我们首先用弄清楚什么是线性,什么是非线性。 线性:两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线,叫做线性。注意:题目的线性是指广义的线性,也就是数据与数据之间的关系。 非线性:两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线,叫做非线性。 相信通过以上两个概念大家已经很清楚了,其次我们经常说的...
一、线性算法原理1.线性回归(Linear Regression)1.1什么是线性回归 线性:两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线,叫做线性。 注意:题目的线性是指广义的线性,也就是数据与数据之间的关系。 非线性:两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线,叫做非线性。 回归:人们在测量事物的时候因为客观...
在本节内容中,笔者首先通过一个实际的场景介绍了什么是线性回归;接着介绍了如何建立一个简单的线性模型;然后引导大家如何将模型的求解问题,转化为目标函数的最小化过程;最后通过开源框架sklearn搭建了一个简单的线性回归模型并进行了求解。虽然内容不多,但是却体现了整个线性回归算法的核心思想。 2.2 多变量线性回归 2...
1、介绍双线性插值算法前先讲下线性插值(Linear Interpolate): 在数学中,线性插值是一种曲线拟合方法,利用线性多项式在已知数据点的离散集合范围内构造新的数据点。 两个已知点之间的线性插值: 已知两点由坐标(x0,y0)和(x1,y1)给出,线性插值就是两点之间的直线。对于区间(x0,x1)中的x值,由方程给出沿直线的y...
线性模型优点: ①形式简单、易于建模 ②可解释性 提及线性学习,我们首先会想到线性回归。 1、线性回归 线性回归是回归问题中的一种,线性回归假设目标值与特征之间线性相关,即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数,来求解损失函数最小时的参数w和b。 线性回归模型一般形式: ...
线性回归算法是一种基于假设自变量和因变量之间存在线性关系的统计学习方法。也就是说，我们认为因变量y可以表示为自变量x的线性组合加上一个随机误差项。例如，如果我们有一个自变量x和一个因变量y，那么我们可以假设它们之间的关系为：y = wx + b + e 其中w是线性系数，b是截距项，e是误差项。我们的目标是...
线性排序 线性排序的概念 线性排序算法包括桶排序、计数排序、基数排序。 线性排序算法的时间复杂度为O(n)。 线性排序的特点 此3种排序算法都不涉及元素之间的比较操作,是非基于比较的排序算法。 对排序数据的要求很苛刻,重点掌握此3种排序算法的适用场景。 桶排序 算法原
1. 线性回归 1.1 算法原理 (1)情景:给定一定数量的数据点,通过拟合得到其回归直线,使得所有点到这个直线的距离之和(损失函数)最小。 即:已知各个点的坐标,反求直线表达式的最优系数解。 假定直线参数为θ,则直线表达式为: 得到的直线(平面)表达式应使得损失函数最小,其中损失函数表达式: ...
顺序表基本运算算法 (1)初始化线性表InitList(&L) 构造一个空的线性表L。 void InitList(SqList *&L) { L=(SqList *)malloc(sizeof(SqList)); //分配存放线性表的顺序表空间 L->length=0; } (2)销毁线性表DestroyList(&L) 释放线性表L占用的内存空间。