回归问题与分类问题的区别在于：其待预测的目标是连续变量。比如：价格、降水量等等。在分类的线性模型中，为了便于将原本在实数域上的计算结果映射到（0,1）区间，引入了逻辑斯蒂函数。而在线性回归问题中，由于预测目标直接是实数域上的数值，因此优化目标就更加简单，即最小化预测结果与真实值之间的差异。为了学习到决定模型的参数，即系数w和b，仍然可以使用一种精确计算的解析算法和一种快速的随机梯度下降的估算方法。
据，然后挑选出最好的线性函数。需要注意两点：A．因为是线性回归，所以学习到的函数为线性函数，即
在之前写了一篇关于线性回归分类的方法，这里是记录了用Java的方法，也是在看了一位博友的进行优化的（借鉴借鉴了），主要也就是让想学机器学习的朋友好好了解一下，一起来共同学习一下而已，顺便将这些记录下来。package xianxing;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
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(1)线性回归通过权重与特征的乘积相加，即y = w1*x1+w2x2+....wn*xn + bias ①准备好已知的特征值x和目标值y （如y = x * 0.7 + 0.8，训练的目的是为了找到权重0.7和bias0.8） ②建立模型，随机初始化准备权重w和偏置b，得到预测值y_predict ③y_predict = x * w + b (这里的权重
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2023-10-29 16:37:19
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一、线性回归：1.概念：线性回归就是对原数据进行一系列数据拟合，并尽可能构造一条可以拟合数据的数学模型，根据这个模型，输入测试数据进而预测数据的结果例如：房价问题， 通过房屋面积、卧室多少等绘制一条散点图，通过运算拟合出一条数据模型，通过数据模型，输入房屋面积与卧室数量等信息预测房价。 2.线性回归假设函数：theta：权重参数，x：输入特征的参数 矢量化： 3.线性
前言：学习了吴恩达机器学习线性回归部分内容后，再结合很多优秀博客总结，搬运出来的干货。1、原理2、单变量线性回归数据准备：第一列当作人口Population，第二列当作收益Profite实现技术：梯度下降实现目标：（1）作原始数据散点图（2）作线性回归模型折线图（3）根据模型预测一些数据（4）作代价函数随迭代次数增加而变化的折线图；会发现代价函数慢慢趋向某个最小值，从而调整迭代次数（5）作代价函数
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2023-06-27 17:20:39
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线性回归中的误差通常有两个来源：来自方差Variance的误差来自偏置Bias的误差）情况，分别是：高方差高偏置，高方差低偏置，低方差高偏置，低方差低偏置。 最理想的情况当然是所有点（无论是训练集还是测试集）正中靶心，此时处于低方差低偏置的情况。 而现实中对数据进行拟合时，经常出现两种情况：简单模型，简单的模型更趋于平滑，这意味着样本数据对模型输出的影响较小，也就是说这些投掷点靠拢更密集，更注
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2023-09-25 11:50:51
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文章目录介绍OLSy= +x+uRSS求法和的求法例题模板例题(手打简单线性回归)第一关第二关——方差第三关——协方差第四关——斜率求解 介绍OLSOLS即为：普通最小二乘法（ordinary least squares ），它是使得全部观察值的残差平方和最小的一种参数估计方法，在回归分析中应用最为广泛。 现在回想简单线性回归是由方程：y= +x这里X说一句X看到的话：我们想知道两个变量之间的关
首先做一道高中数学题下表提供了某厂节能降耗技术改造后产生甲产品过程中记录的产量x（单位：吨）与相应的生产能耗y（单位：吨/标准煤）的几组对照数据。请画出上表数据的散点图；请根据上表提供的数据，用最小平方发求出y关于x的线性回归方程；已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨/标准煤。试根据(2)求出的线性回归方程预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨/标准煤？（参考数值：3×2.5
Task 3 模型的优化1.1、方差与偏差理论1.2、优化方法1.2.1、特征提取1.2.2、最优子集的选择（逐步回归）1.2.3、压缩估计（正则化）1.2.4、数据降维 1.1、方差与偏差理论方差：用不同的数据集去估计时，估计函数的改变量。举个例子：我们想要建立一个线性回归模型，可以通过输入中国人身高去预测我们的体重。但是显然我们没有办法把全中国13亿人做一次人口普查，拿到13亿人的身高体重去
文章目录线性回归的原理线性回归的一般形式1 极大似然估计（概率角度诠释）2 最小二乘解线性回归损失函数、代价函数、目标函数优化方法（梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法）1 梯度下降法2 最小二乘法矩阵求解3 牛顿法4 拟牛顿法线性回归的评估指标sklearn.linear_model参数详解 线性回归的原理线性回归（linear regression）解决的是回归问题，目标是建立一个系统，将向量作为输
前提介绍：为什么需要统计量？统计量：描述数据特征集中趋势衡量均值（平均数，平均值）（mean）这里写图片描述 {6, 2, 9, 1, 2} (6 + 2 + 9 + 1 + 2) / 5 = 20 / 5 = 4中位数 （median）:将数据中的各个数值按照大小顺序排列，居于中间位置的变量 给数据排序：1， 2， 2， 6， 9 找出位置处于中间的变量：2 当n为基数的时候：直接取位置处于中间
深度学习 --- 梯度下降推导--交叉熵误差函数线性回归复合函数求导偏导数预测函数损失函数 或者 误差函数梯度下降推导概念和公式定义梯度推导对单个样本推导对单个样本推导对 m 个样本推导梯度下降的算法调优 线性回归线性回归的推导可以看我的另一篇博客 深度学习–2.线性回归线性回归就是在二元分类中找到一条合适的分界线，其中二元分类中其结果只能后两种并且互斥，其线性方程为但这不是最好的二元分类方程，
六、线性回归API再次介绍sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True)通过正规方程优化参数fit_intercept：是否计算偏置属性LinearRegression.coef_：回归系数LinearRegression.intercept_：偏置sklearn.linear_model.SGDRegressor(loss=‘s
线性回归(Linear Regression)： 线性回归是回归模型，y=f(x)：表明自变量x和因变量y的关系。 1.模型 2.策略 损失函数(平方损失函数)： 注：平方误差代价函数是解决回归问题最常用的代价函数。 3.算法最小二乘法：注意：要求X是满秩的！逻辑回归(Logistic Regression)： 逻辑回归是统计学习中的经典分类方法，属于对数线性模型。 1.模型 逻辑回归实际上是处理
# Java计算线性回归误差
线性回归是一种基础而重要的统计学习方法，广泛应用于数据分析和预测中。在建立模型后，评估模型的准确性和性能至关重要。线性回归主要通过计算误差来评估模型性能，误差可以用多种方式表示，如均方差(MSE)、均方根误差(RMSE)等。本文将介绍如何在Java中实现线性回归，并计算相应误差。
## 什么是线性回归？
线性回归的基本思想是在样本数据中寻找一条最能代表数据的直线
线性回归是机器学习中常用的一种回归分析方法，用于建立自变量（特征）与因变量（目标值）之间的线性关系模型。在线性回归中，我们假设自变量和因变量之间的关系可以用一个线性方程来描述，即：[ y = w_0 + w_1x_1 + w_2x_2 + ... + w_nx_n ]其中，( y ) 是因变量，( x_1, x_2, ..., x_n ) 是自变量（特征），( w_0, w_1, w_2, ...
1. 线性回归基本要素1.1 模型所谓模型，即两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系。例如：房价受其面积、地段与房龄等因素的制约1.2 数据集为了对某现象进行预测，需要已知该现象在一段时间内的确切数据。以期在该数据基础上面寻找模型参数来使模型的预测值与真实值的误差最小。在机器学习术语里，该数据集被称为训练数据集(training data set)或训练集(training set)，其中个体被称
一、用excel中数据分析功能做线性回归练习二、用jupyter编程（不借助第三方库），用最小二乘法，重做第1题1.打开jupyter Notebook2.新建文件，重命名文件3.编写程序 三、用jupyter编程，借助skleran，重做第1题1、20组数据2、200组数据3、2000组数据总结 一、用excel中数据分析功能做线性回归练习 第一步，打开下载
学习覃禀丰老师的机器学习第一天，一元线性回归、代价函数、梯度下降法一元线性回归，自变量只有一个，通过一条回归直线描述散点之间的拟合情况。 代价函数，使用最小二乘法计算误差，描述真实值和预测值之间的误差大小。 梯度下降法 这里的公式是会不断的向最小值优化，）α(阿拉法学习率（就是说机器学习的步长，每一步学习的效率）肯定是正数（0~1），θ（西塔）就是这里每一点的斜率，当斜率小于0，那么通过公式θ会变
