机器学习实战----线性回归-分别同时计算详细解释

最新推荐文章于 2024-06-26 09:49:18 发布
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分类专栏： 机器学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangyingjie09/article/details/83032987
本文探讨了在算法训练过程中，参数更新的重要策略。通过C轮更新的案例，详细解析了每轮更新如何依赖于前一轮的参数值，以及这种迭代过程对最终模型性能的影响。

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

分别同时计算：

假设对参数有C轮更新，第A轮假设所有的参数值为1。第B轮中用到的其他参数值都是上一轮的参数值，得到新的参数如下图所示：

机器学习-用简单线性回归做预测（实战篇）
小庄同学的博客
06-23 9869
这是参加贪心学院训练营的第一周，这一周老师主要交了我们简单的线性回归算法与 KNN算法的理论与实战。在机器学习里面，主要可以分为两大类问题，即，分类与回归。 分类主要是判断新得到的数据为哪一类，回归就是预测某一个连续的值。归根结底， 机器学习就是对拿到的历史数据，去训练出数据模型，然后能够对未知数据有一定预测。 在进入本次实战任务之前，我们需要先对机器学习有一定的认识。 请看我的“一文初窥机...
线性回归 《机器学习实战》笔记
qq_34034442的博客
07-14 296
一、概述基本的线性模型简单且易于建模，而一些功能更为强大的非线性模型可以在现行模型的基础上通过引入层级结构或者高维映射得到，机器学习实战中首先讲解了一种基本形式。二、原理对于：$$f(x) = w^{T}x + b$$问题，当w和b学习得到后，模型就得到了确定。于是：\hat{w^{*}}=argmin_{w}(y-X\hat{w})^T(y-X\hat{w})对w求导：$$\frac{\part...
【机器学习算法笔记系列】线性回归算法详解和实战
Mr_Robert的博客
03-27 1557
线性回归算法 算法概述 在统计学中，线性回归(Linear Regression) 是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是由一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合而成。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量...
机器学习算法03——线性回归算法实战
yue200403的博客
07-22 383
摘要：本文主要介绍线性回归算法的定义，公式，回归实战。
视频教程-机器学习算法实战——线性回归算法-机器学习
weixin_34609091的博客
05-28 775
机器学习算法实战——线性回归算法 国内“双一流”大学计算机科学专业博士研究生...
Python数据挖掘与机器学习开发实战-基于线性回归的股票预测-优秀案例实例源代码
08-07
Python数据挖掘与机器学习开发实战_基于线性回归的股票预测_优秀案例实例源代码，含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，简单部署，就...
机器学习大作业-基于线性回归的PM2.5预测项目python源码（95分以上）
10-11
机器学习大作业-基于线性回归的PM2.5预测项目python源码（95分以上）个人经导师指导并认可通过的高分大作业设计项目。主要针对计算机相关专业的正在做期末大作业设计的学生和需要项目实战练习的学习者，可作为课程...
机器学习-火力发电厂工业蒸汽量预测（线性回归，神经网络和逻辑回归3种算法实现比较）
06-07
相比于线性回归，神经网络可能提供更高的预测精度，但同时也需要更多的计算资源和数据量。 最后，逻辑回归通常用于分类问题，但也可扩展到连续数值预测。在本案例中，逻辑回归可能不太适用，因为蒸汽量是一个连续的...
机器学习大作业-基于线性回归的PM2.5预测源码+说明（高分大作业）
最新发布
01-08
机器学习大作业-基于线性回归的PM2.5预测源码+说明（高分大作业），个人大三大作业设计项目、经导师指导并认可通过的高分设计项目，评审分99分，代码完整确保可以运行，小白也可以亲自搞定，主要针对计算机相关专业...
机器学习实战-波士顿房价预测
08-11
在本项目"机器学习实战-波士顿房价预测"中，我们将探讨如何运用机器学习算法来预测波士顿地区的房价。这个经典的机器学习任务源于UCI Machine Learning Repository，是初学者和专业人士研究监督学习算法的理想数据集...
【MachineLearning】之 线性回归（实战）
fanfan4569的博客
07-28 1559
Topic: 最小二乘法代数求解 实战 最小二乘法矩阵求解 实战 使用 scikit-learn 进行线性回归预测 本文为实战篇，理论篇：线性回归理论 最小二乘法代数求解 实战 步骤： 定义数据集， 使用 numpy 绘制图形， 使用matplotlib 定义拟合直线函数，平方损失函数，计算求解 绘制图像 测试用例，预测结果 ...
机器学习Python代码实战（一）线性回归算法
qq_51502732的博客
06-26 941
这里原来的数据集为10000行X6列，若采用训练集占80%，测试集占20%的比例划分，那么训练集为8000行X7列，测试集为2000行X7列。在这里，学习时长，历史分数，课外活动，睡眠时长，练习的试卷为自变量，成绩为因变量。简单线性回归算法的函数表达式一般为y=kx+b，需要拟合的变量是k和b。接下来需要在测试集上使用我们训练好的模型去预测结果，观察与实际值的误差。可以看到房价约为62万。
机器学习实战代码之线性回归
毛豆豆的博客
12-21 260
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.array([1,2,3,4,5]) y=np.array([1,3,2,5,4]) plt.scatter(x,y) plt.axis([0,7,0,7]) plt.show() x_mean=np.mean(x) y_mean=np.mean(y) num=0.0 d=0.0...
【机器学习】线性回归实战案例三：股票数据价格区间预测模型（国外+国内数据）
lys_828的博客
11-21 2万+
股票数据价格区间预测模型（国外+国内数据）案例三：股票数据价格区间预测模型（国外+国内数据）2.3.1 模块加载与忽略警告设置2.3.2 加载数据和数据筛选2.3.3 探索式数据分析（EDA）2.3.4 探究字段之间的关联性2.3.5 特征工程2.3.6 模型创建与应用2.3.7 模型对比2.3.8 预测结果可视化2.3.9 国内茅台股票数据集应用 手动反爬虫，禁止转载：原博地址 https://blog.youkuaiyun.com/lys_828/article/details/121452962（优快云博主：B
TensorFlow6-线性回归实战
weixin_38383877的博客
05-15 271
深度学习笔记—线性回归（实战）
weixin_43217498的博客
05-24 2063
线性回归实战—Boston房价预测 在上一篇博客我们讨论了线性回归的理论知识，在文章的结尾，我们利用线性回归解决了简单的预测问题，这篇博客我们来解决上篇博客最开始提出的问题—Boston房价预测。 上篇博客地址如下: 深度学习笔记—线性回归(基础) 数据分析 在我们使用线性回归解决问题之前，我们先来看一下数据集： Boston房价数据集是一个506行x13列的二维表，包含506个样本，每个样本有13个数值特征其中前12个是特征变量最后的数值特征为该地区的平均房价房价（单价），前12个特征变量分别是： CR
【机器学习sklearn实战】（一）线性回归器
DLUT_yan的博客
12-06 3709
一 线性回归的基础概念 线性回归 逻辑回归(logistic) 非线性假设 softmax 机器学习算法之线性回归算法（Linear Regression） 二 sklearn线性回归 使用sklearn中的库，一般使用线性回归器 首先，倒入包： from sklearn.linear_model import LinearRegression 创建模型： linear =LinearReg...
机器学习实战4-sklearn训练线性回归模型（鸢尾花iris数据集分类）
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知识搬运工的博客
03-03 2万+
不贴图都没人看系列。。。。 线性回归推导： 上图求导部分有误,少些一个转置符号，更正为： 逻辑回归推导： （公式中“ln”和“log”表示一个意思，都是以“e”为低的自然对数）： 公式中：X是m*n矩阵，m个样本，n维特征。 1、内容简介： 本章我们将从最简单的模型之一——线性回归模型，开始介绍两种非常不同的训练模型的方法： ...
01. 线性回归算法实例
11-09 2424
1. 线性回归： 寻找一种能预测的趋势, 线性回归通过一个或者多个自变量（特征值）与因变量（目标值）之间进行建模的回归分析 1.1. 线性关系 二维：直线关系 三维：特征， 目标值， 平面当中 1.2. 线性关系定义 单个特征 y = kx + b 加b是为了对于单个特征的情况更加通用 多个特征 y = k1房子面积 + k2房子位置 + b 1.3. 线性模型 f(x)...
Scikit-learn回归模型实战：从简单线性到多元分析
资源摘要信息:"本资源是一篇关于使用Scikit-learn构建回归模型的机器学习教程，涵盖了简单线性回归、多项式回归与多元线性回归三种常见的回归分析方法。教程着重介绍了如何利用Python语言及其机器学习库Scikit-learn...
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