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 机器学习主要分为这四大类：回归与分类的区别：线性回归定义：通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归方法，其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合。 回归预测其实就是找到一个权重乘与特征值再加上回归系数。y=w*x+b 机器预测与真实值是有一定的误差的，我们能够尽可能的减小误差，所以就有了损失函数（误差的大小）。 最小二...
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定...
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这个知识点非常重要，复习了矩阵的相关知识。线性回归都基于矩阵的基础。损失函数是确定正确的线性方程的重要依据重点递归下降，是优化方程的最佳途径。 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） 线性回归算法可以将生活的具有某一线性特征的属性概述总结，再遇到相关问题时，能快速根据线性回归方程得到最佳的解。例如根据手机的价...
?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 （1）线性回归的定义和多元一次线性方程 定义：线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归方法，其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合； （2）线性回归的机器预测跟真实值是存在一定的误差的 （3）损失函数（计算误差大小的公式） （4）最小二乘法的梯度下降算法公式 （5）回归算法 2.思考线性回归算法可以用来做什么...
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 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） 3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己造，或者从网上获取。（加分题） 第一题 ①机器学习分类 ②了解回归算法 ③回归和分类的区别 ④线性回归模型 ⑤损失函数 第二题 ①预测工作经验和工资的关系。 ②预测受教育程度和工资的关系。 第三题 from sklearn.da...
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 回归属于机器学习的监督学习，而回归主要包括线性回归、Logistic回归和回归的评估 回归和分类的区别： 分类和回归的区别在于输出变量的类型（预测的目标函数是否连续）。 定量输出成为回归，或者说是连续变量预测。 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。 线性回归 定义： 线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归方法，其...
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 我们先了解回归算法： 课上老师举了线性回归的应用：①房价预测；②销售额预测；③贷款额度预测； 我们可以发现做线性回归，需要的数据都应该为连续型，最终要预测的因素成为目标值，把影响的因素成为特征；如果影响的因素只有一个，那么这就是一个单线性回归，如果有多个影响因素，那就是一个多线性回归。 ★ 我认为这里有一个重要的知识点就是...
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，连续型预测是回归问题，离散预测是分类问题。 线性回归的误差优化。正规方程和梯度下降法。梯度下降a为学习速率，另一块代表梯度下降的方向。训练次数越多，越准确 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） 分析各种体育球员的效率，分析股票，分析身体的各项指标。 3.自主编写线性回归算法 ，数据可以自己造，或者从网上...
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 一.回归算法属于监督学习，线性回归就属于其中一个知识点。 二.线性回归就是多个自变量和因变量组合形成的线性关系。 三.统计学习中用到线性回归算法，它通过误差的评分合/最小二乘法。同时如果要将误差变最小，是再通过正规方程/梯度下降。 四.可以帮助我们预测一些数据，对此进行一定的判断，减少错误 本节学习代码：import random import time imp...
一、简单的线性回归只有一个自变量（特征）；方程是线性的；回归：label为连续数字型假设我们找到了最佳拟合的直线方程：y = ax + b,则对于每个样本点x_i ，根据我们的直线方程，预测值为：y_i_hat = a*x_i + b最佳拟合：误差最小（为了方便求导绝对误差改为了平方误差）：∑(y_i_hat-y_i)^2 损失函数：描述了单个样本预测值和真实值之间误差的程度。用来度量模型一次预测的好坏。 风险函数：损失函数的期望，理论模型f(x)关于联...
第一个机器学习算法：线性回归与梯度下降 符号解释\(x^{(i)}\),\(y^{(i)}\)：某个训练样本 \(m\)：样本总数量 \(h_{\theta}\)：假设函数Linear regression（线性回归） 如何获得一个线性回归模型？将训练数据放入学习算法，算法通过计算得到一个假设函数。 将\(x\) (需要预测的数据)，通过\(h_\theta\) (假设函数)后，得到\(y\) (估计值)。线性回归的假设函数(hypothesis)的表现形式 \[ h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x \] 很显然这...
#向量化运算import matplotlib as mplmpl.rcParams[agg.path.chunksize] = 1000000import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltm=100x=np.random.random(size=m)y=x*2.0+3.0+np.random.normal(size=m) #带有噪声数据的线性相关数据plt.scatter(x,y,color="red")plt.show()#波士顿房产数据集合from sklearn import datasetsb=datasets.load_boston()print(b.DESCR)print(b.feature_names)x=b.data[:,5] #取第五列的数据，房...
多元线性回归算法可以用来进行初步的数据分析，具有很好的可解释性，不需要进行数据的归一化； 另外，对于目标函数的最小化，求取模型参数，一般有两种方式：正规方程解以及梯度下降法
多次线性回归尝试通过将一个线性方程拟合到观察数据,来表示两个或多个特征与响应之间的关系;# modified of code from 100-Days-of-ML-Code # Day3_Multiple_Linear_Regression# imporint libraries import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as pltnp.set_printoptions(edgeitems=50, linewidth=500)# importing dataset dataset = pd.read_csv('50_Startups.csv') X = dataset.iloc[:, :-1].values Y = d...
**机器学习的过程说白了就是让我们编写一个函数使得costfunction最小，并且此时的参数值就是最佳参数值。 定义 假设存在一个代价函数 fun：\(J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right)\) 通过不断地调整\(\theta_{0}\)和\(\theta_{1}\)是函数\(J\left(\theta_{0}, \theta_{1}\right)\)取得最小值 梯度下降就是使J不断通过导数下降的一种算法 \(\theta_{j}:=\theta_{j}-\alpha \frac{\partial}{\partial \theta_{j}} J\left(\theta_{0}...