- 一、线性回归 线性回归无非就是训练得到线性函数的参数来回归出一个线性模型，学习《最优化方法》时中的最小二乘问题就是线性回归的问题。 关于线性回归，ng老师的视频里有讲，也可以看此博客单参数线性回归。简要说一下线性回归的原理。 假设拟合直线为h(x)=θ0+θ1*x, 记Cost Function为J(θ0,θ1) 这其实就是一... 一、线性回归 线性回归无非就是训练得到线性函数的参数来回归出一个线性模型，学习《最优化方法》时中的最小二乘问题就是线性回归的问题。 关于线性回归，ng老师的视频里有讲，也可以看此博客单参数线性回归。简要说一下线性回归的原理。 假设拟合直线为h(x)=θ0+θ1*x, 记Cost Function为J(θ0,θ1) 这其实就是一...
- 前言 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 前面写过多元线性回归，它用于找到因变量于多个自变量之间的关系，比较... 前言 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。 前面写过多元线性回归，它用于找到因变量于多个自变量之间的关系，比较...
- ➤01 测试背景 这个例子来自于 《飞浆PaddlePaddle深度学习实战》 第45页的一个例子。使用线性回归来对 波士顿房价数据集合 中的房价进行拟合。 本文记录的参照 《飞浆... ➤01 测试背景 这个例子来自于 《飞浆PaddlePaddle深度学习实战》 第45页的一个例子。使用线性回归来对 波士顿房价数据集合 中的房价进行拟合。 本文记录的参照 《飞浆...
- 本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。 1. 线性回归 在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多... 本文介绍了 10 大常用机器学习算法，包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。 1. 线性回归 在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。 预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。我们将借鉴、重用来自许多...
- 文章目录 （1）一元线性回归之旧轿车价格案例 （2）多元线性回归之洞庭湖污染物案例实测 （3） 参考文档： （1）一元线性回归... 文章目录 （1）一元线性回归之旧轿车价格案例 （2）多元线性回归之洞庭湖污染物案例实测 （3） 参考文档： （1）一元线性回归...
- 前言 回归模型对数据的拟合性怎么样，有没有异常点，各自变量间存不存在多重共线？ 本文进行拟合优度的评估、异常点（离群值、高杠杆值、强影响点）的识别与多重共线的诊断。 模型评估与诊断 （1）模型拟合优度评估 在模型拟合完毕通过summary()函数可以获得参数估计表，同时函数也给出了模型的决定系数、校正的决定系数... 前言 回归模型对数据的拟合性怎么样，有没有异常点，各自变量间存不存在多重共线？ 本文进行拟合优度的评估、异常点（离群值、高杠杆值、强影响点）的识别与多重共线的诊断。 模型评估与诊断 （1）模型拟合优度评估 在模型拟合完毕通过summary()函数可以获得参数估计表，同时函数也给出了模型的决定系数、校正的决定系数...
- 唠嗑吹牛逼就不扯了，我们可以直接根据案例理解。 文章目录 （1）一元线性回归之旧轿车价格案例 （2）多元线性回归之洞庭湖污染物案例实测 ... 唠嗑吹牛逼就不扯了，我们可以直接根据案例理解。 文章目录 （1）一元线性回归之旧轿车价格案例 （2）多元线性回归之洞庭湖污染物案例实测 ...
- TensorFlow2 手把手实现线性回归 概述MSE线性回归公式梯度下降 线性回归实现计算 MSE梯度下降迭代训练主函数 完整代码 概述 线性回归 (Linear Regress... TensorFlow2 手把手实现线性回归 概述MSE线性回归公式梯度下降 线性回归实现计算 MSE梯度下降迭代训练主函数 完整代码 概述 线性回归 (Linear Regress...
- import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression, RidgeCV, LassoCV, ElasticNetCV from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.pipeline import Pip... import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression, RidgeCV, LassoCV, ElasticNetCV from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.pipeline import Pip...
- 来源： https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001 线性回归 线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析， 来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分 析方法。 线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自 变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个... 来源： https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001 线性回归 线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析， 来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分 析方法。 线性回归利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自 变量和因变量之间关系进行建模。这种函数是一个...
- import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt 123 num_points = 100 set =[] for i in range(num_points): x1 = np123 import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt 123 num_points = 100 set =[] for i in range(num_points): x1 = np123
- 用Variable实现线性回归 import torch as t %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt from IPython import display import numpy as np 12345 # 设置随机数种子，为了在不同人电脑上运行时下面的输出一致 t.manual_s... 用Variable实现线性回归 import torch as t %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt from IPython import display import numpy as np 12345 # 设置随机数种子，为了在不同人电脑上运行时下面的输出一致 t.manual_s...
- 实现线性回归 线性回归是机器学习入门知识，应用十分广泛。线性回归利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的，其表达形式为 y = w x + b + e y = wx+b+e y= 实现线性回归 线性回归是机器学习入门知识，应用十分广泛。线性回归利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的，其表达形式为 y = w x + b + e y = wx+b+e y=
- #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import csv import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.model_selection import... #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- import csv import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.model_selection import...
- 什么是回归分析 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因... 什么是回归分析 回归分析（regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照因变量的多少，可分为简单回归分析和多重回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中，只包括一个自变量和一个因...
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