线性回归在统计学中，线性回归(LinearRegression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。线性回归实例说明y=f(x)x={0,1,2,3,4,5},y={0,20,60,68,77,110}如果要以一个最简单的方程式来近似这组数据，则用一阶的线性方程式最为适合那
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2019-01-30 18:29:30
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周志华《机器学习》第三章：基本形式，线性回归，线性判别分析，多分类学习，类别不平衡问题 ...
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2019-01-30 18:28:49
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1、回归算法分类算法的目标值是标称型数据，而回归的目标变量是连续型数据，主要包括线性回归，岭回归，lasso回归，前向逐步回归。2、线性回归线性回归主要用于处理线性数据，结果易于理解，计算复杂度不高，但是处理不了非线性数据。线性回归用最适直线(回归线)去建立因变量Y和一个或多个自变量X之间的关系。可以用公式来表示：Y=wX+b。其中w为权重，也称为回归系数，b为偏置顶。3、理解线性回归线性回归从高
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2019-01-29 18:32:15
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1、线性回归 y=θx+ε，其中y=[y1,y2,y3,...,yn]T，θ=[θ1,θ2,...]，x=[x1,x2,x3,...,xn]T，ε（残差）符合正态分布 那么对于该模型，就是在损失函数最小的前提条件下，寻找θ取值的过程。其中，损失函数采用最小二乘的方法。 2、对于求θ，有三种方法： 1 ...
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2019-01-10 22:20:07
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线性回归介绍 线性回归介绍 线性回归介绍 线性回归介绍 在上一个「监督学习介绍」的实验中，我们了解了分类和回归问题的区别。也就是说，回归问题旨在实现对连续值的预测，例如股票的价格、房价的趋势等。比如，下方展现了一个房屋面积和价格的对应关系图。 如上图所示，不同的房屋面积对应着不同的价格。现在，假设我 ...
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2018-12-23 11:26:50
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一、线性回归1.线性回归：一种用于预测数值数据的非常有效的算法。 假设直线为y=w1x+w2；点为(p,q)。调整直线的技巧：1)绝对值技巧：如果点在直线上方，y=(w1+pɑ)x+(w2+ɑ)，其中ɑ为学习速率。点在直线下方，y=(w1-pɑ)x+(w2-ɑ)。p存在的原因：a.如果点不在y轴的右 ...
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2018-11-14 22:26:56
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1. 线性回归 利用数理统计学中的回归分析来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计方法。 表达形式： y = ax + b + e ( e 为误差服从均值为0的正态分布，不是一个定值) 2. 拟合 把平面上一系列的点用一条光滑的曲线连接起来的过程就叫做拟合。高中还是初中学过的，用小车拉 ...
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2018-11-06 13:40:20
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线性回归（Linear Regression） 是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合（自变量都是一次方）。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。线性回归的模型函 ...
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2018-10-23 23:16:12
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一：线性logistic 回归 代码如下： 二：非线性logistic 回归（正则化） 代码如下： ...
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2018-10-23 23:06:24
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简单线性回归 步骤： 1、读取数据 2、画出散点图，求x和y 的相关系数：plt.scatter(x,y),x和y是dataframe 3、估计参数模型，建立回归模型：lrModel=LinearRegression() 4、训练模型: lrModel.fit(x,y) 5、对回归模型进行检验: l ...
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2018-10-04 09:40:22
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