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...
J_history=np.zeros((num_iters,1))foriterinrange(num_iters):# 对J求导,得到 alpha/m*(WX-Y)*x(i),(3,m)*(m,1)X(m,3)*(3,1)=(m,1)theta=theta-(alpha/m)*(X.T.dot(X.dot(theta)-y))J_history[iter]=computeCost(X,y,theta)returnJ_history,theta iterations=10000#迭代次数 alph...
目录 收起 公式定义 参数估计 统计检验 对回归系数的检验 对回归方程的检验 代码示例 我们在上一篇文章(https://zhuanlan.zhihu.com/p/642186978)中详细介绍了简单线性回归(Simple Linear Regression)的理论基础和代码实现, 现在推广至多元线性回归(Multiple Linear Regression) ...
Python for Data Science - Multiple linear regression Chapter 3 - Regression Models Segment 2 - Multiple linear regression importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportrcParamsimportsklearnfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressionfromsklearn.preprocessingimportscale %matplotlib inli...
多元线性回归(Multiple Linear Regression)是一种统计学方法，用于建立多个自变量与因变量之间的关系。在多元线性回归中，每个自变量对因变量的影响通过回归系数表示。实现此算法通常使用最小二乘法求解回归系数。最小二乘法通过最小化实际值与预测值之间的残差平方和来计算这些系数。在本篇文章中，使用Python...
回归方程的检验是对整个数据是否适应于线性方程回归的检验，构建统计量 F：[公式]其中，SSR 是回归平方和，SSE 是误差平方和，n 是样本数，m 是自变量的特征数。根据 F 分布求 F 值及对应的置信区间。以下是多元线性回归的 Python 代码示例：以一组数据为例，进行多元线性回归分析：
本文介绍如何使用python实现多变量线性回归,文章参考NG的视频和黄海广博士的笔记 现在对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(x1,x2,...,xn) 表示为: 引入x0=1,则公式 转化为: 1、加载训练数据 数据格式为: ...
Univariate Linear Regression in Python Take‘lstat’ as independent and ‘medv’ as dependent variables or Using ‘lstat’ as the predictor and ‘medv’ as the response: Step 1: Initialize the Boston dataset Step 2: Examine dataset dimensions ...
Linear Regression with multiple variables - Gradient descent in practice I: Feature Scaling 摘要: 本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师《机器学习》课程,第五章《多变量线性回归》中第30课时《多元梯度下降法实践 I: 特征缩放》的视频原文字幕。为本人在视频学习过程中记录下来并加以修正,使其更加简洁,方便阅读,以便...
一、逻辑回归(logistic regression)) 1.分类问题 预测输出变量离散,例如:y∈{0,1}或y∈{0,1,2}。 问题示例:垃圾邮件分类,肿瘤恶性良性。 应用线性回归于分类问题通常不是个好主意。 2.表征假设(hypothesis representation) 1)逻辑函数/S函数(logistic function/sigmoid function) g...斯坦福...