目录1，概述1.1，判别式方法1.2，线性回归介绍1.3，sklearn中的线性回归2，多元线性回归LinearRegression2.1，多元线性回归的基本原理2.2，最小二乘法求解多元线性回归的参数2.3，linear_model.LinearRegression2.3.1，案例演示3，回归类的模型评估指标3.1，是否预测了正确的数值3.2，是否拟合了足够的信息1，概述1.1，判别
转载
2024-05-20 11:00:28
40阅读
1. 概述定义：线性回归通过一个或多个自变量(理解为特征)与因变量(理解为目标值)之间进行建模的回归分析。其中可以为一个或多个自变量之间的线性组合（线性回归的一种）。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。通用公式： 其中w，x为矩阵：假设只有单特征（面积）计算目标值（房价） 我们需要做的是找出一条线（是个迭代计算的过程），这条线和图中的点的误差最小，即损失函
转载
2024-03-06 11:09:15
80阅读
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
转载
2024-04-01 17:06:23
47阅读
[机器学习理论十三 kmeans](小小：机器学习理论（十三）Kmeans聚类)(小小：机器学习的经典算法与应用)(小小：机器学习理论（一）KNN-k近邻算法)(小小：机器学习理论（二）简单线性回归)(小小：机器学习理论（三）多元线性回归)(小小：机器学习理论（四）线性回归中的梯度下降法)(小小：机器学习理论（五）主成分分析法)(小小：机器学习理论（六）多项式回归)(小小：机器学习理
假设对于输入数据X(x1，x2……xn)，输出数据y，对于线性回归我的简单理解就是线性拟合。因为为之前就对拟合这个词比较熟悉，对于最小二乘也是比较熟悉的。对于输入数据X，输出数据y，线性回归的基础公式为： 其中x1，x2……xn表示的是数据X的特征，而x0=1是固定的。我们希望根据已经给定的m个数据集da
转载
2024-04-06 13:30:32
980阅读
矩形总面积计算器：计算两个矩形的总面积，包括重叠区域在平面上，我们经常遇到需要计算矩形面积的情况。本文将介绍一个简单而高效的算法，通过输入两个矩形的坐标，计算它们的总面积（包括重叠区域）。问题描述假设平面上有两个矩形R1和R2，这两个矩形的边与坐标轴平行。我们用(x1, y1)和(x2, y2)表示R1的左下角和右上角坐标，用(x3, y3)和(x4, y4)表示R2的左下角和右上角坐标。现在的问
转载
2024-06-24 10:15:49
72阅读
PycharmPyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。 解释器设定file > setting > Editor > file an
在输入框录入用空格、制表符、回车符或(英文半角)逗号隔开的数据序列(X)和数据序列(Y)。点击计算按钮，本计算软件将快速求出输入序列元素的个数、平均值(M)、标准差(SD)、相关系数、确定系数等结果。操作步骤：直接输入或复制记录表中的数据，粘贴到输入框，点击计算按钮，即可求出结果。输入多余的空格或分割符不影响计算结果。确定亦称测定系数、决定系数、可决指数。与复相关系数类似的，表示一个随机变量与多个
转载
2024-05-17 03:25:18
99阅读
摘要：对于上一篇博客（HERE）本文使用torch.nn算法库，实现线性回归模型。此外，补充了梯度下降算法的底层逻辑。0、问题描述假设特征向量为（设为），，样本为，输出为，同时加上一点噪声：后续就是要通过对大量关系的学习探索的取值。1、数据集构建与初始化定义真实的参数，使用d2l算法库生成1000条高斯分布加噪声的随机数据作为训练集：import numpy as np
import d2l
fr
转载
2024-08-11 10:05:33
113阅读
# 理解线性回归和R2
线性回归是一种用于建立变量之间关系的统计模型。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来进行线性回归分析。而R2（R squared）则是评估模型拟合程度的常用指标，它表示拟合的好坏程度，其取值范围为0到1，越接近1表示模型拟合得越好。
## 线性回归的原理
线性回归是一种线性模型，通过找到一条最佳的直线来拟合数据点，使得模型的预测值与实际值之间的误差
原创
2024-06-17 05:54:08
177阅读
人工智能与机器学习——初识线性回归 文章目录人工智能与机器学习——初识线性回归一、任务要求二、任务过程1.数据分析2.用jupyter编程3.用jupyter编程，借助skleran三、总结 一、任务要求1.用excel中数据分析功能做线性回归练习。分别选取20、200、2000（或20000）组数据，进行练习。记录回归方程式、相关系数R2 ;2.用jupyter编程（不借助第三方库），用最小二乘
转载
2024-05-28 20:28:29
1311阅读
机器学习(二)线性模型—线性回归2.1 线性回归 2.1.1 基本形式： 给定样本x=(x1,x2,...,xd)
x
=
(
x
1
转载
2024-06-18 14:01:27
75阅读
回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}来表示，而无监督学习算法比如PCA，KMeans的目标根本不是求解出标签，注意加以区别。只要一切基于特征预测连续型变量的需求，我们都使用回归技术。既然线性回归是源于统计分析，我们就可以用不同的角度去理解它。从统计学的角度来看，我们对线性回归有
python机器学习–线性回归线性回归是最简单的机器学习模型，其形式简单，易于实现，同时也是很多机器学习模型的基础。对于一个给定的训练集数据，线性回归的目的就是找到一个与这些数据最吻合的线性函数。针对线性回归算法在之前的数模案例也有涉及喔
OLS线性回归Ordinary Least Squares 最小二乘法一般情况下，线性回归假设模型为下，其中w为模型参数 线性回归模型通常使用MSE（均方误差）
转载
2023-08-24 17:19:04
480阅读
# Python线性回归R2实现指南
## 引言
在机器学习领域，线性回归是一种广泛应用的算法，用于预测连续变量的值。R2（R平方）是衡量线性回归模型拟合效果的指标，它表示因变量的变异性能被模型所解释的比例。在本篇文章中，我们将讨论如何使用Python实现线性回归并计算R2值。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看一下整个实现过程的步骤。下面的表格展示了实现线性回归R2的步骤及其相应的操作。
原创
2023-09-02 16:25:19
731阅读
# 如何在R语言中计算拟合优度R²
在统计和数据分析中，拟合优度R²是用于评估回归模型性能的重要指标。R²表示解释变量对因变量变异的解释程度。对于刚入行的小白来说，理解并计算R²可能有些困难。接下来，我们将逐步引导你实现这个目标。
## 整体流程
在实现R²计算的过程中，我们可以遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入数据 |
| 2
目录1 各种数据指标，分类整理1.0 关于数据/值有3种1.1 第1类：描述一堆数据特征的指标：集中度，离散度，形状特征1.2 第2类：判断预测y值和观测值差距的指标1.3 第3类：描述误差的各种指标1.4 重点看第3堆指标：误差相关的指标3 相关度/ 相关系数R, coefficient of correlation3.1 相关系数定义3.2 相关系数的公式3.3 相关系数的意义3.4
一、引言 线性回归是统计学和机器学习领域中最基础且重要的预测方法之一。其核心思想在于通过拟合自变量（或称为特征、解释变量）和因变量（或称为目标变量、响应变量）之间的线性关系，以实现对未知数据的预测。线性回归因其直观性、可解释性和在某些场景下的优良性能，成为了数据分析、科学研究及工程实践中不可或缺的工具。线性回归的应用场景十分广泛，包括但不限于：房价预测：根据房屋
目录 一、D2R是什么二、D2RQ安装与准备工作三、使用D2RQ1.新建Mapping执行文件2.使用 Mapping 文件对数据进行转化与访问 2.1 使用 D2R server 默认的数据处理和访问方式浏览 Linked data。一、D2R是什么在我的理解中，DR2是一个能够将关系数据库中的内容转换成RDF三元
回归分析为许多机器学习算法提供了坚实的基础。在这篇文章中，我们将总结 10 个重要的回归问题和5个重要的回归问题的评价指标。一、线性回归的假设是什么？线性回归有四个假设：线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相
转载
2024-07-25 15:46:00
313阅读
