线性回归算法是使用线性方程对数据集拟合得算法,是一个非常常见的回归算法。本章首先从最简单的单变量线性回归算法开始介绍,然后介绍了多变量线性回归算法,其中成本函数以及梯度下降算法的推导过程会用到部分线性代数和偏导数;接着重点介绍了梯度下降算法的求解步骤以及性能优化方面的内容;最后通过一个房价预测模型,介绍了...
为了得到线性回归系数θθ,我们需要定义一个损失函数,一个极小化损失函数的优化方法,以及一个验证算法的方法。损失函数的不同,损失函数的优化方法的不同,验证方法的不同,就形成了不同的线性回归算法。scikit-learn中的线性回归算法库可以从这三点找出各自的不同点。理解了这些不同点,对不同的算法使用场景也就好理...
#1.导入库 from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.datasets import fetch_california_housing as fch #加利福尼亚房屋价值数据集 import pandas as pd 1. 2. 3. 4. ...
scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。 线性回归的目的是要得到输出向量YY和输入特征XX之间的线性关系,求出线性回归系数θθ,也就是Y=XθY=Xθ。其中YY的维度为mx1,XX的维度为mxn,...
1.5 线性回归的结果问题的思路 回归类算法的数学相对简单,通常,理解线性回归可以有两种角度:矩阵的角度和代数的角度。 回归的本质代数,是因变量y(输出)与自变量(输入Xi)的关系。 回归的表达式矩阵,线性代数,通过矩阵来表达多元自变量Xi同时与一元输出y之间的内在多重关系(矩阵系数)...
Pythonai人工智能机器学习神经网络决策树线性回归scikit-learn梯度下降法数据预处理模型训练模型预测算法封装数据维度处理 本节课程介绍了如何使用Scikit-learn库(简称sklearn)进行一元线性回归分析。首先,强调了机器学习中库的重要性,特别是sklearn库的广泛应用,它封装了多种机器学习算法,并简化了复杂功能的实现。在进行机...
曾为培训讲师,由于涉及公司版权问题,现文章内容全部重写,地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相关更新网站,更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ __EOF__ 本文作者: 【B站:水论文的程序猿】 ...
逻辑回归(Logistic Regression)是一种广泛使用的机器学习算法,尽管名称中有“回归”二字,但它实际上是用于解决分类问题的,特别是二分类问题。逻辑回归通过使用逻辑函数(通常是Sigmoid函数)将线性回归的输出映射到0和1之间,以此来预测某个样本属于某个类别的概率。Python 中,可以使用scikit-learn库中的LogisticRegression...
一本书,了解和应用机器学习与深度学习 |#清华社新书推荐《Python机器学习实战:基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案》 本书基于作者多年的积累,通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出,特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容,在介绍完编程和数据处理基础之后,探...
首先,Python在机器学习领域的应用尤为突出。机器学习是一种允许计算机从数据中学习,而不是被人所编程的技术。Python提供了许多用于机器学习的库,如scikit-learn,它包含了大量的算法和工具,用于数据预处理、模型训练、评估和预测等任务。例如,线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等算法都可以使用Python实现。