1、线性回归 线性：输入和输出变量之间的关系为一次方函数，即在空间上是一条直线。 回归：在模型（函数、关系式、映射关系等）中输入数据，输出的结果是连续的值，这个过程叫回归。ps：回归是典型的监督学习。 线性回归：在N维空间中使用直线方程拟合数据的过程。 2、损失函数 损失函数(Loss Function)：度量单样本预测的错误程度，损失函数值越小，模型就越好。 代价函数(Cost Function)：度量全部样本集的平均误差。 目标函数(O...
前言：拿到一个案例，去分析：它该是做分类还是做回归，哪部分该做分类，哪部分该做回归，哪部分该做优化，它们的目标值分别是什么。再挑影响因素，哪些和分类有关的影响因素，哪些和回归有关的影响因素，哪些和优化有关的影响因素。对于线性回归来说， 一、导入需要的所有模块和包# 引入所需要的全部包 from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据划分的类，用于交叉验证 from sklearn.linear_model import Lin...
上一篇介绍了机器学习的一些基本概念，其中有感知机与线性回归算法的介绍。在介绍中，应该令人最不可思议的就是，为啥这样的一堆y = x1*w1+x2*w2+x3*w3.....+xn*wn，通过机器学习，最终可以拟合出正确的模型呢？其实机器学习，搭建了人工神经网络，结合线性回归方程与梯度下降算法，通过不停的输入训练数据，回顾计算结果，调整计算参数，最终才能达到目标。我们先从基本概念讲起：1、瞎猜方程解假设现在有y = ax，我们知道x=10的时...
官方文档参考 导入库 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn import datasets,linear_model from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score加载数据 diabetes=datasets.load_diabetes()## 查看数据集 >>>diabetes['data'] array([[ 0.03807591, 0.05068012, 0.06169621, ..., -0.00259226,0.01990842, -0.01764613],[-0.00188202, -0.04464164, -0.05147406, ..., -0.03949338,-0.0683297...
1，线性回归概念 回归和分类的区别：简单地说，回归就是通过数据预测出一个目标值（实际值），分类就是通过数据预测出一个类别（二分类，多分类）。 比如：银行贷款实例 （1）数据：每个个人（样本）的工资和年龄（两个特征） （2）目标：预测银行会贷款给个人多少钱（标签，回归）或者预测银行会不会给贷款（标签，分类） （3）建立以特征为自变量的拟合函数，确定函数参数以求出函数值（标签）可以添加一列x0（取值都为1）引入偏...
线性回归机器学习基本算法之一的线性回归的基本原理，其要点如下：线性回归假设输出变量是若干输入变量的线性组合，并根据这一关系求解线性组合中的最优系数； 最小二乘法可用于解决单变量线性回归问题，当误差函数服从正态分布时，它与最大似然估计等价； 多元线性回归问题也可以用最小二乘法求解，但极易出现过拟合现象； 岭回归和 LASSO 回归分别通过引入二范数惩罚项和一范数惩罚项抑制过拟合。
分享链接：https://shimo.im/docs/K0AaRNl86A8657h5/ 希望大家喜欢~~
概述： 对于X1，X2特征值作关于Y的拟合曲线 Y=参数0 + X1 * 参数1 + X2 * 参数2
理解 以a b为变量，预测值与真值的差的平方和为结果的函数 参数学习的基本方法：找到最优参数使得预测与真实值差距最小 假设可以找到一条直线 y = ax+b 使得预测值与真值的差的平方和最小 故事 假设你面前有一堆男人 这些男人的基本信息全部掌握，包括他们的年收入 简单线性回归 简单线性回归的思想就是：假设你相信，这些男人的身高越高，年收入越高，然后找到一个一元线性方程 ，让这个方程猜得最准，然后 把这个方程记...
一、概念 线性回归（Linear Regression）是回归算法中比较简单的一种，是一种监督学习算法，类似于逻辑回归，但是线性回归不需要Sigmoid函数处理。 线性回归会拟合出一条直线，这条线可以某种程度上代表这些点的发展趋势和分布，拟合出线后，就可以推测后续点的分布，从而实现预测。 二、计算 除 Sigmoid函数外类似逻辑回归。 三、实现 算法分别使用sklearn和自己实现的算法实现线性回归：# !/usr/bin/env python # -*- coding...
在本系列前面的文章中，简单介绍了一下Ignite的机器学习网格，下面会趁热打铁，结合一些示例，深入介绍Ignite支持的一些机器学习算法。 如果要找合适的数据集，会发现可用的有很多，但是对于线性回归来说，一个非常好的备选数据集就是房价，可以非常方便地从UCI网站获取合适的数据。 在本文中会训练一个线性回归模型，并且计算R2得分。 需要先准备一些数据，并且要将数据转换成Ignite支持的格式，这通常是数据...
机器学习十大经典算法之线性回归（学习笔记整理）一、一元线性回归二、多元线性回归三、回归模型的评估与诊断1.模型和回归系数的显著性检验2.正态性检验3.多重共线性检验4.线性相关性检验5.残差独立性检验6.方差齐性检验7.异常值检验 一、一元线性回归 一元线性回归模型也称为简单线性回归模型，模型中只含有一个自变量，数学表达式y=a+bx+εy=a+bx+\varepsilony=a+bx+ε其中a、b为回归系数，ε\varepsilonε为模型的误差项。要得到...