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。（这反过来又应当由多个相关的因变量预测的多元线性回归区别，而不是一个单一的标量变量。）在线性回归中，数据使用线性预测函数来建模
线性回归——最小二乘和梯度下降一、线性回归1.概念2.损失函数二、最小二乘法三、梯度下降法四、代码 一、线性回归1.概念线性回归，能够用一个直线较为精确地描述数据之间的关系。这样当出现新的数据的时候，就能够预测出一个合理的值如下图，平面中存在200个样本，需找出一条合理的直线对其进行拟合通过线性回归，拟合直线效果如下在上述二维平面中，需要做的就是找出一条最佳拟合直线方程，形式如下： 通过不同的算
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2024-04-15 14:30:49
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一 .正则化的目的： 1. 过拟合现象：如图，在线性回归中。图一中，使用一条直线进行数据的拟合，但是这个模型并没有很好的拟合数据，产生很大的偏差。这种现象称为欠拟合。图二中，使用一个二次函数进行拟合，得到很好的拟合结果。图三中，使用更高阶的多项式进行拟合，这个模型通过了所有的训练数据，使代价函数 约等于0甚至等于0。但
最近做了好多个数据挖掘的小项目，使用并比较了N多算法，了解了很多机器学习的工具，如R语言、Spark机器学习库、Python、Tensorflow和RapidMiner等等。但是我感觉到自己没能深入下去，充其量也只是把别人的工具拿来玩玩而已。对算法本身的优劣及适用范围不甚了了，更谈不上改进优化算法了。本着甘当小学生的精神，我最近在网上参加了机器学习牛人Andrew Ng在Coursera上主讲的《
目录二、线性回归2.1 代价函数2.2 梯度下降算法二、线性回归实例：房价预测 线性回归 θ0、θ1为线性回归模型参数；2.1 代价函数代价函数：Cost Function，又称平方误差代价函数；对偏离真实值的输出给予较大的惩罚，其大小反映了拟合函数的精准度，值越小，精准度越高，误差越小；最小化问题：目的是找到合适的θ0、θ1，使得 hθ(x) 和 y 之间的差异小，即尽量较少假设的输出（估计值）
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2024-03-20 16:47:21
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1 定义 过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂) 欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简 ...
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2021-09-16 16:30:00
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1. 什么是线性回归线性回归：通过拟合因变量yy和自变量x⃗ x→的最佳线性关系来预测目标变量。最佳拟合通过尽量缩小预测的线性表达式和实际观察结果间的距离总和来实现。没有其他位置的拟合比该位置生成的错误更少，该拟合是最佳拟合。2. 基本形式：给定d个属性的实例 x=(x1,x2,...,xd),xi是x在第i个属性的取值：x=(x1,x2,...,xd),xi是x在第i个属性的
1 定义过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合， 但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。(模型过于复杂)欠拟合：一个假设在训练数据上不能获得更好的拟合，并且在测试数据集上也不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了欠拟合的现象。(模型过于简单)那么是什么原因导致模型复杂？线性回归进行训练学习的时候变成模型会变得复杂，这里就对应前面再说的线性回
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2024-08-22 19:45:15
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目录一、 线性回归二、 Spark MLlib 的 SGD 线性回归算法三、 Spark MLlib 的 SGD 线性回归算法实例四、 逻辑回归回归分析的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法。通俗点来讲，就是根据几件事情的相关程度来预测另一件事情发生的概率。回归分析的目的是找到一个联系输入变量和输出变量的最优模型。 回归方法有许多种，可通过 3 种方法进
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2024-06-21 22:40:59
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回归分析是机器学习中的经典算法之一，用途广泛，在用实际数据进行分析时，可能会遇到以下两种问题过拟合, overfitting欠拟合, underfitting在机器学习中，首先根据一批数据集来构建一个回归模型，然后在用另外一批数据来检验回归模型的效果。构建回归模型所用的数据集称之为训练数据集，而验证模型的数据集称之为测试数据集。模型来训练集上的误差称之为训练误差，或者经验误差；在测试集上的误差称之
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2024-04-14 15:15:22
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线性回归面对一堆输入、输出数据集合D，构建一个模型T，使得T尽可能地拟合D中输入数据和输出数据的关系。其模型可以用下列公式表示： 这里的w1和w0是回归系数。线性回归就是通过对训练集的学习，获得这两个权值。线性回归的目的就是求得一条拟合线，使得预测值和真实值之间的误差尽可能的小。求解这样的一条拟合线，常用的方法是最小二乘法。其主要思想是选择未知参数，以某种策略使得理论值和测量值之差的平方和达到最小
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2024-04-13 21:31:15
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本文对应的是吴恩达老师的CS229机器学习的第三课。这节课介绍了欠拟合与过拟合；然后介绍了参数学习算法与非参数学习算法，并例举了非参数学习算法的一个经典例子：局部加权线性回归；接着延续第二节课的内容讲解了线性回归的概率解释；最后介绍了分类任务的一个经典例子：逻辑回归。欠拟合(under-fitting)与过拟合(over-fitting)举一个简单的例子，假设我们需要根据房屋的大小来预测其出售的价
一.过拟合原因什么是过拟合：模型可以完美的预测训练集，但对新数据的测试集预测结果差。 过度的拟合了训练数据，而没有考虑到泛化能力。二.缓解过拟合方法减少过拟合总结：过拟合主要是有两个原因造成的：数据太少+模型太复杂 （1）获取更多数据 ：从数据源头获取更多数据；数据增强（Data Augmentation） （2）early stopping （3）dropout ； （4）正则化
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2024-09-21 12:13:27
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所有代码块都是在Jupyter Notebook下进行调试运行，前后之间都相互关联。 文中所有代码块所涉及到的函数里面的详细参数均可通过scikit-learn官网API文档进行查阅，这里我只写下每行代码所实现的功能，参数的调整读者可以多进行试验调试。多动手！！！主要内容： 线性回归方程实现 梯度下降效果 对比不同梯度下降策略 建模曲线分析 过拟合与欠拟合 正则化的作用 提前停止策略一、线性回归Ⅰ
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2024-04-24 16:16:24
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系列文章目录机器学习——scikit-learn库学习、应用机器学习——最小二乘法拟合曲线、正则化机器学习——使用朴素贝叶斯分类器实现垃圾邮件检测（python代码+数据集） 文章目录系列文章目录线性回归最小二乘法介绍实验内容代码运行结果正则化总结 线性回归线性回归（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，有
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2024-04-05 11:50:18
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## Python线性回归拟合
### 简介
线性回归是一种用于预测连续型变量的机器学习算法。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现线性回归拟合。本文将向你介绍如何使用Python实现线性回归拟合，并为你提供一个详细的步骤指南。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[导入必要的库]
B --> C
原创
2023-10-31 08:35:33
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线性回归算法是机器学习中最基础的算法，输出变量与输入变量是线性关系（即一次方），如果只有一个输入变量，称为一元线性回归，多于一个输入变量时，即为多元线性回归。一、一元线性回归以预测房价为例，图中红色x表示样本集，这里假设房价仅与size有关，所以最终回归出来的应该是一条值钱。
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2024-05-06 18:29:38
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01.根据数据集ex0.txt，画出样本点。并根据线性回归画出拟合直线。注:可以采用sklearn里面的线性回归算法也可以自己写线性回归算法import numpy as npimpor
原创
2022-05-09 21:23:41
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线性回归线性回归是回归问题中最简单的形式，线性回归假设目标值（datay)与特征(datax)之间线性相关，即满足一个多元一次方程(因为影响目标值的特征往往有多个，所以称为多元，此时也称之为多元线性回归)。我们可以认为目标值与特征值之间存在以下关系（y 与 x 均可为向量形式），如下图所示，这便是一个比较简单的线性回归，这里y是连续数值型变量如果是有两个特征值那么x 便是一个二维向量，上图中的直线
文章目录
欠拟合
一、什么是欠拟合？
二、欠拟合出现原因
三、解决欠拟合(高偏差)的方法
过拟合
一、什么是过拟合？
二、过拟合出现原因
三、解决过拟合(高方差)的方法
欠拟合
一、什么是欠拟合？
欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。换句换说，就是模型复杂度低，模型在训练集上就表现很差，没法学习到数据
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2024-04-07 00:04:56
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