最详细的机器学习线性回归公式推导

最新推荐文章于 2024-12-12 09:48:05 发布
最新推荐文章于 2024-12-12 09:48:05 发布
阅读量919 收藏 9
点赞数 2
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习求真之路 文章标签： 机器学习线性回归公式推导
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/weixin_40274123/article/details/88540902
博客聚焦机器学习中的线性回归公式推导，虽仅提及第二部分，但可推测围绕线性回归相关理论与公式展开推导，属于信息技术领域机器学习范畴，对理解线性回归原理有重要意义。

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

 

第二部分

 

[Python从零到壹] 十二.机器学习之回归分析万字总结全网首发（线性回归、多项式回归、逻辑回归）
杨秀璋的专栏
07-03 5万+
前一篇文章讲述了数据分析部分，主要普及网络数据分析的基本概念，讲述数据分析流程和相关技术，同时详细讲解Python提供的若干第三方数据分析库，包括Numpy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等。本文介绍回归模型的原理知识，包括线性回归、多项式回归和逻辑回归，并详细介绍Python Sklearn机器学习库的LinearRegression和LogisticRegression算法及回归分析实例。进入基础文章，希望对您有所帮助。
机器学习之线性回归公式推导
L
12-12 839
本文符号约定参见《机器学习之矩阵微积分及其性质》。 假设有个数据，每一个数据由个特征构成，如下： feature_1 feature_2 feature_n value 1 ... 2 ... . . . ...
机器学习基础——线性回归公式推导（附完整代码）
TechFlow的博客
02-05 2481
在之前的文章当中，我们介绍过了简单的朴素贝叶斯分类模型，介绍过最小二乘法，所以这期文章我们顺水推舟，来讲讲线性回归模型。 线性回归的本质其实是一种统计学当中的回归分析方法，考察的是自变量和因变量之间的线性关联。后来也许是建模的过程和模型训练的方式和机器学习的理念比较接近，所以近年来，这个模型被归入到了机器学习的领域当中。然而，不管它属于哪个领域，整个模型的思想并没有发生变化。我们只要有所了解即可...
机器学习之线性回归（算法详细推导）
Diana003的博客
01-22 667
本章从标准线性回归开始，根据其局限性提出局部加权线性回归，岭回归和LASSO回归
机器学习-线性回归的推导过程
frank的博客
08-16 6827
表面理解的线性 对于给定的一组输入值x和输出值y，我们假定其关系为线性的，就会得出： y = kx+b，即我们在大学前接触到的最基本的线性方程，只要我们求出k和b来，就可以求出整条直线上的点，这就是很多人认为的线性： 简单来说很多人认为： 线性回归模型假设输入数据和预测结果遵循一条直线的关系 但是，这种理解是一叶障目。 线性的含义 线性回归模型是：利用线性函数对一个或多个自变量 （x 或 (x1...
一元线性回归公式推导与代码实现.pdf
10-10
机器学习的一元线性回归算法的公式与代码实现，具体包括魔心表达式推导，损失函数凹凸性证明，模型评估等。
线性回归原理推导及实现
最新发布
水寿十八公专栏
12-12 1654
在定义训练过程中，首先初始化模型参数，然后对遍历设置训练迭代过程，在每次迭代过程中，计算当前迭代的预测值，均方损失和梯度，并根据 梯度下降法不断更新系数，记录每一步损失，保存更新后的模型参数字典和梯度字典。### 定义线性回归模型的训练过程'''输入：X：输入变量矩阵y：输出标签向量learning_rate：学习率epochs：训练迭代次数输出：loss_his：每次迭代的均方损失params：优化后的参数字典grads：优化后的参数梯度字典'''# 记录训练损失的空列表。
机器学习数学公式推导之线性回归
QuantumYou的博客
09-01 1807
文章目录线性回归一、最小二乘法1.1 范数的概念1.2 最小二乘法的推导1.3 几何意义二、噪声为高斯分布的 MLE2.1 LSE（最小二乘估计）2.2 MLE（极大似然估计）2.3 LSE与MLE的联系与区别三、权重先验也为高斯分布的 MAP四、正则化4.1 L1 Lasso4.2 L2 Ridge4.3 MAP（极大后验估计）LSE（最小二乘估计）五、小结 本文参考 B站UP: shuhuai008 🌹🌹 P9 系列三 线性回归1-最小二乘法及其几何意义 线性回归 假设数据集为： D={(x1,
机器学习入门之线性回归算法推导
baidu_15238925的博客
07-30 832
心血来潮，想将所学到的知识写篇博客，作者所研究的方向为机器学习，刚学习的时候，走了很多弯路，看的书不少，在推导机器学习一些算法时候遇到了不少困难，查了不少资料，在刚才学的时候，有很多公式推导起来很困难，或者说大多数人都会遇到这样的问题，本博客目的就是解决在机器学习公式推导过程中遇到的问题。 关于机器学习的参考书，周志华的机器学习，李航的统计学习方法，及国外的PRML都是不错的阅读材料。还有Andr...
机器学习——线性回归数学推导
Flamingo的博客
09-06 3389
文章目录线性回归数学推导基础知识线性回归的计算利用矩阵知识对线性公式进行整合误差项的分析 线性回归数学推导 基础知识 线性回归的数学推导主要涉及以下几个知识点： 利用矩阵的知识对线性公式进行整合 误差项的分析 似然函数的理解 矩阵求偏导 线性回归的最终求解 线性回归的公式： 可以借助下面的表格来理解： 对应于线性回归方程，工资和房屋面积是线性回归模型中的x，可贷款金额是y。对于不同的工资和房屋面积对可贷款金额的影响程度是不一样的，每一个特征的参数就是上述模型中的a值。b是一个误差项，例如有两个人工资
【机器学习算法推导】线性回归，L1L2正则
Mankind的博客
12-19 598
线性回归，主要用于从数据中拟合出一条直线（或更高维的平面），这条直线能够很好地体现数据的特征，比如，它能够使得平面上的点都均匀地分布在这条直线上。 算法思想 在简单线性回归中，我们的数据集拥有一定的参数和相应的输出，另x(i)x^{(i)}x(i)表示第i个数据的参数，y(i)y^{(i)}y(i)表示第i个数据的输出，令目标函数Hθ(x(i))=θ0+θ1x1+θ2x2+...+θnxnH_...
机器学习回归理论推导——以线性回归为例
我是张跑跑
01-23 2264
1. 概述 机器学习一共有两大主要任务，一类是讲实例数据划分到合适的分类中，也就是分类问题；另一类是用于预测数值型数据，也就是回归问题。 我们应该都建构回归的例子——数据拟合曲线：通过给定数据拟合出最优的曲线。 拟合曲线也就是使得所有数据点的结果(真实的y) 和 曲线拟合出的结果(拟合出的y)差距 的总和最小，在回归中最经典的方法就是最小二乘法，本文以拟合线性回归数据为例， 利用最小二乘法来推导...
最简洁推导求解最小二乘法（线性回归，监督学习）
weixin_39673686的博客
06-29 1316
我们知道当X 为m*n的矩阵 输入，Y为m*1的输出。那么为了求出wXw = Y，我们可以用线性回归并让 预测值和真实值的差的平方最小，那么w证明过程：矩阵结构为：我们发现yTy是一个常数，也就是说在最小化loss的时候，我们可以不管yTy。我们对loss函数进行偏微分，这里用到了一个矩阵微分公式，在matrix cookbook里有.第10页。aTw 就微分为a了 。第11页wTBw就微分为 （...
机器学习（一）线性回归 Linear Regression
zqzwzd的博客
03-09 294
线性回归是有监督学习，即给定样本属性和对应的标签，训练出线性函数的参数。 解决问题类型： 预测两类事物对相关性 e.g. 预测房价跟面积的关系 （单变量） 预测房价跟面积、楼层的关系 （多变量） 一、单变量线性回归（Linear Regression with One Veriable） 二、代价函数（Cost Function） 我们预测了线性函数的参数th...
【学习机器学习】线性模型相关方程求解
weixin_44151650的博客
04-17 952
前言 机器学习已经学到线性模型了，今天课上讲了两个方法，一个是对单一属性线性回归使用的最小二乘法，一个是对多元回归使用的极大似然法。老师过的太快了没有怎么搞明白，尤其是其中的推导，大量的“易证”，实际上还是需要些步骤的。因此今天我就来把这两个方法中的一些解方程的步骤写一下 1. 单一属性线性回归——最小二乘法中ω\omegaω和b求解 方程组： ∂E(ω,b)∂ω=2(ω∑i=1mxi2−∑i=1...
【机器学习｜数学基础】Mathematics for Machine Learning系列之线性代数（13）：线性方程组的解的结构
海到无边天作岸 山登绝顶我为峰
09-23 2610
4.3 线性方程组的解的结构 解向量 设有齐次线性方程组 {a11x1+a12x2+....+a1nxn=0a21x1+a22x2+...+a2nxn=0...........am1x1+am2x2+....+amnxn=0\begin{cases} a_{11}x_1+a_{12}x_2+....+a_{1n}x_n=0 \\ a_{21}x_1+a_{22}x_2+...+a_{2n}x_n=0\\ ...........\\ a_{m1}x_1+a_{m2}x_2+....+a_{mn}x_n=0\\
机器学习——简单线性回归算法（Linear Regression）
Liuyt_61的博客
11-03 888
线性回归 解决回归问题 思想简单 许多强大的非线性模型的基础 结果具有很好的可解释性 蕴含机器学习中的很多重要思想 在上图坐标上，每一个点都表示一个数据， 假设是房产价格的数据。线性回归算法说我们认为房屋的面积和价格成一定的线性关系，也就是说随着房屋面积的增大，价格也会增大，并且增大是线性的。 那么在这种假设下，找到一条直线，希望最大程度的“拟合”样本特征和样本输出标记之间的关系。对于上图来...
Machine Learning|吴恩达 （1）线性回归与逻辑回归【含公式推导】
weixin_40920228的博客
06-10 1444
《Machine Learning》@ coursera.org | Formula Summarizi 《Machine Learning》@ coursera.org | Formula Summarizi Multivariate Linear Regression Normal Equation Logistic Regression 快捷键 Markdown及扩展 表格 定...
机器学习（数据分析）数学基础——线性代数篇（五）线性方程组
小林同学的计算机学习
12-25 1423
求解线性方程组
评论
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
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