线性回归 (Linear Regression) $(function() { $('.math').each(function() { renderMathInElement(this, { // 自定义选项,如果需要的话 delimiters: [ { left: '\\(', rig..
学习Linear Regression in Python – Real Python,前面几篇文章分别讲了“regression怎么理解“,”线性回归怎么理解“,现在该是实现的时候了。 线性回归的 Python 实现:基本思路 导入Python 包: 有哪些包推荐呢? Numpy:数据源 scikit-learn:ML statsmodels: 比scikit-learn功能更强大 准备数据 建模拟合 验证模型的拟合...
Simple Linear Regression 公式 y = \beta_0 + \beta_{1}x + \varepsilon 其中 y 是因变量,其数据形状为nx1 x 是自变量,其数据形状为nx1 \beta_0 是常数项,也称为截距(intercept),是一个数值 \beta_1 是斜率(slop), 也称为回归系数,是一个数值 \varepsilon 是误差项,其数据形状为nx1 参数估计 ...
(三)线性回归的Python实现 本线性回归的学习包中实现了普通最小二乘和岭回归算法,因梯度法和Logistic Regression几乎相同,也没有特征数>10000的样本测试运算速度,所以没有实现。为了支持多种求解方法、也便于扩展其他解法,linearRegress对象采用Dict来存储相关参数(求解方法为key,回归系数和其他相关参数的List为value)。...
Python 线性回归(Linear Regression) 基本理解 背景 学习Linear Regression in Python – Real Python,对线性回归理论上的理解做个回顾,文章是前天读完,今天凭着记忆和理解写一遍,再回温更正。 线性回归(Linear Regression) 刚好今天听大妈讲机器学习,各种复杂高大上的算法,其背后都是在求”拟合“。
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...
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: ...
linear regression步骤: 1.导入数据 2.将数据分为训练集合测试集 (linear regression 分为x_train, x_text, y_train, y_test) 3.导入线性回归算法 利用训练集计算出模型参数 4.模型检验 利用测试集测试真实值和预测值的差异 (用x_test计算出y_predict,与y_test做比较,计算误差) ...
2.用Python自己实现算法 三、思考(面试常问) 参考 前言 线性回归(Linear Regression)基本上可以说是机器学习中最简单的模型了,但是实际上其地位很重要(计算简单、效果不错,在很多其他算法中也可以看到用其其作为一部分)。机器学习所针对的问题有两种:一种是回归,一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题,而分类是...
Python 机器学习LinearRegression （线性回归模型）（附源码）LinearRegression （线性回归） 1.线性回归简介 线性回归定义： 我个⼈的理解就是：线性回归算法就是⼀个使⽤线性函数作为模型框架（y =w ∗x +b ）、并通过优化算法对训练数据进⾏训练、最终得出最优（全局最优解或局部最优）参数的过程。y...