线性回归模型属于经典的统计学模型，是根据已知的自变量来预测某个连续的数值因变量。她属于有监督的学习算法，也就是在建模过程中需要同时具备自变量x和因变量y。1.、一元线性回归模型一元线性回归模型是入门算法，是指变量中只含有一个自变量和一个因变量，用来建模的数据可以表示为{(x1,y1)…(xn,yn)}，其中xi表示自变量x的第i个值，yi为预测因变量的y值。也就是：y = a + b*x + C
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2022-11-24 12:02:28
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线性回归是机器学习中最基础的模型之一，用于建立输入特征与目标变量之间的线性关系。本文将介绍线性回归的原理和代码实现。
## 线性回归原理
线性回归的目标是找到一条直线（在一维情况下）或一个超平面（在多维情况下），最好地拟合训练数据。假设我们有一个输入特征 X 和目标变量 y，线性回归模型可以表示为：
y = w * X + b
其中，w 是特征的权重（也称为回归系数），b 是偏置项。我们的
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2023-08-28 12:10:17
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1. 基本形式线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。w和b学得之后，模型就得以确定。w直观表达了各属性在预测中的重要性。2. 线性回归提出假设：给定数据集 ，其中， “线性回归”（linear regression）试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记。线性回归可以被看做是样本点的最佳拟合直线。
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2023-07-10 12:00:08
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线性回归基本含义：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。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的叫做多元回归。matlab中代码实现： （1）b=regress( Y, X ) 确定回归系数的点估
线性回归回归分析（Regression Analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法 ，是一种预测性的建模技术。线性回归，简单而言，就是将输入项分别乘以一些常量，再将结果加起来得到输出。线性回归包括一元线性回归和多元线性回归。一、一元线性回归1、一元线性回归线型回归分析中，如果仅有一个自变量与一个因变量，且其关系大致上可用一条直线表示，则称之为简单回归分析。&n
线性回归模型（7大模型）线性回归是人工智能领域中最常用的统计学方法之一。在许多不同的应用领域中，线性回归都是非常有用的，例如金融、医疗、社交网络、推荐系统等等。在机器学习中，线性回归是最基本的模型之一，也是许多其他模型的基础。在深度学习中，线性回归模型可以用作神经网络的基础，例如单层感知器模型。线性回归模型也有许多改进和扩展版本，例如多元线性回归、逻辑回归、岭回归、lasso回归、弹性网回归等等。
多元线性回归是最简单的机器学习模型，通过给定的训练数据集，拟合出一个线性模型，进而对新数据做出预测。对应的模型如下：n: 特征数量。一般选取残差平方和最小化作为损失函数，对应为：M:训练样本数量。通过最小化代价损失函数，来求得值，一般优化的方法有两种，第一是梯度下降算法（Gradient Descent），第二种是矩阵法（The normal equations）。梯度下降算法给一个初始值，然后
本文主要探讨多元线性回归模型，假设函数，损失函数，梯度下降的实现以及预测，先来看一下原数据长什么样？原数据ex1data2.txt有三列数据，第1列是自变量面积(x1)，第2列是自变量卧室数(x2)，第3列为因变量价格(y)，维度是47*3，（如果你需要数据可以去三行科创微信公众号交流群要）首先，我们要对数据进行初探式的探索。探索性分析绘制出所有变量的热力图，观察各变量之间的相关性data_nor
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2022-04-08 17:28:09
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多元线性回归模型，假设函数，损失函数，梯度下降及其可视化实现
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2021-06-04 14:26:32
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本文主要探讨一元线性回归模型，假设函数，损失函数和梯度下降
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2021-06-04 14:26:33
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本文主要探讨一元线性回归模型，假设函数，损失函数和梯度下降，先来看一下原数据长什么样？原数据ex1data1.txt有两列数据，第一列是自变量(x)，第二列为因变量(y)，都是连续性变量，维度是97*2，（如果你需要数据可以去三行科创微信公众号交流群要）首先，我们要对数据进行初探式的探索。探索性分析绘制出因变量和自变量的散点图，观察散点图呈现主要关系是符合什么模式？%matplotlib inli
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2022-04-08 17:55:58
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前言 前面一直讨论的都是机器学习中的分类问题，今天来实现一个简单的回归问题。线性回归，分为一元线性回归和多元线性回归，前者自变量只有一个特征，后者自变量具有多个特征。本文不从数学角度来理解，忽略背后的数学原理和证明过程，有兴趣的读者可参考其他相关资料。 一、算法简介 首先来说，线性回归在我们生活中有着极其广泛的应用，房价预测、销量预测、价格预测等都有其身影。算法的目的是求得一条最佳的线性拟合直线，
今天我们来看一个最常见的机器学习模型——线性回归(linear regression)模型。先举个例子让你明白什么是线性回归。现在我们有房屋面积和价格的一些数据，如下图： 现在我们想知道的是，如果给一个新的房屋面积130m²，能否根据已知的数据来预测新的面积对应的价格是多少呢？这时，线性回归模型就派上用场了。我们先画出已知数据的散点图： 那线性回归要做什么呢？它是模拟出一条
线性回归算法概述线性回归是利用数理统计中的回归分析，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统计分析方法，运用十分广泛。线性回归模型是相对简单的回归模型，对一个或多个自变量之间的线性关系进行建模，可用最小二乘法求模型函数。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，且因变量和自变量
1. 线性回归什么是回归？从大量的函数结果和自变量反推回函数表达式的过程就是回归。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统计分析方法。一元线性回归：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。公式： 多元线性回归：如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关
数学建模：线性回归模型1.多重线性回归模型1.1 引入线性回归分类简单线性回归（一个自变量）多重线性回归（多个自变量）线性回归的前提条件：线性（散点图，散点图矩阵）独立性正态性（回归分析过程中可以确定）方差齐性（回归分析过程中可以确定）：建模中存在的误差两个变量：X和Y例1：人体的身高和体重X：人体的身高Y：人体的体重身高X大时，体重Y也会倾向于增大，但是X不能严格地决定Y1.2相关关系相关关系：
线性回归学习心得 本文是自己以周志华老师的西瓜书为主要学习媒介，以吴恩达老师的机器学习视频为补充的线性回归学习心得。线性回归是机器学习的入门，虽比较基础但极为重要。 个人觉得，西瓜书的3.2节写得已经十分精彩，我再赘述很难达到周老师的高度。下面也推荐一个博客链接，我觉得他对线性回归的整理也是非常精彩了，本文仅仅是它的一个补充：本文的主要精力集中在西瓜书中不够详细的公式推导和满秩矩阵上。1.式（3.
文章目录3.1 线性回归3.1.1 线性回归的基本元素3.1.1.1 线性模型3.1.1.2 损失函数3.1.1.3. 解析解3.1.1.4. 随机梯度下降3.1.1.5. 用模型进行预测3.1.2. 矢量化加速3.1.3. 正态分布与平方损失3.1.4. 从线性回归到深度网络3.1.4.1. 神经网络图3.1.4.2. 生物学3.1.5. 小结 3.1 线性回归回归（regression）是能
本篇讲述以下内容：单变量线性回归代价函数梯度下降单变量线性回归回顾上节，在回归问题中，我们给定输入变量，试图映射到连续预期结果函数上从而得到输出。单变量线性回归就是从一个输入值预测一个输出值。输入/输出的对应关系就是一个线性函数。下面是一个根据房屋面积预测房屋价格的例子。假设有一个数据集，我们称作训练集，数据集包括房屋面积和房屋价格数据。x：表示输入变量，也叫特征变量。y：表示输出变量，也叫目标变
机器学习 线性回归
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2015-05-21 17:25:00
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