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...
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...
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...
【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...
目录
1、线性回归简介1.1 线性回归应用场景1.2 什么是线性回归1.2.1 定义与公式1.2.2 线性回归的特征与目标的关系分析2、线性回归api初步使用2.1 线性回归API2.2 举例2.2.1 步骤分析2.2.2 代码过程3、线性回归的损失和优化3.1 损失函数3.2 优化算法3.2.1 正规方程（1）什么是正规方程（2）正规方程求解举例
3.2.2 正规方程的推导
**推导方式一**：**推导方式二**：3.2.2 梯度下降(Gradient Descent)（1）什么是梯度下降（2）梯度的...
常用的三种线性模型算法–线性回归模型、岭回归模型、套索回归模型
线性模型基本概念 线性模型的一般预测模型是下面这个样子的，一般有多个变量，也可以称为多个特征x1、x2、x3 … 最简单的线性模型就是一条直线直线的方程式，b0是截距，b1是斜率 比如说我们的画一条直线：y=0.5*x+3，他是最简单的线性模型
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#生成-5到5的元素数为100的数组
x=np.linspace(-5,5,100)
#输入直...
**机器学习基础**一元线性回归算法
1. 介绍 一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量y的相关关系，建立x与y的线性回归方程进行预测的方法。由于市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法，必须对影响市场现象的多种因素做全面分析。只有当诸多的影响因素中，确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量，才能将它作为自变量，应用一元相关回归分析市场预测法...
