一. 线性回归是什么？ 线性回归就是线性的回归。线性是形容词，回归是本质。 我对于视觉记忆比较深刻，所以我们先上图。 这张图就是一个线性回归的实例，红色的点是实际的值，蓝色为估计的线性方程 我们回归的目的就是研究横坐标和纵坐标的关系，当然我们首先考虑这个关系是不是线性的，换句话说这些点关系可不可以用多项式表示 w, b 分别是直线的斜
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2024-04-19 07:02:49
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线性回归回归定义：给出一个点集，构造一个函数来拟合这个点集，并且尽可能的让该点集与拟合函数间的误差最小，如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条三次曲线，则被称为三次多项式回归。回归的目的就是一个回归方程来预测目标值，整个回归的求解过程就是求这个回归方程的回归系数。什么是线性回归？ 线性回归线具有Y = a + bX形式的方程，其中X是解释变量，Y是因变量。直线的斜率为b，a
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2024-03-15 14:53:16
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线性回归(Linear Regression)，亦称为直线回归，即用直线表示的回归，与曲线回归相对。若因变量Y对自变量X1、X2…、Xm的回归方程是线性方程，即μy＝β0 +β1X1 +β2X2 +…βmXm，其中β0是常数项，βi是自变量Xi的回归系数，M为任何自然数。这时就称Y对X1、X2、…、Xm的回归为线性回归。简单回归：只有一个自变量的线性回归称为简单回归，如下面示例：X表示某商品的数量
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2024-05-21 12:02:39
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目录什么是线性回归？ 线性回归基本步骤 数据特征归一化(Feature Normalize) 假设模型(Hypothesis Function) 代价函数(Cost Function) &nbs
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2024-02-27 19:33:34
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按照《机器学习实战》的主线，结束有监督学习中关于分类的机器学习方法，进入回归部分。所谓回归就是数据进行曲线拟合，回归一般用来做预测，涵盖线性回归（经典最小二乘法）、局部加权线性回归、岭回归和逐步线性回归。先来看下线性回归，即经典最小二乘法，说到最小二乘法就不得说下线性代数，因为一般说线性回归只通过计算一个公式就可以得到答案，如（公式一）所示： （公式一） &nbs
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2024-03-26 16:17:54
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算法篇线性回归线性回归属于有监督学习中的回归算法，只能处理标签是连续数据类型的数据。通过寻找特征和标签之间的关系，生成线性方程，所以线性回归算法只针对线性回归方程。 多元线性回归方程： 假设具有n个特征的样本和标签的关系是线性的，可以将其定义为多元线性回归： 其中，n表示特征数目，因为还有一个回归参数b是没有未知数的所以需要添加一列线性回归系数求解正规方程法均方误差损失函数：正规方程法就是令均方误
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2024-06-22 10:13:46
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机器学习(一)——线性回归的梯度下降算法和正规方程法线性回归机器学习基本分为有监督学习和无监督学习。有监督学习基本分为回归问题和分类问题。回归问题很简单，就是根据样本预测一个连续数的值，类似于模拟信号的预测吧，结果是0.1还是0.2呀，明天降雨量是500mm还是501mm呀。分类问题自然就是数字信号的预测了，结果是0还是1呀，明天下午还是不下雨呀，这种。回归问题可以用一条线来拟合样本数据，然后把目
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2024-06-19 14:47:07
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首先做一道高中数学题下表提供了某厂节能降耗技术改造后产生甲产品过程中记录的产量x（单位：吨）与相应的生产能耗y（单位：吨/标准煤）的几组对照数据。请画出上表数据的散点图；请根据上表提供的数据，用最小平方发求出y关于x的线性回归方程；已知该厂技改前100吨甲产品的生产能耗为90吨/标准煤。试根据(2)求出的线性回归方程预测生产100吨甲产品的生产能耗比技改前降低多少吨/标准煤？（参考数值：3×2.5
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2024-05-11 16:05:37
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目录介绍背景使用代码兴趣点下载源代码 - 1.6 KB介绍这篇文章是关于使用线性回归分析进行预测的。在GUI环境中使用它的好处是可以进行交互，并且可以实时看到改变自变量对因变量的影响。背景线性回归是一种分析方法，它估计具有一个或多个自变量的线性方程的系数，这些自变量最能预测因变量的值。线性回归拟合一条直线，以最小化因变量的实际值和预测值之间的差异。线性回归最适合并被企业广泛用于评估趋势并进行估计或
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2024-09-02 11:03:49
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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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机器学习，数据挖掘，推荐系统常用名词汇总：标准化(normalization,standardizing)：简单的说就是将数据映射到相同的量纲和区间上。比如取倒数，取对数等。归一化(normalization)：标准化的一种特殊形式，将所有数据映射到 区间[0,1]之间拟合(fitting)：拟合包括插值与逼近，插值曲线要经过型值点，逼近只要求曲线接近型值点，符合型值点趋势，插值和逼近的结果曲线方
机器学习-01机器学习概述什么是机器学习为什么需要机器学习机器学习的问题机器学习的种类机器学习的一般过程机器学习的典型应用机器学习的基本问题数据预处理均值移除(标准化)范围缩放归一化二值化独热编码（onehot）标签编码回归模型线性回归代码总结数据预处理均值移除范围缩放归一化二值化独热编码标签编码线性回归 机器学习概述什么是机器学习机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学。 一个计
1. 基本形式2. 损失函数2.1 损失函数2.1.1 最小二乘法2.1.2 极大似然估计2.2 正规方程法2.2.1 一般形式2.2.2 矩阵形式2.3 梯度下降法2.3.1 梯度下降法的代数方式描述2.3.2 梯度下降法的矩阵方式描述2.3.3 梯度下降的算法调优2.3.4 梯度下降法的类型3. 欠/过拟合3.1 欠拟合3.1.1 何为欠拟合？3.1.2 解决方法3.2 过拟合3.2.1 何为
线性回归总结1.简单原理：用一条直线去拟合数据，将其称之为线性关系2.线性回归的标签是连续性数值，如年龄、房价等等数值型信息。3.线性回归的损失函数：L1-distance： L1损失函数是将预测值y_hat与真实值y_true的残差绝对值化，这意味着数据的偏差bias对预测的效果影响比较大，对数据的的准确度要求更加苛刻。L2-distance: L2损失函数是将预测值y_hat与真实值y_tru
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2024-07-09 08:02:07
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代码/**************************************************************************Copyright: noneAuthor: YuanHao LiuDate:2019-09-14Description:Solving Linear Regression Equation************************************************************************
原创
2021-08-28 17:06:37
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文章目录局部加权线性回归预测鲍鱼年龄 局部加权线性回归具体理论见上次笔记《线性回归》预测鲍鱼年龄import numpy as np
class LocalWeightedLinearRegression(object):
def __init__(self,train_data,train_result):
"""
:param train_data:
常用变形实际高三数学教学和考试中的解不等式常常是这样的：①\(x^2-5\sqrt{2}x+8\ge 0\)，即\((x-\sqrt{2})(x-4\sqrt{2})\ge 0\)；②\(x^2-(2m+1)x+m^2+m-2\leq 0\)，即\([x-(m+2)][x-(m-1)]\leq 0\)；③\(x^2-3mx+(m-1)(2m+1)\ge 0\)；即\([x-(m-1)][x-(2m
# 在 Java 中实现线性回归的教程
线性回归是一种基本的统计分析方法，它通过建立自变量和因变量之间的线性关系，来预测因变量的值。在这篇文章中，我将教一个刚入行的小白如何在 Java 中实现线性回归。这一过程将包括步骤的介绍和必要的代码示例。
## 流程概述
下面是实现 Java 线性回归的整体流程：
| 步骤 | 描述
## 实现Java线性回归方程的步骤
### 1. 数据准备
在实现Java线性回归方程之前，我们首先需要准备一组数据集。这组数据集由自变量和因变量构成，用于建立线性回归方程。在本文中，我们以身高作为自变量，体重作为因变量来构建线性回归方程。
### 2. 数据预处理
在进行线性回归之前，我们需要对数据进行预处理，包括数据的清洗、缺失值的处理等。在本文中，我们假设数据已经经过预处理，无需进行额
原创
2023-11-05 13:57:03
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线性回归线性回归是一种找到最适合一组点的直线或超平面的方法。本模块会先直观介绍线性回归，为介绍线性回归的机器学习方法奠定基础。人们早就知晓，相比凉爽的天气，蟋蟀在较为炎热的天气里鸣叫更为频繁。数十年来，专业和业余昆虫学者已将每分钟的鸣叫声和温度方面的数据编入目录。Ruth 阿姨将她喜爱的蟋蟀数据库作为生日礼物送给您，并邀请您自己利用该数据库训练一个模型，从而预测鸣叫声与温度的关系。首先建议您将数据
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2024-08-22 20:09:41
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