机器学习(二)线性模型—线性回归2.1 线性回归 2.1.1 基本形式： 给定样本x=(x1,x2,...,xd)
x
=
(
x
1
线性回归模型线性回归就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的参数w ： 假设：数据集，， 假设X和Y之间存在线性关系，模型的具体形式为 通常有两种办法求解回归系数：最小二乘：我们需要衡量真实值与线性回归模型的预测值之间的差距，在这里我们和使用二范数的平方和L(w)来描述这种差距，即： 因此，我们需要找到使得最小时对
3种常见的回归模型：
线性回归（预测连续型变量比如婴儿出生体重），逻辑回归（预测二元变量比如过低出生体重与正常出生体重），泊松分布（计数比如每年或每个国家过低出生体重婴儿人数）我们以gamlss.data包提供的usair数据集进行研究，US空气污染数据集。我们希望预测根据城市面积（以人口规模/千人为统计依据）估计的空气污染程度（这里也就是数据集中的x3
假设对于输入数据X(x1，x2……xn)，输出数据y，对于线性回归我的简单理解就是线性拟合。因为为之前就对拟合这个词比较熟悉，对于最小二乘也是比较熟悉的。对于输入数据X，输出数据y，线性回归的基础公式为： 其中x1，x2……xn表示的是数据X的特征，而x0=1是固定的。我们希望根据已经给定的m个数据集da
ML之ME/LF：机器学习中回归预测模型评估指标之“调整确定系数R2”的简介、代码实现之详细攻略目录回归预测模型中常用的评估指标“调整确定系数R2*”的简介1、R²的缺点——调整确定系数Adjusted R2(R2*)的引入2、R²和R2*的对比3、调整确定系数R2的使用方法回归预测模型中常用的评估指标“调整的R2”的代码实现回归预测模型中常用的评估指标“调整确定系数R2*”的简介1、R²的缺点—
目录ROC曲线是怎么画的？AUC4. ROC曲线是怎么绘制的？PR曲线mAP是怎么计算得到的？多标签分类问题评价指标综合 准确率 和 平衡准确率的 度量：PR曲线和ROC曲线优缺点对比和适用场景ROC曲线是怎么画的？ROC曲线：1. 评价二分类重要手段，横轴为FPR，纵轴为TPR。FPR：错误预测为正的比例 = 错误预测为正 ／ 所有应该预测为负TPR：正确预测为正的比例 = 正确预测为
# Python中的线性回归模型及其R²评估指标
线性回归是机器学习和统计学中最简单且最常用的模型之一。其目的是通过建立输入特征（自变量）与输出结果（因变量）之间的线性关系来进行预测。在这篇文章中，我们将探讨线性回归模型的基本概念、Python实现，以及如何使用R²指标来评估模型性能。
## 线性回归的基本概念
简单线性回归的数学模型可以表示为：
\[
y = wx + b
\]
其中：
本文解释线性回归模型的一些度量参数及其之间的关系，并通过示例说明其计算过程。模型度量参数概述当我们使用回归模型时，通常在输出包括一些度量拟合程度的参数。Multiple R 多个变量之间多重相关性。对于简单线性回归模型，表示预测变量与响应变量之间的相关性；对于多重线性回归模型，响应变量的观测值和预测值之间的相关性。其平方值为R-Squared。R-Squared也称为决定系数，它是衡量线性回归模型
文章目录监督学习——回归模型线性回归模型最小二乘法求解线性回归代码实现引入依赖：导入数据：定义损失函数：定义核心算法拟合函数：测试：画出拟合曲线：多元线性回归梯度下降求线性回归梯度下降和最小二乘法代码实现定义模型的超参数：定义核心梯度下降算法函数：测试：画出拟合曲线：调用sklearn库代码实现调用库：获取数值：画出拟合曲线： 这里来学习一下机器学习的一些模型，包括： 监督学习：
回归模
安装和运行一台仿真R2前言一、使用步骤1.安装R2 gazebo model和R2 controler，以及其他一些ROS包2.仿真软件中载入最新的R2模型并启动它：3.让R2的机械臂在空中随机摆动4.在命令行中移动R25.在棋盘上移动R2的机械臂-----命令机械臂移动到棋盘a2方格上面4cm处6. 操作机械手7.重演著名的棋局总结 前言 随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要
回归算法 回归算法实际上是一个迭代算法。R² 衡量的是1-我们的模型没有被捕获到的信息量占真实标签中所带的信息量的比例。R²越接近于1越好。训练好的模型在测试集和训练集上表现的都非常不好——欠拟合欠拟合原因：模型学习到的样本特征太少解决：增加样本的特征数量(多项式回归)过拟合原因：原始特征过多，存在一些嘈杂特征解决：进行特征选择，消除关联性大的特征(很难做)正则化之岭回归线性回归也可以回归出一条曲
回归模型的性能的评价指标主要有：RMSE(平方根误差)、MAE（平均绝对误差）、MSE(平均平方误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏。这就需要用到R2_score，实际使用时，会遇到许多问题，今天我们深度研究一下。预备知识搞清楚R2_score计算之前，我们还需要了解几个统计学概念。若用$y_i$表示真实的观测值，用$\bar{y}$表示真实观测
一、多元线性回归（Multivariate Linear Regression）1.1 多元线性回归在之前的房价预测问题上，我们只考虑了房间面积这一个变量（特征）来预测房屋价格，但是当我们使用房屋面积x1，房间数量x2，楼层x3，使用年限x4多个变量来预测房屋价格时，问题就由单变量问题转化为多变量（特征）问题。 我们首先定义几个符号方便之后的讲解：n→ 特征的个数（此例中n=4）
Linear Regression is the Supervised Machine Learning Algorithm that predicts continuous value outputs. In Linear Regression we generally follow three steps to predict the output. 线性回归是一种监督机器学习算法，可预测连续
最小二乘回归w = read.table
> w = read.table("COfreewy.txt",header = T)
> a = lm(CO~.,w)
> summary(a)
Call:
lm(formula = CO ~ ., data = w)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
逻辑回归（理论） 目录一、概论1、何为逻辑回归2、映射函数的引入3、伯努利分布二、损失函数的推导三、用逻辑回归实现多分类1、间接法：HardMax2、直接法：SoftMaxⅠ SoftMax的引入Ⅱ SoftMax的计算Ⅲ 引入SoftMax后的损失函数：交叉熵四、实战部分 一、概论 1、何为逻辑回归逻辑回归（Logistic Regression）是一种分类方法，主要用于二分类问题（即输出只
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2023-08-10 13:14:24
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看了Andrew Ng 关于广义线性模型这内容的视频，对概念还是有点模糊。只不过Andrew Ng的推导顺序和这篇文章是相反的，但还是同一个原理。下面我摘了这篇文章关于广义线性回归的内容。关于softmax的内容可以参考这篇文章http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%
# Python中回归计算R²的科普
在机器学习和统计学中，R²（R squared）是一种常用的回归模型评价指标，用于衡量模型对数据方差的解释能力。R²的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型对数据的拟合程度越好。
Python是一种流行的高级编程语言，拥有丰富的数据科学工具和库，其中包含用于计算R²的函数。在本文中，将介绍如何使用Python中的机器学习库scikit-learn来计算回归
# Python线性回归R2实现指南
## 引言
在机器学习领域，线性回归是一种广泛应用的算法，用于预测连续变量的值。R2（R平方）是衡量线性回归模型拟合效果的指标，它表示因变量的变异性能被模型所解释的比例。在本篇文章中，我们将讨论如何使用Python实现线性回归并计算R2值。
## 整体流程
在开始之前，我们先来看一下整个实现过程的步骤。下面的表格展示了实现线性回归R2的步骤及其相应的操作。
原创
2023-09-02 16:25:19
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需要评价回归模型最优的准则，来判断哪个模型性能最好。残差平方和SSE越小，决定系数越大越好：并非如此，增加自变量个数会达到上述效果，但是考虑到多重共线性、变量测量误差累计、参数数目增加等因素，未必会好自由度调整复决定系数达到最大：自变量增多，复决定系数增大，但是残差自由度减小（残差自由度等于样本个数减掉变量个数）。自由度减小意味着可靠性低，即区间预测的幅度变大，无实际应用意义。采用调整复决定系数：
