sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=None) Parameters fit_intercept 释义:是否计算该模型的截距。 设置:bool型,可选,默认True,如果使用中心化的数据,可以考虑设置为False,不考虑截距。 normalize 释义:是否对数据进行标准化处理 设置:bool型,可选,默认Fals...
线性模型是机器学习领域里最基础的模型之一,因此被Andrew NG老师用来开启CS229课程。 线性模型又分为线性回归(Linear Regression)与逻辑回归(Logistic Regression,但是这种翻译被很多人诟病,正确的说法应该是对数几率回归)两大类。 本文主要讨论一下前者,即线性回归。 网上关于线性回归的学习笔记很多了,这里不多赘述,我就...
linear regression model看其中的参数 这一讲说到了线性回归(Linear Regression) 线性回归是一种监督式学习。我们给机器一些带标签的数据,然后机器用这些带标签的数据学习。 1.从一个例子入手 首先Ng老师举了个例子: 这是有关于房价预测的例子。 图中的点横坐标是面积,从纵坐标是房价, 我们要做的事情是想找到一...
cross regression 截面回归 auto regression 自回归 autoregressive model 自回归模型(应用于大气科学、气候学) 自回归模型是利用前期若干时刻的随机变量的线性组合来描述以后某时刻随机变量的线性回归模型。 modeless 非模态的 stereomodel 立体模型 submodel 辅助模型 最新...
最近这段时间学习了机器学习中的线性模型,用自己定义的最小二乘法函数和sklearn中的linear_model方法完成了几个小实例,具体就是通过我们班同学的各科成绩来预测最后的平均绩点模型,但不清楚sklearn库中的源码就直接调用都有点不好意思了~~在这里主要还是想记录一下我对于LinearRegression的理解。
lr = sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=1) 返回一个线性回归模型,损失函数为误差均方函数。 参数详解: fit_intercept:默认True,是否计算模型的截距,为False时,则数据中心化处理normalize:默认False,是否中心化,或者使用sklearn.preprocessing.StandardSc...
。这就是“对数线性回归(log-linear regression)” 它实际上是在试图让 逼近y。对数线性回归虽然形式上还是线性回归,但实质上已是在求取输入空间到输出空间的非线性函数映射。 0x2:广义线性模型 更一般地,考虑单调可微函数 ,令: 这样得到的模型称为“广义线性模式(generalized linear model)”,其中函数 ...
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classsklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1) 线性回归参数: fit_intercept:布尔值,默认为true 说明:是否对训练数据进行中心化。为false,表明输入的数据已经进行了中心化,在下面过程不进行中心化处理;否则,对输入的数据进行中心化处理。(intercept 拦截) ...