1.线性回归简介 线性回归定义： 百科中解释我个人的理解就是：线性回归算法就是一个使用线性函数作为模型框架（y=w∗x+b）、并通过优化算法对训练数据进行训练、最终得出最优（全局最优解或局部最优）参数的过程。y：我们需要预测的数值；w：模型的参数（即我们需要通过训练调整的的值）x：已知的特征值b：模型的偏移量我们的目的是通过已知的x和y，通过训练找出合适的参数w和b来模拟x与y之间的关系，并最
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2023-10-07 16:45:25
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线性回归（Linear regression）线性回归作为机器学习中的一个基本算法，他的目的、功能、用途都是相当的明了，在这篇文章中会简单的介绍和说明线性回归的原理，然后使用python实现效果，最后会在其他的文章中补充一些进一步的优化线性回归的目的 很简单，就是用一条直线来拟合这些点。线性回归的功能 也很直接，通过大量的训练集进行训练，得到合适的权重参数 θ，随之输入测试集或者验证集的数据，对其
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2024-04-12 20:01:43
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线性回归1，概述线性回归(Linear Regression)是机器学习最基本的回归算法之一，通过对自变量和因变量之间的关系进行建模，找出一个拟合最好的线性关系函数。而根据自变量的多少，又可以分为一元回归和多元回归。2，算法推导假设银行的贷款额度和借贷人的年龄、薪资水平有关，现在希望根据一组数据，使得我们能够确定出三者之间的线性关系并由此做出合理的借贷额度预测。这里有函数：。其中为偏置项，也就是我
前言本系列为机器学习算法的总结和归纳，目的为了清晰阐述算法原理，同时附带上手代码实例，便于理解。目录k近邻（KNN）决策树线性回归逻辑斯蒂回归朴素贝叶斯支持向量机（SVM）组合算法（Ensemble Method）K-Means本章为线性回归，内容包括模型介绍及代码实现（包括自主实现和sklearn案例）。一、算法简介1.1 什么是回归分析回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和
# Java线性回归算法实现指南
线性回归是一种常见的统计方法，用于建立自变量与因变量之间的关系模型。作为一名初学者，您可能会面临许多挑战，特别是在实现代码方面。本文将帮助您了解如何在Java中实现线性回归算法。我们将通过一个详细的流程和示例代码来引导您。
## 工作流程
以下是实现Java线性回归算法的流程：
| 步骤 | 描述 |
|-----
1. 线性回归： 寻找一种能预测的趋势, 线性回归通过一个或者多个自变量（特征值）与因变量（目标值）之间进行建模的回归分析1.1. 线性关系二维：直线关系三维：特征， 目标值， 平面当中1.2. 线性关系定义单个特征
y = kx + b 加b是为了对于单个特征的情况更加通用多个特征y = k1房子面积 + k2房子位置 + b1.3. 线性模型
f(x) = w1 * x1 + w2 * x2
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2023-11-26 11:39:12
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前言：本篇博文主要介绍线性回归模型（linear regression），首先介绍相关的基础概念和原理，然后通过Python代码实现线性回归模型。特别强调，其中大多理论知识来源于《统计学习方法_李航》和斯坦福课程翻译笔记以及Coursera机器学习课程。1.线性回归回归模型（regression model）也叫做拟合模型，通俗点解释，就是假设我们有很多数据，包含房子的面积X和对应的房价y，那么我
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2023-08-28 20:45:06
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前言「多元线性回归模型」非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会「将原理知识穿插于代码段中」，争取以不一样的视角来叙述和讲解「如何更好的构建和优化多元线性回归模型」。主要将分为两个部分：详细原理Python 实战Python 实战Python 多元线性回归的模型的实战案例有非常多，这里虽然
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2024-06-26 11:50:51
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线性回归（Linear Regression）定义：是一种通过对样本特征进行线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小。图1：一维数据，线性拟合模型图2：二维数据，平面拟合模型API文档sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=Fal
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2024-04-24 16:34:39
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朴素线性回归的实现，直接通过梯度为0解出w的估计值import numpy as np
class OLSLinearRegression:
def _ols(self, X, y):
'''最小二乘法估算w'''
# tmp = np.linalg.inv(np.matmul(X.T, X))
# tmp = np.matmul(tmp
概念 线性回归（Linear Regression）是一种通过属性的线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小化。特点 优点：结果具有很好的可解释性（w直观表达了各属性在预测中的重要性），计算熵不复杂。 缺点：对非线性数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 3.函数模型： 模型表达：预测值和真实值之间存在误差：即：
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2023-10-18 19:39:50
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# 贝叶斯线性回归算法的探讨与实现
贝叶斯线性回归（Bayesian Linear Regression）是一种结合了贝叶斯统计思想的回归分析方法。与传统的线性回归不同，贝叶斯线性回归不仅可以估计模型的参数，还能够通过计算后验分布来量化不确定性。这使得它在处理小样本或高噪声数据时表现得尤为出色。
## 贝叶斯线性回归的基本原理
在贝叶斯线性回归中，我们通过利用先验分布和似然函数来推导出后验分
针对刚刚从事数据分析、数据建模、数据挖掘的人都会遇到在数据分析前期模型的选择的问题，究其原因主要有一下几点：第一：不明确领导布置的相关问题是什么，第二：不去做相关数据调研，没有摸清数据的具体特点，先选择构建模型。第三：没有自己的分析框架体系（自生分析经验不足）针对第一个问题，我个人建议和相关领导进行有效沟通，因为并不是所有的领导在语言表达上都能使下属明确自己做什么，千万别似懂非懂的一股脑的接到任务
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2024-08-29 21:31:37
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一、线性回归概述： 线性回归中最简单的情形：
即输入属性的目只有一个。
下面我们来推导更一般的情形：
即样本由 d 个属性描述。
给定数据集
， 其中
， ， 线性回归试图学得：
， 使得
， 这称为 “多元线性回归” 。
为了便于讨论，我们把 w 和 b 吸收入向量形式， 相应的，把数据集 D
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2023-09-13 21:17:24
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区分回归与分类其实很简单，举个例子，预测病人患病概率，结果只有患病和不患病2种，这就是分类；预测房价，结果可能是在一段区间内，这个就是回归。
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2023-07-28 17:44:30
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一、多元线性回归1.多元线性回归的基本表达式在多元线性回归中会有多个解释变量：预测解释变量的估计方程如下：注：额外的假设条件①解释变量之间不能存在太强的线性相关关系(一般ρ<0.7)②其他条件与一元线性回归类似。2.回归方程的模型拟合度在进行回归模型之前，我们可以计算总的波动误差如下： 在运用回归模型后，总误差可以分解为以下两种： &
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2023-09-06 12:49:34
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1.算法原理 y=w*x+b+ε loss=Σ(w*xi+b-yi)2 w'=w-lr*(loss对w求偏导) # 梯度下
原创
2023-03-20 13:04:21
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目标值与所有的特征之间存在线性关系。线性回归于逻辑回归类似，不同的是，逻辑回归在线性回归的基础上加了逻辑函数，从而将线性回归的值从实数域映射到了0-1，通过设定阀值，便实现了回归的0-1分类，即二分类。残差满足正态分布的最大似然估计，详情可百度。 线性回归损失函数：${{l}_{w}}=\sum\limits_{i=1}^{n}{{{\left( {{y}_{i}}-X_{i}W \right)
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2024-07-26 02:09:10
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1. 线性回归1.1 算法原理（1）情景：给定一定数量的数据点，通过拟合得到其回归直线，使得所有点到这个直线的距离之和（损失函数）最小。 即：已知各个点的坐标，反求直线表达式的最优系数解。假定直线参数为θ，则直线表达式为： 得到的直线（平面）表达式应使得损失函数最小，其中损失函数表达式： （2）求解方式：第一种：直接求解欲使损失函数最小，对损失
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2024-05-23 16:21:59
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线性回归算法 误差项分析： 似然函数求解： 哪里不懂点哪里。 极大似然估计，值越大越好。 目标函数求导 欲使 最大似然函数 值越大，就要使 最小二乘法 的值越小越好。因此，这里的 最小二乘法 叫目标函数。 （笔试或面试中，常问：1.为什么要引入似然函数；2.为什么对似然函数进行log变换；3.为什么
原创
2021-07-22 09:58:17
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