前言 回顾一下
回归（一）中的
标准线性回归：
step1： 对于训练集，求系数w，使得
最小 从中我们知道，标准线性回归可能表达能力比较差，出现如图所示的欠拟合的情况（underfitting）：
我们可以通过添加诸如x
2 或sin(x)等特征重新拟合函数来解决这个问题，但是这里讨论另一种方法
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2024-02-21 16:51:57
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基本概念 线性模型是用属性的线性组合来进行预测的函数： 对于一个n维的数据$\mathbf{x}=\{x_1,x_2,…,x_n\}$，要学的一组权重$w_1,w_2,…,w_n;b$,使得预测结果为： 向量的形式是这样的 线性模型的权重可以代表每个属性所占有的比重，其中权值越大，代表这个属性越重要。所以线性的模型可以作为一种嵌入式的特征选择，使用它
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2024-06-12 22:10:10
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记录一下自己深度学习的开始2020.12.08,以后坚持每天都写一点自己学习心得回归:根据输入的数据,预测出某个具体的值 h(x)就是预测的值,也可以写作y^ 因此,为了找到合适的权重(theta),数学上有很多找到其值的方法,在机器学习和数据分析中,我们常用的方法有四种线性回归多项式回归岭回归LASSO代价函数(损失函数) 在学习各类回归方法之前,必须有必要先了解代价函数 损失函数是由似然函数推
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2024-03-24 18:33:59
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关于线性回归模型的由来以及定义的更涉及本质的深入的分析见 文章目录1. 线性回归问题的数学描述2. 最小均方算法（LMS, Least Mean Square）2.1. 只有一个样本的情况2.2. 多个样本的情况2.3. 线性回归的闭式解（解析解）3. 线性回归模型的概率解释3.1. 线性回归模型前提假设条件3.2. 损失函数为均方误差的证明 1. 线性回归问题的数学描述记为n维的输入特征，为参数
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2024-04-08 12:25:55
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目录线性模型损失函数解析解随机梯度下降用模型进行预测矢量化加速正态分布与平方损失从线性回归到深度网络神经网络图线性模型.和称为权重（weight），权重决定了每个特征对我们预测值的影响。 b称为偏置（bias）、偏移量（offset）或截距（intercept）。偏置是指当所有特征都取值为0时，预测值应该为多少。如果没有偏置项，我们模型的表达能力将受到限制。当我们的输入包含d个特征时，我们将预测结
一、二分类逻辑回归模型逻辑回归是一种分类模型，由条件概率分布$P(Y|X)$表示，形式为参数化的逻辑分布。随机变量$X$的取值为 实数，随机变量$Y$的取值为0或1。通过监督学习的方法来估计参数模型。对于二分类任务，逻辑回归模型为如下的条件概率：$P(Y=1|x)=\frac{e^{w\cdot x+b}}{1+e^{w\cdot x+b}}$
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2023-08-13 20:08:58
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通过回归分析预测连续变量from IPython.display import Image
%matplotlib inline1.介绍线性回归线性回归的目标是：对一个或者多个特征与连续型的目标变量之间的关系进行建模。1.1简单线性回归对于单个的特征，单变量线性回归表示如下：其中，代表的是轴截距，代表特征的权重系数。目标就是：学习线性方程的权重，从而描述特征变量与目标变量之间的关系，然后利用这些权
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2024-05-11 17:18:42
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线性分类损失函数从图像像素值到所属类别的评分函数（score function）的参数是权重矩阵 W。在函数中，数据 是给定的，不能修改。但是我们可以调整权重矩阵这个参数，使得评分函数的结果与训练数据集中图像的真实类别一致，即评分函数在正确的分类的位置应当得到最高的评分（score）。我们将使用损失函数（Loss Function）（有时也叫代价函数 Cost Function 或目标函数 Ob
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2024-09-18 20:08:55
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假设一个数据集有n个样本，每个样本有m个特征，样本标签y为{0, 1}。数据集可表示为： 其中，x(ij)为第i个样本的第j个特征值，y(i)为第i个样本的标签。X矩阵左侧的1相当于回归方程的常数项。每个特征有一个权重（或系数），权重矩阵为：开始可以将权重均初始化为1。将特征及权重分别相乘得到Xw (即特征的线性组合，为n维列向量)。经过Sigmoid函数处理得到预测值：y为预
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2024-03-22 11:36:36
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回归算法 在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一.回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二.回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归。 线性回归就是我们前面说过的房价求解问题。如何拟合出一条直线最佳匹配我所有的数据？一般使用“最小二乘法”来求解。“最小二乘法”
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2024-05-10 17:06:14
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上次我们留了个两个问题没有仔细说明，一个是局部加权线性回归，另一个是岭回归。今天依次对这两种算法进行说明。一、局部加权线性回归欠拟合这种问题是仅仅凭借一条直线来对数据点进行拟合的线性回归算法所无法避免的，而解决这种欠拟合问题的方法中，有一种最为简便，称之为局部加权线性回归。顾名思义，局部加权线性回归就是指给被预测点周围的数据点赋以不同的权重，让预测更加注重局部上的趋势而不是整体上的趋势，这样的
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2024-06-13 17:46:16
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机器学习---线性回归1. 简单线性回归2. 多元线性回归3. 线性回归的正规方程解4. 衡量线性回归的性能指标MSERMSEMAER-Squared5. scikit-learn线性回归实践-波斯顿房价预测LinearRegression 线性回归是属于机器学习里面的监督学习，与分类问题不同的是，在回归问题中，其目标是通过对训练样本的学习，得到从样本特征到样本标签直接的映射，其中，在回归问题中
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2024-09-05 09:42:26
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文章目录线性模型基本形式线性回归求解参数w和b常见的参数求解方法批量与小批量算法正则化（参数范数惩罚） 线性模型基本形式通过属性的线性组合来进行样本预测：写成向量的形式：w 表示每个属性的权重，b 为偏置值，x 为样本向量，f(x) 为预测值线性回归回归分析是一种预测性的建模，研究自变量和因变量之间的关系数学描述：给定训练集 其中 表示对 求解参数w和b一般来说，我们要使预测值的均方误差最小，
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2024-09-15 07:01:24
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逻辑回归是用在分类问题中的典型算法。来考虑简单的二分类问题，我们进行一整套的代码流程学习：步骤一：生成模拟的数据集为了编写代码模拟二分类任务，我们的第一步工作是先生成用于测试的数据集。首先看下生成的用于模拟的数据集长得样子，它有两个特征w1，w2组成，共有200个样本点，现在的任务是要对这个数据集进行分类。下面介绍，如何用梯度下降法，求出两个特征对应的权重参数，进而能正确的预测，当一个新的样本点来
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2024-04-07 13:16:01
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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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线性回归（一）实践篇模型思路线性模型损失函数梯度下降优化公式算法结构参数初始化损失函数完整的模型训练使用训练好的参数进行预测（输出）将设计好的模型进行封装（待续） QQ:3020889729 小蔡 本文可
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2024-07-26 14:03:04
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1.逻辑回归概述逻辑回归是一个线性的二分类模型，主要是计算在某个样本特征下事件发生的概率，比如根据用户的浏览购买情况作为特征来计算他是否会购买这个商品，LR的最终值是根据一个线性和函数再通过一个sigmoid函数来求得的，该线性和函数是权重与特征值的累加以及加上偏置求出来的，所以训练LR也就是训练线性和函数的各个权重w。 权重w一般使用最大似然法来估计，估计出似然函数的负号极小值就会得到最优w解，
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2024-06-12 21:30:00
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先从一本书说起吧----《机器学习实战》 作者在书中讲到逻辑回归的时候，用简短的语言介绍了一下理论之后，就给出了一段代码。然而就是这段代码把我带进了误区，也许不能叫误区，而是因为我自己的水平不够。后来在查阅资料的时候，发现有人也因为这个问题纠结了好久。也许这本书是写给一些有经验的人员看的
# Python 权重回归：一种简单有效的线性回归方法
在机器学习和统计分析中，线性回归是一种基础而重要的模型。权重回归（Weighted Regression）则是在普通线性回归的基础上，赋予不同数据点不同的重要性。本文将讨论权重回归的概念及其实现，同时提供Python代码示例。
## 权重回归的基本概念
在普通线性回归中，我们假设每个数据点对模型的贡献是相同的。然而，在某些情况下，一些数
原创
2024-09-07 05:50:19
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# Python线性回归与权重的理解
线性回归是机器学习中一种基本而重要的算法，广泛用于数据分析和预测。在这篇文章中，我们将深入探讨线性回归中的权重概念，并提供Python代码示例以帮助理解。
## 什么是线性回归？
线性回归是一种用于建模两个或多个变量之间关系的统计方法。它的基本思想是通过一条直线来拟合输入特征和目标变量之间的关系。线性回归的模型可以表示为：
$$
y = w_0 + w
原创
2024-10-09 06:16:34
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