机器学习实战——线性模型

最新推荐文章于 2025-09-09 09:10:53 发布
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#sklearn #线性回归 #LinearRegression #Lasso

本文介绍了线性模型的基本形式和线性回归的概念，包括模型系数和最小二乘法求解。讨论了线性回归的正则化，特别是L1（Lasso）和L2（岭回归）正则化。在sklearn库中，重点讲解了LinearRegression类的使用，包括fit_intercept和normalize等参数。

机器学习实战——线性回归

1 线性模型概述

1.1 基本形式

假设 x = ( x 1 , x 2 , . . . , x n ) \boldsymbol x=(x_1,x_2,...,x_n) x=(x1​,x2​,...,xn​) 其中 x i x_i xi​ 是 x \boldsymbol x x 在第 i i i 属性上的取值，则线性模型可以表示成如下形式：

f ( x ) = w 1 x 1 + w 2 x 2 + . . . + w n x n f(\boldsymbol x)=w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n f(x)=w1​x1​+w2​x

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AIGC实战——生成模型简介
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生成式人工智能是一种人工智能方法，旨在通过学习训练数据的分布模型来生成新的、原创的数据。人工智能生成内容 (Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 是生成式人工智能的一个具体应用和实现方式，是指利用人工智能技术生成各种形式的内容，如文字、图像、音频和视频等。本节将介绍生成模型基本概念，首先介绍生成模型的基本概念，然后，构建用于衡量生成模型性能的框架，并介绍一些重要的核心概念。然后，介绍当前主流的生成模型技术及其分类。
机器学习实战——疫情数据分析与预测
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【机器学习】习题集合
m0_69310669的博客
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正确答案: A,B,C,D(少选不得分)正确答案: A,B,C,D(少选不得分)正确答案: A,B,C(少选不得分)正确答案: A,C,D(少选不得分)正确答案: A,B,C(少选不得分)正确答案: B,C,D(少选不得分)正确答案: B,C,D(少选不得分)正确答案: A,B,C(少选不得分)正确答案: A,B,D(少选不得分。正确答案: A,C,D(少选不得分。正确答案: A,C(少选不得分)正确答案: B,C(少选不得分)正确答案: B,C(少选不得分)正确答案: B,C(少选不得分)
动手学机器学习双线性模型+习题
m0_73202283的博客
03-31 1409
在数学中，双线性的含义为，二元函数固定任意一个自变量时，函数关于另一个自变量线性。
机器学习03——线性模型（多元线性回归、对数线性回归、二分类、线性判别分析）
最新发布
weixin_41782172的博客
09-09 913
本文系统介绍了线性模型及其应用。首先阐述了线性模型的基本形式与核心优点，包括形式简单、可解释性强等。随后详细讲解了线性回归的最小二乘法参数估计，以及如何处理离散属性。广义线性模型部分展示了如何通过联系函数扩展为非线性输出。二分类任务中重点分析了对数几率回归的原理和优势。线性判别分析（LDA）部分则探讨了其监督降维特性及多分类扩展。最后总结了不同线性模型的优化方法，包括线性回归的闭式解、对数几率回归的凸优化及LDA的矩阵论方法。全文系统梳理了线性模型的理论基础与实现技术。
【机器学习】第三章线性模型练习题及答案
weixin_52218723的博客
03-26 3460
机器学习线性模型练习题
机器学习-03 线性模型
一个小白
10-30 1811
3、线性模型 谈及线性模型，其实我们很早就已经与它打过交道，还记得高中数学必修3课本中那个顽皮的“最小二乘法”吗？这就是线性模型的经典算法之一：根据给定的（x，y）点对，求出一条与这些点拟合效果最好的直线y=ax+b，之前我们利用下面的公式便可以计算出拟合直线的系数a,b（3.1中给出了具体的计算过程），从而对于一个新的x，可以预测它所对应的y值。前面我们提到：在机器学习的术语中，当预测值为连续值时，称为“回归问题”，离散值时为“分类问题”。本篇先从线性回归任务开始，接着讨论分类和多分类问题。 .
机器学习笔记——最小二乘法
weixin_30299709的博客
09-11 686
一. 简介 首先来看百度百科对最小二乘法的介绍：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 简而言之，最小二乘法同梯度下降类似，都是一种求解无约...
机器学习——线性回归介绍及案例实战的数据集（客户价值数据表）
04-06
本资源适用于多元线性回归的Python代码实现，是小编的机器学习——线性回归介绍及案例实战的数据集
Python3数据分析与机器学习实战——随书PPT
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机器学习_1、线性回归
cfy2401926342的博客
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线性回归 概念 线性回归是最基础的回归模型。 观察到x与y的关系(模型选择)，y=ax+b，建立线性回归模型。 通过优化方法设法拟合数据，得到最优的a，评估该模型是否准确，查看训练集上的准确率，评估该模型的泛化性能，在测试集上的准确率。 线性回归模型主要学习如何拟合一个线性函数来描述两个或多个变量之间的关系。具体来说，线性回归模型学习的是一个线性方程，该方程可以用来预测一个变量(称为因变量)与一...
scikit-learn机器学习——第五章 复习题
dss875914213的博客
03-27 415
1.线性回归模型是用来解决什么问题的？ 解决两个变量之间成线性关系的问题。 2.线性回归模型的预测函数是什么样的？其矩阵形式的写法是什么样的？ h(x)=a+bx h(x)=[a b]*[1 x]T 3.线性回归模型的成本函数是什么样的？ J(θ)=1/(2m)*∑(h(x(i)-y(i))^2 均方差，乘1/2是为了计算方便（求导的时候约掉） 4.梯度下降算法的参数迭代公式是什么...
【机器学习】线性模型（线性回归、Logistic回归、LDA）
weixin_63062756的博客
02-04 1527
最小二乘法求线性回归、logistics回归、LDA、多分类问题
机器学习练习 1 - 线性回归
GitHub：https://github.com/myp020301
07-07 1510
In [1]: 1 简单练习 输出一个5*5的单位矩阵In [2]: Out[2]: 2 单变量的线性回归 整个2的部分需要根据城市人口数量，预测开小吃店的利润 数据在ex1data1.txt里，第一列是城市人口数量，第二列是该城市小吃店利润。读入数据，然后展示数据In [3]: Out[3]:In [4]: 这个部分你需要在现有数据集上，训练线性回归的参数θJ(θ)=12m∑i=1m(hθ(x(i))−y(i))2 J\left( \theta \right)=\frac{1}{2m}\sum\limi
机器学习读书笔记-3（线性模型）
人生若只能如初见的博客
07-30 840
1 线性模型 1.1 线性模型的基本形式 线性模型（linear model）就是试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即 一般用向量形式写成： 其中的，x1，x2，…，等表示多个属性值；其中的w1，w2，…，等表示对应属性的权值，类似于表示该属性值对应的重要性；其中b表示线性函数的一个偏移量，w和b刚开始都是先赋值一些初始值，然后通过模型训练，逐渐修改w和b的数值，以得到一个较为合适的数值，得到较好的预测效果。 1.2 线性回归 我们首先先介绍一个在只有一个属性的数据集当中，讲解线性回归的原
机器学习练习1-线性回归
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本文基于Andrew_Ng的ML课程作业。
机器学习之线性模型的训练过程
pingguolou的博客
11-25 1001
线性模型的训练过程 1.初始化模型 包括初始化 模型参数W 和 b，使得对任意X可以通过 y=WX+b得到y的结果。 2.准备好数据集，即用于训练的X和Y 3.开始训练 3.1向前传播 计算y_pre=WX+b 3.2计算误差(或称损失) 计算Loss=loss(y_pre,y) 其中loss可以是mae、mse(常称为最小二乘法，或均方误差、平方2损...
《机器学习》读书笔记 5 第3章 线性模型
大浪的专栏
08-15 655
一、基本形式 f(x) = w1x1+w2x2+…+wdxd+b 向量形式：f(x)= wTx+b 二、线性回归 线性回归试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实数输出标记。 对离散属性，若属性值间存在“序”关系，可通过连续化将其转为连续值。例如身高的高、矮可转化为1.0、0.0。高度的高、中、低可转化为1.0、0.5、0.0。 若不存在序关系，假定有k个属性值，则通常转化为k
机器学习线性模型
weixin_45437080的博客
10-27 1438
机器学习线性模型之线性回归以及归一化和优化处理（实验） 第一次写文章如有不足请指出，还处于正在学习中的小白。 一、实验目的 1、掌握训练样本的划分方法； 2、理解线性回归模型的意义； 3、掌握训练和预测的应用过程； 4、掌握线性回归性能评估方法（均方误差MSE）； 5、算出相关线性方程； 6、掌握数据归一化； 二、实验的内容 原始数据集：Advertising.csv 数据共4列200行，每一行为一个特定的商品，前3列为输入特征，最后一列为输出特征。 TV:该产品用于电视上的广告费用（千元） radio：
机器学习实战项目——材料
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