本章内容□ 线性回归□ 局部加权线性回归□ 岭回归和逐步线性回归□ 预测鲍鱼年龄和玩具售价 8.1用线性回归找到最佳拟合直线 ...
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2016-05-01 20:25:38
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最小二乘拟合直线方程：y=ax+b，就是线性回归。(n代表样本数量）。误差函数为： e=∑(yi-axi-b)^2，各偏导为： de/da=-2∑(yi-axi-b)xi=0de/db=-2∑(yi-axi-b)=0 于是得到关于a,b的线性方程组： ∑(xi^2)*a+(∑xi)*b=∑yixi( ...
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2016-03-30 19:25:29
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在计算机视觉的应用中，经常会用到提取一条直线的精确位置这样的工作。这时就要用到直线的拟合算法了。这里，我也贴一个利用最小二乘法计算最佳拟合直线的代码。这个代码是我以前学习《机器视觉算法与应用（双语版）》[德] 斯蒂格（Steger C） 著；杨少荣 等 译 的书时写的。所有的公式推导都在书中 3.8.1 ，还算比较有用。
与一元线性回归算法的区别：一元线性回归算法假定 X 是无误差的，只有 Y...
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2016-03-12 19:59:48
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作者：小村长 出处：http://blog.csdn.net/lu597203933 欢迎转载或分享，但请务必声明文章出处。 （新浪微博：小村长zack, 欢迎交流！） 1：简单概念描述 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称为回归。训练分类器
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2016-03-03 12:57:48
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首次接触最优化算法。介绍几个最优化算法，并利用它们训练出一个非线性函数用于分类。 假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合（该直线为最佳拟合直线），这个拟合过程称作回归。 利用Logistic回归进行分类思想：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。 这里的“回归”一词源于
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2016-02-05 18:53:25
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OpenCV 学习（直线拟合)Hough 变换可以提取图像中的直线。但是提取的直线的精度不高。而很多场合下，我们需要精确的估计直线的参数，这时就需要进行直线拟合。直线拟合的方法很多，比如一元线性回归就是一种最简单的直线拟合方法。但是这种方法不适合用于提取图像中的直线。因为这种算法假设每个数据点的X 坐标是准确的，Y 坐标是带有高斯噪声的。可实际上，图像中的每个数据点的XY 坐标都是带有噪声的。下面就...
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2015-12-06 16:10:55
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线性回归
用线性回归找到最佳拟合直线回归的目的是预测数值型数据，根据输入写出一个目标值的计算公式，这个公式就是回归方程（regression equation），变量前的系数（比如一元一次方程）称为回归系数（regression weights）。求这些回归系数的过程就是回归。假设输入数据存放在矩阵X X中，回归系数存放在向量w w中，那么对于数据X 1 X_1的预测结果可以用Y 1 =X T...
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2015-10-18 10:04:10
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1：简单概念描写叙述如果如今有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(改线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称为回归。训练分类器就是为了寻找最佳拟合參数，使用的是最优化算法。基于sigmoid函数分类：logistic回归想要的函数可以接受全部的输入然后预測出类别。这个函数就是sigmoid函数...
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2014-11-02 16:28:04
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1：简单概念描述
假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合(改线称为最佳拟合直线)，这个拟合过程就称为回归。训练分类器就是为了寻找最佳拟合参数，使用的是最优化算法。
基于sigmoid函数分类：logistic回归想要的函数能够接受所有的输入然后预测出类别。这个函数就是sigmoid函数，它也像一个阶跃函数。其公式如下：
其中： z = w0x0+w1x1+….+wnxn,w...
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2014-08-10 13:04:00
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