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 ...
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...
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 ...
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) ...
一、Linear regression二、Linear regression steps三、Design 1.Prepare data 2.Build model 3.Build loss function 4.Optimization loss四、Code examples五、Result 一、Linear regression Establish a regression model based on the data,y=w1x1+w2x2+...+b,through the establishment ...
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...
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Ordinary least squares is one of the most commonly used techniques in linear regression. For example, least squares is the method that is used in the Analysis Toolpak for Microsoft Excel. Ordinary least squares refers to the loss function, which computes error as the sum of the square of dis...
目标是通过数据训练使得w和b靠近w =[2,51],b = 21.2,换句话说就是通过训练得到一个平面能够跟实际的平面(y=2x1+51x2+21.2)一致。 -代码实现- 回顾深度学习的套路: 准备数据集dataset 构建网络(激活函数activation function) 初始化 训练(epochs,更新权重) ...