• 多变量线性回归模型——梯度下降法、随机梯度下降法之python实战

    时间:2024-03-23 14:10:35

    这篇文章主要讲述在多变量线性回归模型中运用梯度下降法与随机梯度下降法解决问题的方法。有关于梯度下降法的数学推导不做讲述的重点。在这篇文章里,我们将对一个包含50个样本的数据集使用多变量回归模型进行处理,通过实操来加深对梯度下降法的理解。一、语言和IDEpython3.7 + pycharm二、问题陈...

  • 吴恩达机器学习 EX1 作业 第一部分单变量线性回归

    时间:2024-03-20 21:13:01

    1、单变量线性回归1.1作业介绍在本练习中,您将使用一个变量实现线性回归来预测一辆食品卡车的利润。假设你是一家连锁餐厅的首席执行官,正在考虑在不同的城市开设一家新餐厅。这个连锁店已经在各个城市有了卡车,你可以得到城市的利润和人口数据。1.2 导入模块import matplotlib.pyplot ...

  • 解密学习机制:线性回归与梯度下降之旅

    时间:2024-03-19 06:59:24

    摘要 在理解机器学习机制的过程中,我们探讨了在合成数据集上训练简单线性回归模型的过程。整个过程要解决的问题是算法如何通过迭代优化来学习输入和输出变量之间的基本关系。 我们的方法包括生成一个合成线性数据集,实施梯度下降进行参数估计,并使用均方误差评估模型的性能。结果表明,模型成功地学习了线性关系,这体...

  • 监督学习——线性回归

    时间:2024-03-17 21:31:08

    目录线性回归绝对值技巧(只考虑了p的值,即与y轴的距离,q的值不在考虑范围)平方技巧梯度下降法平均绝对值误差平均平方误差最小化误差函数均方误差与总平方误差小批量梯度下降法批量梯度下降法与随机梯度下降法小批次梯度下降法绝对值误差VS平方误差scikit-learn中的线性回归线性回归练习高维度多元线性...

  • L1线性回归算法梳理

    时间:2024-03-16 15:11:56

    线性回归算法梳理1.机器学习的一些概念有监督:训练及测试数据样本有对应标签,则该算法模型成为有监督学习。无监督:训练及测试数据样本没有对应标签,则该算法模型成为无监督学习。泛化能力:算法模型在训练数据之外的其他数据集上的表现能力。即算法对新鲜样本的适应能力。过拟合:算法模型为了得到一致性假设而使假设...

  • 【机器学习笔记】关于线性回归那些事

    时间:2024-03-15 08:00:35

    (草稿,待修改)1、闭式解闭式解也被称为解析解,知是通过严格的公式所求得的解,即包含分式、三角函数、指数、对数甚至无限级数等基本函数的解的形式。通过给出解的具体函数形式,从解的表达式中就可以算出任何对应值。2、正则化P.S:推荐参考资料 https://www.jianshu.com/p/569ef...

  • 机器学习之线性回归(单一变量)代码实现(matlab代码实现)

    时间:2024-03-11 13:08:34

    本案例主要利用matlab代码解决“采用实现线性回归(单一变量)来预测一辆食品卡车的利润的问题”,代码中涉及到机器学习中的线性回归理论知识,本文不着重介绍(详细可参...

  • Spark线性回归算法【代码实现,源码分析】

    时间:2024-03-11 12:59:06

    一.算法简介线性回归(Linear Regression)是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的一种回归分析。这种函数是一...

  • 线性回归(Linear Regression)的理解及原理

    时间:2024-03-11 08:15:10

    线性回归的基本含义在统计学中,线性回归(Linear Regression)是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的一种回归...

  • 机器学习---线性回归(Machine Learning Linear Regression)

    时间:2024-03-11 08:14:45

    线性回归是机器学习中最基础的算法,掌握了线性回归算法,有利于以后更容易地理解其它复杂的算法。 线性回归看似简单,但是其中包含了线性代数,微积分,概率等诸多...

  • 十大经典预测算法(一)----线性回归 - 醉雨成风

    时间:2024-03-10 19:14:22

    十大经典预测算法(一)----线性回归 回归问题就是拟合输入变量x与数值型的目标变量y之间的关系,而线性回归就是假定了x和y之间的线性关系,公式如下:...

  • 【线性回归】线性回归模型中几个参数的解释

    时间:2024-03-10 09:13:17

    【线性回归】线性回归模型中几个参数的解释R方决定系数/拟合优度类似于一元线性回归,构造决定系数。称为y关于自变量的样本复相关系数。其中,,有SST=SSR+SSE总...

  • stata基础(十五)——线性回归的基本假定、估计回归系数、拟合系数 - 笑渐不闻声渐悄

    时间:2024-03-10 09:10:46

    stata基础(十五)——线性回归的基本假定、估计回归系数、拟合系数 简要说明和演示线性回归的基本假定、估计回归系数、拟合系数,一元回归、多元回归和R^2的操作过程注...

  • 机器学习(三)—线性回归、逻辑回归、Softmax回归 的区别

    时间:2024-03-09 15:00:02

    1、什么是回归? 是一种监督学习方式,用于预测输入变量和输出变量之间的关系,等价于函数拟合,选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。2...

  • 【R语言学习笔记】9. 线性回归及其假设检验

    时间:2024-03-09 11:48:58

     1. 目的:构建线性回归模型并检验其假设是否成立。 2. 数据来源及背景2.1 数据来源:数据为本人上课的案例数据,2.2 数据背景:“玻璃制造公司”主要向新建筑承包商和汽车公司供应产品。该公司认为,他们的年销售额应与新建筑数量以及汽车生产高度相关,因此希望构建线性回归模型来预...

  • python机器学习实现线性回归

    时间:2024-03-08 20:46:13

    ...

  • 机器学习笔记(十四)——非线性逻辑回归(sklearn)

    时间:2024-03-08 10:08:29

    本博客仅用于个人学习,不用于传播教学,主要是记自己能够看得懂的笔记(学习知识、资源和数据来自:机器学习算法基础-覃秉丰_哔哩哔哩_bilibili用sklearn库...

  • 机器学习|线性回归

    时间:2024-03-07 21:29:28

    线性回归是尝试使用一条直线去拟合出图上的节点。 e i e_i ...

  • R语言用nls做非线性回归以及函数模型的参数估计

    时间:2024-03-06 15:32:14

    非线性回归是在对变量的非线性关系有一定认识前提下,对非线性函数的参数进行最优化的过程,最优化后的参数会使得模型的RSS(残差平方和)达到最小。在R语言中最为常用的非线性回归建模函数是nls,下面以car包中的USPop数据集为例来讲解其用法。数据中population表示人口数,year表示年份。如...

  • 机器学习作业(一)线性回归——Matlab实现

    时间:2024-03-03 22:45:08

    题目太长啦!文档下载【传送门】第1题简述:设计一个5*5的单位矩阵。function A = warmUpExercise()A = [];A = eye(5);e...