此现象,被Galton称之为回归现象,即regression. 1.2 什么是线性回归? 回归分析是一种统计工具,它利用两个或两个以上变量之间的关系,由一个或几个变量来预测另一个变量。 回归分析中: 自变量只有一个时,叫做一元线性回归, 自变量有多个时,叫做多元线性...
抱着这样的想法看看sklearn代码中的LinearRegression是怎么实现的,结果发现实现还是很复杂的没有想象中那么简单。 省略掉前面入参处理的步骤,主要逻辑如下。 /sklearn/linear_model/_base.py/fit ''' 这个参数判断输出的W是否必须都取正数,是入参的一个参数。比如在某些情况下输出的W必须意义。 这里会用nnls这个方...
学习阶段:大学计算机,人工智能。 前置知识:多元微积分、线性代数、编程基础。 导航: 机器学习(1)——绪论 - 知乎 (zhihu.com) 机器学习(2)——线性回归(Linear Regression) - 知乎 (zhihu.com) 机器学习…
线性回归 Linear Regression 一、主要思想 在L2-norm 的误差意义下寻找对所有观测目标值 Y 拟合得最好的函数 f(X) = WTX 。 其中yi是 scalar,xi和 W 都是 P 维向量(比实际的 xi多一维,添加一维 xi(0)= 1,用于将偏置 b 写入 W 中) 1. 定义模型:f(X) = WTX...
线性回归 Linear Regression 成本函数(cost function)也叫损失函数(loss function),用来定义模型与观测值的误差。模型预测的价格与训练集数据的差异称为残差(residuals)或训练误差(test errors)。 我们可以通过残差之和最小化实现最佳拟合,也就是说模型预测的值与训练集的数据最接近就是最佳拟合。对模型的拟合度进行...
4. 模型比较 线性回归模型(linear regression model) 和线性投影模型（linear projection model）都是计量...
【skLearn 回归模型】线性回归 --- Linear Regression 补充 R2 出现负数情况 一、线性回归简介 回归是一种应用广泛的预测建模技术,这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。回归(Regression)是监督学习的另一个重要问题,用于预测输入变量(自变量)和输出变量(因变量)之间的关系,特别是当输入变量的值发生...
LinearRegression 调参 linear regression r2,文章目录一、线性回归算法简介二、简单线性回归的实现三、向量化运算四、衡量线性回归法的指标,MSE,RMS,MAEMSE均方误差(MeanSquaredError)RSE均方误差(RootMeanSquaredError)平均绝对误差MAE(MeanAbsoluteError)五、演
作者上来就用一句话阐述了线性回归的江湖地位:“Moreover, it serves as a good jumping-off point for newer approaches: as we will see in later chapters, many fancy statistical learning approaches can be seen as generalizations or extensions of linear regression.”。简单翻译过来就是:线性回归是许多复...