多元线性回归

100天搞定机器学习|Day11 实现KNN

机器学习100天|Day1数据预处理100天搞定机器学习|Day2简单线性回归分析100天搞定机器学习|Day3多元线性回归100天搞定机器学习|Day4-6逻辑回归100天搞定机器学习|Day7K-NN100
统计学家·2020-07-27 13:23

周志华-机器学习-第三章（线性模型）-笔记+习题答案

笔记1.基本形式2.线性回归“线性回归”(linearregression)试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记.从单属性推导出多属性情况，得出多元线性回归模型为衍生开来，得到对数线性回归
EVAO·2020-07-16 05:17

多元线性回归求解过程 解析解求解

求解多元线性回归多元线性回归常用的求解方法有两种：1-解析解求解法2-梯度下降法求解本章我们来看多元线性回归的解析解求解法。解析解求解法说到解析解求解，很多同学都已经忘记了什么事解析解。
叫我SKY·2020-07-16 05:47

数据科学 案例3 线性回归之汽车贷款（代码）

数据科学案例3线性回归之汽车贷款（代码）7线性回归模型与诊断Step1、导入数据和数据清洗Step2、相关性分析Step3、线性回归算法1、简单线性回归3、多元线性回归3.1多元线性回归的变量筛选Step4
irober·2020-07-16 00:07

2020-07-15逻辑回归损失函数

说完了sigmoid函数，接下来说一下逻辑回归求解概率的模型，这里要引出一个新的公式模型，就是多元线性回归，后期回补上一期多元线性回归，多元线性回归模型如图一所示：图一多元线性回归模型这里的y预测的取值范围是正无穷到负无穷
Mr_w_d2f3·2020-07-15 23:27

机器学习——回归算法

一元线性回归：涉及到的变量只有一个多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上通用公
赵小刀的小锦囊·2020-07-15 22:47

Machine Learning Algorithm ： 多元线性回归

多元线性回归与单一变量的线性回归的区别：单一变量的线性回归考虑的自变量的个数是一个，所以考虑的影响因素就只有一个。
Day_and_Night_2017·2020-07-15 17:16

Machine Learning笔记——多变量线性回归

那么之前的假设函数就会不再之前的函数表达式，取而代之的是：下面是重新该写后的假设函数的形式：为了简化方便，涉及初始的x_0=1，以上就是多元线性回归。多元——使用多个特征值或者是变量来预测Y的值。
weixin_33834910·2020-07-15 15:26

多元线性回归示例（原生实现、sklearn实现）

文章目录0.原始数据准备0.1导包0.2数据0.3作图展示1.Python原生实现1.1计算均方差1.2梯度下降1.3开始运行1.4回归最终结果作图2.sklearn实现2.1导包2.2建模与训练2.3结果展示2.4回归最终结果作图0.原始数据准备0.1导包importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimpo
蒋含竹·2020-07-15 14:45

多元线性回归

案例研究犯罪率和其他因素的关系，包括人口，文盲率，平均收入，结霜天数。第一步：检测变量间的相关性谋杀是双峰的曲线，每个预测值在一定程度上都出现了偏斜。谋杀率随着人口和文盲的增加而增加，随着收入和结霜天数的增加而下降。同时越冷的州府文盲率月底，收入水平越高。cor()#提供了两个变量之前的相关系数#car包中scatterplotMatrix()函数则会生成散点图矩阵第二步，使用lm函数拟合多元线性
三只产品数据汪·2020-07-15 12:42

线性回归股票篇

如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性回归分析。我们对“668012中
会代码的二师兄·2020-07-15 12:37

回归分析

用R语言实现简单回归分析1、一元线性回归分析：2、多元线性回归分析回归分析是确定两个或两个以上变量之间相互关系的一种统计方法，回归分析按照涉及的变量的多少，分为一元回归和多元回归分析；按照自变量的多少，
、技术萌新·2020-07-15 12:25

R语言 逐步回归分析

R语言中用于逐步回归分析的函数step()drop1()add1()1.载入数据首先对数据进行多元线性回归分析tdata<-data.frame(x1=c(7,1,11,11,7,11,3,1,2,21,1,11,10
查数菇排骨汤·2020-07-15 07:08

R学习日记——线性回归分析

（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，[引文需要]，
Ellating123·2020-07-15 00:10

机器学习——logistic 回归

Logisticregression）是统计学习中的经典分类方法，和最大熵模型一样同属于对数线性模型是一种概率型非线性回归模型，也是一种广义线性回归（Generalizedlinearmodel），因此与多元线性回归分析有很多相同之处
曹文杰1519030112·2020-07-13 20:19

吴恩达机器学习系列课程笔记——监督学习常见模型

目录1.回归问题模型1.1线性回归模型（LinearRegression）1.1.1单变量线性回归（UnivariateLinearRegression）1.1.2多元线性回归模型（MultivariableLinearRegression
White_lies·2020-07-13 01:41

回归中的相关度和R平方值——学习笔记

衡量两个值线性相关强度的量取值范围[-1,1]:正向相关:>0,负向相关：<0,无相关性：=0cov：协方差Var：方差2.R平方值:模型可以解释为多大程度是自变量导致因变量的改变简单线性回归：R^2=r*r多元线性回归
xyu66·2020-07-12 17:02

02-04 线性回归

文章目录线性回归线性回归学习目标线性回归引入线性回归详解线性模型一元线性回归一元线性回归的目标函数均方误差最小化——最小二乘法多元线性回归均方误差最小化——最小二乘法均方误差最小化——牛顿法均方误差最小化
小猿取经·2020-07-12 15:26

深度学习基础之-2.5正规方程Normal Equations

正规方程NormalEquations对于线性回归问题，除了前面提到的最小二乘法可以解决一元线性回归的问题外，对于多元线性回归，可以用正规方程来解决，也就是得到一个数学上的解析解。
SusanLovesTech·2020-07-12 14:13

基于多元线性回归的糖尿病数据集分析

数据集描述根据美国疾病控制预防中心的数据，现在美国1/7的成年人患有糖尿病。但是到2050年，这个比例将会快速增长至高达1/3。在UCL机器学习数据库里一个糖尿病数据集，通过这一数据集，学习如何利用线性回归分析来预测糖尿病：数据地址：https://github.com/susanli2016/Machine-Learning-with-Python/blob/master/diabetes.cs
陆离2333·2020-07-12 13:02

Tensorflow 多元线性回归实现的总结

Tensorflow多元线性回归实现的总结1，定义算法公式，也就是神经网络forward时的计算2，定义loss，选定优化器，并指定优化器优化loss3，迭代地对数据进行训练4，在测试集或验证集上对准确率进行评测
Performer_Cherry·2020-07-12 13:18

【经典案例】 | 多元线性回归模型预测房价（附Python代码与数据）

本文已在公众号“数据分析与商业实践”首发，关注一下，更多商业数据分析案例等你来撩~~前言本文重在以清晰明了的方式展示利用多元线性回归模型实现预测功能的基本流程。
萝 卜·2020-07-12 13:44

TensorFlow实践（5）——多元线性回归模型

TensorFlow实践（5）——多元线性回归模型（一）前言（二）数据展示（三）模型的TensorFlow实现（1）模型参数设置（2）输入数据（3）构建模型（4）定义损失函数（5）选择优化器及定义训练操作
Friedrich Yuan·2020-07-12 12:20

机器学习--线性回归4（线性拟合、局部线性拟合实战）

前面三节，我们从最简单的一元线性回归到多元线性回归，讨论了，损失函数到底由那几部分组成（这点我觉很重要，因为它不仅仅存在线性回归中还存在其他机器学习中，因此有必要搞明白他，有兴趣的请看这篇文章），后面详细讨论了多元线性回归
zsffuture·2020-07-12 12:53

scikit-learn机器学习（三）--逻辑回归和线性判别分析LDA

scikit-learn机器学习（一）–多元线性回归模型scikit-learn机器学习（二）–岭回归，Lasso回归和ElasticNet回归scikit-learn机器学习（三）–逻辑回归和线性判别分析
蘇丶·2020-07-12 10:20

[机器学习]线性回归和局部加权线性回归

我从不同的书籍资料中看到各种证明方法，有些易懂但不易想到，总之我们最后要得出的结论这是多元线性回归得到y=β1x1+β2x2+…+βkxk这条最佳拟合直线参数的方法。
Thorrrrrrrrrr·2020-07-11 23:50

【统计学习系列】多元线性回归模型（六）——模型拟合质量评判：RMSE、R方、改进R方、AIC\BIC\SIC

文章目录1.前文回顾2.一些引理与离差平方和分解定理（可略）2.1引理12.2引理22.3引理32.4平方和分解定理3.拟合优度评价指标I——均方根误差（RMSE）4.拟合优度评价指标II——R方4.1R方的定义4.2R方与F统计量的关系4.3R方为什么叫R方5.拟合优度评价指标III——调整R方6.拟合优度评价指标IV——AIC/BIC/SIC6.1赤池信息量（AIC）6.2贝叶斯信息量（BIC
Mikey_Sun·2020-07-11 21:58

Python数据建模--回归

这里写目录标题线性回归的python实现方法简单线性回归导入库生成数据并绘制成散点图训练模型生成测试数据集绘制拟合直线打印直线参数和直线方程误差分析创建样本数据并进行拟合绘制误差线多元线性回归创建数据创建模型
小白-小天·2020-07-11 20:36

多元线性回归 stata

文章目录回归的思想，任务，使命，分类线性回归一定只能用于有线性关系的变量吗数据的分类数据的标准化处理最小二乘法拟合一元线性回归方程的几个结论回归系数的解释遗漏变量会造成内生性（扰动项和变量相关）弱化完全无内生性的条件虚拟变量怎么评估回归质量/拟合效果分析——判定系数（拟合优度）调整的拟合优度（引入自变量的个数到判定系数的计算中）扰动项必须是“同方差”和“无自相关”的球型扰动项稳健标准误处理数据异方
doubleslow;·2020-07-11 18:53

机器学习（二）之线性回归

Linearregressionwithonevariable)1.数学问题表达：2.梯度下降（GradientDescent）算法：算法表达式：3.梯度下降的线性回归(GradientDescentForLinearRegression)多元线性回归
little_sunlight·2020-07-11 17:28

李宏毅机器学习Lecture 1：回归 - 案例研究

MLLecture1:Regression-CaseStudy本笔记有配套的JupyterNotebook演练，包含tensorflow基础api实现的单变量线性回归与多元线性回归，以及对梯度下降训练过程的改进讲解
蓝色枫魂·2020-07-11 16:28

Spark 线性回归

一、建立回归方程回归是应用于预测输出变量为连续变化的场景，就像广为流传的房价与面积的关系，如果仅仅是一个因变量和一个自变量，那叫一元线性回归，如果是多个自变量一个因变量就叫多元线性回归。
月落乌啼silence·2020-07-11 15:06

【3%】100小时机器学习——多元线性回归

总目录链接多元线性回归前言在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。
QuantumLZ·2020-07-11 09:20

线性回归

文章目录简单线性回归介绍损失函数最小二乘法简单线性回归的实现向量化运算介绍计算性能对比线性回归的评测标准多元线性回归总结简单线性回归介绍首先，线性回归当然是为了解决回归问题了。
kynni·2020-07-11 06:49

存在分类变量时分别利用SPSS和python做多元线性回归

1.SPSS当存在分类变量时，需要首先处理成多个哑变量，例如将年龄分成三个:age60。然后在SPSS里纳入除了ref的所有哑变量，例如我们要将18-60作为参考组，就纳入age60，不要纳入age18-60。首先可以选择stepwise进行特征筛选建模。但是勾选逐步后，不能enableBootstrap。所以可以分两步走，第一步逐步来筛选变量。然后根据要纳入的变量，再执行一次回归，选择进入并且勾
euler1983·2020-07-11 05:32

深度学习——多元线性回归：波士顿房价预测问题TensorFlow实战

房价（单价）显然和多个特征变量相关，不是单变量线性回归（一元线性回归）问题，选择多个特征变量来建立线性方程，这就是多变量线性回归（多元线性回归）问题。
duanyunqi0521·2020-07-11 05:59

最小二乘法及其代码实现

最小二乘法简介一元线性回归下的最小二乘法多元线性回归下的最小二乘法最小二乘法的代码实现实例简介个人博客:https://xiaoxiablogs.top最小二乘法就是用过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配
小夏refresh·2020-07-11 03:18

LinearRegression

2.1目标函数2.2损失函数2.3代价函数3.简单线性回归算法思想3.1损失函数3.1.1确定损失函数3.1.2求损失函数最小化时候的θ参数的方法3.1.3代价函数(损失函数+正则项)3.2公式推导4.多元线性回归思想
黑桃5200·2020-07-10 21:08

正规方程详解以及矩阵的伪逆

正规方程引入：我们知道在多元线性回归里面，可以使用梯度下降算法来进行迭代，进而求出最合适的参数向量。
koala_cola·2020-07-10 17:35

多元线性回归算法python实现（非常经典）

对于多元线性回归算法，它对于数据集具有较好的可解释性，我们可以对比不过特征参数的输出系数的大小来判断它对数据的影响权重，进而对其中隐含的参数进行扩展和收集，提高整体训练数据的准确性。
weixin_30646315·2020-07-10 06:01

数据分析学习笔记3

='GDP',data=data,truncate=True)fit=sm.formula.ols('GDP~Year',data=data).fit()#模型拟合fit.params#查看模型参数#多元线性回归模型
灯下夜无眠·2020-07-09 21:37

人工神经网络ANN建模基础须知

（值的计算表达式上等同于线性SVM和多元线性回归，直观上很好理解。）用数学的形式表达为y=sign(wj*xj+…+w2*x2+w1*x1
Just Jump·2020-07-09 15:36

机器学习笔记（十六）：多项式回归、拟合程度、模型泛化

凌云时刻·技术导读：在前面的笔记中，我们使用的样本数据都是具有一定线性关系的，我们使用简单线性回归或者多元线性回归来拟合这些数据。
凌云时刻·2020-07-09 13:29

机器学习笔记（十二）：随机梯度下降

像上篇笔记中使用正规方程解实现多元线性回归，基于这个模型我们可以推导出的数学解，但是很多模型是推导不出数学解的，所以就需要梯度下降法来搜索出最优解。
凌云时刻·2020-07-09 13:28

机器学习笔记（十）：梯度下降 | 凌云时刻

像上篇笔记中使用正规方程解实现多元线性回归，基于这个模型我们可以推导出的数学解，但是很多模型是推导不出数学解的，所以就需要梯度下降法来搜索出最优解。
凌云时刻·2020-07-09 13:28

机器学习笔记（十一）：优化梯度公式 | 凌云时刻

像上篇笔记中使用正规方程解实现多元线性回归，基于这个模型我们可以推导出的数学解，但是很多模型是推导不出数学解的，所以就需要梯度下降法来搜索出最优解。
凌云时刻·2020-07-09 13:58

机器学习笔记（九）：多元线性回归 | 凌云时刻

作者|计缘来源|凌云时刻（微信号：linuxpk）多元线性回归上面我们讲
凌云时刻·2020-07-09 13:27

sklearn_线性回归

菜菜的scikit-learn课堂——sklearn中的线性回归大家族文章目录1概述1.1线性回归1.2sklearn中的线性回归2多元线性回归LinearRegression2.1多元线性回归的基本原理
卖山楂啦prss·2020-07-09 09:00

MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（13）——回归之逻辑回归

逻辑回归模型的基本形式为：其中，类似于多元线性回归模型中的回归系
wzy0623·2020-07-09 01:37

基于Python的岭回归与LASSO回归模型介绍及实践

的岭回归与LASSO回归模型介绍及实践这是一篇学习的总结笔记参考自《从零开始学数据分析与挖掘》[中]刘顺祥著完整代码及实践所用数据集等资料放置于：Github岭回归与LASSO回归模型是线性回归模型的延申，在多元线性回归模型中我们知道
Yingya?·2020-07-08 23:00
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