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...
简单线性回归 岭回归 Lasso回归 弹性网络回归 贝叶斯岭回归 最小回归角回归 偏最小二乘法回归 分位数回归 回归分析是一种预测性的建模技术,它研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。 回归分析是一种通过建立模型来研究变量之间相互关系...
偏最小二乘回归(Partial least squares regression, PLS回归)是一种统计学方法,与主成分回归有关系,但不是寻找响应和独立变量之间最小方差的超平面,而是通过投影预测变量和观测变量到一个新空间来寻找一个线性回归模型。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法,特别当两组变量的个数很多,且都存在多重相...
一、线性算法模型 二、回归算法模型 三、线性回归 1. 一元线性回归 2. 多元线性回归 3. 拟合误差 4. 损失函数 5. 最小二乘估计 线性回归模型是机器学习中最简单、最基础的一类有监督学习模型,虽然简单,却是很多复杂模型的基础,非常重要。 线性回归要处理的一类问题是:给定一组输入样本,和每个样本对应的目标值...
线性回归算法以一个坐标系里一个维度为结果,其他维度为特征(如二维平面坐标系中横轴为特征,纵轴为结果),无数的训练集放在坐标系中,发现他们是围绕着一条执行分布。线性回归算法的期望,就是寻找一条直线,最大程度的“拟合”样本特征和样本输出标记的关系
线性回归的算法 现在,我们的目标就成了求解向量θ使得J(θ)最小。我们常用的有两种方法来求损失函数最小化时候的θ参数:一种是梯度下降法,一种是最小二乘法。梯度下降法,是搜索算法,先给 θ 赋个初值,然后再根据使 J(θ) 更小的原则对 θ 进行修改,直到最小 θ 收敛,J(θ) 达到最小,也就是不断尝试...
机器学习算法之–线性回归算法 回归是监督学习的另一个重要问题 回归用于预测输入变量(自变量)和输出变量(因变量)之间的关系,特别是当输入变量的值发生变化时,输出变量的值随之发生的变化; 回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数,回归问题的学习等价于函数拟合:选择一条函数曲线,使其很好的拟合已知数据且...
1.线性回归算法简介 线性回归算法以一个坐标系里一个维度为结果,其他维度为特征(如二维平面坐标系中横轴为特征,纵轴为结果),无数的训练集放在坐标系中,发现他们是围绕着一条执行分布。线性回归算法的期望,就是寻找一条直线,最大程度的“拟合”样本特征和样本输出标记的关系 ...