线性回归 线性回归是一种找到最适合一组点的直线或超平面的方法。本模块会先直观介绍线性回归，为介绍线性回归的机器学习方法奠定基础。 人们早就知晓，相比凉爽的天气，蟋蟀在较为炎热的天气里鸣叫更为频繁。数十年来，专业和业余昆虫学者已将每分钟的鸣叫声和温度方面的数据编入目录。Ruth 阿姨将她喜爱的蟋蟀数据 ...
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2018-09-25 22:52:54
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一、选择题+ +1.一般来说，当居民的收入减少时，居民储蓄存款也会相应减少，二者之间的关系是(B)A.负相关B.正相关C.零相关D.曲线相关+ +2.对客户的生命周期进行分类主要使用以下哪个方法？(A)A.聚类分析B.判别分析C.逻辑回归D.线性回归+ +3.下列哪项不属于数据预处理阶段做的任务？( ...
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2018-09-18 16:02:34
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线性回归 人工智能是机器学习的父类；机器学习是深度学习的父类 1. 怎么做线性回归？ 2. 理解回归 -- 最大似然函数 3. 应用正态分布概率密度函数 -- 对数总似然 4. 推导出损失函数 -- 推导出解析解 5. 代码实现解析解的方式求解 -- 梯度下降法的开始 -- sklearn模块使用线 ...
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2018-08-14 22:51:12
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线性回归有是三个值很重要： 1. 斜率 2. 截距：x和y轴的交点值； 3. 显著性：数据偏离线性的程度，用以判断数据可以用线性表示的程度；拟合度 apache.commons.math3里面有一个simpleRegression专门用于做线性分析；通过add函数来进行添加x值和y值； 基因聚合 感 ...
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2018-07-23 23:35:18
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#线性回归最小二乘法 from sklearn import linear_model import sys import tushare as ts import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import sklearn.metrics ...
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2018-07-08 23:12:46
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线性回归（$linear\ regression$）,目标就是用一个(n-1)维的东西，来拟合一些在(n)维图形上的点，并且使得点集与拟合函数间的误差最小。如果自变量的个数只有一个，就称为一元线性回归；如果自变量的个数多于一个，就称为多元线性回归。比如，我们想得到房屋的价格与房间个数、大小、状况等多 ...
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2018-06-11 20:31:22
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局部加权线性回归 线性回归的一个问题是有可能出现欠拟合现象，因为它求的是具有小均方误差的无偏估 计。显而易见，如果模型欠拟合将不能取得好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一 些偏差，从而降低预测的均方误差。 其中的一个方法是局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Re ...
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2018-06-10 11:40:06
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线性回归 线性回归通常用于根据连续变量估计实际数值（房价、呼叫次数、总销售额等）。我们通过拟合最佳直线来建立自变量和因变量的关系。这条最佳直线叫做回归线，并且用 Y= a *X + b 这条线性等式来表示。 在这个等式中： Y：因变量 a：斜率 x：自变量 b ：截距 系数 a 和 b 可以通过最小 ...
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2018-05-24 11:59:02
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一.线性回归算法原理推导 1.误差项分析 2.似然函数求解 3.目标函数推导 4.线性回归求解 ...
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2018-05-15 00:18:24
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线性回归的一般形式 过拟合问题及其解决方法 问题：以下面一张图片展示过拟合问题 解决方法：(1)：丢弃一些对我们最终预测结果影响不大的特征，具体哪些特征需要丢弃可以通过PCA算法来实现；(2)：使用正则化技术，保留所有特征，但是减少特征前面的参数θ的大小，具体就是修改线性回归中的损失函数形式即可，岭 ...
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2018-05-05 23:07:32
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