在线性回归问题中，我们假设，而在分类问题中，我们假设，它们都是广义线性模型的例子，而广义线性模型就是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值。很多模型都是基于广义线性模型的，例如，传统的线性回归模型，最大熵模型，Logistic回归，softmax回归。 指数分布族在了解广义线性模型之前，先了解一下指数分布族(the exponential family)指数分布族原型如下如果一个分布可
目录线性回归案例：画图模拟梯度下降的过程1.通过w0与w1模型参数，绘制回归线2.训练过程图，绘制w0,w1,loss的变化曲线3.绘制三维曲面图4.以等高线的方式绘制梯度下降的过程线性回归相关API：案例：基于线性回归训练 single.txt 中的训练样本，使用模型预测测试样本。线性回归预测函数：y=w0+w1xx:输入y:输出w0和w1：模型参数所谓模型训练，就是根据一直到x和y，找到最佳的
目录1 线性回归的定义1.1 线性回归的基本元素1.1.1 线性模型1.1.2 损失函数1.1.3 为什么传统线性回归解不能应用于深度学习1.1.4 随机梯度下降2 自动求导2.1 标量链式法则2.2 标量对向量求导2.3 自动求导2.3.1 反向积累3 矢量化加速（整体小样本）4 线性回归和深度学习的联系1 线性回归的定义 &n
# 加载MNIST数据
# i通过nput_data.read_data_sets自动下载和导入MNIST数据集
# mnist是一个轻量级的类。它以Numpy数组的形式存储着训练、校验和测试数据集。同时提供了一个函数，用于在迭代中获得minibatch，后面我们将会用到。
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
mn
文章目录1理解线性回归1.1基本含义1.2拟合方程1.2.1最小二乘法1.3应用1.3.1数学1.3.2趋势线1.3.3流行病学1.3.4金融1.3.5经济学2使用线性回归解决实际问题2.1案例说明2.2使用线性回归进行计算2.3公式推导2.3.1假设2.3.2推导梯度下降最小二乘法2.4编码实现 1理解线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种
其他线性模型1 共线性与L2正则化2 Lasso回归3 多任务Lasso回归4 弹性网络5 随机梯度下降6 回归模型的评价标准7 岭回归交叉验证8 岭回归调参 1 共线性与L2正则化L2正则化，可以使系数w的绝对值变小，使对应的特征项对结果的影响变小。如果数据没有问题，多元线性回归和多项式回归中，才有使用正则化的必要，一元线性回归不需要L2正则化。 在岭回归中，经常能看到共线性（collinea
线性回归算法算法概述在统计学中，线性回归(Linear Regression) 是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是由一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合而成。回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变
概念：回归是机器学习中一个基础概念，通俗来讲，即从有限的现实事件中提取一系列特征，通过发现这些特征之间的关系，寻找其规律，来通过已有的特征来预测或判断一个相关的结果，对应数学概念来说，即建立一个数学模型（建模），并对一些已有数据提取其特征转换为自变量，将这一系列自变量输入到模型之中（输入），经过模型计算得到因变量（输出），通过把计算得到的因变量与已有的真实因变量对比（使用损失函数），应用一些优化方
李宏毅机器学习02-回归Regression回归定义Regression 就是找到一个函数 function ，通过输入特征 x，输出一个数值 Scalar。模型步骤step1：模型假设，选择模型框架（线性模型）step2：模型评估，如何判断众多模型的好坏（损失函数）step3：模型优化，如何筛选最优的模型（梯度下降）Step 1：模型假设 - 线性模型（Linear model）一元线性模型（单
首先，广义线性模型是基于指数分布族的，而指数分布族的原型如下 其中为自然参数，它可能是一个向量，而叫做充分统计量，也可能是一个向量，通常来说。 实际上线性最小二乘回归和Logistic回归都是广义线性模型的一个特例。当随机变量服从高斯分布，那么 得到的是线性最小二乘回归，当随机变量
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、广义线性回归模型二、数据集简介三、使用步骤1.引入库和读入数据2.简单分析3.详细分析3.回归分析4.计算混淆矩阵和整体预测率 前言提示：glm被用于拟合广义线性模型，特别是通过给出对线性预测子的符号描述以及对误差分布的描述一、广义线性回归模型glm(formula, family = gaussian, data,
线性回归属于回归问题。对于回归问题，解决流程为： 给定数据集中每个样本及其正确答案，选择一个模型函数h（hypothesis，假设），并为h找到适应数据的（未必是全局）最优解，即找出最优解下的h的参数。这里给定的数据集取名叫训练集（Training Set）。不能所有数据都拿来训练，要留一部分验证模型好不好使，这点以后说。先列举几个几个典型的模型：最基本的单变量线性回归： 形如h(x)=the
一、概述线性回归的输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，例如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。由于线性回归是单层神经网络，所以先学习线性回归，了解深度学习模型的基本要素和基本方法。二、一个具体的例子以房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。房屋的价格受很多因素的影响，比如房屋状况、地段、市场行情等等。这里，我们假设价格只取决于两个因素：面积（平方米）和房龄（年
## 头歌机器学习-线性回归实现步骤
### 概述
线性回归是机器学习中最基础也是最常用的算法之一。它通过拟合一条直线来描述数据点之间的关系，从而进行预测和分析。在本篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现线性回归算法。
### 实现步骤
以下是实现线性回归的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据收集 | 收集并准备用于训练和测试的数据集 |
原创
2023-07-31 05:19:54
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我近半年每个月所写博客的数量# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Fri Sep 1 18:23:07 2017@author: Administrator""
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2023-01-13 00:28:10
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线性回归分析是数据挖掘里一个非常重要的方法，相信大家以前在高中或者大学时都学过一点点线性回归的概念。在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。听着有点复杂，简单来说，就是看一组零散的数据是否存在相关性。线性回归分析涉及到的数学理论知识比较复杂，本文不会涉及到这些数学理论知识，仅是介绍应用场
1.本节重点知识点用自己的话总结出来，可以配上图片，以及说明该知识点的重要性机器学习主要分为这四大类：回归与分类的区别：线性回归定义：通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归方法，其中可以为一个或者多个自变量之间的线性组合。回归预测其实就是找到一个权重乘与特征值再加上回归系数。y=w*x+b1.线性回归就是通过自己获取的数据，预测出其他的数据。误差(损失函数):预测出来的值会存在一些误差，
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2023-06-13 20:20:04
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1. 线性回归某班主任为了了解本班同学的数学和其他科目考试成绩间关系，在某次阶段性测试中，他在全班学生中随机抽取1个容量为5的样本进行分析。该样本中5位同学的数学和其他科目成绩对应如下表：学生编号12345数学分数m8991939597物理分数p8789899293语文分数c7276747176英语分数e8388829189化学分数ch9093918994利用以上数据，建立m与其他变量的
经典线性模型自变量的线性预测就是因变量的估计值。 广义线性模型：自变量的线性预测的函数是因变量的估计值。常见的广义线性模型有：probit模型、poisson模型、对数线性模型等等。对数线性模型里有：logistic regression、Maxinum entropy。本篇是对逻辑回归的学习总结，以及广义线性模型导出逻辑回归的过程
接上篇5.局部加权线性回归局部加权线性回归（LWLR），在该算法中，我们给待预测点附近的每个点赋予一定的权重，在这个自己上基于最小均方差进行普通的回归，每次预测均需要先选取出对应数据子集。该算法接触回归系数w的形式如下： 普通线性回归： 加权(weight)线性回归：，w是一个矩阵，用来给每个数据点赋予权重。 LWLR使用“核”对附近的点赋予更高的权重。核的类型可以自由选择，最常用的就是高斯核，其
