线性回归 (Linear Regression) 是一种用于预测连续值的最基本的机器学习算法,它假设目标变量 y 和特征变量 x 之间存在线性关系,并试图找到一条最佳拟合直线来描述这种关系。y = w * x + b其中:y 是预测值 x 是特征变量 w 是权重 (斜率) b 是偏置 (截距)线性回归的目标是找到最佳的 w 和b,使得预测值 y 与真实值之间的误差最
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。
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...
Linear regression in machine learning (ML) builds on this fundamental concept to model the relationship between variables using various ML techniques to generate a regression line between variables such as sales rate and marketing spend. In practice, ML tends to be more useful when working with mul...
线性回归(Linear Regression) 为了拟合10岁以下儿童年龄(x1)与身高(y)之间的关系,我们假设一个关于x的函数h(x): h(x) = Θ0+Θ1*x1= Θ0*x0+Θ1*x1= ΘT*x(其中x0=1, x=[x0, x1]) 我们的目的是求出Θ,使得h(x)接近真实的y。
机器学习(ML)一之 Linear Regression 一、线性回归 1、模型 2、损失函数 3、优化函数-梯度下降 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41
#plt.savefig('E:/Python/ml/pic/LinearRegression_'+name+".png") def linear_poly(): #多项式回归 poly=PolynomialFeatures(degree=2)#设置阶数为2 x_train_poly=poly.fit_transform(x_train) x_test_poly=poly.fit_transform(x_test) linear=LinearRegression() ...
三、线性回归(linear Regression) 1、线性回归概述 回归(Regression)问题的目标是从观测样本中学习到一个到连续的标签值的映射,这是一个监督学习的问题。回归问题有: Height, Gender, Weight → Shoe Size Audio features → Song year Processes, memory → Power consumption ...
Linear Regression is a powerful yet simple technique for analyzing relationships and making predictions. While it has limitations, its efficiency and interpretability make it a key tool in data science. If you want to master Linear Regression and other ML techniques, then you should join ourData ...
ML03 LinearRegression_byMyself,ML实战:手动实现梯度下降法线性回归本次实验使用的数据集是自己编写/*prices.txt*/1000,168792,1841260,1971262,2201240,2281170,2481230,3051255,2561194,2401450,2301481,20214...