以下是为您整理出来关于【线性回归算法】合集内容，如果觉得还不错，请帮忙转发推荐。
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
**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}...
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...