线性回归

最新推荐文章于 2025-07-31 22:25:28 发布
最新推荐文章于 2025-07-31 22:25:28 发布
阅读量108 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： 机器学习 逻辑回归
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_40718101/article/details/105664462

Task01：线性回归（2天）

  1. 线性回归的原理

  2. 线性回归损失函数、代价函数、目标函数

  3. 优化方法(梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法)

  4. 线性回归的评估指标

  5. sklearn参数详解

    • 模型建立：线性回归原理、线性回归模型
    • 学习策略：线性回归损失函数、代价函数、目标函数
    • 算法求解：梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法等
    • 线性回归的评估指标
    • sklearn参数详解
    练习部分
    • 基于线性回归的房价预测问题
    • 利用sklearn解决回归问题
    • sklearn.linear_model.LinearRegression

1、线性回归的原理

进入一家房产网，可以看到房价、面积、厅室呈现以下数据:

面积(x1)厅室数量(x2)价格(万元)(y)
643225
593185
1164508
………

我们可以将价格和面积、厅室数量的关系写为f(x)=θ0+θ1x1+θ2x2f(x)=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2f(x)=θ0​+θ1​x1​+θ2​x2​,使得f(x)≈yf(x)\approx{y}f(x)≈y,这就是一个直观的线性回归的样式。

小练习

基于线性回归的房价预测问题

线性回归的一般形式：

有数据集
防止过拟合

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 7839
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 2032
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 3990
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 2187
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 2180
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
热门推荐
Hello大家好，我是Dream，如果帮得到你，那我深感荣幸！想进粉丝福利群及免费送书群，直接私信我拉你。交流学习、商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
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...
代码 多元线性回归代码 代码 多元线性回归代码
06-04
代码 多元线性回归代码代码 多元线性回归代码代码 多元线性回归代码代码 多元线性回归代码代码 多元线性回归代码代码 多元线性回归代码代码 多元线性回归代码代码 多元线性回归代码代码 多元线性回归代码代码 多元...
5G毫米波射频前端设计：从GaN功放到混合信号集成方案
ytttr873的博客
07-31 324
同时，GaN功放还具备较高的功率附加效率（PAE），相比传统的半导体材料功放，能够在提供相同功率输出的情况下消耗更少的电能，这对于降低设备的能耗和散热需求具有重要意义。随着5G通信技术的飞速发展，毫米波频段凭借其丰富的频谱资源，成为满足5G高速率、大容量数据传输需求的关键频段。然而，毫米波信号的高频特性带来了诸多设计挑战，射频前端作为无线通信系统中负责信号发射与接收的核心部分，其设计至关重要。GaN功放通过优化电路设计和工艺，能够在高功率输出的情况下保持良好的线性度，确保信号在传输过程中的准确性和可靠性。
【因子动物园巡礼】第12章：机器学习在因子投资中的应用（中文翻译）
Menger_Wen的博客
07-29 1757
原作者：张晓泉、卢涛、石川 探讨了机器学习在因子投资中的应用现状与挑战。 金融数据的诸项特性导致直接套用现成算法效果有限。 重点分析了两类深度学习模型（CNN和RNN）在金融建模中的适应性，指出其成功依赖数据质量与经济理论指导。 通过解构量化投资全流程，展示了机器学习在数据预处理、因子发现、风险优化等环节的应用潜力，同时强调需警惕过拟合风险。 资产定价领域需将机器学习嵌入理论框架，通过正则化、协变量缩放等技术结合金融先验知识提升预测效果。 当前研究正从传统计量方法转向机器学习范式，但克服数据分布变化仍困难
机器学习鸢尾花案例
2302_76568160的博客
07-27 612
鸢尾花（Iris）数据集是机器学习领域的经典分类数据集，包含三类鸢尾花的测量数据：山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）。每类样本50条，共150条数据，每条数据包含4个特征：萼片长度（sepal length）、萼片宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）、花瓣宽度（petal width），目标变量为花的类别。
python学智能算法（二十九）|SVM-拉格朗日函数求解中-KKT条件理解
最新发布
专注python+工程实践的热心婶子
07-31 410
本文介绍了KKT条件在带约束优化问题中的应用原理。通过"力的平衡"类比，阐释了KKT五大规则：目标函数梯度与约束梯度加权和平衡（拉格朗日乘子权重）；不等式约束条件的边界限制；拉格朗日乘子非负性保证方向正确；互补松弛性确保未激活约束不影响；等式约束严格成立。这些条件共同判断优化问题中既满足约束又无法改进的局部最优解。文章以直观的物理类比帮助理解数学优化条件，为后续应用奠定理论基础。
机器学习——互信息（超详细）
leaf_lucky的博客
07-31 238
互信息（Mutual Information, MI）基于信息论，衡量随机变量。提供了很多信息，则条件熵会降低，互信息值就大。的情况下，皮尔逊相关系数 ≈ 0（因为非线性），但互信息。输出的分数越高，说明该特征与目标变量关系越强。，说明邮编与疾病无关，可以舍弃。是一种用于衡量两个变量之间。在机器学习中，互信息常用于。的值后，能减少多少对。发生的概率减去在已知。假设要预测患者是否患病（（如皮尔逊相关）：只衡量。，尤其适合非线性关系。
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