1.线性回归原理1.1简单线性回归当一个变量会随着另一个变量的变化而变化，比如随着工作年数的增长，你的工资的变化情况，这之间就存在一种近似的线性关系。 简单的线性回归模型如下： 其中x表示特征值（如工作年份），θ表示权重，b表示为偏置量，y表示标签（如工资）上述的模型也可以看做是有两个特征值的模型，其中始终为1，如下所示，则上述回归模型可以写成1.2多元线性回归当一个变量会随着多个变量的变化而变化
一、知识储备对于线性回归多特征的知识上篇博客单特征均已涉及，由于特征数量的变化，我们应该求得的方程是更高维，本篇介绍两个特征的线性回归，原因是由于两个特征我们可以画出三维的图像，看到拟合后的平面，同时也可以将特征处理归一化。当然，如果特征数量较多，维度较高，出于泛化性与稳定性考虑，我们也需要处理特征，处理特征可以如以下两种方式： ① 减少特征的数量：可以由人工检查、PCA或者模型自己选择哪些重要
高尔顿与回归分析的起源 “回归”是由英国著名生物学家兼统计学家高尔顿(Francis Galton,1822～1911.生物学家达尔文的表弟)在研究人类遗传问题时提出来的。为了研究父代与子代身高的关系，高尔顿搜集了1078对父亲及其儿子的身高数据。他发现这些数据的散点图大致呈直线状态，也就是说，总的趋势是父亲的身高增加时，儿子的身高也倾向于增加。但是，高尔顿对试验数据进行了深入的分析，发
因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升
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
通常我们学习机器学习都是从线性回归模型开始的。线性回归模型形式简单、易于建模，但是我们可以从中学习到机器学习的一些重要的基本思想。 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。 线性回归 于一个一 ...
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2021-10-13 16:56:00
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1.代价函数（cost function）1.1 代价函数图像上图两个坐标表示参数θ0\theta_0θ0和θ1\theta_1θ1，它们是动态变化的。通常使用contour figure（等
原创
2023-05-04 21:07:26
337阅读
https://www.toutiao.com/a6639148240874766852/ 2018-12-26 12:05:58使用Python从头开始的线性回归可以说，任何Python项目的第一部分都是导入一堆有用的包。这里最重要的包是：·NumPy - 用于科学计算的软件包·Pandas - 一个为数据存储和检索提供便捷方法的软件包·matplotlib＆seab...
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2018-12-28 08:23:50
460阅读
线性回归是属于机器学习里面的监督学习，与分类问题不同的是，在回归问题中，其目标是通过对训练样本的学习，得到从样本特征到样本标签直接的映射，其中，在回归问题中，样本的标签是连续值。线性回归是一类重要的回归问题。在线性回归中，目标值与特征直接存在线性关系。本实训项目介绍线性回归模型的类别和性能度量等知识，
原创
2022-02-09 14:22:19
830阅读
每个特征变量可以首先映射到⼀一个函数，然后再参与线性计算,模型如下：y=θ0+θ
原创
2023-04-11 20:41:30
304阅读
初识线性回归线性回归是利用回归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分析方法。只有一个自变量的情况称为单变量回归
原创
2022-06-17 16:53:32
183阅读
线性回归理论部分《机器学习——线性回归》 1 线性回归 线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题 ...
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2021-07-26 15:52:00
223阅读
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线性回归是属于机器学习里面的监督学习，与分类问题不同的是，在回归问
原创
2021-08-10 11:07:27
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线性回归分类： 目标值离散回归： 目标值连续线性回归：寻找一种能预测的趋势线性关系： -二维：直线关系 -三维：平面线性关系定义y=kx+by = kx + by=kx+b参数b，偏置项，为了对于单个特征的情况更加通用参数k，权重f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+bf(x) = w_1x_1 + w_2x_2 +...+ w_dx_d + bf(...
原创
2021-07-12 14:40:09
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线性回归分类： 目标值离散回归： 目标值连续线性回归：寻找一种能预测的趋势线性关系： -二维：直线关系 -三维：平面线性关系定义y=kx+by = kx + by=kx+b参数b，偏置项，为了对于单个特征的情况更加通用参数k，权重f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+bf(x) = w_1x_1 + w_2x_2 +...+ w_dx_d + bf(...
原创
2022-03-01 10:54:06
638阅读
在学习完 Andrew Ng 教授的机器学习课程，和多方查阅大神的博客，本以为很简单的逻辑回归，在深思其细节的时候，很多容易让人不理解，甚至是疑惑的地方，这几天一直冥想其中的缘由。1、 为什么是逻辑回归？ 都说线性回归用来做回归预测，逻辑回归用于做二分类，一个是解决回归问题，一个用于解决分类问题。但很多人问起逻辑回归和线性回归的区别，很多人会大喊一声（也可能是三声）：逻辑回归就是对线性回归做了
线性回归
在机器学习中回归是求学者在学习过程中重要的一环。无论是面试还是实际应用都会经常用到。有很多人会使用线性回归，但却不知道线性回归是怎么来的。如果想让自己在机器学习的方向上更有价值，数学方面的推导必不可少。下面就是我在自己理解的线性回归推导。
什么是回归？通过现有的数据最终预测出来在指定区间的某一个值 我们称之为回归
贷款栗子
解释
数据:上图为五个人在银行贷款的样本，其中工资和年龄我们都
原创
2022-03-23 13:48:48
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机器学习大体上分为分类算法、聚类算法、降维算法、回归算法，其中分类、聚类主要用来处理离散变量预测，降维是数据预处理的方法，回归主要用来处理连续变量预测。前面基于鸢尾花数据集进行了各种分类、聚类、降维，后续该学习一下线性回归了。
原创
2022-04-07 16:57:21
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