机器学习笔记(一)——一元线性回归(linear regression) 第一周概要:在第一周里,吴恩达教授简要介绍了机器学习(machine learning,以下简称ML)的相关概念,一元线性回归和线性代数相关知识。 学习笔记 1.ML简介大凡介绍机器学习的,首要介绍两… 顾曦和发表于机器学习笔... 线性回归(Liner Regression) —— 蕴含机器学习...
回归分析是一种统计工具,它利用两个或两个以上变量之间的关系,由一个或几个变量来预测另一个变量。 回归分析中: 自变量只有一个时,叫做一元线性回归, 自变量有多个时,叫做多元线性回归, 分类(Classification)与回归(Regression)都属于监督学习,它们的区别...
# 简单线性回归(一元线性回归) # (1)数据示例 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LinearRegression plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['KaiTi'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False rng = np.random.RandomState(1) xtrain...
什么是 linear Regression 线性回归 (Linear Regression) 是统计学和机器学习中最基础、最广泛使用的预测建模技术之一。它的基本思想是通过建立自变量(独立变量)和因变量(响应变量)之间的线性关系,来预测或解释因变量的变化。线性回归模型假设因变量是自变量的线性组合,再加上一个误差项。在线性回归中,我们试图找到...
什么是 linear Regression 线性回归 (Linear Regression) 是统计学和机器学习中最基础、最广泛使用的预测建模技术之一。它的基本思想是通过建立自变量(独立变量)和因变量(响应变量)之间的线性关系,来预测或解释因变量的变化。线性回归模型假设因变量是自变量的线性组合,再加上一个误差项。在线性回归中,我们试图找到最佳...
线性回归(Linear Regression) 一、损失(Loss)类型: L1损失【Re】:对模型对各个样本的预测的绝对误差求和。 平均绝对误差 (MAE)【Re】:一组样本L1损失的平均值。 L2损失:【Re】对模型【Re】对各个样本的预测的误差的平方求和。 均方误差【Re】:一组样本的L2损失的平均值。
Python 线性回归(Linear Regression) 基本理解 背景 学习Linear Regression in Python – Real Python,对线性回归理论上的理解做个回顾,文章是前天读完,今天凭着记忆和理解写一遍,再回温更正。 线性回归(Linear Regression) 刚好今天听大妈讲机器学习,各种复杂高大上的算法,其背后都是在求”拟合“。
1. 条件期望函数 线性回归模型又被称为线性条件期望函数模型(linear conditional expectation function model...
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。