学习阶段：大学计算机，人工智能。前置知识：多元微积分、线性代数、编程基础。从简单的情况开始，渐渐地了解机器学习。1. 单变量线性回归单变量线性回归，简而言之，就是提供一堆数据点 作为训练集，要机器拟合出一条线性函数 . 对于新提供的横坐标，机器就能预测其对应的纵坐标。 拟合效果大致如下图所示： 单变量线性回归的效果 1.1 单变量线
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2024-04-21 09:48:07
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线性回归, 最简单的机器学习算法, 当你看完这篇文章, 你就会发现, 线性回归是多么的简单.首先, 什么是线性回归. 简单的说, 就是在坐标系中有很多点, 线性回归的目的就是找到一条线使得这些点都在这条直线上或者直线的周围, 这就是线性回归(Linear Regression).是不是有画面感了? 那么我们上图片:那么接下来, 就让我们来看看具体的线性回归吧首先, 我们以二维数据为例:
我们有一组
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2024-03-28 10:38:10
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线性回归是机器学习中最基本的一个算法，但是那些所谓的效果很好的算法也无非是从这些基础算法慢慢演变而来。第一：基础很重要 第二：一些简单的东西，学好了不比很多复杂的高深的东西差。 说了这么多，其实就是要引出今天的主题——-线性回归。线性回归我觉得可以当成是机器学习中的长拳。线性回归线性回归包括一元线性回归和多元线性回归，一元的是只有一个x和一个y。多元的是指有多个x和一个y。 下面我只讲下一元的，多
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2024-03-28 07:00:29
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一.多特征量情况下的假设形式 对图片上的知识点进行剖析：x与θ都是向量，将x0设为1，便可以用θ的转置与x向量的内积来简单表示h(x)——>多元线性回归二.如何设定假设的参数【使用梯度下降法来处理多元线性回归】 将θ和J(θ)都看作向量，重新定义我们上节课学习那几个概念。梯度下降法的多元表达 其实与之前我们学的内容还是很相似的，每一次的更新过程依旧是独立的，在导数项中，重新定义了x变量的下标
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2024-04-21 20:08:35
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前面的文章主要介绍了回归的一些关键词，比如回归系数、样本和总体回归方程、预测值和残差等，今天我们结合一个案例来看看如何做完整的回归分析，准确而言，是多重线性回归（Multiple Linear Regreesion）。回顾：多重线性回归多重线性回归，一般是指有多个自变量X，只有一个因变量Y。前面我们主要是以简单线性回归为例在介绍，两者的差距主要在于自变量X的数量，在只有一个X时，就称简单线性回归。
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2024-05-07 19:20:49
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【火炉炼AI】机器学习003-简单线性回归器的创建，测试，模型保存和加载(本文所使用的Python库和版本号: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )回归分析是一种基于现有数据集，从现有数据集中寻找数据规律的一种建模技术，主要研究的是因变量（输出y，或标记，或目标，它的别名比较多）和自变量（输入x，或特征，或预测器）之
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2024-05-21 06:06:20
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前言在前面我们用了线性回归来拟合出了只有一个变量的函数，那么我们现在如果有多个变量共同作用，应该如何操作？什么是多元线性回归表示第 i 个训练样本的特征向量表示第 i 个样本的 特征向量的第 j 个特征值我们可以根据之前的一元的线性回归来类比的写出多元的假设应该是： 我们可以写成向量的形式：经常定义多元梯度下降法对于偏导这一项来说，我们可以化成： 所以我们发现，其实这个公式本质上就是我们之前推导一
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2024-06-23 22:24:13
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Machine Learning A-Z学习笔记3第三章多元线性回归1.简单原理多元线性回归(Multiple Linear Regression):拥有多个变量有关线性回归的五大准则以"公司营收"為例子，可以知道X1~X4分別代表研发成本，行政支出，市场营销，公司所在地对于公司位置不是一个数值，所以需要OneHotEncoder将地点变为虚拟变量虚拟变量的陷阱：一定要去除线性相关量由于多元线性回
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2024-03-18 13:59:59
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文章目录1. 线性回归模型（最广泛）1.1 房价预测的例子1.2 linear regression模型2. cost function2.1 cost function公式2.2 cost function理解2.3 cost function 可视化 1. 线性回归模型（最广泛）1.1 房价预测的例子线性回归： 预测出一条straight line，然后根据size预测price。数据的呈现
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2024-06-20 20:53:42
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# 多元线性回归与Python图像展示
在统计学中，多元线性回归是一种用于预测连续数值的预测模型。它假设因变量（响应变量）与多个自变量（预测变量）之间存在线性关系。本文将通过Python代码示例，介绍如何实现多元线性回归，并展示其结果图像。
## 多元线性回归简介
多元线性回归模型的一般形式为：
\[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... +
原创
2024-07-18 04:40:10
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作者：星河滚烫兮 文章目录前言一、基本原理二、数学推导三、公式整理四、代码实现 前言 线性回归作为机器学习入门算法，数学原理清晰透彻，展现了机器学习的重要思想，线性回归虽然简单，但也能够解决很多问题。下面讲解线性回归的数学原理与代码实现。一、基本原理 如上图所示，我们有一些零散数据，我们希望用某个函数曲线拟合这些数据点，从而揭示数据分布的特征，预测未知样本。图中拟合出的是一条直线，但其实通过构
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2024-02-08 06:55:29
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本文结合实例详细讲解了如何使用Python对栅格数据进行空间聚类带有非空间属性的空间数据聚类分析是空间聚类研究的热点和难点 ，聚类结果的应用领域很广，典型的就比如之前介绍过的地理探测器1。地理探测器擅长自变量为类型量、因变量为数值量的分析，当自变量为数值量时，要采用一定的离散化方法将其转化为类型量。但很多影响因子是空间上连续分布的数值型变量，既具有地理域上的连续性，又具有属性域上的相似性。因此在聚
多元线性回归 之前学习的是简单线性回归问题，也就是我们假设我们的样本只有一个特征值，但是在我们的真实世界中，通常一个样本是有很多特征值的，甚至有成千上万个特征值也不奇怪，那么针对这样的样本，我们依然可以使用线性回归的思路来解决这样的问题，那么通常我们就把这样的问题称为多元线性回归。 下面我依然举出简单线性回归中的图。 在这幅图上，每一个点对应x轴的一个值，相应的，这个值也对应y轴一个输出的
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2023-11-19 07:41:55
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一、算法实现
由前面的理论，我们知道了用梯度下降解决线性回归的公式：
梯度下降解决线性回归思路：
算法实现：
ComputeCost函数：
function J = comput
回归算法-线性回归分析线性关系模型----一个通过属性的线性组合来进行预测的函数：线性回归：通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个回归系数的模型参数的线性组合一元线性回归：涉及到的变量只有一个多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上损失函数(误差大小)如何去求模型当中的W，使得损失（误差）最小？1）最小二乘法之正规方程（只适用于简单的线性回归） 2）最小二乘法之
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2024-05-29 09:43:48
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线性回归模型总结、 我们把各种模型分为有监督与无监督模型，有监督模型即要求样本有真实标签，我们需要使用真实标签指导完成求参工作。而无监督模型不要求样本带有真实标签。有监督模型又可以分为分类模型与回归模型，其中分类模型有逻辑回归、决策树等，回归模型有线性回归模型。 线性回归模型是有监督的回归问题，那么就需要使用真实标签来指导求解参数。就好像大炮弹，首先我们乱射一个角度，然后看一下真实目标与实际打
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2024-05-14 19:41:58
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Linear Regression（一）——
机器学习
回归
定义
回归的定义在平面上存在这些点我希望能用一条直线尽可能经过它们。于是我们画了下面的一条直线 这样的过程就叫做回归。这个过程中我们的目的其实就是寻找输入变量（自变量）和输出变量的关系（因变量） 线性回归的定义线性
1、什么是回归？ 是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。2、线性回归 于一个一般的线性模型而言，其目标就是要建立输入变量和输出变量之间的回归模型。该模型是既是参数的线性组合，同时也是输入变量的线性组合。 最小二乘法，代价函数（平方误差代价函数，加1/2是为了方便求导）：&
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2024-03-28 11:02:14
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基本概念线性回归，顾名思义就是用线性函数去拟合观测数据。以表示样本数据的特征，表示样本数据的目标值，表示观测数据的个数，表示观测数据特征数，则是一个的矩阵，是维列向量。把表示成的线性组合，即是线性回归。模型我们想用的线性组合来表示，那么问题来了，无论参数选的多好，通常不可能严格等于的线性组合，怎么办呢？自然是让他们越接近越好。 线性回归模型 参数是一个列向量。问题归结为，如何选参数使与最接近。一个
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2024-04-18 21:29:41
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线性回归算法是机器学习中最基础的算法，输出变量与输入变量是线性关系（即一次方），如果只有一个输入变量，称为一元线性回归，多于一个输入变量时，即为多元线性回归。一、一元线性回归以预测房价为例，图中红色x表示样本集，这里假设房价仅与size有关，所以最终回归出来的应该是一条值钱。
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2024-05-06 18:29:38
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