线性回归的概念给定一个数据集D={（x1,y1）,（x2,y2）,（x3,y3）…}，所谓线性回归就是模拟出一个线性模型，使得对所有的xD得到 f(X) y D，即尽可能准确的预测真实的y值。问题主要集中在我们该如何得到k、b的值呢？ 关键在于如何度量f(X)与真实的y之间的差别，将误差控制在最小。具体实现过程首先便是loss（误差）函数的设定与引入，不妨仅仅考虑样本属性的数目只有一个（即X是
线性回归的概念给定一个数据集D={（x1,y1）,（x2,y2）,（x3,y3）…}，所谓线性回归就是模拟出一个线性模型，使得对所有的xD得到 f(X) y D，即尽可能准确的预测真实的y值。问题主要集中在我们该如何得到k、b的值呢？ 关键在于如何度量f(X)与真实的y之间的差别，将误差控制在最小。具体实现过程首先便是loss（误差）函数的设定与引入，不妨仅仅考虑样本属性的数目只有一个（即X是
线性回归中可能遇到的问题求解损失函数的最小值有两种方法：梯度下降法以及正规方程。特征缩放：即对特征数据进行归一化操作，进行特征缩放的好处有两点，一是能够提升模型的收敛速度，因为如果特征间的数据相差级别较大的话，以两个特征为例，以这两个特征为横纵坐标绘制等高线图，绘制出来是扁平状的椭圆，这时候通过梯度下降法寻找梯度方向最终将走垂直于等高线的之字形路线，迭代速度变慢。但是如果对特征进行归一化操作之后，
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2024-04-02 11:05:49
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线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。回归分析的因变量是应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题转化为分类问题，回归分析是一个有监督学习问题。线性其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，然后推广到n维空间，可以理解维广义线性吧。例如对房屋的价格预测，首先
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2024-04-09 13:48:21
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TensorFlow实现简单线性回归采用波士顿房价数据集的房间数量（RM）进行简单线性回归，目标是预测在最后一列（MEDV）给出的房价。数据下载地址：下载 下载数据之后是.data格式，把拓展名改为.txt然后再导入到excel的csv文件中，可以得到如下的数据集： 或者，可以直接从TensorFlow contrib数据集加载数据。1. 导入需要的所有软件包import tensorflow a
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2024-03-27 01:02:35
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线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的统计学方法。它假设自变量和因变量之间存在线性关系，并试图通过拟合一条直线或超平面来描述这种关系。 在线性回归中，我们通常使用最小二乘法来估计模型参数。最小二乘法通过最小化观测值与预测值之间的平方误差来确定最佳拟合直线。通过估计模型参数，我们可以对新的自变量进行预测，并评估不同自变量对因变量的影响。 简单线性回归是一种最基本的线性回归模型，它只包含一
# 线性回归与数据归一化：PyTorch 实践指南
线性回归是一种最基本且常见的机器学习方法。它通过学习自变量与因变量之间的线性关系来进行预测。在机器学习和深度学习的实践中，数据预处理尤为重要，而归一化（Normalization）是一个有效的预处理步骤，可以使模型在训练过程中的收敛速度更快，预测效果更好。
本文将使用 PyTorch 进行线性回归的示例，重点介绍如何对数据进行归一化处理，同时
2多变量线性回归2.1作业介绍在本部分中，您将使用多个变量实现线性回归来预测房价。假设你在卖房子，你想知道一个好的市场价格是多少。其中一种方法是首先收集最近售出房屋的信息，并建立一个房价模型。 文件ex1data2.txt(数据集请到网上自行下载)包含俄勒冈州波特兰市的房价训练集。第一栏是房子的大小(以平方英尺为单位)，第二栏是卧室的数量，第三栏是房子的价格2.2 导入模块import matpl
一、单变量线性回归 机器学习是基于实验建模，通过采用归纳推理来解决问题；通过已知的一些数据来进行归纳总结出一个公式对该问题比较适合的，从而对未知的数据进行预测。 数据集描述：已知若干城市的人口和利润，用回归的方法计算去哪个 城市发展。针对于本案例： 第一步：提取特征； （1）本案例只有人口这个特征 第二步：选择合适的模型。 （1）由于因变量利润为一个离散值，故为回归模型。 第三步：选择合适的损失函
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2024-04-11 20:17:24
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线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。回归分析的因变量是应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题转化为分类问题，回归分析是一个有监督学习问题。线性其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，然后推广到n维空间，可以理解维广义线性吧。例如对房屋的价格预测，首先
继续学习，上一节课学习速率是固定的，而这里我们的目的是找到一个比较好的学习速率。我们主要是观察 不同的学习速率对应的不同的损失值与迭代次数之间的函数曲线是怎么样的，找到那条最快达到收敛的函数曲线，其对应的学习速率就是我们要找的比较好的学习速率。在这里我们分别取速率值为：0.001，0.01,0.1,1,2,当我们选择完学习速率后，其余的都跟上一节课一样了。本文要解决的问题是给出了47个训练样本，训
1）什么是特征归一化 对数值类型的特征做归一化，可以将所有的特征都统一到一个大致相同的数值区间内。2）为什么要特征归一化为了消除数据特征之间的量纲影响，使得不同指标之间有可比性。归一化后加快了梯度下降求最优解的速度。归一化有可能提高精度。3）特征归一化常用方法线性函数归一化：它对原始数据进行线性变换，使结果映射到[0,1]的范围，实现对原始数据的等比缩放。 其中 X为原始数据， 、分别为数据最大值
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2024-09-08 20:33:08
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文章目录一、算法介绍二、算法原理三、一元线性回归1、简单2、sklearn3、正规方程解四、算法特点五、算法API六、性能评估1、均方误差2、RMSE3、MAE 平均绝对误差七、波士顿房价预测八、总结 一、算法介绍线性回归：监督学习---->回归算法二、算法原理线性回归是利用回归方程（函数）对一个或多个自变量（特征值）和因变量（目标值）之间关系进行建模的一种分析方式 通用公式：损失函数：y
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2023-07-08 10:06:35
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归一化方法(Normalization Method)什么是归一化方法通过某种算法，把需要的数据经过处理后限制在一定范围内（–来自百度百科)为什么要进行归一化？归一化/标准化实质是一种线性变换，线性变换有很多良好的性质，这些性质决定了对数据改变后不会造成“失效，反而能提高数据的表现，这些性质是归一化/标准化的前提。比如有一个很重要的性质：线性变换不会改变原始数据的数值排序。（1）某些模型求解需要1
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2024-03-29 12:37:34
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以下列出了本人是学习线性回归算法时，所掌握的一些编程技巧1.矩阵相减matrix A是n*m，B是1*m则A-B 表示A中的每行中对应列元素都减去B对应的列元素 2.对样本数据标准化处理mean(A, 0) # 表示对A中的每一列取平均值，最后得到1*m的矩阵var(A, 0) #表示对A中的每一列取方差，最后得到1*m的矩阵所谓数据标准化：首先对列数据求出
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2024-04-30 20:09:07
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首先，在线性回归中，线性说明了每一个特征和结果之间必定是一种线性关系，即最简单的一元一次方程 y = ax 就是最简单的一个线性关系，其次我们的回归线必然不会说一定是从原点出发，必定存在着偏置项所以我们可以将有两个特征的线性回归写成以下的方程式如果有n个特征的话，我们就可以写成如下： 但是还有一个点，我们回归出来的结果肯定会存在或多或少的误差，为了更好的表示，我们用ε来表示误差，那我们的
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2024-05-13 03:40:20
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线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。回归分析的因变量是应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题转化为分类问题，回归分析是一个有监督学习问题。线性其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是一条直线，在三维空间中是一个平面，然后推广到n维空间，可以理解维广义线性吧。例如对房屋的价格预测，首先
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2024-01-06 22:21:09
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线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。一、基本要素摘自原书模型定义设房屋的面积为 x1，房龄为 x2，售出价格为 y。我们需要建立基于输入 x1 和 x2 来计算输出 y 的表达式，也就是 模型（model） 。顾名思义，线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系： 其中 w1 和 w2 是 权重（weight），b 是 偏
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2023-10-24 05:38:57
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Feature scaling，常见的提法有“特征归一化”、“标准化”，是数据预处理中的重要技术，有时甚至决定了算法能不能work以及work得好不好。谈到feature scaling的必要性，最常用的2个例子可能是：特征间的单位（尺度）可能不同，比如身高和体重，比如摄氏度和华氏度，比如房屋面积和房间数，一个特征的变化范围可能是[1000, 10000]，另一个特征的变化范围可能是[−0.1,0
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2024-07-31 17:14:38
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