效果图如下，在线浏览：http:39.96.175.246:80871.线性回归梯度下降法1.1 线性回归前提前提条件： 有一个n元函数hθ(x)，现在已知m组函数值和n元参数的取值情况，需要预测出最能贴合该情况的函数表达式。存储规范：(依据吴恩达教程的规范)函数值存储到一个1行m列的矩阵中函数中n元参数取值情况存储到一个n行m列的矩阵中函数中n元参数的系数存储到一个n行1列的矩阵中上标表示列，下
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2023-09-20 07:25:52
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得到线性回归模型后，应当对模型进行诊断。意思就是，检查是否有以下不合理之处：（相较于预测模型之前的数据清洗阶段，对于残差的评估，更像是一种验算阶段）1. 非线性可以通过散点图来诊断，因为ei以及消除掉源数据中的线性趋势，理想情况下ei应该为大致同一大小，否则可以判断为非线性。2. 忽略重要变量可以将ei和所有排除的特征做散点图，如果发现他们存在关联，则说明此特征是被忽略的。3. 误差方差不定可以通
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2024-05-12 19:50:31
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简介 假使需要从一个含有较多杂乱数据的数据集中提取到理想的模型（比如有70%的数据都不符合模型）时，最小二乘法就难以拟合出符合30%的数据误差最小的模型。 使用ransac算法可以很好的处理异常数据：包括一维数据剔除异常值，二维数据点剔除离群点拟合出一条直线，三维空间点剔除异常点拟合出一个平面，下面介绍通过Ransac算法拟合直线将一维数据进行划分为2类，实现点拟合和异常
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2024-01-03 10:54:32
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深度学习入门（三） 线性回归简介前言线性回归(linear regression)1 线性回归的基本要素1.1 模型定义1.2 模型训练1.3 模型预测2 线性回归的表示方法2.1 神经网络图2.2 矢量计算表达式3 实例 前言核心内容来自博客链接 希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘线性回归(linear regression)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
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2024-05-15 07:03:18
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这一章主要讲图像几何变换模型，可能很多同学会想几何变换还不简单嚒？平移缩放旋转。在传统的或者说在同一维度上的基础变换确实是这三个，但是今天学习的是2d图像转投到3d拼接的基础变换过程。总共包含五个变换——平移、刚性、相似、仿射、透视平移、刚性、相似我们先看最简单的几何变换模型——平移和刚性。首先是平移变换，就一组参数 tx 和 ty组成的一个向量。这个跟我们之前学习OpenGL的时候是一致的，这里
3.1. 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的范畴。softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学
配置配置请看我的其他文章 spark官方文档点击跳转官方文档其它文章推荐一个在蚂蚁做算法的人写的文章，不过他的文章偏专业化，有很多数学学公式。我是看的比较懵。点击跳转数据训练数据预测数据实体类用了swagger和lombok 不需要的可以删掉import io.swagger.annotations.ApiModelProperty;
import lombok.Data;
import jav
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2024-04-09 02:16:23
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梯度下降是做线性回归时比较常用的方法，关于线性回归和梯度下降的详细介绍可详见： ，这里用到的数学知识比较多了，推导过程真心看不懂了，不过幸好最终的公式（文章最后的公式）还能看个大概，依葫芦画瓢还能写成Code。其实里面有个重要的概念 Cost Function，而选用是 最小二乘法，就是为了对比线性公式计算后的值与实际值直接的偏离。
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2023-10-23 23:00:45
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据，然后挑选出最好的线性函数。需要注意两点：A．因为是线性回归，所以学习到的函数为线性函数，即
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2023-11-16 09:33:27
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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.
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2024-01-12 09:23:52
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文章目录一、概述1.1 线性回归1.2 SKlearn中的线性回归二、多元线性回归2.1 多元线性回归的基本原理2.2 损失函数2.3 最小二乘法2.4 linear_model.LinearRegression 一、概述 1.1 线性回归回归是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量。决策树，随机森林，支持向量机的分类器等分类算法的预测标签是分类变量，多以{0，1}
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2023-10-10 17:13:39
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线性回归梯度下降法在选定线性回归模型后，只需要确定参数θ，就可以将模型用来预测。然而θ需要在J(θ)最小的情况下才能确定。因此问题归结为求极小值问题，使用梯度下降法。梯度下降法最大的问题是求得有可能是全局极小值，这与初始点的选取有关。
梯度下降法是按下面的流程进行的：
1）首先对θ赋值，这个值可以是随机的，也可以让θ是一个全零的向量。
2）改变θ的值，使得J(θ)按梯度下降的方向进行减
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2023-06-08 18:26:00
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1、得到了一组数据（先简单点，就是二维的数据x，y），怎么描述他们之间的关系呢？2、如果这组数据有线性相关的话，那就用线性方程描述，那就是线性回归。如果没有线性相关的话，那就是另外的话题了。从别人那里copy过来的图：3、怎么得到这条直线，理论上有很多这样的直线可以描述这些点之间的线性相关。那么，怎么判断哪个直线最好。比如穿过的数据点最多？还是 每个点到之间的距离和最小？4、最后发现，
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2023-12-18 11:04:15
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目录1.回归和拟合的区别2.参数检验和非参数检验的区别3.假设检验 1.回归和拟合的区别回归是拟合的一种方法，拟合的概念更为广泛，包括回归、插值和逼近。回归强调存在随机因素，而拟合没有。拟合侧重于调整曲线的参数，使得与数据相符，是一种数据建模方法。而回归重点在研究两个变量或多个变量之间的关系，是一种数据分析方法。由于拟合的过程是寻找一个函数使其在某种准则下与所有数据点最为接近，因此我认为
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2024-01-15 06:55:40
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一、什么是回归(Regression)说到回归想到的是终结者那句：I'll be back，在数理统计中，回归是确定多种变量相互依赖的定量关系的方法。通俗理解：越来越接近期望值的过程，回归于事物本来的面目主要用于预测数值型数据，典型的回归例子：数据拟合曲线二、什么是线性回归(Linear Regression)线性回归假设输出变量是若干输出变量的线性组合，并根据这一关系求解线性组合中的最优系数。通
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2023-10-06 11:08:25
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线性回归(Linear Regression)是统计分析、机器学习中最基础也是最重要的算法之一，利用线性函数对一个或多个自变量和因变量(y)之间的关系进行拟合模型，用来做预测。根据自变量(样本特征)个数分为一元和多元线性回归：$$
Y=a + bx
$$
$$
Y = a+ b1X1 + b2X2 + b3X3 + ... + bkXk
$$开胃小菜什么是线性？首先看看线性函数的定义：一阶或零阶多
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2023-08-30 22:03:17
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目录 损失函数正规方程梯度下降sklearn线性回归正规方程、梯度下降API回归性能评估sklearn回归性能评估欠拟合与过拟合解决过拟合的方法L2正则化 线性回归的定义是：目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模，但却蕴含着机器学习中一些重要的基本思想。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，运用十分广泛。单变量
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2023-11-27 06:12:39
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
#---------y=xw+b=theta0 * x1 + theta1 * x2 #本项目中，b=theta0 , w=theta1---------------------#绘制散点图
path = ‘ex1data1.txt’
data =
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2023-12-19 06:41:44
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目录线性回归1. 可以使用tushare爬取股票代码2. 零散的小知识逻辑回归逻辑回归的操作步骤分析数据数据预处理训练模型进行预测作业题1. 处理其他数据的方法2. 过采样处理4. 不过采样结果线性回归其他的前面都学了,新的知识1. 可以使用tushare爬取股票代码import tushare as ts
df = ts.get_hist_data('000001')
print(df)
df.
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2024-08-22 16:10:38
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# Java线性回归实现指南
## 简介
在机器学习领域中，线性回归是一种常用的预测模型，用于建立一个因变量和一个或多个自变量之间的线性关系。本指南将教您如何使用Java实现线性回归模型。
## 流程
以下是实现线性回归的整个流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ------ |
| 1. 数据收集 | 收集需要用于线性回归的数据集 |
| 2. 数据预处理 | 对
原创
2023-08-09 08:39:12
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