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...
学习阶段:大学计算机,人工智能。 前置知识:多元微积分、线性代数、编程基础。 导航: 机器学习(1)——绪论 - 知乎 (zhihu.com) 机器学习(2)——线性回归(Linear Regression) - 知乎 (zhihu.com) 机器学习(3)——Logistic回归(Logistic Regression) - 知乎 (zhihu.com) 机器学习(4)——模型评价与正则化 - 知...
3. 广义线性回归 预测某个随机变量y,y 是某些特征(feature)x的函数。为了推导广义线性模式,我们必须做出如下三个假设 什么是指数族分布 指数族分布(The exponential family distribution) 指数族分布有:高斯分布、二项分布、伯努利分布、多项分布、泊松分布、指数分布、beta分布、拉普拉斯分布、gamma分布 如果应变量y服...
线性回归 感知机 适用问题:二分类 模型特点:分离超平面 模型类型:判别模型 学习策略:最小化误分点到超平面的距离 损失函数:误分点到超平面的距离 学习算法:随机梯度下降 k近邻法 适用… 吴鹏 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 lea...
1.回归问题的定位 我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习,无监督学习主要是聚类方面的算法,而有监督问题主要分为回归和分类两类 而这线性回归就属于有监督学习,且属于其中的回归类问题,另外有一种逻辑回归,他却是属于分类问题的一部分。 2.线性回归 (1)大体思
如果忽略这个问题,还是要采取普通最小二乘法来进行回归,可能导致的问题简单来说是造成权重参数估计值的方差变大,在上一篇推文(机器学习之线性回归:OLS 无偏估计及相关性python分析)中,分析得不够透彻,没有深刻地认清多重共线性造成的后果:参数方差变大这个问题。比如,样本的特征如下: ...
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值。假设现在真实的值为y,预测的值为h。 损失函数公式为: 也就是所有误差和的平方。损失函数值越小,说明误差越小,这个损失...
《使用Python进行机器学习》 第13讲 简单线性回归的原理和直线的表达式,教育视频免费在线观看,视频简介:
一元线性回归: 只包括一个自变量()和一个因变量(),且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。公式: 多元线性回归: 如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。公式: ...
两个以上的自变量,则成为多元回归分析(multiple regression) 五、简单线性回归模型 被用来描述因变量(y)和自变量(x)以及偏差(error)之间关系的方程叫做回归模型 模型: 其中: 为参数, 为偏差。 六、简单线性回归方程(模型求期望) 这个方程对应的图像是一条直线,称为回归线。