y = 3 * X + 2 + np.random.randn(100, 1) * 10 # 房价,遵循 y = 3x + 2 的线性关系,加上一些随机噪声 # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() ...
线性回归损失函数:${{l}_{w}}=\sum\limits_{i=1}^{n}{{{\left( {{y}_{i}}-X_{i}W \right)}^{2}}}$,要求损失函数的最小值,对参数W求偏导,得: \[\frac{\partial {{\text{l}}_{w}}}{\partial W}=\sum\limits_{i=1}^{n}{\left( {{y}_{i}}-{{X}_{i}}W \right)}\...
x_test = transfer.fit_transform(x_test) # 4.机器学习-线性回归(岭回归)estimator = Ridge(alpha=1)# estimator = RidgeCV(alphas=(0.1, 1, 10))estimator.fit(x_train, y_train) # 5.模型评估# 5.1 获取系数等值y_predict = estimator.predict(x_test)print("预测值为:\n", y_predict)print("...
代码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import make_regression ##产生一元线性回归数据 m=80 ##80份数据 ##产生一元线性回归数据 x_train,y_train=make_regression(n_samples=m,n_features=1,noise=30,bias=20,random_state=17)theat=np.array([0,0]) #...
前面三天推送机器学习线性回归算法之最小二乘法,从假设到原理,详细分析了直接求解和梯度下降两种算法,接下来手动编写python代码实现线性回归的算法吧。 01数据预处理 在拿到一个数据集后,往往需要经过漫长的预处理过程,不要忽视这个看似与建立模型,求解模型无关的步骤,它其实非常重要的,为后续工作做好准备的一步。现在...
1、对于多元线性回归算法,它对于数据集具有较好的可解释性,我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重,进而对其中隐含的参数进行扩展和收集,提高整体训练数据的准确性。 2、多元回归算法的数学原理及其底层程序编写如下: 根据以上的数学原理可以从底层封装编写整体的多元线性回归算法如下: ...
1 批量梯度下降(Batch Gradient Descent,BGD)批量梯度下降(Batch Gradient Descent,BGD)是一种非常常见的梯度下降算法,它通过在每一次迭代中计算所有训练样本的梯度来更新模型参数。其具体算法参见上一篇博文:线性回归梯度下降原理与基于Python的底层代码实现
接下来就是最重要的梯度下降算法,我们取 \theta_{0} 和\theta_{1} 的初始值都为1,再进行梯度下降过程。 def gradient_descent(X, y, alpha): theta = np.array([1, 1]).reshape(2, 1) gradient = gradient_function(theta, X, y) while not np.all(np.absolute(gradient) <= 1e-5): theta ...
python基础 如何安装与使用Anaconda jupyter notebook 4.9万播放 厉害了!计算机博士居然把【机器学习十二大经典算法】原理解析+代码实现讲明白了,一次让你学到爽! 周志华-机器学习 【草履虫都能看懂】2023最新线性回归、逻辑回归、KNN、决策树、贝叶斯、SVM、随机森林、PCA、k-means等十大机器学习算法直接一口气学到爽!