注3:一些非线性回归也可以转化为线性回归来做: 例如,人口指数增长模型y=a e^{bx},做对数变换:\ln y = \ln a + bx. 即将y的数据取对数作为因变量,再与自变量x数据做线性回归,得到回归系数\beta_0, \beta_1,再由\beta_0 = \ln a, \beta_1 = b可得到a= e^{\beta_0}, b= \beta_1. 其它...
但基于梯度下降算法还衍生出了许多优化,这些优化算法各有千秋,没有最优一说,需要根据实际情况酌情选择。 这里我们一切从简,只使用最基础的梯度下降算法。 由于我们基于Pytorch框架实现,所以梯度并不需要我们手动计算,Pytorch框架会自动帮我们计算好每个tensor的梯度,存入grad当中。所以我们要做的很简单,就是根据参数的梯...
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 + ...
1.线性回归(Linear Regression) 1.1什么是线性回归 我们首先用弄清楚什么是线性,什么是非线性。 线性:两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线,叫做线性。 注意:题目的线性是指广义的线性,也就是数据与数据之间的关系。 非线性:两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线,叫做非线性。 相信...
线性回归Python底层实现 一、实现目标 1.了解最优线性回归模型参数的解析解的求解过程 2.帮助大家加深线性回归模型的基本求解原理 3.掌握通过一个简单的工具包调用过程帮助大家掌握快速实现线性回归模型的方法。 二、案例内容介绍 线性回归是极其学习中最基本的模型,用来拟合自变量和因变量之间呈现线性关系的数据,当自变量...
一、一元线性回归 (一)基本原理 (二)分步实现 (三)封装 (四)scikit - learn 中的 LinearRegression 二、回归算法的评价 (一)基本原理 (二)分步实现 (三)封装 (四)scikit - learn 中的 、、 三、多元线性回归 (一)基本原理 (二)分步实现 (三)封装 ...
机器算法实践 Scikit-learn(以前称为scikits.learn,也称为sklearn)是针对Python编程语言的免费软件机器学习库。所以本篇以学习为目的,简单讲解下线性回归、逻辑回归以及随机森林,有不到之处还望给予指正。 1 线性回归 1.1 线性回归简介 线性回归是一种基本的回归分析,用于预测一个因变量(目标变量)基于一个或多个自变...
(myMachineLearningCode是我自定义的文件夹,上面的代码文件命名为SimpleLinearRegression.py) 这样简单的线性回归算法就实现了,但是用for循环去得到最小二乘法的分子分母效率很低,可以改成使用向量法得到分子分母。 (机器学习——简单线性回归之向量法(代码实现))...
3-实现梯度下降优化模块 10:11 4-损失与预测模块 11:41 5-数据与标签定义 10:01 6-训练线性回归模型 10:44 7-得到线性回归方程 06:59 8-整体流程debug解读 08:17 9-多特征回归模型 09:47 10-非线性回归 11:23 1-Sklearn工具包简介 04:57 2-数据集切分 07:16 3-交叉验证的作用 11...
1.3万 -- 2:08 App 02线性回归估计结果解释-拟合优度与F检验 4613 1 10:54 App 使用逻辑回归解决分类问题的算法实现(python 3860 -- 3:20 App 【10分钟算法】线性回归-带例子和动画/Linear Regression 2.9万 13 16:59 App 四种线性回归模型 1813 12 9:53:43 App 【机器学习算法】3小时快速掌握线性...