【Linear Regression with One Variable】1. 单变量线性回归模型单变量线性回归是通过给出的样本变量与输出，预测一个变量的对应输出，属于监督学习。单变量与预测输出之间的函数关系的一般化定义如下：我们可以看出，对于不同的和对，会有不同的预测输出。 例如给定样本如下： 我们随意猜测=2，=2，那么则有 当x=1时，预测输出为2+2*1=4，与真实输出之间的误差为3。
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2024-05-10 18:27:58
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单变量线性回归思路代码 题目：您将使用一个变量实现线性回归来预测食品车的利润。假设你是一家特许经营餐厅的首席执行官，并且正在考虑在不同的城市开设一家新的门店。该连锁店已经在各个城市都有了卡车，你也有了来自城市的利润和人口数据。您希望使用这些数据来帮助您选择下一个要扩展到哪个城市。 思路①已知单变量线性回归的假设函数为： ②为了衡量该函数的好坏，我们会引进一个代价函数，来评估函数的预测与真实值之间
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2024-04-26 05:56:34
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上次的文章中我们说到了单变量回归，其实就是线性回归，它的函数形似： 其中x0我们默认为1，所以其实就是一个一元一次函数。这里面的x1代表了我们的输入，比如房价预测中的房屋尺寸，h(x)其实就是给出一种预测。但是我们知道，预测房价，房屋的尺寸一定不是影响房屋价格的唯一变量，还有可能是地理位置，周边建筑，房屋年龄等等，所以就涉及到了我们今天要讨论的问题，多变量回归。首先呢，
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2024-07-11 07:25:51
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作业任务项一：5*5矩阵A代码如下：A=eye(5);eye()是单位矩阵，除了对角线为1，其余项都为0。5为矩阵维度，即生成5*5矩阵。作业任务项二：单变量线性回归预测代码如下：data=load('E:\研究生\机器学习\吴恩达机器学习python作业代码\code\ex1-linear regression\ex1data1.txt');
x=data(:,1);y=data(:,2);
m
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2024-04-18 09:42:25
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Coursera机器学习笔记(二) - 单变量线性回归一. 基本概念这一节我们来学习单变量的线性回归模型, 首先了解基本概念.1.1 训练集由训练样例(training example)组成的集合就是训练集(training set), 如下图所示, 其中(x,y)是一个训练样例, (x(i),y(i))是第i个训练样例. [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(im
吴恩达机器学习算法（一）名不显时心不朽 文章目录吴恩达机器学习算法（一）单变量线性回归问题开始的描述插入一段监督学习算法的工作方式损失（代价）函数梯度下降梯度下降的学习率使用梯度下降的线性回归演示过程 单变量线性回归单变量线性回归，这种机器学习算法常被用来预测房价，商品的市值等可根据原有的数据推断出最终的实际结果的情况，属于监督学习的一种。问题开始的描述假如现在你有一个朋友，想将他的一所闲置房售出
简单线性回归（单变量实现）1.自动生成数据： 这里我们使用make_regression生成回归模型数据。几个关键参数有n_samples（生成样本数）， n_features（样本特征数），noise（样本随机噪音）和coef（是否返回回归系数）。例子代码如下：import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#%matplotlib inl
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2024-04-04 09:38:42
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目录模型表示代价函数梯度下降线性回归的梯度下降 模型表示 以房价预测为例：m：样本数量 x：房子尺寸 y：房子价格训练集 ↓ 学习算法 ↓ h 假设（hypothesis）假设类似于一个函数的功能，即h是一个x到y的函数映射。这里使用的是线性回归（linear regression）模型。代价函数代价函数：平方误差函数、平方误差代价函数等。 预测输出：h（x） 实际输出：y 代价函数：J 减
part1全局变量/static全局变量 1 若程序只有一个源文件(就是尼玛就一个类),则没区别,都是存储在静态区. (全局变量存储在静态区中 程序启动时就会分配存储空间 直到程序结束才会释放)2 若程序有多个源文件(多个文件组成),则有区别 全局变量: 可以extern外部文件引用, static 全
5.1 多维特征前一周所讲是单变量线性回归，即 ，是只有一个变量 的假设函数，现在对房价预测模型有了更多的参考特征，比如楼层数，卧室的数量，还有房子的使用年限。根据这些特征来预测房价。此时的变量有多个。 构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为 一些注释：：特征的数量 ：第 i 个样本的特征向量：第 i 个样本的 特征向量中的第 j 个特征那么，线性回归的多变量假设函数变为 ，式子中有n+1
无论是生成模型还是判别模型，都可作为一种分类器（classification）来使用；1. 分类与回归（1）分类的目标变量是标称型数据（categorical data），0/1，yes/no（2）回归：连续型（numeric data），鲍鱼的年龄，玩具的售价对于分类问题，监督学习从数据中学习一个分类模型或分类决策函数，称为分类器（classifier）。分类器对新的输入进行输出的预测（pred
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2024-03-20 09:05:33
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目录：一、单变量线性回归1、计算代价函数cost function((X * theta.T).T - y)*X 的形式为：theta为0时的代价函数2、梯度下降函数 gradient descent function3、可视化代价函数二、多变量线性回归1、特征归一化2、多元回归3、改变iterations和alpha的值时三、 正规方程Normal equation求解 import pand
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2023-11-29 06:30:13
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前言 这一章还是紧接上一章的内容，在上一章，我们详细地讨论了关于一个变量的线性回归问题，而在我们的实际问题中，一般都不止一个变量，就比如上一章讨论的预测房价问题，房价不仅只跟房子的大小有关，还跟它有几间房间，几层楼等等有关，所以我们需要涉及到的是多元变量的问题，在这一章，我讲详细地给大家介绍多元变量地线性回归问题。 最后还是那句话，如果内容有什么错误
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2024-06-14 08:14:46
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1. Replace 直接替换例如根据学生测验成绩(0-100分)划分为A(>90)B(80-90)C(70-80)D(<70)四个阶段.2.map()替换类似replace()，没有指定全部映射关系会出现NaN3.LabelEncoding标签编码作用是为变量的n个唯一取值分配一个[0,n-1]之间的编码，将该变量转化成连续的数值型变量。LabelEncoding根据原各唯一取值的先
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2024-03-18 19:23:33
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分布滞后与自回归模型文章目录分布滞后与自回归模型@[toc]1 滞后效应与滞后变量模型1.1 什么是滞后效应1.2 滞后效应产生的原因1.3 滞后变量模型1.31 分布滞后模型1.32 自回归模型2 分布滞后模型的估计2.1 分布滞后模型估计的问题2.2 经验加权估计法2.3 阿尔蒙法3 自回归模型构建3.1 库伊克（Koyck）模型3.2 自适应预期模型3.3 局部调整模型4 自回归模型的估计4
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2023-12-10 14:40:57
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数学名词离散化和面元划分 ：就是分组，进行相应的计算
对于数据进行离散化和面元划分的前提条件是：连续变化的数据
例如下面是一组人的年龄数据，现在要按照年龄划分为不同年龄的4组（即把数据拆分为4个面元），
分别为“18到25”、“25到35”、“35到60”及“60以上。为了实现分组，需要使用pandas的cut函数：
pandas返回的是一个特殊的Categorical对象。你可以将其看作一组表
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2024-06-02 18:18:35
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以下是在知乎上看到的比较好的介绍工具变量法结果解读的文章，学习如下： 用IV做2SLS回归时，需要对IV进行三个方面的检验： 1.不可识别检验，也就是IV的个数是否少于内生解释变量的个数，使用的统计量是Anderson LM 统计量/Kleibergen-Paap rk LM统计量。这里p值小于0.01说明在 1%水平上显著拒 绝“工具变量识别不足”的原假设，也就是要求p值不能大于0.1。加ro
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2023-11-28 15:06:04
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统计计量丨常见统计检验的本质都是线性模型(或：如何教统计学)Python版(上)6、三个或多个均值方差分析 ANOVA 是只有类别型⾃变量的线性模型，它们可以简单地扩展上述模型，并重度依赖虚拟变量。如果你还没准备好，⼀定要去阅读虚拟变量⼀节。6.1 单因素方差分析和 Kruskal-Wallis 检验6.1.1 理论：作为线性模型 模型：每组⼀个均值来预测
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2024-08-29 10:50:58
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logistic regression属于概率型非线性回归，它是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变量分析方法。例如，在流行病学研究中，经常需要分析疾病与各危险因素之间的定量关系，为了正确说明这种关系，需要排除一些混杂因素的影响。对于线性回归分析，由于应变量Y是一个二值变量（通常取值1或0），不满足应用条件，尤其当各因素都处于低水平或高水平时，预测值Y值可能超出0～1范围，出现不合理
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2024-02-21 23:47:17
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前言构建多元线性回归模型时，如果能够充分的使用已有变量，或将其改造成另一种形式的可供使用的变量，将在一定程度上提高模型精度及其泛化能力。因为数据集中的名义变量(或叫类别变量)是无法直接使用的，所以虚拟变量(又叫哑元变量)的设置便是非常经典且必须掌握的一步，原理简单，实现优雅，效果拔群。原理趣析至于虚拟变量的官方解释和值得参考的论文集和虚拟变量的深度应用及拓展。因为虚拟变量的原理其实非常简单，所以如
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2023-08-11 13:26:03
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