在选择 α 的时候先使用 0.001, 0.01, 0.1进行试验,先确定一个范围,然后再慢慢扩大 2.2 标准方程(Normal Equation) 对于一元方程,y(t) = a*t + b*t^2 + c通过对 t 求导:dy(t)/dt=0可以得到使 y(t) 取得最小值的时候的 t。对于多元函数,通过求每个变量的偏导,解方差组可求。因此 minimize J(...
library(ggpubr) # reproducible data set.seed(1) df <- data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) # By default showing Pearson R ggscatter(df, x = "x", y = "y", add = "reg.line") + stat_cor(label.y = 300) + stat_regline_equation...
2.2.2、局部加权线性回归 编写代码 from numpy import * import matplotlib.pyplot as plt def loadDataSet(fileName:str): """ 加载数据 解析以tab键分隔的文件中的浮点数 Returns: dataMat : feature 对应的数据集 labelMat : feature 对应的分类标签,即类别标签 """ # 获取样本特征的总数,不算最后的目标...
线性回归(Linear Regression)是一种基本的预测分析方法,它通过拟合数据点来建立因变量(目标变量)与一个或多个自变量之间的关系模型。线性回归假设这种关系是线性的,并试图找到一条直线(简单线性回归)或超平面(多元线性回归),使得这条直线或超平面与实际数据点之间的误差最小化。 ⭐️理论 为了实现线性回归(Linear R...
正规方程(Nomal Equation) 特征缩放 多项式回归 欠拟合和过拟合 局部加权线性回归 正规化 模型描述 回归分析(regression)是一种预测分析技术,探讨的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系。通常使用直线或是曲线来拟合数据点,目的是使曲线到数据点的距离差异最小。
Normal Equation算法也叫做普通最小二乘法(ordinary least squares),其特点是:给定输人矩阵X,如果XTX的逆存在并可以求得的话,就可以直接采用该方法求解。其求解理论也十分简单:既然是是求最小误差平方和,另其导数为0即可得出回归系数。 矩阵X为(m,n+1)矩阵(m表示样本数、n表示一个样本的特征数),y为(m,1)...
当我们通过以上的公式得到一个regression line的equation,我们就可以根据independent variable(x)的值来估计相对应的dependent variable(y)的值,但是x的取值必须是在给定的data range里。 如果x value在给定的数据范围里,那么prediction就是...
This program adjusts a line on a given set of points using the method of least squares.When the line has been adjusted, the values of y can be obtained by giving the values of x.
In statistics, you can calculate a regression line for two variables. you can use a scatterplot to get a graph. For the best fitting line (or regression line) y=mx+b, Here m is the slope of the line and b is the y-intercept. it is the equation similar to algebra....
Study on curve equation of unfolded-drawing on the cut-cone surface 截头圆锥体表面交线展开图曲线方程的研究 2. The curve equations of stereographic projections for meridian and woof in Wulff net are worked out with mathematical method. 运用数学方法推导出了乌氏网极射平面投影经线和纬线的曲线方程...