多元线性回归(Linear Regression with multiple variables)与最小二乘(least squat) 1.线性回归介绍 X指训练数据的feature,beta指待估计得参数。 详细见http://zh.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%80%E8%88%AC%E7%BA%BF%E6%80%A7%E6%A8%A1%E5%9E%8B 使用最小二乘法拟合的普通线性回归是数据建模的基本方法。
[Machine Learning] 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variable)-特征缩放-正规方程 我们从上一篇博客中知道了关于单变量线性回归的相关问题,例如:什么是回归,什么是代价函数,什么是梯度下降法。 本节我们讲一下多变量线性回归。依然拿房价来举例,现在我们对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成...
特征和多项式回归(Features and Polynomial Regression) 我们可以通过多种方法来改变我们的假设函数的特征和形式,从而其能帮助我们来拟合非常复杂的函数,甚至是非线性函数,这种方法叫做多项式回归(Polynomial Regression)。 比如有时我们想使用二次方模型(hθ(x) = θ0 + θ1x1 + θ2x22)来拟合我们的数据: 又有时...
多元线性回归的主函数: %% Initialization%% === Part 1: Feature Normalization ===%% Clear and Close Figuresclear;close all;clcfprintf('Loading data ...\n');%% Load Datadata=load('ex1data2.txt');X=data(:,1:2);y=data(:,3);m=length(y);% Print out some data pointsfprintf('First 1...
4 多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 4.1 多特征(Multiple Features) 对于一个要度量的对象,一般来说会有不同维度的多个特征。比如之前的房屋价格预测例子中,除了房屋的面积大小,可能还有房屋的年限、房屋的层数等等其他特征: 这里由于特征不再只有一个,引入一些新的记号 ...
我们的目标和单变量线性回归问题中一样,是要找出使得代价函数最小的一系列参数。多变量线性回归的批量梯度下降算法为: 求导数后得到: (3)向量化计算 向量化计算可以加快计算速度,怎么转化为向量化计算呢? 在多变量情况下,损失函数可以写为: 对theta求导后得到: ...
所以当independent variable不止一个的时候,我们就要用到Multiple linear regression。而现实中也更多的用到。 接下来就用R来给大家讲解模型的实际操作 首先导入我们的汽车油耗数据并加载相关的R package。 在做模型前通常会先做图总览一下数据。观察各个independent variable与dependvariable的关系以及他们相互之间是否有cor...
一、基于原生Python实现多元线性回归(Multiple Linear Regression)算法 多元线性回归是一种用于建立多个自变量与因变量之间关系的统计学方法。在多元线性回归中,我们可以通过多个自变量来预测一个因变量的值。每个自变量对因变量的影响可以用回归系数来表示。 在实现多元线性回归算法时,通常使用最小二乘法来求解回归系数。最...
A multiple regression formula has multiple slopes (one for each variable) and one y-intercept. It is interpreted the same as a simple linear regression formula except there are multiple variables that all impact the slope of the relationship. ...