多元线性回归

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

机器学习之linear regression（线性回归）

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注：线性回归需要进行标准化，避免单个权重过大，影响最终结果举例单个特征：试图去寻找一个k，b
qq_39682037·2020-04-15 08:50

线性回归算法（一）-- 简单线性回归与多元线性回归

介绍线性回归是一种有监督机器学习算法，它分为简单线性回归和多元线性回归。
为谁攀登·2020-04-14 23:50

机器学习4- 多元线性回归+Python实现

目录1多元线性回归2多元线性回归的Python实现2.1手动实现2.1.1导入必要模块2.1.2加载数据2.1.3计算系数2.1.4预测2.2使用sklearn1多元线性回归更一般的情况，数据集\(D\
Raina_RLN·2020-04-14 17:00

多元线性回归

概述之前我们讲了最基本、最简单的一元线性回归算法，本章主要讲解多元线性回归,以及梯度下降、特征缩放和正规方程解等方法的应用。
AnuoF·2020-04-12 10:53

python用线性回归预测股票价格

可能有许多独立变量属于多元线性回归的范畴。在这种情况下，我们只有一个
LT_Ge·2020-04-11 16:35

python用线性回归预测股票价格

可能有许多独立变量属于多元线性回归的范畴。在这种情况下，我们只有一个自变量即日期。对于第一个日期上升到日期向量长度的整数，该日
Python学习啊·2020-04-11 13:00

多元线性回归

课程地址:AndrewNg机器学习课程多个特征值多个特征值的线性回归也被称为“多元线性回归”。下面介绍的公式符号，可以有任意数量的输入变量。
Pitty·2020-04-08 00:30

多元线性回归(multiple regression model)

之前学习了单一线性回归，这次主要研究多元线性回归，以及提高多元数据的模型精度的一些方法1、什么是多元线性回归，我自己的理解是依赖变量的值的变化受多个独立变量值的变化而变化；单一线性回归于多元线性回归解释多元线性回归的数据明确数据产生的虚拟变量虚拟变量的个数
NextStepPeng·2020-04-05 21:58

用Python底层编写进行计量经济分析（二）：多重共线性（原因、结果、检验：条件数/方差膨胀因子、补救：岭回归）

系列文章：多元线性回归和显著性检验（参数估计、T检验、F检验、拟合优度）多重共线性（导致结果、检验——方差膨胀因子、补救措施——岭回归）异方差（导致结果、检验——White、补救措施——广义线性回归）自相关
nbszg·2020-04-05 12:06

多元线性回归模型的特征降维：主成分回归和偏最小二乘

对于多元线性回归模型，除了对全部特征进行筛选和压缩——这些都是针对原特征本身，那么是否可以把多个特征组合成少数的几个新特征，使模型更加简洁？特别是多个特征之间往往还存在多重共线性关系。
真依然很拉风·2020-03-31 22:13

[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第四章-多元梯度下降法

在这节中，我们将介绍如何设定该假设的参数，我们还会讲如何使用梯度下降法来处理多元线性回归。首先，我们回顾一下上节的知识点。
不爱学习的Shirley·2020-03-31 16:00

[斯坦福大学2014机器学习教程笔记]第四章-多元线性回归的多特征量情况下的假设形式

在这节中，我们将开始讨论一种新的线性回归的版本。这是一种更为有效的形式，这种形式适用于多个变量或者多特征量的情况。在我们之前的学习中，我们只有一个单一特征变量x（如下面例子中的房屋面积），我们希望用这个特征量来预测y（如下面例子中的房屋价格）。我们的假设就为hθ(x)=θ0+θ1x。但是，我们在很多时候我们不仅有房屋面积这一个特征来预测房屋价格，我们还会有卧室的数量、楼层的数量和房子的年龄多个特征
不爱学习的Shirley·2020-03-31 14:00

Python机器学习——多元线性回归案例（二）

用一元线性回归己经无法解决了，我们可以用更具一般性的模型来表示，即多元线性回归。
施施吖·2020-03-30 18:14

机器学习笔记（五）——最优化方法：梯度下降（BGD&SGD）

损失函数包含了若干个位置的模型参数，比如在多元线性回归中，损失函数：(y−Xb⋅θ)T(Xb⋅θ)(y-X_b\cdot\theta)^T(X_b\cdot\theta)(y−Xb⋅θ)T(Xb⋅θ)，
爱学习的老青年·2020-03-29 18:24

机器学习的回归是什么

目录一、什么是回归（Regression）二、什么是线性回归（LinearRegression）三、什么是单变量线性回归（UnaryLinearRegression）四、什么是多元线性回归（MultipleLinearRegression
雪山飞猪·2020-03-29 17:00

最小二乘法

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
点滴回忆·2020-03-23 22:01

2.1 基本线性回归

线性回归包括一元线性回归和多元线性回归，一元是只有一个自变量x，多元是指有多个自变量x1，x2.....如y=a0+a1x1+a2x2。
躺在稻田里的小白菜·2020-03-22 10:18

机器学习入门（五）——多元线性回归

这一章在此基础上，多简单线性回归进行扩展，增加了自变量的数量，即多元线性回归此时，自变量不再是一个列数字，而是包含列的向量，每一个因变量是由个自变量一个常数项以及残差共同决定的（残差，也称扰动项，可以理解为无法被回归方面解释的那一部分误差
yyoung0510·2020-03-21 17:44

机器学习入坑指南（四）：多元线性回归

在学习了「简单线性回归」之后，我们进一步学习应用更为广泛的多元线性回归，并使用Python代码来实现它。一、理解原理多元线性回归是对简单线性回归的推广，同时有着不同于简单线性回归的特性。
EvanNightly·2020-03-21 07:56

7.机器学习之线性回归算法

在只有一个变量的情况下，线性回归可以用方程：y=ax+b表示；多元线性回归方程可以表示为：y=a0+a1*x1+a2*x2+a3*x3+......+an*xn。机器学习的实质
MoreMoreMore·2020-03-20 20:00

爬虫入门总结

自己毕设做的是关于租房房价方面的分析，使用简单的多元线性回归模型来拟合租房的价格，需要采集一些租房的数据来做分析。我也就简单的入门了爬虫，陆续采集了自如、蘑菇租房、我爱我家的租房数据。
Kavim·2020-03-19 12:10

线性回归原理以及Python实现

2018.12.9星期天阴biolearn在统计学中，线性回归是利用线性回归方程对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模的一种回归分析方法，只有一个自变量的情况称为一元线性回归，大于一个自变量情况的叫做多元线性回归
biolearn·2020-03-18 18:14

pytorch--线性回归

用数学符号来表示就是：3.pytorch实现：pytorch代码实现多元线性回归1.一种现象常常是与多个因素相联系的，即一个因变量由多个自变量来决定。2.二
clownwaiwai·2020-03-17 11:09

python实现简单线性回归和多元线性回归算法

1、问题引入在统计学中，线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘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。一个带有一个自变量的线性回归方程代表一条直线。我们需要对线性回归结果进行统计分析。例如，假设我们已知一些学生年纪和游戏时间的数据，可以建立一个回归方程，输入一个新的年纪时，预测该学生的游戏时间。自变量为学生年纪，因变量为
qianjinwang·2020-03-12 08:57

线性回归

根据自变量（样本特征）个数分为一元和多元线性回归：\[Y=a+bx\]\[Y=a+b1X1+b2X2+b3X3+...+bkXk\]开胃小菜什么是线性？首先看看线性函数的定义：一阶或零阶多项式。
Yabea·2020-03-10 22:00

非线性关系用线性拟合和人工神经网络拟合的对比分析

一、多元线性回归（MLR）与人工神经网络（ANN）--有模式我们用数学上一个人人皆知的例子，矩形面积=长*宽，假如一个研究人员不知道矩形面积与长和宽的关系，他想以长和宽为输入变量用多元线性回归去拟合矩形面积
徘甚·2020-02-25 08:07

关于多元线性回归分析——Python&SPSS

原始数据在这里1.观察数据首先，用Pandas打开数据，并进行观察。importnumpyimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinedata=pd.read_csv('Folds5x2_pp.csv')data.head()会看到数据如下所示：这份数据代表了一个循环发电厂，每个数据有5列，分别是:AT（温度）,V（压力
zpxcod007·2020-02-24 10:34

【机器学习（2）】线性回归、损失函数、最小二乘法、多元线性回归

线性回归模型基本概念定义：运用一条直线，近似地表示自变量x与因变量y之间的关系公式：Y=aX+b如何判断那条直线可以代表x与y之间的关系如何理解线与散点之间的关系这时候就可以依据误差来进行判定那条直线比较具有代表性了目标能够得到一条直线使得实际y与预测y之间的距离整体最短，转换为数学问题就是：找到一条直线使得全局误差最小（最优化的问题）损失函数根据上面的目标，要求经过损失函数处理后，可以的到最优解
Be_melting·2020-02-20 22:27

梯度下降法求解线性回归的python实现及其结果可视化（一）

另外，本文还巧妙地进行了一个设计，这使得本文Python代码也可用于多元线性回归，这是区别与现有网络上大多数梯度下降法求解线性回
博观厚积·2020-02-20 00:14

第十五章 多元线性回归分析

这一章首先介绍多元线性回归的及其基本统计量，偏回归系数，决定系数R方及adjustedR方，接着对各自变量的作用进行评价和选择，最后是多元线性回归模型的使用注意事项知识清单多元线性回归回归模型及方程总体方程的评价指标各自变量的假设检验及评价
x2yline·2020-02-19 23:05

机器学习之线性回归(纯python实现)

线性回归包括一元线性回归和多元线性回归，一元指的是只有一个x和一个y。通过一元对于线性回归有个基本的理解。一元线性回归就是在数据中找到一条直线，以最小的误差来(Loss)来拟和数据。
swensun·2020-02-18 08:18

量化投资学习笔记16——回归分析:多元线性回归

理论模型y=β0+β1x1+β2x2+…+βpxp+ε意义与一元线性回归相同。E(y)=E(β0+β1x1+β2x2+…+βpxp+ε)=>y=β0+β1x1+β2x2+…+βpxp列线性方程组y1=β0+β1x11+β2x12+…+βpx1p+ε1y2=β0+β1x21+β2x22+…+βpx2p+ε2……yn=β0+β1xn1+β2xn2+…+βpxnp+εn写成矩阵形式y=[y1,y2,…,
自由民·2020-02-16 10:00

Machine-Learning-Day-3

多元线性回归Day3的任务是多元线性回归.开始任务~ScreenShot2019-01-11at1.13.33PM.pngScreenShot2019-01-14at4.15.05PM.pngScreenShot2019
浮生未歇的橘子爸爸·2020-02-14 21:52

动手学习深度学习pytorch版学习笔记（一）—— softmax多元线性回归

关于多元线性回归，主要理解两个概念：softmax和交叉熵损失函数：一、softmax的基本概念：1.分类问题一个简单的图像分类问题，输入图像的高和宽均为2像素，色彩为灰度。
Jz江城子·2020-02-14 21:40

梯度下降法求解线性回归的python实现及其结果可视化（二）

另外，本文还巧妙地进行了一个设计，这使得本文Python代码也可用于多元线性回归，这是区别与现有网络上大多数梯度下降法求解线性回
博观厚积·2020-02-12 13:33

机器学习之梯度下降

上一章中有提到利用解析解求解多元线性回归,虽然看起来很方便,但是在解析解求解的过程中会涉及到矩阵求逆的步骤.随着维度的增多,矩阵求逆的代价会越来越大(时间/空间),而且有些矩阵没有逆矩阵,这个时候就需要用近似矩阵
今晨er·2020-02-09 15:48

Python实现梯度下降算法求多元线性回归(一)

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MambaHJ·2020-02-07 18:31

多元线性回归的理解

之前我们讨论过一个线性回归的，里面是关于房屋售价和面积之间的关系，这个例子中特征只有一个，就是面积。现在我们继续来讨论如果出现多个特征，通常情况下也是如此，人们在收售房屋时会考虑多个因素，比如新旧程度、地理位置、卧室数量、布局等等。这时特征数量不再是单一的，而是出现多个。给出以下例子，考虑房屋面积、卧室数量、房屋年龄三个因素。我们用n代表特征数量，m代表样本数量，变量x此时也变为三个，即x1（代表
冯风风·2020-02-04 21:00
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