从简单的情况开始,渐渐地了解机器学习。 1. 单变量线性回归 单变量线性回归,简而言之,就是提供一堆数据点 (x,y) 作为训练集,要机器拟合出一条线性函数 y=θ0+θ1x . 对于新提供的横坐标,机器就能预测其对应的纵坐标。 拟合效果大致如下图所示: 单变量线性回归的效果 1.1 单变量线性回归建模 符号约定: m...
线形回归方程,就是有n个特征,然后每个特征Xi都有相应的系数Wi,并且在所有特征值为0的情况下,目标值有一个默认值W0,因此: 线性回归方程为: 整合后的公式为: 3. 损失函数 损失函数是一个贯穿整个机器学习的一个重要概念,大部分机器学习算法都有误差,我们需要通过显性的公式来描述这个误差,并将这个误差优化到最小...
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...
-需要做数据归一化/标准化线性模型,如基于距离度量的模型包括KNN(K近邻)、K-means聚类、感知机和SVM。另外,线性回归类的几个模型一般情况下也是需要做数据归一化/标准化处理的。 -不需要做数据归一化/标准化决策树、基于决策树的Boosting和Bagging等集成学习模型对于特征取值大小并不敏感,如随机森林、XGBoost、LightGBM...
线性回归(Linear Regression)是机器学习中最简单的回归算法,多元线性回归指的就是一个样本有多个特征的线性回归问题。对于一个有 个特征的样本 而言,它的回归方程:^y=w0+w1x1+w2x2+⋯+wnxn 其中, 为模的参数,为截距(intercept);为回归系数(regression coefficient); 是目标变量,即标签; 是样本上的不同特征...
线性回归也属于指数族分布的一种: 高斯分布: 这里面的μ就是指数族分布中的η,所以多元线性回归的形式就是 4. 逻辑回归 损失函数的推导 这里我们依然会用到最大似然估计思想,根据若干已知的X,y(训练集) 找到一组W使得X作为已知条件下y发生的概率最大。
机器学习(一)—— 线性回归 目录 0.回归(Regression)的由来 1. 回归关系 2. 线性回归的整体思路 (1)根据数据提出假设模型 (2)求解参数 1)梯度下降法 2)正规方程求解参数 (3)梯度下降法与正规方程比较 3. 回归的一般方法 4. 实例分析 5. 线性回归的特点及其优缺点 ...
线性回归是一种用于分析输入变量和单个输出变量 之间线性关系的技术。线性关系意味着数据点倾向于遵循直线。 简单线性回归仅涉及单个输入变量。下图显示了具有线性关系的数据集。我们的目标是找到最能模拟数据点路径的线，称为最佳拟合线。如下的公式是线性方程的示例。下面的图象是上面的数据集，其中有一条最佳拟合线。...
本章我们讲解了机器学习基础,并使用一个简单的线性回归的例子演示了使用PyTorch创建、训练模型的整个流程,目的是让读者有一个初步的认识和印象。在这个演示的过程中,有很多基础概念,读者不了解也没有关系,先了解什么是机器学习和PyTorch编写代码的特点就可以,后面章节中我们将讲解训练的细节和更加复杂的模型、损失函数、...
1.机器学习模型就是通过已有样本点,通过特定的机器学习算法来学习总结样本中的“经验”,得到一个可以归纳样本关系的一个模型,使用该模型可以达到通过x值来预测y的效果,也就是线性回归中的那条直线。 2.机器学习算法与优化算法的区别:机器学习算法包含了整个机器学习过程,如线性回归中,公式 1、2、3都同属于机器学习...