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...
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...
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...
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。
线性回归是监督学习中的基础回归模型，适合作为机器学习入门的学习内容。以下是关于线性回归的详细解答：1. 定义与分类 定义：线性回归是一种通过拟合线性方程来描述自变量与因变量之间关系的模型。 分类：根据自变量的数量，线性回归可以分为一元线性回归和多元线性回归。2. 参数解释 截距：线性方程中的常数...
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。...
机器学习中的线性回归是一种来源于经典统计学的有监督学习技术。然而,随着机器学习和深度学习的迅速兴起,因为线性(多层感知器)层的神经网络执行回归,线性回归的使用也日益激增。 这种回归通常是线性的,但是当把非线性激活函数合并到这些网络中时,它们就可以执行非线性回归。