这篇博客存在的意义：对速度-应力的关系进行拟合验证 在应力诱导各向异性模型中，由Eberhart-Phillips1989,zimmerman1991提出的经验公式在实际使用的过程通常被验证是有效的。 在实际使用时我们通常会由速度与差应力的散点关系进行拟合，得到系数A、K、B、D。这样的一种非线性的关系在2003年由Sha
该文已经收录到专题机器学习进阶之路当中，欢迎大家关注。1. 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。2. 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.
转载
2024-01-12 09:23:52
76阅读
1、从一个例子来了解线性回归数据：工资和年龄目标：预测银行贷款额度考虑：工资和年龄对银行贷款额度的影响程度工资年龄贷款额度40002520000800030700005000283500075003350000120004085000自变量(特征)：工资(X1)、年龄(X2) 因变量：贷款额度(y) 假设是工资参数，是年龄参数， 则该例子中回归方程为：2、线性回归算法详解（Linear Regre
通过最优化损失函数或者效用函数，获得机器学习的模型。scikit-learn中的 r2_score。通过分析问题，确定问题的损失函数或
原创
精选
2024-02-27 11:46:25
150阅读
1.线性回归： 线性回归假设特征和结果满足线性关系。其实线性关系的表达能力非常强大，每个特征对结果的影响强弱可以由前面的参数体现，而且每个特征变量可以首先映射到一个函数，然后再参与线性计算。这样就可以表达特征与结果之间的非线性关系。损失函数或者错误函数：如何调整θ以使得J(θ)取得最小值有很多方法，其中有最小二乘法（min squar
1.线性回归(Linear Regression)1.1什么是线性回归我们首先用弄清楚什么是线性，什么是非线性。（1）线性：两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线，叫做线性。 注意：题目的线性是指广义的线性，也就是数据与数据之间的关系。（2）非线性：两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线，叫做非线性。 相信通过以上两个概念大家已经很清楚了，其次我们经常说的回归回归到底是什么
转载
2024-03-17 23:15:20
63阅读
numpy - Python中的多元线性回归我似乎无法找到任何进行多重回归的python库。 我发现的唯一的东西只做简单的回归。 我需要对几个自变量（x1，x2，x3等）回归我的因变量（y）。例如，使用此数据：print 'y x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7'
for t in texts:
print "{:>7.1f}{:>10.2f}{:>9.2f}{:>9
转载
2024-06-08 23:28:59
72阅读
线性回归线性回归是最基础的机器学习算法，它是用一条直线去拟合数据，适用于线性数据。线性回归包括一元线性回归和多元线性回归，一元的是只有一个x和一个y。多元的是指有多个x和一个y。 （一元） （多元）我们希望这些点尽量离这条直线
转载
2024-07-24 04:58:22
75阅读
(一)基础铺垫多重线性回归(Multiple Linear Regression)研究一个因变量与多个自变量间线性关系的方法在实际工作中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用2个或2个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多重线性回归;(二)多重线性回归模型1.模型2.模型关键词解析偏回归系数多重线性模型中包含多个自变量，它们同时对因变量y发生作用，如果要考察一个自变量对
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二乘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维基百科。简单线性回归当只有一个自变量的时候，成为简单线性回归。简单线性回归模型的思路为了得到一个简单线性回归模型，假设存在以房屋面积为特征，以价格为样本输出，包含四个样本的样本集，如图：寻找一条直线，最大程度上拟合样本特征与样本输出之间的关系。假设
1、什么是回归？ 是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。2、线性回归 于一个一般的线性模型而言，其目标就是要建立输入变量和输出变量之间的回归模型。该模型是既是参数的线性组合，同时也是输入变量的线性组合。 最小二乘法，代价函数（平方误差代价函数，加1/2是为了方便求导）：&
转载
2024-03-28 11:02:14
203阅读
目录去除数据的线性趋势简介从数据中去除线性趋势去除数据的线性趋势简介 函数 detrend 从数据中减去均值或最佳拟合线（以最小二乘方式）。如果数据包含多个数据列，detrend 会分别处理每个数据列。 &
一、原理和概念1.回归回归最简单的定义是，给出一个点集D，用一个函数去拟合这个点集。而且使得点集与拟合函数间的误差最小，假设这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归；假设曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归。以下仅介绍线性回归的基本实现。2.假设函数、误差、代价函数参考 Machine Learning 学习笔记2 - linear regression wit
转载
2024-03-06 12:42:11
862阅读
1.简单线性回归线性回归法跟我们在上一章所介绍的knn算法不同，knn算法主要用于解决分类问题，而线性回归算法则主要用于解决回归问题，对于现象回归算法来说，它也是思想非常简单，而且实现起来会非常容易，这里的实现容易，和他背后具有非常强的数学性质是相关的。那么这个相应的数学推导会稍微复杂一点，但也并不是特别难，但是由于有这种数学的支撑，使得我们的计算机的实现是很容易的。与此同时，线性回归法虽然非常简
转载
2024-06-06 20:41:40
58阅读
转载
2024-03-12 21:51:00
33阅读
基于线性回归的商品销售额预测（假日效应、季节性商品处理）(一)环境安装及配置(二) 数据EDA2.1 分析存储数据2.2 分析国家数据2.3 产品数据分析2.4 分析新冠病毒的影响2.5分析工作日和周末的数据（三）线性回归（第一轮）3.1 SMAPE指标3.2 模型原理:3.3 整合数据(三) 线性回归（第二轮）(三) 线性回归（第三轮）(三) 线性回归（第四轮）(四) 模型提交(五) 模型预测
是否能预测到较为正确的数值是否拟合到了足够的信息是否预测到了较为正确的数值指标汇总：RSS，MSE，RMSE，MAE1. RSS 残差平方和 RSS 衡量了预测值和真实值的差异，既是损失函数，也是回归类模型的评估指标之一。但是，RSS 是和 m 相关的，所以为了消除 m 的影响，引入了 MSE (Mean square error) 的概念。 2. MSE 均方误差 均方误差
转载
2024-05-09 10:35:21
58阅读
标准线性回归： 局部加权线性回归：线性回归的一个问题是有可能出现欠拟合现象，因为它求的是具有小均方误差的无偏估 计。显而易见，如果模型欠拟合将不能取得好的预测效果。所以有些方法允许在估计中引入一 些偏差，从而降低预测的均方误差。其中的一个方法是局部加权线性回归（Locally Weighted Linear Regression，LWLR）。
转载
2023-10-27 23:35:54
125阅读
按照《机器学习实战》的主线，结束有监督学习中关于分类的机器学习方法，进入回归部分。所谓回归就是数据进行曲线拟合，回归一般用来做预测，涵盖线性回归（经典最小二乘法）、局部加权线性回归、岭回归和逐步线性回归。先来看下线性回归，即经典最小二乘法，说到最小二乘法就不得说下线性代数，因为一般说线性回归只通过计算一个公式就可以得到答案，如（公式一）所示： （公式一） &nbs
转载
2024-03-26 16:17:54
18阅读
线性回归学习及实现线性回归的原理用一条直线来拟合数据样本，求得该直线的回归系数，这个过程就叫做回归，然后将回归系数带入直线回归方程，最后将待预测数据带入回归方程得到预测结果。线性回归的优缺点优点:结果易于理解，计算上不复杂。缺点:对非线性的数据拟合不好。适用数据类型:数值型和标称型数据。线性回归算法分析1.假设样本数据拟合一条直线 2.验证回归预测结果的准确度，需要用实际值(y)减去预测值()的和
转载
2024-03-28 14:59:39
465阅读
