1. 线性回归: 寻找一种能预测的趋势, 线性回归通过一个或者多个自变量(特征值)与因变量(目标值)之间进行建模的回归分析 1.1. 线性关系 二维:直线关系 三维:特征, 目标值, 平面当中 1.2. 线性关系定义 单个特征 y = kx + b加b是为了对于单个特征的情况更加通用 多个特征 y = k1房子面积 + k2房子位置 + ...
(6)是scaler对向量求微分,如果对矩阵求微分怎么处理呢? 我的理解是:矩阵与向量的区别在于排列而已,而全微分的本质是将全增量写成每个分量增量的线性组合,那么在矩阵情形,此时的每个分量就是Xij,也可以理解为把一个n×m的矩阵拉成乘一个(n×m)×1的向量,那么矩阵的全微分公式就是: (7)df=∑i=1n∑j=1m∂...
线性回归算法是一种迭代类机器学习算法,其功能从几何的角度来说是拟合曲线,可以用于用已有的数据预测新的数据的值。 数学过程 其过程可分为4个部分:预测函数、损失函数、梯度计算、参数更新。对于每一轮迭代,首先根据数据和参数预测结果,在根据预测值和真实值计算误差,再计算误差对参数的偏导得到梯度,最后根据梯度更...
numpy从零实现线性回归 机器学习算法(一):2. 线性回归之多项式回归(特征选取) @ 目录 系列文章目录 前言 一、理论介绍 二、代码实现 1、导入库 2、准备数据集 3、定义预测函数(predict) 4 代价(损失)函数 5 计算参数梯度 6 批量梯度下降 7 训练 8 可视化一下损失 总结 前言 最近,想将本科学过的一些机器...
(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之一。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。顾名思义,分类算法用于离散型分布预测,如前面讲过的KNN、决策树、朴素贝叶斯、adaboost、SVM、Logistic回归都是分类算法;回归算法用于连续型分布预测,针对的是数...
实现机器学习线性回归算法一般需要以下步骤:1. 导入所需的库:例如,numpy用于数值计算,matplotlib用于可视化数据等。2. 准备数据:将数据集分为特征矩阵X和目标向量y。3. 初始化模型参...
机器学习算法都需要最大化或最小化一个函数,这个函数被称为"目标函数",其中我们一般把最小化的一类函数,称为"损失函数"。它能根据预测结果,衡量出模型预测能力的好坏。在求损失函数最小化的过程中使用梯度下降法。 ��(�)��
机器学习主要分为这四大类: 回归与分类的区别: 线性回归定义:通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归方法,其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合。 回归预测其实就是找到一个权重乘与特征值再加上回归系数。y=w*x+b 1.线性回归就是通过自己获取的数据,预测出其他的数据。
【机器学习】算法原理详细推导与实现(一):线性回归 今天我们这里要讲第一个有监督学习算法,他可以用于一个回归任务,这个算法叫做线性回归 房价预测 假设存在如下m组房价数据: 通过上面的数据,可以做出如下一个图。横坐标是面积(m^2),纵坐标是价格(万元): ...
3小时我居然就搞懂了大学四年没学会的【线性回归分析和逻辑回归模型】教程!草履虫都能学会的原理+代码实现+实验分析,学不会UP跪下(机器学习算法/神经网络) 8.2万 413 18:32 App 线性回归?逻辑回归?跟女算法工程师一起学习吧 9690 6 1:51:19 App 分类算法——逻辑回归 6394 2 11:29 App 线性回归基础知识...