回归是指利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而对（未知数据）进行预测。 用途：预测、判别合理性。困难：①选定变量（多元）；②避免多重共线性；③观察拟合方程，避免过度拟合；④检验模型的合理性。因变量与自变量的关系：①相关关系（非确定性关系，比如物理与化学成绩相关性），使用相关系数衡量线性相关性的强弱；②函数关系（确定性关系）相关系数求解：Pearson样本积矩相关系数 注意，如果样本是两组配对的顺序数据时，...
1.多元线性回归 pho<-c(0.69907424, 0.731751977, 0.82038317, 0.817860678, 0.793782346, 0.791145196 ) waitt<-c(6.746842414, 7.033822049, 7.951127237, 7.92172466, 7.65163524, 7.623168881) pho<-log(pho) waitt<-log(waitt) m1<-30*c(10,25,14,14,0,0) #for driver m2<-30*c(10,150,100,100,100,100) #for customers data1<-data.frame(pho,m1,m2) data2<-data.frame(waitt,m1,m2) fit1<...
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt""" 1. shape: 矩阵维度 3*2 =================== 2. [None,1]: N行 1列 =================== 3. numpy.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None) 正态分布 loc：float此概率分布的均值（对应着整个分布的中心centre） scale：float此概率分布的标准差（对应于分布的宽度，scale越大越矮胖，scale越小，越瘦高） size：int or tuple of ints输出的...
多元线性回归是最简单的机器学习模型，通过给定的训练数据集，拟合出一个线性模型，进而对新数据做出预测。对应的模型如下：n: 特征数量。一般选取残差平方和最小化作为损失函数，对应为：M:训练样本数量。通过最小化代价损失函数，来求得值，一般优化的方法有两种，第一是梯度下降算法（Gradient Descent），第二种是矩阵法（The normal equations）。梯度下降算法 给一个初始值，然后逐步的迭代改变的值，是代价损失函数逐次变小...
1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性 线性回归：就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。这样当出现新的数据的时候，就能够预测出一个简单的值，常用的拟合法为最小二乘法。线性回归可以对大量的观测数据进行处理，从而得到比较符合事物内部规律的数学表达式。2.思考线性回归算法可以用来做什么？（大家尽量不要写重复） 1 机场客流量分布预测 为了有效利用机...
训练集是生成的随机数，x和y的对应关系是y=2x。先生成100个随机数x,然后再计算出y=2x，并在结果上加上一些噪声，测试线性回归模型能否拟合好出y=2x。 1、代码如下：import tensorflow as tf #导入TensorFlow模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plttrain_X=np.linspace(-1,1,100) #产生训练样本X.函数np.linspace用于产生随机数，5个参数，常用前三个，前两个代表产生随机数的范围，第三个代表数目，默认50. trai...
TensorFlow是谷歌推出的深度学习平台，目前在各大深度学习平台中使用的最广泛。 一、安装命令 pip3 install -U tensorflow --default-timeout=1800 -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 上面是不支持GPU的版本，支持GPU版本的安装命令如下 pip3 install -U tensorflow-gpu --default-timeout=1800 -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 是国内的镜像，安装速度...
1 #线性回归：用线性模型y=Wx+b拟合sin2 import numpy as np3 import matplotlib.pyplot as plt4 import tensorflow as tf5 6 #数据，标签7 x_data = np.linspace(-2*np.pi,2*np.pi,300)8 noise = np.random.normal(-0.01,0.05,x_data.shape)9 y_label = np.sin(x_data) + noise 10 plt.rcParams[font.sans-serif]=[FangSong] # 用来正常显示中...
【机器学习】算法原理详细推导与实现(一):线性回归 今天我们这里要讲第一个有监督学习算法，他可以用于一个回归任务，这个算法叫做 线性回归 房价预测 假设存在如下 m 组房价数据：面积(m^2) 价格(万元)82.35 19365.00 213114.20 25575.08 12875.84 223... ...通过上面的数据，可以做出如下一个图。横坐标是 面积(m^2)，纵坐标是 价格(万元)：那么问题来了，给你这样一组数据，或者给你这样一个训练数据的集合，能否预测房屋的面积...
这篇文章主要介绍了基于PHP实现的多元线性回归模拟曲线算法,结合具体实例形式分析了多元线性回归模拟曲线算法的原理与相关php实现技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了基于PHP实现的多元线性回归模拟曲线算法。分享给大家供大家参考，具体如下：多元线性回归模型： y = b1x1 + b2x2 + b3x3 +...... +bnxn;我们根据一组数据： 类似 arr_x = [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15]]; arr_y = [5, 10, 15]; 我...
这次给大家带来PHP实现多元线性回归模拟曲线算法步骤详解，PHP实现多元线性回归模拟曲线算法的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。多元线性回归模型： y = b1x1 + b2x2 + b3x3 +...... +bnxn;我们根据一组数据： 类似 arr_x = [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15]]; arr_y = [5, 10, 15]; 我们最后要求出的是一个数组，包含了从b1 到bn；方法：利用最小二乘法公式：我们只用公式的前半部分，也...
本文实例讲述了基于PHP实现的多元线性回归模拟曲线算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 多元线性回归模型： y = b1x1 + b2x2 + b3x3 +...... +bnxn; 我们根据一组数据： 类似 arr_x = [[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15]]; arr_y = [5, 10, 15]; 我们最后要求出的是一个数组，包含了从b1 到bn； 方法：利用最小二乘法 公式：我们只用公式的前半部分，也就是用矩阵来计算 式中的X就是arr_x，二维数组我们...
线性回归模型 线性回归模型是一个非常简单的算法模型，它属于机器学习中的监督学习算法。假设数据集中有特征xi和特征yi，现在每个i对应于一个样本点（xi，yi），希望通过线性回归算法建立如下所示的一个模型。其中yi为线性模型的预测值，我们肯定是希望yi能够准确预测未知的样本。通俗来讲就是找到一个函数（wxi+b）拟合 yi使得误差最小，即最小化该模型的损失函数： 只要能够使得损失函数最小化，那么此时建立的回归模型就能够较...
本文作者：黄佳，新加坡埃森哲公司高级顾问，人工智能专家，机器学习和云计算高级工程师，参与过公共事业、医疗、金融等多领域大型项目。著有《零基础学机器学习》，《SAP程序设计》，《SAP高级应用开发》，《SAP业务数据传输指南》。写在前面 说到机器学习，大家可能会马上联想到艰深的算法，复杂的公式和高等数学。的确，算法和高等数学确实是机器学习时的基础知识储备。不过，我们也可以用比较浅显易懂的方法介绍一些机器学习相...
通过年龄，工资。预测贷款金额。 贷款金额： = k1 * 工资 + k2 * 工资 + k k1 ，k2 权重对结果影响大， k 偏置项对结果影响小 化简整合：多少个特征，就有多少个权重参数 额外增加一列： 值为1 . 为了矩阵计算。 真实值和预测值之间存在差异。理论模型和现实模型必然存在差异。 每个样本： 真实值 = k * 样本 + 误差 误差： 一万个样本有一万个误差。 误差是对立分布，并且具有相同分布。并且服从均值为0方差为x*x 的高斯分布...