Linear Regression 模型 假设:y 与x 大致是线性关系 模型:y^=w1x1+⋯+wdxd+b 更简洁的表示:y^=w⊤x+b 可以通过将 x 增加一项 1,进而把 b 纳入w 对于所有数据,有如下表示:y^=Xw+b 同理可以通过将 X 增加一列 1,进而把 b 纳入w 损失函数 Loss Function Loss functions quantify the dis...
1.2 代价函数/损失函数(cost function / loss function) 1.3 梯度下降法(gradient descent) 2. 多变量线性回归 2.1 多变量线性回归的算法 2.2 特征缩放 3. *正规方程法(normal equation) 3.1 正规方程法的结论 3.2 正规方程法的证明 3.3 正规方程法的几何意义 3.4 不可逆的解决办法 3.5 正规方程法与梯度下降法...
error_in_train = metrics.mean_squared_error(y_predict_in_train,y_train) #训练集上的Loss fucntion值(mean square) error_in_test = metrics.mean_squared_error(y_predict_in_test,y_test) #测试集上 Loss function的值(mean square) R_value = linereg01.score(X_train,y_train) # 计算 X与y ...
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评估的函数称为残差平方和(res...
Linear Regression with Multiple Variables 如果在房价与面积的问题上,再增加更多的feature,例如房间数、楼层等,这样就构成Multiple Variables的Model.这就是多变量线性回归 二、损失函数(Loss Function) 在建模的过程中,模型所预测的值与训练集中实际值会存在差距,这也就是建模误差(Modeling Error) ...
线性回归、梯度下降(Linear Regression、Gradient Descent) 实例 首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积、卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格。这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题。
线性:两个变量之间的关系是一次函数关系的 非线性:两个变量之间的关系不是一次函数关系的 2、应用场景 房价预测 流量预测 票房预测 ... 3、表达式&优化函数 表达式: y=wx+b w是x的系数,b是偏置项 目标函数(Loss Function) 利用梯度下降法求 J 的最小值,从而推导出w和b 4...
L= loss(___,Name,Value)specifies options using one or more name-value arguments in addition to any of the input argument combinations in previous syntaxes. For example, specify that columns in the predictor data correspond to observations or specify the regression loss function. ...
L = loss(___,Name,Value)Description L = loss(Mdl,X,Y) returns the mean squared error (MSE) for the linear regression model Mdl using predictor data in X and corresponding responses in Y. L contains an MSE for each regularization strength in Mdl. example L = loss(Mdl,Tbl,ResponseVarNa...
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