2.线性回归定义 3.建立线性回归模型: 4.模型评估 4.1决定系数法 4.2 损失函数(又称最小二乘法、MSE均方误差) 5.梯度下降 5.1调整学习率 6.欠拟合、过拟合 7.交叉验证 8.结束 1.前言 我们想了解机器学习,绕不开那些经典的模型。线性回归、逻辑回归、SVM支持向量机、随机森林、决策树、贝叶斯、聚类算法、朴树...
单变量这个词仅仅是称呼单一变量的高大上的方式。 在回归中,均方误差(平方损失)是回归任务中最常用的性能度量。 通过让均方误差最小化来得到最优解。如果是拟合更加复杂的比如非线性函数 ,就不是用线性回归。 下面是一个根据房屋面积预测房屋价格的例子。 假使我们回归问题的训练集(Training Set)如下表所示: 我们...
这是一篇小白写给小小白的有关单变量线性回归(linear regression with one variable)的 note。 问题描述:给定一系列的数据点(xi,yi)(i=1,2,⋯,m),如何找到一条和全体数据点匹配得最好的拟合直线(best-fit line),使得所有的数据点尽可能地落在这条直线附近。 设直线方程为y=f(x)=wx+c,问题即找出最优的...
单特征线性回归 线性回归模型是回归模型的一种,通常用于预测数据。 一、模型 二、成本函数的使用 线性回归的目标是找到合适的w、b,使成本函数的值最小,让假设函数直线与训练集拟合最好。成本函数是衡量预测值与真实值之间的差异,也即误差,误差越小,预测的结果自然更接近真实值。
一种可能的表达是h(x)=ax+b,因为只有一个特征/输入变量,因此称其为单变量线性回归。 2.2 代价函数 在假设函数h(x)=ax+b中,我们将a,b称为模型参数。我们希望为模型选择合适的参数(parameters),我们选择的参数决定了我们得到的直线相对于我们的训练集的准确程度,模型所预测的值与训练集中实际值...
Linear Regression with one Variable(单变量线性回归) Model and Cost Function(模型和损失函数) 给出一个房价预测的例子,x轴是房子的大小,y轴是房子的价格,图中标注了一些房子作为数据集,而这些点被称为标注数据(labeled data),利用这样的数据来预测的方法称为:监督学习。监督学习分为两类:分类与回归,此时,作为...
第一步:输入网址,打开“风暴智能统计”——“线性回归分析” 第二步:导入整理好的数据,目前支持10M以内的csv格式数据 第三步:点击“快速线性回归分析”——选择因变量和自变量,右侧直接显示批量单因素回归法的结果 第四步:导出统计分析报告——一键导出word版三线表结果 ...
打开PASS15软件,①点击Regression菜单并双击或其前面的“+”展开子菜单栏;→②点击Linear Regression菜单并双击或其前面的“+”展开子菜单栏;→③点击Linear Regression→弹出Linear Regression对话框进入单因素线性回归分析的样本含量估计界面,详见操作示意图...
单变量线性回归模型SAS示例 单变量线性回归模型一般形式为:Y=b0+b1X1+e。其中Y为因变量,X为自变量或预测变量,e为扰动项,b为模型的系数。如下示例建模背景为针对消费与收入构建单变量线性回归模型,下面为SAS实现代码以及我对模型结果的解读思路: PROC REG DATA=XUHUI PLOTS(ONLY)=ALL; ...