多元线性回归—波士顿房价预测（版本一）
背景：波士顿房价数据集包括506个样本，每个样本包括12个特征变量和该地区的平均房价。房价（单价）显然和多个特征变量相关，不是单变量线性回归（一元线性回...
非线性回归支持向量机——MATLAB源码
支持向量机和神经网络都可以用来做非线性回归拟合，但它们的原理是不相同的，支持向量机基于结构风险最小化理论，普遍认为其泛化能力要比神经网络的强。大量仿真证实，支持向量机的泛化能力强于神经网络，而且能避免神经网络的固有缺陷——训练结果不稳定。本源码可以用于线性回归、非线性回归...
SPSS—非线性回归(模型表达式)案例解析 - yycGIS
SPSS—非线性回归(模型表达式)案例解析 非线性回归过程是用来建立因变量与一组自变量之间的非线性关系，它不像线性模型那样有众多的假设条件，可以在自变量和因变量之间建立任何形式的模型 非线性，能够通过变量转换成为线性模型——称之为本质线性模型，转换后...
转载：线性回归建模–变量选择和正则化（1）：R包glmnet
2013-07-15 21:41:04 #本文的目的在于介绍回归建模时变量选择和正则化所用的R包，如glmnet,ridge,lars等。算法的细节尽量给文献，这个坑太大，hold不住啊。1.变量选择问题：从普通线性回归到lasso使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法。其建...
解析线性回归：从基础概念到实际应用
目录 前言1 什么是线性回归2 线性回归的一些概念2.1 样本集与样本2.2 实际值与估计值2.3 模型参数与最小二乘法2.4 残差与拟合优度3 线性回归的应用场景3.1 销售预测3.2 医学数据分析3.3 金融市场分析结语 前言 线性回归，被誉为统计学与机器学习领域的明星算法，是一种强大...
机器学习--线性回归算法的原理及优缺点
一、线性回归算法的原理回归是基于已有数据对新的数据进行预测，比如预测股票走势。这里我们主要讲简单线性回归。基于标准的线性回归，可以扩展出更多的线性回归算法。线性回归就是能够...
TensorFlow 实例一（一元线性回归）
使用TensorFlow进行算法设计与训练的核心步骤：准备数据构建模型训练模型进行预测问题描述：通过人工数据集，随机生成一个近似采样随机分布，使得w = 2.0 ，...
MATLAB实现多元线性回归预测
一、简单的多元线性回归：data.txt1,230.1,37.8,69.2,22.12,44.5,39.3,45.1,10.43,17.2,45.9,69.3,9.34,151.5,41.3,58.5,18.55,180.8,10.8,58.4,12.96,8.7,48.9,75,7.27,57.5...
回归分析之线性回归
1回归分析1.1概念回归分析（英语：Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建...
回归分析 | 使用Sklearn做线性回归分析及 rmse 和 mae 讲解
一 概述回归分析模型：销售额 =93765+0.3* 百度+0.15 * 社交媒体+0.05 *电话直销+0.02 * 短信线性回归研究自变量 x 对因变量 y 影...
pytorch 实现线性回归（深度学习）
一 查看原始函数 初始化 %matplotlib inlineimport randomimport torchfrom d2l import torch as d2l 1.1 生成原始数据 def synthetic_data(w, b, num_examples): x ...
100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析
第一天机器学习100天|Day1数据预处理，我们学习了数据预处理。知道了，数据预处理是机器学习中最基础和最麻烦，未来占用时间最长的一步操作。数据预处理一般有六个步骤，导入库、导入数据集、处理缺失值、分类数据转化、分出训练集和测试集、特征缩放等。在处理数据过程中，必须得两个库是numpy和pandas...
量化投资学习笔记15——回归分析:一元线性回归
变量之间的非确定性相关关系。一般形式:y = f(x0,x1,x2,…xp)+ε若为线性回归，y = β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+εβ0，β1等为回归系...
【小白学机器学习3】关于最简单的线性回归，和用最小二次法评估线性回归效果, 最速下降法求函数的最小值
目录 1 什么是回归分析 1.1 什么是线性回归 1.2非线性回归 2 数据和判断方法 2.1 原始数据 2.2 判断方法：最小二乘法 3 关于线性回归的实测 3.1 用直线模拟 3.2 怎么判断哪个线性模拟拟合更好呢？ 3.2.1 判断标准 3.2.2 最小二乘法 3.2.3 高维度数据 3.3 ...
SPSS—非线性回归(模型表达式)案例解析（转）
非线性回归过程是用来建立因变量与一组自变量之间的非线性关系，它不像线性模型那样有众多的假设条件，可以在自变量和因变量之间建立任何形式的模型 &...
线性模型之二：线性回归模型性能的评估（残差图、MSE与R2）
为了获得对模型性能的无偏估计，在训练过程中使用未知数据对测试进行评估是至关重要的。所以，需要将数据集划分为训练数据集和测试数据集，前者用...
机器学习总结（2）—分类中的代数模型（线性回归，逻辑回归，感知机，支持向量机）
前言过去几个月，一直在学习机器学习模型，输入只是学习的一部分，输出可以帮助自己更熟练地掌握概念和知识。把一个复杂的事物简单的讲述出来，才能表示真正弄懂了这个知识。所...
从线性回归案例理解深度学习思想
我不是主攻人工智能、深度学习方向，但是作为计算机相关领域的学习者，如果不了解下，总觉得已经跟不上时代了，况且，人工智能真的是大势所趋，学会了，能够尝试用在不同领域。...
机器学习3- 一元线性回归+Python实现
目录1. 线性模型2. 线性回归2.1 一元线性回归3. 一元线性回归的Python实现3.1 使用 stikit-learn3.1.1 导入必要模块3.1.2 使...
线性模型之逻辑回归(LR)(原理、公式推导、模型对比、常见面试点) 3种类型的梯度下降算法总结李宏毅机器学习笔记2：Gradient Descent(附带详细的原理推导过程） 任何模型都会面临过拟合问题，所以我们也要对逻辑回归模型进行正则化考虑。常见的有L1正则化和L2正则化。
参考资料(要是对于本文的理解不够透彻，必须将以下博客认知阅读，方可全面了解LR)：(1).https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291...