线性回归的过拟合与欠拟合
借用Andrew Ng的PPT，下图分别对应特征多项式阶数d=1、2、4的情况，由此可知，特征多项式的阶数不是越高越好。 一、欠拟合的解决方法 1、分析数据，增加特征维度； 2、增加多项式特征阶数； 3、减小正则项的超参系数值； ...
经典算法（一）：线性回归
前言 1. 基本形式 2. 损失函数 2.1 损失函数 2.1.1 最小二乘法 2.1.2 极大似然估计 2.2 正规方程法 2.2.1 一般形式 2.2.2 矩阵形式 2.3 梯度下降法 ...
AI入门之机器学习（3）多元线性回归
多元回归：回归中包括2个或者2个以上的自变量。 多元线性回归：因变量和自变量之间是线性关系。 如图： 一元线性模型表示：二维空间的一条直线。 二元线性模型（有2个自变量x1和x2）表示：三维空间的一个平面。 y=（W1X1）+（W2X2）+b 多元线性模型表示：直线在高维空间中的推广（即...
【机器学习】线性回归
本文转载自：知识库-线性回归前段时间其实已经写过三篇关于回归类问题的博客，但是那三篇主要注重的是代码练习。本篇博客注重的理论分析。而且对各类回归问题做一个总结，包括一元线性回归，多元线性回归，逻辑回归，岭回归，softmax回归。以前在学习的时候感觉这部分很通畅，没遇到什么大问题，但是昨天复习的时候...
罗斯基的机器学习（二）线性回归与Logistic回归
机器学习（二） 线性回归与Logistic回归 线性回归与Logistic回归不是一类问题！光看名字，很容易让人误导是一类算法，其实不然...
【线性回归】线性代数角度解释最小二乘法
第一：背景 问题：广告和销量之间的关系？ 数据集：特征包含三块：电视广告xt，网络广告xm，楼宇广告xf，因变量销量记作y。 数据集样本数为m。第二：拟合线性回归模型 y’ = β0 + β1 * xt + β2 * xm + β...
【机器学习】机器学习学习笔记 - 监督学习 - KNN线性回归岭回归 - 02
监督学习 KNN (k-nearest neighbors) KNN 是用 k 个最近邻的训练数据集来寻找未知对象分类的一种算法from sklearn import neighbors# 分类# 创建KNN分类器模型并进行训练classifier = neighbors.KNeighborsCla...
JavaScript机器学习之线性回归
译者按: AI时代，不会机器学习的JavaScript开发者不是好的前端工程师。原文: Machine Learning with JavaScript : Part 1译者: Fundebug为了保证可读性，本文采用意译而非直译。另外，本文版权归原作者所有，翻译仅用于学习使用JavaScript做...
利用线性回归进行气温预测
前言最近刚刚监督学习线性回归算法，再加上最近青岛天气异常多变，天气预报一直预测的不准确于是想亲自写一个气温预测的功能。数据获取本次数据是在天气+获取的。由于一开始没...
R语言做线性回归
1.回归的多面性回归类型用途简单线性个量化的解释变量来预测一个量化的响应变量（一个因变量、一个自变量）多项式一个量化的解释变量预测一个量化的响应变量，模型的关系是n阶多项式（一个预测变量，但同时包含变量的幂）多元线性用两个或多个量化的解释变量预测一个量化的响应变量（不止一个预测变量）多变量 用一...
多元线性回归
能用office07发布简直是太好了，这下子省了很多事。1、多元线性回归模型假定被解释变量与多个解释变量之间具有线性关系，是解释变量的多元线性函数，称为多元线性回归模型。即 (1.1)其中为被解释变量，为个解释变量，为个未知参数，为随机误差项。被解释变量的期望值与解释变量的线性方程为： (1.2)称...
线性回归总结
一、 机器学习的一些概念 有监督、无监督、泛化能力、过拟合欠拟合(方差和偏差以及各自解决办法)、交叉验证 监督学习：数据 ===> 结果（已提前知道），输入和输出之间有着一个特定的关系。1.1 监督学习分类： 案例：回归：结果是连续值（应用场景：房价预测）预...
一元线性回归的MATLAB编程实现
load('Copy_of_data.mat', 'data')X=data(:,1);y=data(:,2);pos0=find(y==0);pos1=find(y==1);x_pos=1:size(y);hold onplot(X(pos0,:),y(pos0,:),'ro','LineWidt...
简单线性回归（最小二乘法）
0.引入依赖import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt 1.导入数据（data.csv）points = np.genfromtxt('data.csv',delimiter=',')# 提取points中的两列数据，分别作为x,yx=poi...
机器学习之多变量线性回归（Linear Regression with multiple variables）
1. Multiple features（多维特征）在机器学习之单变量线性回归（Linear Regression with One Variable）我们提到过的线性回归中，我们只有一个单一特征量（变量）——房屋面积x。我们希望使用这个特征量来预测房子的价格。我们的假设在下图中用蓝线划出：不妨思考...
[统计学笔记] （十）一元线性回归
（十）一元线性回归基本术语回归这一术语最早来源于生物遗传学，由高尔顿（Francis Galton）引入。回归的解释：回归分析是研究某一变量（因变量）与另一个或多个变量（解释变量、自变量）之间的依存关系，用解释变量的已知值或固定值来估计或预测因变量的总体平均值。因变量：自变量： 或，，，……等等。数...
【统计学习2】线性回归：RSS，TSS，T检测，F检测，假设检验
++++++++++++++++++++++参考众多文章++++++++++++++++++++++第一：假设检验以抛硬币来说H0 假设【假设】：硬币是公平【出现正反概率各为1/2】Ha 假设【检验】：硬币是有问题整个假设检验过程，是在H0假设条件下，进行试验，如果推导出自相矛盾的结论，那么就拒绝H...
Eviews的基本使用，简单线性回归分析
数据如下：1、建立工作表2、由于数据是截面数据，选择Unstructured/Undated3、数据有31行，Data range中填31，点击OK4、输入数据在命令框输入data X Y后回车出现如下界面5、将数据填写进去6、估计参数在EViews命令框中输入“LS Y C X”，按回车，即出现回...
线性回归、岭回归、lasso回归、弹性网络回归算法，附带python实现
线性回归算法简介线性回归，就是利用数理统计中的回归分析，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。线性回归试图学得：求解w和b的关键在于衡量f(xi)与yi之间的差别.由于均方误差是回归任务中最常用的性能度量，因此可以试图让均方误差最小化：求解它可以利用最小二乘法和梯度下降方...
机器学习小白学习笔记---day3---线性模型（岭回归、lasso、线性模型【svm、logistic回归】）
机器学习小白学习笔记之scikit-learn最近刚把西瓜书啃完，一大堆理论让脑子真的是一团浆糊，说实话看的基本只有一个概念哈哈哈，效果不高，但是让我对与机器学习真的是整体有了一个大的了解，但是并没能将每个课后作业都完成，甚至很多公式推导也没实现，太难了，让我着手于实践，古人云实践出真知，又拿起了另...