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01.简介 概念 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归 使用场景 房价预测销售额度预测贷款额度预测 02.入门案例 基本步骤 导入依赖准备数据数据基本处理特征工程机器学习模型评估 示例：假设知道一组学生的平时成绩和期末考试成绩及最终成绩，现在有一个新的同学...
本文用python实现线性回归算法 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Oct 11 19:25:11 2019 """from sklearn import datasets, linear_model # 引用 sklearn库，主要为了使用其中的线性回归模块# 创建数据集，把数据写入到numpy数组 import numpy as np # 引用numpy库，主要用来做科学计算 import matplotlib.pyplot as plt # 引用matplotlib库，主要用来画图 data = np.array([[152,51],[156,53],[160,54],[164,55],[16...
**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...
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...