python实现normal equation进行一元、多元线性回归 一元线性回归 数据 代码 结果 多元线性回归 数据 代码 结果 目录结构 数据下载 链接：https://pan.baidu.com/s/1JXrE4kbYsdVSSWjTUSDT3g 提取码：obxh 链接：https://pa ...
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2020-03-16 22:01:12
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数据放在Delivery.csv文件中： from numpy import genfromtxt #把导入的数据变成Numpy arrayimport numpy as npfrom sklearn import datasets, linear_model #sklearn是机器学习中的一个库 ...
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2020-03-13 13:14:46
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前言： 有些生活中的问题也许符合一元或多元线性回归的标准，但还有很多问题无法用一条直线来解决，需要使用样式更多更复杂的曲线来说明问题，因此今天我将要解决多项式的问题。 正文： 图片展示如下： 可以看出这个图片属于曲线类型，如果用直线来表示，效果一定不好！ 展示一下直线的效果： 可以发现直线的效果很差 ...
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2020-02-21 13:00:48
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线性回归形如y=w*x+b的形式，变量为连续型（离散为分类）。一般求解这样的式子可采用最小二乘法原理，即方差最小化， loss=min（y_pred-y_true）^2。若为一元回归，就可以求w与b的偏导，并令其为0，可求得w与b值；若为多元线性回归， 将用到梯度下降法求解，这里的梯度值w的偏导数， ...
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2020-02-16 14:37:25
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这篇记录的内容来自于Andrew Ng教授在coursera网站上的授课。 1.多元线性回归(multivariate linear regression)： h函数：$h_{\theta}{(x)}=\theta_{0}+\sum_{i=1}^{n}{\theta_{i}x_{i}}$ 为方便起见 ...
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2020-02-15 09:50:40
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之前我们讨论过一个线性回归的，里面是关于房屋售价和面积之间的关系，这个例子中特征只有一个，就是面积。 现在我们继续来讨论如果出现多个特征，通常情况下也是如此，人们在收售房屋时会考虑多个因素，比如新旧程度、地理位置、卧室数量、布局等等。这时特征数量不再是单一的，而是出现多个。 给出以下例子，考虑房屋面 ...
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2020-02-04 21:59:17
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1、一元回归 一元线性回归分析、多元线性回归分析 【一元线性回归分析】 已经某变量取值，如果想要用它得到另一个变量的预测值 自变量或预测变量、因变量或标准变量 1. 目的：根据某自变量取值得到因变量的预测值 2. 所需数据： 因变量（连续变量）+自变量（连续变量、二分变量） 3. 假设条件： a. ...
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2020-01-25 11:46:38
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所谓的多元，通俗一点讲就是一个数据集中含有多个特征，一元的话就含有一个特征，因此公式变为 假设 $h_{\theta}(x)=\theta_{0}+\theta_{1} x_{1}+\theta_{2} x_{2}+\cdots+\theta_{n} x_{n}$ 参数：未知 $\theta_{0} ...
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2020-01-24 18:40:45
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09 线性回归及矩阵运算 线性回归 1. 定义：通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合。 2. 一元线性回归：涉及到的变量只有一个 多元线性回归：变量两个或以上 3. 通用公式：h(w) = w0 + w1x1 + w2x2 + ....= ...
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2019-12-01 12:07:51
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In [1]: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt In [2]: #创建一个矩阵 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) ...
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2019-11-22 09:12:22
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