多元线性回归

第2周学习笔记-Coursera机器学习-吴恩达

文章目录EnvironmentSetupInstructionsMultivariateLinearRegression多元线性回归MultipleFeaturesGradientDescentforMultipleVariablesGradientDescentinPracticeI-FeatureScaling
brayo·2020-06-22 19:41

机器学习小目标--简单线性回归&最小二乘法 &多元线性回归

线性回归（又名普通最小二乘法）线性回归，或者普通最小二乘法，是回归问题最简单也是最经典的线性方法。线性回归寻找参数w和b，使得对训练集的预测值与真实的回归目标值y之间的均方误差最小。均方误差是预测值与真实值之差的平方和除以样本数。线性回归没有参数，这是一个优点。importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib库importnumpyasnp#导入numpy库imp
beautiful_well·2020-06-22 17:51

吴恩达机器学习笔记-多元线性回归

之前的文章中已经讲述了简单的一元线性回归的基础知识，现在我们来继续讨论多元线性回归。本文针对吴恩达机器学习第二周课程多元线性回归部分。
Carey_Wu·2020-06-22 17:53

Python数据挖掘与机器学习实战——回归分析——线性回归及实例

线性回归包括一元线性回归和多元线性回归。一元线性回归线型回归分析中，如果仅有一个自变量与一个因变量，且其关系大致上可用一条直线表示，则称之为简单回归分析（一元线性回归）。如果发现因变
pillow_L·2020-06-22 16:28

多元线性回归实现梯度下降

笔记：代码实现：在线性回归模型中使用梯度下降法importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(666)#数据随机，保持一致x=2*np.random.random(size=100)#100个样本，每个样本有一个特征y=x*3.+4.+np.random.normal(size=100)#均值为0，方差为1X=x.reshape(
annyangya·2020-06-22 15:22

最小二乘原理推导及代码

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。对于二维空间线性是一条直线；对于三维空间线性是一个平面，对于多维空间线
嵌入梦想·2020-06-22 12:56

第1130期AI100_机器学习日报(2017-10-22)

AI100_机器学习日报2017-10-22Python自然语言处理工具小结@大数据_机器学习基础:多元线性回归@wx:Intel发布开源增强学习框架Coach，多线程实现领先的增强学习算法@wx:岑峰在浏览器里可视化训练神经网络
机器学习日报·2020-06-22 12:24

机器学习python实现（一）：多元线性回归（数据）

ex1data2.txt2104,3,3999001600,3,3299002400,3,3690001416,2,2320003000,4,5399001985,4,2999001534,3,3149001427,3,1989991380,3,2120001494,3,2425001940,4,2399992000,3,3470001890,3,3299994478,5,6999001268,3
Yuancccc·2020-06-22 09:45

机器学习python实现（一）：多元线性回归

在这一部分中，你将用多元线性回归来预测房价。假设你正在出售你的房子，你想知道一个好的市场价格是什么。一种方法是首先收集最近出售的房屋的信息，并建立房价模型。
Yuancccc·2020-06-22 09:45

多元线性回归编程实现

多元线性回归：现有一个包含m个样本的数据集，其中每一个样本都有n个指标值和一个标签值，现试图寻找一种线性关系（加法或数乘运算），使得每个样本的n个指标值都能对应各自的标签值。
微淡·2020-06-22 07:00

python实现多元线性回归梯度下降法与牛顿法

文章目录梯度下降法基本概念1.微分2.梯度3.学习率梯度下降法的一般求解步骤：牛顿法运用牛顿法的一般步骤参考文献梯度下降法基本概念1.微分在梯度下降法中，我们所要优化的函数必须是一个连续可微的函数，可微，既可微分，意思是在函数的任意定义域上导数存在。如果导数存在且是连续函数，则原函数是连续可微的（可微必可导，可导必连续）。在高等数学中，我们知道函数的导数（近似于函数的微分）可以有以下两种理解：1.
Time ??·2020-06-22 06:01

一元线性回归与多元线性回归理论及公式推导

回归分析就是要找出一个数学模型Y=f（x）y=ax+b多元线性回归注：为使似然函数越大，则需要最小二乘法函数越小越好线性回归中为什么选用平方和作为误差函数？
R戎·2020-06-22 04:13

梯度下降法求解多元线性回归的参数

1、题目描述利用最小二乘法和梯度下降法求解多元线性回归的参数，其中X、Y是待拟合的数据，X是自变量，Y是因变量。2、解题思路使用梯度下降法来求解。
蓬莱道人·2020-06-22 01:31

多元线性回归----MATLAB实现

什么是多元线性回归方程多元线性回归是在线性回归基础上具有两个及两个以上自变量的多元线性回归（multivariablelinearregression）。
&~&·2020-06-21 23:00

多元线性回归和多项式回归

1、多元线性回归n个预测器变量，那么模型可以用以下方程表示：波士顿房价数据集。该数据集包含506座房子的13个特征，均值为$1000。
JackLi_csdn·2020-06-21 22:03

监督学习框架通用处理流程

分类问题示意图（2）回归：预测数值型数据，包括一元线性回归、多元线性回归、Logistic回归等。关于这方面的详细介绍可以参见监督学习与无监督学习总结。2、监督学习通用处理框架对于监
木顶思上·2020-06-21 22:04

多元线性回归算法（有多个特征的线性回归算法）

多元线性回归，假设我们有m个样本，n个特征，对于每一个样本的结果，每个特征都需要占一定的权重即：当样本集为：输出结果为：基于多个特征得到的预测值为：假设有矩阵多元线性回归的正规方程：多元线性回归正规方程解的代码实现
生命的呼喊·2020-06-21 22:48

线性回归（二元线性回归 - 自定义函数求解）- 04

我们需要考虑的是多个特征的情况，如下：在上图中，能够看到，预测某一个房子的价格时候，可能影响的因素存在多种根据上面的介绍，不难进行小结下面，可以得到多元回归方程、代价函数以及对应的梯度下降法上面给出了梯度下降法，下面对多元线性回归的梯度下降法进行介绍根据上面的介绍
Escid·2020-06-21 20:25

吴恩达机器学习笔记 001

吴恩达机器学习笔记文章目录吴恩达机器学习笔记基础概览当前分类基本模型确定参数方法1梯度下降法确定参数方法2正规方程法多元线性回归先看我：一些技巧featurescaling特征放缩meannormalization
CoolScript·2020-06-21 18:04

ML——基于梯度下降算法（BGD）下的多元线性回归问题

一.以下是编写的类函数（路径为linear/test1）：importnumpyasnp#采用批量梯度下降算法（BGD）解多元线性回归算法classgd:def__init__(self):self.core
CYH00_·2020-06-21 18:13

ML——基于梯度下降算法（SGD）下的多元线性回归问题

承接上篇批量梯度下降算法（BGD)，文章见：https://blog.csdn.net/CYH00_/article/details/99674407批量梯度随机下降算法虽然处理数据时考虑更加周全，数据结果更加准确可靠，毕竟BGD每一次数据计算都会遍历一次所有样本数据，所以复杂度是很大的，鉴于此，在数据集更加庞大时，一般很少选择BGD算法，因为效率低，耗时长。此时另一个合适的算法就是随机梯度下降算
CYH00_·2020-06-21 18:13

线性回归原理

线性回归目录一、线性回归介绍二、多元线性回归1、原理2、最小二乘法求解多元线性回归的参数3、sklearn练习三、回归类模型评估指标1、是否预测到了正确的数值2、是否拟合到了足够的信息四、岭回归和Lasso1
晓海xhl·2020-06-21 16:37

logistic回归模型

logistic回归模型的评价前言从这一期开始，我们准备介绍一系列机器学习算法模型，主要包括logistic回归，决策树，随机森林，关联规则，朴素贝叶斯，支持向量机，隐式马尔可夫，因子分析，主成分分析，聚类，多元线性回归
帅帅de三叔·2020-06-21 15:30

机器学习(1): 线性回归——最小二乘法 小结

目录1最小二乘法简介2最小二乘法历史3基本形式4一元线性回归5多元线性回归参考资料1最小二乘法简介最小二乘法（Leastsquaremethod，又称最小平方法）是一种数学优化技术。
TechArtisan6·2020-06-21 15:10

机器学习笔记（四）——简单线性回归&最小二乘法&多元线性回归

一、模型之母线性回归模型可以说是最重要的数学模型之一，很多模型都是建立在它的基础之上，可以被称为是“模型之母”。kNN算法属于分类(Classification)，即label为离散的类别型(categoricalvariable)，如：颜色类别、手机品牌、是否患病等。单线性回归是属于回归(regression)，即label为连续数值型(continuousnumericalvariable)，
爱学习的老青年·2020-06-21 13:44

logistic回归

值得一提的是，logistic回归跟多元线性回归有很多相似之处，模型形式也都是wx+b，w、b为要求的参数，不同点在于因变量不同，logistic回归通过logistic函数L将wx+b对应一个隐形状态
weixin_43231562·2020-06-21 13:08

机器学习——线性回归（预测）

其实自己私下有推导，涉及好多自己不懂的数学知识，会一点点补充的机器学习专栏：机器学习专栏文章目录线性回归（预测）1、单变量线性回归1.1基本原理1.2最小二乘法1.3sklearn实现单变量线性回归2、多元线性回归
39.5℃的风·2020-06-21 13:15

多元线性回归案例

fromnumpyimportgenfromtxtimportnumpyasnpyfromsklearnimportdatasets,linear_modelfilepath=r"G:\六西格玛\第一阶段-深度学习基础\代码与素材\代码与素材(2)\MachineLearning\MultiLinearRegression\Delivery.csv"data=genfromtxt(filepath
weixin_41789633·2020-06-21 12:19

线性回归 - 机器学习多元线性回归 - 一步一步详解 - Python代码实现

目录数据导入单变量线性回归绘制散点图相关系数R拆分训练集和测试集多变量线性回归数据检验（判断是否可以做线性回归）训练线性回归模型先甩几个典型的线性回归的模型，帮助大家捡起那些年被忘记的数学。●单变量线性回归：h(x)=theta0+theta1*x1●多变量线性回归：h(x)=theta0+theta1*x1+theta2*x2+theta3*x3●多项式回归：h(x)=theta0+theta1
黄大侠aa·2020-06-21 12:29

逻辑回归(logistics regression)

逻辑回归(logisticsregression)前几章分别讲了多元线性回归的推理思路和求解过程(解析解求解和梯度下降求解),文章并不以代码和公式推导过程为重点,目的是跟大家一起理解算法.前两章的内容是学习算法的基础
winrar_setup.rar·2020-06-21 12:44

梯度下降法的python代码实现（多元线性回归）

梯度下降法的python代码实现（多元线性回归最小化损失函数）1、梯度下降法主要用来最小化损失函数，是一种比较常用的最优化方法，其具体包含了以下两种不同的方式：批量梯度下降法(沿着梯度变化最快的方向进行搜索最小值
weixin_30646315·2020-06-21 10:25

多元线性回归-梯度下降法 c++

多元线性回归-梯度下降法c++线性回归（LinearRegression）损失函数（LossFunction）梯度下降（gradientdescent）批梯度下降（batchgradientdescent
mumusoo·2020-06-21 08:50

一元线性回归模型与最小二乘法及其Python实现

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。对于二维空间线性是一条直线；对于三维空间线性是一个平面，对于多维空间线
rocling·2020-06-21 07:52

多元线性回归用梯度下降法来训练模型

多元线性回归训练分为两种，一种是公式训练，一种是梯度下降法训练公式训练我已经记录了，具体可以看https://blog.csdn.net/qq_41342577/article/details/82320174
有想法的工程师·2020-06-21 06:07

利用EXCEL函数LINEST进行统计学中的回归分析

文章来源：实战统计学作者：梁斌炜本文介绍统计学中的一元和多元线性回归，并通过EXCEL自带的统计函数LINEST、INDEX进行手工计算，再通过EXCEL数据分析工具包进行自动计算。
简说Python·2020-06-21 05:24

机器学习（三）多元线性回归以及多元梯度下降法

机器学习（三）多元线性回归以及多元梯度下降法前言：一般的假设函数都与多个特征相关，比如我们在机器学习（一）中提到的房子价格只是与面积有关。
Mekeater·2020-06-21 05:11

一元线性回归模型与最小二乘法及其C++实现

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。对于二维空间线性是一条直线；对于三维空间线性是一个平面，对于多维空间线
qll125596718·2020-06-21 04:12

梯度下降与一元线性回归python实现

线性回归线性回归包括一元线性回归和多元线性回归。下面是一个简单的数据集，即房屋面积和价格之间的关系，自变量是面积feet,因变量时价格price,用上述数据可以进行训练找到一个合适的线来预测房价。
myhome908·2020-06-21 03:56

多元线性回归、梯度下降法、正规方程法简单实验

这次带着老早就知道的多元线性回归以及利用梯度下降法和正规方程法来解决一个简单问题的实验，并由此引申至更复杂的实验推广。首先名词解释多元线性回归梯度下降法正规方程法疑问1.x1与x2,x
manderous·2020-06-21 03:11

机器学习--线性回归和多元线性回归编程作业总结

1、单变量线性回归预测模型数据操作data（:,1）返回数据第一列length(a)返回对象a的长度。空对象的长度为0，标量为1，矢量元素的数量。对于矩阵或N维对象，长度是沿最大维度的元素数量（等于max（size（a）））zero系统函数linspace(start,end,n)在开始和结束之间返回具有n个线性间隔元素的行向量。如果元素的数量大于1，那么端点的开始和结束总是包含在范围内。如果st
昌李·2020-06-21 03:31

康.的博客整理

做个小程序机器学习（更新中）机器学习（1）：简介，初见线性回归，性能度量机器学习（2）：一元线性回归——梯度下降法、Python代码实现机器学习（3）：一元线性回归——最小二乘法、两种公式推导机器学习（4）：多元线性回归
康.·2020-06-21 02:49

Logistic回归简介

4、多元线性回归公式：5、si
jiangziya1491·2020-06-21 02:20

线性回归以及最小二乘法的应用

目录1.最小二乘法1.1定义1.2解法2.一元线性回归3.多元线性回归1.最小二乘法1.1定义最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。
痘痘有糖·2020-06-21 01:18

线性回归之梯度下降法和最小二乘法

回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析；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
Darin_Zanyar·2020-06-20 22:10

多元线性回归：梯度下降法与最小二乘法；归一化与局部加权；简单对比

文章目录梯度下降法程序实现线性函数归一化0均值标准化两种归一化的区别最小二乘法计算公式程序实现局部加权简单地对比梯度下降法程序实现首先来回顾一下E的计算公式（公式1.1.1）多元线性回归的梯度下降程序原理和一元线性回归没有区别
康.·2020-06-20 20:40

机器学习-多元线性回归（multiple linear regression）

先甩几个典型的线性回归的模型，帮助大家捡起那些年被忘记的数学。●单变量线性回归：h(x)=theta0+theta1*x1●多变量线性回归：h(x)=theta0+theta1*x1+theta2*x2+theta3*x3●多项式回归：h(x)=theta0+theta1*x1+theta2*(x2^2)+theta3*(x3^3)多项式回归始终还是线性回归，你可以令x2=x22，x3=x33，简
INFINALGEORGE·2020-06-03 15:13

作业5

当只有一个自变量的时候，称为一元线性回归，当具有多个自变量的时候，称为多元线性回归。通俗的讲，
201706120066马鸿鑫·2020-05-17 10:00

最小二乘法

目录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
xiaoxia0722·2020-05-02 10:00

多元线性回归和广义线性回归 （1）

目录背景多元线性回归常规公式拟合思路最小二乘法的推导将自变量系数与自变量整合为矩阵模拟过程存在误差项误差项符合高斯分布最大似然函数的引入自变量系数的估值求解评估β的估值是否合理背景线性回归模型的建立是为了探究因变量与多个自变量间的关系
妮可的平凡时光·2020-04-21 00:51

python构建多元线性回归模型

如果变量有好几个，那就要用到多元线性回归模型了。
wx5d72071a58c07·2020-04-19 10:41
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