吴恩达机器学习入门——多变量线性回归假设多元梯度下降算法特征缩放正规方程优缺点 假设假设房价不仅受平方数影响，还受到房间数、年份、楼层数的影响。这样奥预估房价就是一个受多变量影响的问题。 其中x(i)为一个列向量，xj(i)为一个列向量中第j个值。这时它的假设函数、代价函数应为下图 这也称为多元线性回归。多元梯度下降算法当n>1时，是多个值不断更新的。特征缩放特征缩放就是确保参数在同样的变
吴恩达机器学习2-多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)多维特征以房价模型为例，现在引入多个特征，例如房间数量，离主干道的距离等等构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(?1, ?1, . . . , ??)。 ? 代表特征的数量 ?(?)代表第 ? 个训练实例，是特征矩阵中的第?行，是一个向量（vector）。 比方说，上图的 ?
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2024-07-13 07:10:18
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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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在研究X对于Y的影响时，会区分出很多种情况，比如Y有的是定类数据，Y有的是定量数据，也有可能Y有多个或者1个，同时每种回归分析还有很多前提条件，如果不满足则有对应的其它回归方法进行解决。这也就解决了为什么会有如此多的回归分析方法。那么在分析过程中应该如何选择回归方法？本篇文章带你去探索30种回归方法。一、 回归分析方法概述二、 分类1.应用领域分类（1）通用型线性回归：如果回归模型中X仅为1个，此
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2024-07-17 20:55:17
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matlab多变量回归分析教程.doc 本次教程的主要内容包含一、多元线性回归2多元线性回归REGRESS二、多项式回归3一元多项式POLYFIT或者POLYTOOL多元二项式RSTOOL或者RSMDEMO三、非线性回归4非线性回归NLINFIT四、逐步回归5逐步回归STEPWISE一、多元线性回归多元线性回归1、BREGRESSY,X确定回归系数的点估计值2、B,BINT,R,RINT,STAT
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2023-12-12 19:11:46
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Ⅰ.调用excel加载项Ⅱ.实现多元回归方程求解Ⅲ.结果展示Ⅳ.结果分析Intercept表示截距(这里特指函数图形与Y轴交点到原点的距离)，即多元回归方程的常数项，值为522.81112；X Variable 1表示自变量x1，参数估计值为0.6474627，即多元回归方程的变量x1前面的系数；X Variable 2表示自变量x2，参数估计值为0.6369878，即多元回归方程的变量x2前面的
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2024-02-11 07:30:16
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模型：多元线性回归，稳健回归，偏最小二乘回归，岭回归，lasso回归，弹性网语言：R语言参考书：应用预测建模 Applied Predictive Modeling (2013) by Max Kuhn and Kjell Johnson，林荟等译本案例中的一些模型概念与数据分析思路不做详细解释，因为在之前的博文中已经写过了，是类似的，可以参考同章节的博文。案例： 导入数据 #
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2024-07-29 08:46:55
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# 双变量向量自回归（VAR）模型在时间序列分析中扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用Python实现双变量向量自回归模型，并通过代码示例说明其应用。
## 什么是双变量向量自回归模型？
双变量向量自回归模型是一种用于描述两个时间序列变量之间相互影响关系的统计模型。它假设每个变量的当前值可以通过过去的自身值和另一个变量的过去值来预测。这种模型在经济学、金融学和其他领域中被广泛应用，用于分析变量
原创
2024-04-09 04:20:00
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前言多变量线性回归在原有的单变量线性回归基础上，增加变量个数，特征变为x0,x1,x2...,xn
1.多维特征(Multiple Features)
2.多变量梯度下降(Gradient Descent for Multiple Variables)多变量线性回归(Multivariate Linear Regression)(一)多维特征(Multiple Features) &
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2024-09-28 18:16:01
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一，多维特征 目前为止，我们探讨了单变量
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特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(?
1
, ?
1
, . . . , ?
?
)
。 上标T代表矩阵的转置二，多变量梯度下降：与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，我们也构建一个代价函数，则这个代价 函数是
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2024-08-25 11:24:03
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在数据科学与机器学习的广泛应用中，进行双变量非线性回归分析是一项常见的任务。双变量非线性回归用于建立两个变量之间的复杂关系，能够提供更精确的预测模型。本文我将分享如何在 Python 中进行双变量非线性回归的整个流程，并结合备份策略、恢复流程和灾难场景等内容，系统性地记录和分享我的经验和思考。
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## 备份策略
为了确保数据的安全性，以及后续非线性回归模型的可靠性，首先需要设计一个完善
上一节中讲的是单个变量的处理方法，那多变量问题要怎么办呢？ （X上标（2）是一个索引，代表着第二个训练集样本，此处指的是表格中的第二行。） 梯度运算的使用技巧1：特征缩放（feature scaling） 数据预处理中，标准的第一步是数据归一化。如下图所示，蓝色的圈圈图代表的是两个特征的等高线。其中左图两个特征X1和X2的区间相差非常大，X1区间是[0,2000]，X2区间是[1,5]，其所形成的
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2024-06-06 22:49:30
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在上一章我们说到，机器学习中主要的两个任务就是回归和分类。如果读者有高中数学基础，我们很容易回忆到我们高中学习过的一种回归方法——线性回归。我们将这种方法泛化，就可以得到机器学习中的一种常见模型——线性模型，线性模型是监督学习的一种。 我们已经说过，我们要从数据集中训练出模型，每个数据可以视为（属性，标签）二元组。其中属性可以为属性向量。 假设给定具有n个属性的属性向量的数
多变量线性回归一.多维特征二.多变量梯度下降【1】公式推导【2】代码示例：三.梯度下降法实践1-特征缩放四.梯度下降法实践2-学习率五.特征和多项式回归六.正规方程【1】那么如何最小化一个二次函数呢？【2】什么是正规方程？【3】梯度下降与正规方程的比较：【4】总结【5】正规方程的python实现：七.正规方程及不可逆性【1】问题探索：【2】增加内容： 一.多维特征引例：目前为止，我们探讨了单变量
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2024-07-04 07:32:02
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文章目录单变量线性回归基本原理的python实现1大环境准备2jupyter工作路径的更改3单变量线性回归2.1数据读取2.2特征构造2.3其他准备2.4线性回归主体2.4.1计算代价函数2.4.2梯度下降+拟合2.4.3实际调用并拟合线性回归参考文章 单变量线性回归基本原理的python实现1、看了吴恩达机器学习课程关于线性回归的讲述，这个文章是对应该课程的线性回归练习2、代码是看了网上有人分享
前言线性回归算法是我们学习的第一个监督学习算法，我们将从最简单的单变量线性回归开始学习。主要内容：
一、代价函数(Cost Function)
二、梯度下降(Gradience Descent)单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)(一)模型表示(Model Representation)
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2024-10-08 13:35:59
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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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吴恩达《机器学习》学习笔记三——多变量线性回归一、 多元线性回归问题介绍1.一些定义2.假设函数二、 多元梯度下降法1. 梯度下降法实用技巧：特征缩放2. 梯度下降法的学习率三、 特征选择与多项式回归四、 正规方程法1. 一些定义2. 正规方程解的公式3. 梯度下降法和正规方程法的比较4. 正规方程法在矩阵不可逆的情况下的解决 上一个笔记介绍了单输入变量（一元）线性回归问题，即只考虑了一个属性对
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2024-04-22 19:15:47
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2.1模型表示：我们将要用来描述这个回归问题的标记如下:m代表训练集中实例的数量x代表特征/输入变量y代表目标变量/输出变量(x,y)代表训练集中的实例(x(i),y(i))代表第i个观察实例h代表学习算法的解决方案或函数也称为假设2.2代价函数我们现在要做的便是为我们的模型选择合适的参数θ0和θ1，在房价问题这个例子中便是直线的斜率和在y轴上的截距。我们选择的参数决定了我们得到的直线相对于我们的
示例代码如下，这篇的代码略复杂，分成几个步骤解读： 一、下载数据，并显示图片及标签 1 from mxnet import gluon
2 from mxnet import ndarray as nd
3 import matplotlib.pyplot as plt
4 import mxnet as mx
5 from mxnet import autograd
