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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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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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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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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## 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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# 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
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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第一章——-线性回归 Linear Regression(一)、Cost Function线性回归是给出一系列点假设拟合直线为h(x)=theta0+theta1*x, 记Cost Function为J(theta0,theta1)之所以说单参数是因为只有一个变量x，即影响回归参数θ1,θ0的是一维变量，或者说输入变量只有一维属性。首先要熟悉下最小二乘法，也叫做最小平方法。，“最小”指
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2024-08-14 02:19:54
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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
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
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
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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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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主角描述：线性回归：y=Wx+b，通过多组（x,y）估计出W和b，如果x有多个特征，W、b、y为一维向量，x为多个样本的矩阵，可以通过梯度下降法求解； 线性方程组求解：Y=AX，X、Y为一维向量，A为矩阵，可以通过最小二乘或梯度下降的方法求解。 矛盾冲突：可以看出，如果b为0，则线性回归问题和线性方程组求解问题没有什么本质区别，将
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2024-03-20 17:07:03
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一. 一元线性回归对于线性回归最简单的就是一元线性回归，我们先拿一元线性回归作为入门的例子，等理解了这个，对于多元线性回归也就好理解了，都是一样的道理（对不起大家字写的不好！）1.1官方定义百科的定义：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。其表达形式为y = wx+b+e，e为误差服从均值为0的正态分布(此处我加上了偏置b，
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2020-03-19 19:37:00
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线性回归： 在统计学中，线性回归(LinearRegression)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。 &nbs
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2024-06-28 11:52:11
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编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2022- 9 -18引言最近作者网上看了很多关于线性回归的帖子，个人感觉比较乱，所以打算自己整理一版，希望能把线性回归说的更明白一些，为此我还整理了关于线性回归的脑图如下图所示，如果哪里有不对的地方，欢迎批评指正。 线性回归线性回归（英语：linear regression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变
