线形回归方程,就是有n个特征,然后每个特征Xi都有相应的系数Wi,并且在所有特征值为0的情况下,目标值有一个默认值W0,因此: 线性回归方程为: 整合后的公式为: 3. 损失函数 损失函数是一个贯穿整个机器学习的一个重要概念,大部分机器学习算法都有误差,我们需要通过显性的公式来描述这个误差,并将这个误差优化到最小...
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。 线性回归就是能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系,这样当出现新的数据的时候,就能够预测出一个简单的值。 线性回归的模型形如: 线性回归得出的模型不一定是一条直线:...
线性回归是利用数理统计中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。 一元线性回归: 只包括一个自变量(x)和一个因变量(y),且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。公式:y = w0+w1x1 多元线性回归: 如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因...
回归算法是一种比较常用的机器学习算法,用来建立“解释”变量(自变量X)和观 测值(因变量Y)之间的关系;从机器学习的角度来讲,用于构建一个算法模型(函数)来做属性(X)与标签(Y)之间的映射关系,在算法的学习过程中,试图寻找一个 函数使得参数之间的关系拟合性最好。 回归算法中算法(函数)的最终结果是一个连续的...
线性回归算法是一种在机器学习中广泛应用的预测性分析方法。其核心概念在于建立因变量(或称为目标变量、响应变量)与自变量(或称为特征、预测变量)之间的线性关系模型。简单来说,线性回归试图通过找到一条最佳的直线(在二维空间中)或一个超平面(在高维空间中),来最小化预测值与实际值之间的误差 ...
13. 集成学习原理 07:14 14. 集成算法-随机森林代码讲解 10:12 15. PCA原理快速入门 05:21 16. PCA算法代码讲解 08:37 三连 00:06 【全463集】入门到精通,一口气学完线性回归、逻辑回归、梯度下降、SVM支持向量机、随机森林、决策树、贝叶斯、聚类算法、朴树贝叶斯、神经网络等十二大机器学习算法 啥...
【机器学习算法】200集全,线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、K-means、SVM、集成学习、EM算法、高斯模型十大机器学习算法一口气学完,原理+代码讲解 李宏毅transformer 7598 20 这也太全面了!线性回归、逻辑回归、K-近邻、梯度下降、决策树、随机森林、聚类算法等十大机器学习算法一口气学完! 我不是课神-_- 1458 7...
机器学习:手段 大数据:机器学习的根基 深度学习(神经网络) 人工智能: 目标、交叉学科 最简单的线性回归算法 y=w0+w1x 正常情况下,二点确定一条直线 x=1,y=2 x=2,y=3 1. 2. 3. 4. 如果有多个点,则很可能无法找到同时经过这些点的直线,此时空间的点到直线距离最短的直线为需要寻找的完美直线 ...
线性回归(Linear Regression)是利用数理统计中回归分析,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。 1、问题描述 回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析,一元线性模型描述如下: ...