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...
双色球机器学习线性回归蓝球预测案例
听闻有个同事每天买**，想到机器学习用来预测**也是不错的。于是今天尝试了下（事先声明，最后测试发现一点也不准，所以。。。别想太多了。。哈哈）具体代码如下：首先我在某**网站上找到了大量双色球的历史数据，然后复制下来大体是这样的然后开始写代码，一如既往的，导包，读数据，填充缺失值，然后看看数据运行输...
利用Weka进行线性回归预测
一、实验目的和内容 （一）实验目的和内容 利用Weka对现有数据进行短期预测。先利用excel和weka软件将数据记性预处理，再将数据载入weka中，开始创建模型并进行预测。通过本实验，掌握Weka软件的使用，对数据创建模型并预测。从而掌握回归分析的基本思想和方法。 （二）背景知识 1、Weka W...
Tableau进行时间序列、线性回归
Tableau进行时间序列、线性回归一、线性回归第一步，打开“全球超市订单数据.xlsx”；第二步，生成折线图。将“订购日期”放入列，选择“月，”“销售额”放入行；第三步，构建趋势线。在图中，右击，选择“显示趋势线”；第四步，显示趋势线公式。首先，点击趋势线，右击，选择“描述趋势线”；然后，复制里面...
基于R语言的lmer混合线性回归模型
混合模式适合需求吗？混合模型在很多方面与线性模型相似。它估计一个或多个解释变量对响应变量的影响。混合模型的输出将给出一个解释值列表，其效应值的估计值和置信区间，每个效应的p值以及模型拟合程度的至少一个度量。如果您有一个变量将您的数据样本描述为您可能收集的数据的子集，则应该使用混合模型而不是简单的线性...