线性回归

#线性回归 多项式拟合和正规方程（最小二乘法）

多项式拟合和正规方程特征点的创建和合并对于一个特定的问题，可以产生不同的特征点，通过对问题参数的重新定义和对原有特征点的数学处理合并拆分，能够得到更加优秀的特征点。多项式回归对于更多更加常见的数学模型，其拟合往往是非线性关系的，这时候就需要考虑引用多项式来进行拟合，如：h(x)=θ0+θ1x+θ2x2+θ3x3h(x)=θ_0+θ_1x+θ_2x^2+θ_3x^3h(x)=θ0+θ1x+θ2x2+
小小程序○·2023-12-01 06:56

线性回归 梯度下降

梯度下降算法在开始之前，为了方便解释，首先规定几个符号所代表的意义：mmm训练集中训练样本的数量XXX输入变量YYY输出变量(x,y)(x,y)(x,y)训练样本(xi,yi)(x^i,y^i)(xi,yi)第i个训练样本（i表示一个索引）监督学习算法的流程提供训练集>学习算法得到$h$（假设函数：用于描绘x与y的关系）>预测y的值代价/损失函数（Costfunction）假设函数(Hypothe
小小程序○·2023-12-01 06:55

线性回归 调试方法

调试方法特征缩放对于某些不具有比较性的样本特征xix_ixi（比如对其他的x来说xix_ixi相当大或者相当小），梯度下降的过程可能会非常漫长，并且可能来回波动才能最后收敛到全局的最小值。在这样的情况下，可以对xix_ixi进行缩放（如xi≔αxix_i≔αx_ixi:=αxi或者xi=xi/αx_i=x_i/αxi=xi/α），使得xix_ixi与其他的xxx具有可比性，以增加梯度下降的效率。*
小小程序○·2023-12-01 06:54

机器学习系列 - 6. 重要概念补充

多项式回归是线性回归模型的一种，其回归函数关于回归系数是线性的。其中自变量x和因变量y之间的关系被建模为n次多项式。如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。
小蘑菇1962·2023-11-30 11:20

Python实现线性回归之 一元线性回归and平方损失函数

线性回归是一种较为简单，但十分重要的机器学习方法。掌握线性的原理及求解方法，是深入了解线性回归的基本要求。除此之外，线性回归也是监督学习的基石，希望你能最终掌握机器学习的一些重要的思想。
蓝桥云课·2023-11-30 08:52

Python简单线性回归算法实现及应用示例

简单线性回归，是一种使用单个特征预测响应的方法。它是机器学习爱好者了解的最基本的机器学习模型之一。在线性回归中，我们假设两个变量，即因变量和自变量是线性相关的。
亚图跨际·2023-11-30 07:41

R语言学习DAY04：回归分析

有关线性回归分析模型的基本假定需要注意：1）关于随机干扰项的高斯-马尔科夫定理；2）关于自变量的：不存在共线性；3）关于模型的：模型设定正确。模型拟合lm函数：用最小二乘法估计模型参数x<-s
sonder_943f·2023-11-30 07:54

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第8章 双重差分

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:46

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第7章 元学习器

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:45

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第5章 倾向得分

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:44

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第4章 线性回归的不合理有效性

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:14

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第1章 因果推断导论

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:13

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第2章 随机实验与统计学回顾

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:13

因果推断《Causal Inference in Python》中文笔记第6章 效果异质性

CausalInferenceinPython:ApplyingCausalInferenceintheTechIndustry》因果推断啃书系列  第1章因果推断导论  第2章随机实验与统计学回顾  第3章图形化因果模型  第4章线性回归的不合理有效性
芒狗狗MangoGO·2023-11-30 03:08

吴恩达机器学习课后作业Python实现 01 Linear Regression

文章目录题目说明单变量线性回归梯度下降正则方程调用sklearn库多变量线性回归题目说明在本部分的练习中，您将使用一个变量实现线性回归，以预测食品卡车的利润。
shy~·2023-11-30 01:57

2018-12-01机器学习打卡

10课线性回归——从模型函数到目标函数模型函数既然我们认为x和y满足线性相关关系，那么线性函数：y=a+bx，就是我们的模型函数。其中y也可以用f(x)来表示。
Rackar·2023-11-29 22:33

一文详解人工智能：线性回归、逻辑回归和支持向量机（SVM)

简介：在人工智能领域，线性回归、逻辑回归和支持向量机是常见的机器学习算法。本文将详细介绍这三种算法的原理和应用，并提供相应的代码示例。
RRRRRoyal·2023-11-29 12:47

几种查看Matlab函数源代码的方法

原文链接查看源码是学习写代码的一种好方法，这里介绍几种查看Matlab软件自带函数的方法：1、type函数在命令窗口输入“type+函数名”，则命令窗口会显示函数的源代码，例如typeregress（其中regress是用来做线性回归的一个函数
幻灭成空·2023-11-29 12:08

北京住房价格线性回归项目总结

1.绘制图形frommatplotlibimportpyplotasplt%matplotlibinlineplt.scatter(x,y)plt.xlabel("Area")plt.ylabel("Price")x_temp=np.linspace(50,120,100)#绘制直线生成的临时点plt.scatter(x,y)plt.plot(x_temp,x_temp*w1+w0,'r')2.训
github_czy·2023-11-28 23:14

深度学习笔记

Dataloader的使用卷积操作神经网络-卷积层最大池化非线性激活线性层小型网络搭建和Sequential使用损失函数与反向传播优化器网络模型的使用及修改完整模型的训练利用gpu训练模型验证自动求导线性神经网络线性回归基础优化算法线性回归的从零开始实现线性回归的简洁实现
czyxw·2023-11-28 23:21

L1 L2正则化

对于线性回归模型，使用L1正则化的模型建叫做Lasso回归，使用L2正则化的模型叫做Ridge回归（岭回归）。image.png2.
鲸鱼酱375·2023-11-28 22:03

第十七章 大规模机器学习（Large Scale Machine Learning）

以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，如果我们的学习算法需要有20次迭代，这便已经是非常大的计算代价。
Colleen_oh·2023-11-28 20:14

机器学习——多元线性回归升维

在线性回归中，升维通常是通过引入额外的特征来实现的，目的是为了更好地捕捉数据的复杂性，特别是当数据之间的关系是非线性的时候。目的：解决欠拟合问题，提高模型的准确率。
SF-FCZ·2023-11-28 17:26

机器学习：线性回归与逻辑回归

一、单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)以预测住房价格为例子，单变量线性回归是指只有一个特征（输入变量），这里以房子的大小来预测房价。
passerby58·2023-11-28 17:35

人工智能与神经元的内容梳理（持续更新）

《DeepLearning》四、社区与资源五、工具与框架六、学习路径1.逻辑回归,线性回归2.损失函数七、相关论文[^1]一.计算机视觉相关(ComputerVisionRelatedSurveys)A
妇男主任·2023-11-28 15:23

Coursera-吴恩达机器学习课程个人笔记-Week2

Week2线性回归和梯度下降法参数说明1.多特征的线性回归方程2.梯度下降法(GradientDescent)2.1如何选择参数向量θ呢？
lavendelion·2023-11-28 15:22

机器学习的复习笔记4-岭回归与多项式回归

一、岭回归在简单的线性回归中，一味追求平方误差最小化，R2值尽可能大，可能会受到噪声的严重干扰。噪声，即偶发的错误的值。
大滑稽儿·2023-11-28 15:48

机器学习的复习笔记1

常见的监督学习算法有线性回归、逻辑回归、支持向量机等。无监督学习：与监督学习不同，无监督
大滑稽儿·2023-11-28 15:18

机器学习的复习笔记3-回归的细谈

回归问题的类型和特点如下：线性回归（LinearRegression）：线性回归是回归问题中最简单的一种方法。它假设自变量与因变量之间存在线性关系，并通过最小化预测值与真实值之间的差距来拟合最优直线。
大滑稽儿·2023-11-28 15:18

机器学习的复习笔记2-回归

回归分析可以分为线性回归和非线性回归：线性回归：线性回归是一种统计学方法，用于建立响应变量（通常称为y或目标）和一个或多个
大滑稽儿·2023-11-28 15:46

Lisp-Stat 翻译 —— 第二章 Lisp-Stat教程

在介绍完基本的数值和绘图操作之后，介绍如何构建随机的和系统的数据集合，如何修改数据集，如何使用一些内建的动态绘图工具，如何构建线性回归模型。
weixin_34198881·2023-11-28 09:28

腾讯云服务器中搭建Docker+Anaconda环境来实现本地远程访问Jupyter Notebook+数据分析

索性换了电脑后就直接在一直吃灰中的腾讯云服务器中搭建了Docker+Anaconda环境，实现本地可远程访问JupyterNotebook并进行各种操作（比如数据分析），如下图：(上图试验了一下pandas的使用）（下图随手在sklearn官网找了个“线性回归
小白掌柜·2023-11-27 15:44

周工作计划2019-01-15

后台开发准备线性回归的组内交流吃牛蛙（其实也可以吃别的）坚持一哈吧，就快放假了。
MikeShine·2023-11-27 15:12

人工智能_机器学习051_支持向量机SVM概念介绍_理解support vector machine---人工智能工作笔记0091

我们自然界中的问题,无非就是可以转换为回归问题和分类问题.然后从现在开始我们来看支持向量机,首先看一下这几个字support是支持vector是向量的意思,然后machine指的是机器那么我们之前用到的模型,比如线性回归模型
脑瓜凉·2023-11-27 09:40

每日一题

1、如果线性回归模型中的随机误差存在异方差性，那么参数的OLS估计量是（无偏的，非有效的）OLS即普通最小二乘法，由高斯-马尔可夫定理，在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量
透明的红萝卜123·2023-11-27 01:28

机器学习第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化（《大话Python机器学习》学习笔记）

第四章线性回归算法进阶4.3线性回归的正则化4.3.1为什么要使用正则化欠拟合（Underfitting）：  采用一定的算法去拟合时，如果没有考虑相当的信息量（特征变量），从而对训练数据集的拟合算法无法精确
BianchiHB·2023-11-26 22:49

机器学习 day13（正则化，线性回归的正则化，逻辑回归的正则化）

1.正则化的思想如果特征的参数值更小，那么对模型有影响的特征就越少，模型就越简单，因此就不太容易过拟合如上图所示，成本函数中有W₃和W₄，且他们的系数很大，要想让该成本函数达到最小值，就得使W₃和W₄接近0，从而消除它们对成本函数的影响，最后我们就得出一个接近二次函数（左边图片）的成本函数2.正则化的一般形式通常，一个模型有很多特征，我们不知道哪个特征的参数重要，哪个特征的参数我们需要缩小或惩罚。
丿罗小黑·2023-11-26 22:17

【机器学习】基于线性回归的模型优化和正则化

文章目录前言一、简单线性回归方程实现二、梯度下降三种方式实现以及对比1.批量梯度下降2.随机梯度下降3.小批量梯度下降4.三种梯度下降方式的比较三、多项式线性回归方程的实现四、标准化及特征值维度变化五、
泪懿·2023-11-26 22:45

正则化、线性回归、逻辑回归

0、引出最左边的模型最高次项为一次，此时模型是一条直线；直观的观察样本点（红色×）的趋势，我们发现该模型并不能很好的拟合两者的关系（事实上，随着房子面积增大，住房价格的变化趋于稳定或者说越往右越平缓，而不是无限递增）。此类情况称为欠拟合。最右边的模型最高次项为四次，此时模型从表面看上去很好的拟合了样本点，但实际上这是一条非常难看的曲线，不断的波动。可以想象得到，当一个新的样本需要预测时，该模型的结
MinJinFan·2023-11-26 22:44

正则化线性回归与正则化逻辑回归

1.TheProblemofOverfitting1还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。
matuoxifan·2023-11-26 22:13

ML笔记（3）线性回归的正则化

先举一个多项式回归的例子，当我们使用多项式回归的时候，如果没有对多项式的系数进行限制，拟合的模型过拟合的概率极高，所以我们需要通过一些方法限制多项式系数的变化。以下的正则化改进从损失函数，减少过拟合概率。1正则化概念简单来说，正则化是一种为了减小测试误差的行为(有时候会增加训练误差)。我们在构造机器学习模型时，最终目的是让模型在面对新数据的时候，可以有很好的表现（即增加模型的泛化能力）。当你用比较
孚瓜·2023-11-26 22:08

线性模型加上正则化

弹性网络回归是一种结合了L1和L2正则化惩罚的线性回归模型，能够处理高维数据和具有多重共线性的特征。
羞儿·2023-11-26 22:08

动手学深度学习(二)---线性回归

文章目录1.理论知识2.线性回归从0实现3.线性回归简洁实现【相关方法】torch.normal()1.理论知识线性假设是指目标可以表示为特征的加权和：ex1;在机器学习领域，一般用线性代数处理会更方便向量
释怀°Believe·2023-11-26 20:13

【python+机器学习（4）】多维数据的特征选取（Ridge&&Lasso）

欢迎关注哈希大数据微信公众号【哈希大数据】在之前我们介绍了直接使用线性回归进行波士顿房价的预测，但是预测准确率仅有60%左右。
哈希大数据·2023-11-26 16:05

机器学习——回归算法之线性回归

机器学习——回归算法之线性回归前言线性回归算法推导过程梯度下降1、批量梯度下降（GD）2、随机梯度下降(SGD)3、小批量梯度下降法（MBGD）代码实现前言机器学习算法按照“用途”可分为回归、分类、聚类
macan_dct·2023-11-26 14:22

R语言实现Lasso回归

一、Lasso回归Lasso回归（LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperatorRegression）是一种用于线性回归和特征选择的统计方法。
皮肤科大白·2023-11-26 13:32

PyTorch:详解线性回归实战

线性回归对于线性回归，相信大家都很熟悉了，各种机器学习的书第一个要讲的内容必定有线性回归，这里简单的回顾一下什么是简单的一元线性回归。即给出一系列的点，找一条直线，使得这条直线与这些点的距离之和最小。
Allen Chou·2023-11-26 13:22

数学建模预测模型——回归分析预测

数学建模预测模型——回归分析预测作为预测模型的大块头，回归分析预测绝对是比较常用的预测模型的一种，下面是对该模型的学习，欢迎大家指正1.回归分析预测的分类回归分析预测的分类如下简单线性回归预测：当只有一个自变量和一个因变量时
宁77吖·2023-11-26 13:12

pytorch-深度学习实践

pytorch-深度学习实践02-线性回归线性回归是回归问题，损失函数如下图所示。
jjnn97·2023-11-26 12:16

机器学习基础知识，numpy学习，分类和回归初识

numpy的使用array对象array对象的属性创建array的方法代码演示array本身支持的操作random分类k邻近算法-KNN概述：k的选取特征归一化的必要性优点：缺点：工作原理：一般流程伪代码回归线性回归一般流程机器学习基本知识数据和特征决定了机器学习的上限
crocodilian2·2023-11-26 12:09
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