目录一、线性回归模型分类1.多元线性回归2.Lasson回归3.岭回归二、多元线性回归模型1.预测函数2.预测值向量3.残差平方和RSS4.损失函数5.最小二乘解6.数据多线性7.多元线性回归正则化三、多项式回归分析1.均方误差 2.决定系数四、模型评估方法1.模型选择2.调参3.训练集和测试集4.提交用户模型五、实操1.准备数据2.测试代码3.测试结果 &n
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2024-07-31 22:49:35
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目录 一、线性回归简介 二、梯度下降算法 三、梯度下降代码实现 四、梯度下降算法求解线性回归 五、线性回归代码实现一、线性回归简介 线性回归来自于统计学的一个方法。什么是回归呢？我认为回归就是预测一系列的连续的值，而与之相对的分类就是预测一系列的离散的值。比如预测用户的性别、是否患病、西瓜的大小等等都是用分类算法来进行预测。而员工的月收
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2023-12-10 10:13:32
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# 引入所需要的全部包
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import numpy as np
import matplotlib
sklearn.linear_model中的LinearRegression可实现线性回归 LinearRegression 的构造方法：
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2023-05-22 23:39:39
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一、项目背景北京PM2.5浓度回归分析训练赛1.数据 数据主要包括2010年1月1日至2014年12月31日间北京pm2.5指数以及相关天气指数数据。 数据分为训练数据和测试数据，分别保存在pm25_train.csv和pm25_test.csv两个文件中。 其中训练数据主要包括35746条记录，13个字段，主要字段说明如下：date：观测数据发生的日期（年-月-日）hour：观测数据发
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2024-05-26 17:45:02
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目录 一、实验目的二、算法步骤三、实验结果1. 实验结果图2.实验结果数据3.实验分析 一、实验目的通过波士顿地区房屋相关信息数据集，采用线性回归模型对该地区的房价进行预测。此外，通过随机生成数据，对一元线性回归进行验证。二、算法步骤第一种方式（随机值数据）：
1.准备数据
（1）用随机数生成1000个符合正态分布且含有1个特征的随机变量。
num_sample=1000;
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2024-05-27 20:54:12
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本文只讲一元线性回归！回归分析回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小 。线性回归概述
线性回归是回归问题中的一种，线性回归假设目标值与特征之间线性相关，即满足一个多元一次方程。通过构建损失函数，来求解损失函数最小时
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2023-08-08 13:41:17
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一、要点1、多元线性回归模型2、古典假定3、修正的可决系数二、多元线性回归模型及古典假定(一)多元线性回归模型(二)多元线性回归模型的矩阵形式Y=Xβ+u(三)多元线性回归模型的古典假定1、随机误差项的零均值假设2、随机误差项的同方差假设3、随机误差项无自相关4、随机误差项m与解释变量X之间不相关5、无多重共线性6、随机误差项服从正态分布三、多元线性回归模型的估计 (一)多元线性回归模型参数的
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2023-11-13 08:54:41
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下面是一个线性回归模型的 Python 代码示例：
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2023-05-22 23:07:02
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线性模型1. 用于回归的线性模型2. 线性回归（OLS普通最小二乘法）3. 岭回归4. Lasso 线性模型是实践中广泛应用的一类模型。线性模型利用输入特征的线性函数进行预测。 这里就在不写需要什么环境了，可以翻看之前的笔记。 1. 用于回归的线性模型对于回归问题，线性模型预测的一般公式如下： 其中w是斜率，b是y轴偏移。 我们在一维wave数据集上学习参数w和b。运行代码如下：import
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2023-05-26 20:21:11
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线性回归原理：线性回归公式：y = b + w*x，w表示权重b表示偏置。在实际实现中可以将公式写作：y = w[0] * x[0] + w[1] * x[1]，x[0]=1，这样就可以很方便的进行参数求解，同样稍作修改将公式写成：y = w[0] * x[0] + w[1] * x[1] + ... + w[n]*x[n]，就变成了多元回归。采用梯度下降和多次迭代不断优化参数，梯度下降计算参数的
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2023-06-11 17:03:44
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又是一年一度“剁手节”有人说感到今年的双十一冷清了许多，很多人都很好奇今年双十一会产生多少交易额？SPSAU这里打算科学预测一下今年的天猫“双十一”的销售额。预测的模型方法有很多种我们选择常用的一元线性回归模型来简单预测,一起来看看吧！一、建立回归模型我们利用一元线性回归模型对双十一销售额预测 ，需要设置一个指标变量作为自变量，这里选择国内生产总值（GDP）来作为自变量。从经济和社会发展规律来说，
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2024-01-11 13:10:12
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在机器学习中的大部分任务通常都是与预测有关的，当我们想预测一个数值时，就会涉及到回归问题。常见的例子有：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人）、预测需求（零售销量）等。一、线性回归的基本元素 线性回归linear regression是回归的各种标准工具中最简单而且最流行的。线性回归基于几个简单的假设：首先，假设自变量 和因变量y之间的关系是线性的，即y可以表示为 这里
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2024-04-01 20:43:10
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案例：如果世界上只有一种病，那就是穷病。假设最终影响银行贷款的因素只有工资和年龄，要求你预测当一个新人来后，告诉工资和年龄，银行应该贷款多少给他？x1x2y工资年龄额度140002420000255002660000360006479000475004445000案例分析：数据：工资和年龄（2个特征）目标：预测最终银行会贷款多少线性回归 (Linear regression)只有一个 特征(Fea
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2024-08-12 11:49:54
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1、线性回归基本思想：线性回归是一种用于建立自变量和因变量之间线性关系的经典统计方法，其基本思想是找到一条最佳的直线，使得这条直线能够最好地拟合样本数据，并用这条直线来对新的自变量进行预测。2、 代码实现2.1.metrics.py：定义一些衡量模型的性能的指标 包括分类和回归的指标import numpy as np
from math import sqrt
# 分类准确度
def acc
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2024-04-04 12:51:44
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前言tensorflow 是Google的开源的深度学习框架，本次分享下利用该框架计算出一个线性回归参数的预测实践，以及训练后如何将模型转化为web端可以使用的模型。 TensorFlow的官方地址：https://www.tensorflow.org/ ； js版本的官方地址: https://js.tensorflow.org/ ； 转化为web端可以使用的工具地址：https://gi
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2024-06-21 10:44:21
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导读：这篇笔记主要介绍线性回归算法，对在第一篇笔记中介绍过的线性回归算法进行实现。kNN算法主要解决的是分类问题，并且它的结果不具备良好的解释性。线性回归算法主要解决回归问题，它的结果具有良好的可解释性，和kNN算法的介绍过程一样，线性回归算法也蕴含了机器学习中很多重要的思想，并且它是许多强大的非线性模型的基础。作者 | 计缘线性回归算法的评测标准在讲kNN算法时，我们分类问题的评测标准是基于将样
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2024-02-29 11:19:26
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由于是刚开始接触ML和MATLAB，所以记录一些比较简单的笔记。
个人实验中未使用MATLAB，而是使用了Octave作为替代，区别只是把函数结束的end改成endfunction即可，其他部分和matlab保持一致。
文中主要框架内容参考
第一部分：基本模型
在解决拟合问题的解决之前，我们首先回忆一下线性回归基本模型。
设待拟合参数 θn*1 和输入参数[
xm*n, ym*1] 。
对于各类
0.Advertising数据集 Advertising数据集是关于广告收益与广告在不同的媒体上投放的相关数据，分别是在TV，Radio，Newspaper三种媒体上投放花费与，投放所产生的收益的数据，数据共有200条，数据的格式如下：1.数据的载入导入相关的包1 import csv
2 import numpy as np
3 import matplotlib.pyplot as plt
先说为什么要来区别对比方差和偏差。在特定的模型下，模型误差的期望值可以分解为三个部分：样本噪音、模型预测值的方差、预测值相对真实值的偏差：误差的期望值 = 噪音的方差 + 模型预测值的方差 + 预测值相对真实值的偏差的平方 具体意义可参看偏差(Bias)和方差(Variance)——机器学习中的模型选择一、基本概念上的对比解释1、偏差Bias：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差
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2024-05-29 00:46:42
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