差 ϵ=
常用算法——解析算法
hz_zhangrl的博客
01-16 4930
解析算法，即解析法(analysis algorithm)是指用解析的方法找出表示问题的前提条件与结果之间关系的数学表达式，并通过表达式的计算来实现问题求解。本篇用Python对“已知周长l和面积s，求矩形的高h和宽w”与“求棋盘上的米粒”两个实例，介绍了解析法进行求解问题的过程。
线性回归模型详解
码上飞扬的博客
06-06 5972
线性回归模型的目标是寻找最佳的线性组合来预测目标变量。具体来说，对于简单线性回归，模型试图找到一条最佳拟合直线，而对于多元线性回归，则是在多维空间中找到一个最佳拟合的超平面。多元线性回归模型可以表示为：其中，𝑌Y 是因变量，𝑋1,𝑋2,...,𝑋𝑛X1​,X2​,...,Xn​ 是自变量，𝛽0β0​ 是截距，𝛽1,𝛽2,...,𝛽𝑛β1​,β2​,...,βn​ 是每个自变量对应的斜率，表示其对𝑌Y的影响程度，而𝜖ϵ 是误差项，反映了模型未能解释的随机波动。
机器学习——线性回归模型详解
技术分享
11-02 2552
机器学习——线性回归模型简单分析 线性的含义 **线性是什么？**字面理解是一条直线，这可能让我们回到初中、高中时候的定义的y=ax+b，而在线性回归模型中，它是一个特征或多个特征和结果的拟合模型（好比预测房子的价格，房子的面积、房龄、房间数等等表示的是特征，而所要预测的房子的价格就是需要的结果） ...
线性回归模型完整案例
11-24
根据boston房价数据，进行训练线性回归模型，并进行标准化数据处理，L1、L2正则化损失函数
【经典算法】解析法
这里主要记录一些学到的新知识
10-12 121
未完待续~
回归模型算法——线性回归 详解
最新发布
goTsHgo的博客
11-01 5926
线性回归作为回归分析中的基础模型，通过最小化均方误差来拟合数据，其实现方法包括最小二乘法和梯度下降。线性回归简单易懂，适合小规模数据集，但在特征间存在多重共线性或需要处理非线性关系时需要使用其他变体，如岭回归、Lasso 回归等。...&plus;
线性回归问题的求解
weixin_51309428的博客
04-12 1011
1、解析法求解一元线性回归问题 实例： import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] x=tf.constant([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.
线性回归模型原理及推导
喜欢打酱油的老鸟
03-07 4045
https://www.toutiao.com/a6665460843691377160/ 今天我们来看一个最常见的机器学习模型——线性回归（linear regression）模型。先举个例子让你明白什么是线性回归。 现在我们有房屋面积和价格的一些数据，如下图： 现在我们想知道的是，如果给一个新的房屋面积130m²，能否根据已知的数据来预测新的面积对应的价格是多...
线性回归详解
weixin_43833585的博客
09-03 1332
机器学习之线性回归
＜机器学习系列＞ 线性回归模型
机器学习杂货铺1号店
10-16 1407
前言线性回归模型是机器学习中一个基本回归模型，是许多模型的基础，学习好线性回归模型有助于我们的机器学习，这里简单介绍下线性回归模型并且提供Python代码演示。 如有谬误，请联系指正。转载请注明出处。 联系方式： e-mail: FesianXu@163.com QQ: 973926198 github: https://github.com/FesianXu 代码开源：click线性回
解析法和迭代法
chen的博客
11-27 1325
解析法和迭代法在解决数学问题时各有优缺点，并且在不同的情况下具有不同的意义和适用性。
学习笔记(11):第二章：线性回归-线性回归模型解析求解
weixin_45414304的博客
11-25 116
本章介绍机器学习中的线性模型，并通过案例讲解如何使用线性模型。
最小二乘法线性回归模型深入解析
资源摘要信息:"本文档主要介绍了如何使用最小二乘法来求解线性回归模型的系数。线性回归模型是一种在统计学和数据挖掘中广泛应用的回归分析方法，它可以用来预测或者评估两个或多个变量之间的线性关系。最小二乘法是...
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