2. 概率解释(Probabilistic interpretation) 3. 局部加权线性回归(Locally weighted linear regression) 回顾: 上一节讲解了梯度下降法,就是通过不断的迭代,找到成本函数J的最小值。其中又讲到了随机梯度下降法和批量梯度下降法,其区别在于是否每一次迭代都要遍历所有的数据。
forepochinrange(num_epochs):# training repeats num_epochs times # in each epoch, all the samples in dataset will be used once # X is the feature and y is the label of a batch sample forX, yindata_iter(batch_size, features, labels): l=loss(net(X, w, b), y).sum() # calculat...
plt.legend(loc=[1,0])#plt.savefig('E:/Python/ml/pic/LinearRegression_'+name+".png")deflinear_poly():#多项式回归poly=PolynomialFeatures(degree=2)#设置阶数为2x_train_poly=poly.fit_transform(x_train) x_test_poly=poly.fit_transform(x_test) linear=LinearRegression() linear.fit(x_train_poly...
解法一:Gradient Descent(梯度下降) Θ朝着J(Θ)的梯度方向(即J(Θ)关于Θ的偏导)前进,直到J(Θ)达到极小点(线性回归中J(Θ)为碗状,极小点即最小点) α为步长,由于J(Θ)关于Θ的偏导会逐渐变小,因此α无需调整。 同时执行以下两个更新公式,直到收敛。 注意:同时执行。而不是求出一个代入另一个的...
2. 线性回归(Linear Regression) 2.1 引例 为了进一步的讲解,现在将之前的例子复杂化一点,添加一个新的特征,房间的数量,从而得到了一个二维输入量的表格: 对于二维输入量来说,我们用符号表示就是$x\in \Reals^2 $,同时为x^{(i)}添加一个下标 j 来表示特征号,住房面积为1,房间数量为2。那么就有x^{(i...
当采用L1正则化时,则变成了LassoRegresion;当采用L2正则化时,则变成了Ridge Regression;线性回归未采用正则化手段。通常来说,在训练模型时是建议采用正则化手段的,特别是在训练数据的量特别少的时候,若不采用正则化手段,过拟合现象会非常严重。L2正则化相比L1而言会更容易收敛(迭代次数少),但L1可以解决训练数据量...
ml-linear-regressionjs是一个用于多元线性回归的机器学习库。多元线性回归是一种用于预测连续变量的统计方法,它建立了自变量和因变量之间的线性关系。 ml-linear-regressionjs提供了一组功能强大的工具,帮助用户进行多元线性回归分析。首先,它可以根据给定的数据集拟合回归模型,并计算出每个自变量的权重系数,这些系数表示...
机器学习心得01 线性回归 linear regression 李宏毅教授2017年机器学习心得http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html 应用示例:神奇宝贝经过进化后的能量值 f(x)=y x=(xs,xhp,xw,xh) 如Xh表示神奇宝贝的身高Xw表示神奇宝贝的重量Xs表示种类 第一步:建模(model) 版本0:基础版本 找一组函数...
flinkml的LinearRegression是使用的什么算法 有个需求就是要使用数据分析团队实现好的模型,而且是python的,要求在Flink平台上跑起来提供实时调用模型处理数据 文章目录 背景 JPMML介绍 环境准备 安装 使用 步骤 示例:决策树分类Iris数据集 训练模型并获得PMML文件...
【从零开始的ML---LinearRegression】自变量进行标准化会对模型带来的影响,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。