我们在上一节中已经很详细地学习了有关线性回归算法的推导过程，具体可点击此处阅读：目录一、简单线性回归： 1、正规方程实现： 2、sklearn算法实现： 二、二元一次方程线性回归： 1、正规方程实现：2、sklearn算法实现：然后我们这次就通过代码来实现线性回归：一、简单线性回归：一元一次方程，在机器学习中一元表示一个特征，b表示截距，y表示目标值。1、正
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2023-09-26 21:40:48
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文章目录3.1 线性回归3.1.1 线性回归的基本元素3.1.1.1 线性模型3.1.1.2 损失函数3.1.1.3. 解析解3.1.1.4. 随机梯度下降3.1.1.5. 用模型进行预测3.1.2. 矢量化加速3.1.3. 正态分布与平方损失3.1.4. 从线性回归到深度网络3.1.4.1. 神经网络图3.1.4.2. 生物学3.1.5. 小结 3.1 线性回归回归（regression）是能
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2023-11-26 11:17:54
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1. 线性回归： 寻找一种能预测的趋势, 线性回归通过一个或者多个自变量（特征值）与因变量（目标值）之间进行建模的回归分析1.1. 线性关系二维：直线关系三维：特征， 目标值， 平面当中1.2. 线性关系定义单个特征
y = kx + b 加b是为了对于单个特征的情况更加通用多个特征y = k1房子面积 + k2房子位置 + b1.3. 线性模型
f(x) = w1 * x1 + w2 * x2
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2023-11-26 11:39:12
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本课程是中国大学慕课《机器学习》的“线性回归”章节的课后代
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2022-10-12 20:33:19
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梯度下降梯度下降法的原理 梯度下降法(gradient descent)是一种常用的一阶(first-order)优化方法，是求解无约束优化问题最简单、最经典的方法之一。 梯度下降最典型的例子就是从山上往下走，每次都寻找当前位置最陡峭的方向小碎步往下走，最终就会到达山下（暂不考虑有山谷的情况）。 首先来解释什么是梯度？这就要先讲微分。对于微分，相信大家都不陌生，看几个例子就更加熟悉了。先来看
线性回归是属于机器学习里面的监督学习，与分类问题不同的是，在回归问题中，其目标是通过对训练样本的学习，得到从样本特征到样本标签直接的映射，其中，在回归问题中，样本的标签是连续值。线性回归是一类重要的回归问题。在线性回归中，目标值与特征直接存在线性关系。本实训项目介绍线性回归模型的类别和性能度量等知识，
原创
2022-02-09 14:22:19
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每个特征变量可以首先映射到⼀一个函数，然后再参与线性计算,模型如下：y=θ0+θ
原创
2023-04-11 20:41:30
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通常我们学习机器学习都是从线性回归模型开始的。线性回归模型形式简单、易于建模，但是我们可以从中学习到机器学习的一些重要的基本思想。 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。 线性回归 于一个一 ...
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2021-10-13 16:56:00
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1.代价函数（cost function）1.1 代价函数图像上图两个坐标表示参数θ0\theta_0θ0和θ1\theta_1θ1，它们是动态变化的。通常使用contour figure（等
原创
2023-05-04 21:07:26
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https://www.toutiao.com/a6639148240874766852/ 2018-12-26 12:05:58使用Python从头开始的线性回归可以说，任何Python项目的第一部分都是导入一堆有用的包。这里最重要的包是：·NumPy - 用于科学计算的软件包·Pandas - 一个为数据存储和检索提供便捷方法的软件包·matplotlib＆seab...
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2018-12-28 08:23:50
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## 理解单变量线性回归及其实现
单变量线性回归是机器学习中的基础算法之一，主要用于预测一个数值型变量与单个自变量之间的关系。本文将向刚入行的小白详细介绍如何实现一个单变量线性回归模型，包括整体流程和每一步的代码示例。
### 整体流程
为了更好地理解整个过程，我们可以将其流程分为几个步骤，使用表格来展示：
| 步骤 | 描述
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2024-10-31 12:03:12
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初识线性回归线性回归是利用回归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分析方法。只有一个自变量的情况称为单变量回归
原创
2022-06-17 16:53:32
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线性回归理论部分《机器学习——线性回归》 1 线性回归 线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题 ...
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2021-07-26 15:52:00
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线性回归是属于机器学习里面的监督学习，与分类问题不同的是，在回归问
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2021-08-10 11:07:27
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本篇讲述以下内容：单变量线性回归代价函数梯度下降单变量线性回归回顾上节，在回归问题中，我们给定输入变量，试图映射到连续预期结果函数上从而得到输出。单变量线性回归就是从一个输入值预测一个输出值。输入/输出的对应关系就是一个线性函数。下面是一个根据房屋面积预测房屋价格的例子。假设有一个数据集，我们称作训练集，数据集包括房屋面积和房屋价格数据。x：表示输入变量，也叫特征变量。y：表示输出变量，也叫目标变
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2023-09-26 13:33:50
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如何求解A代码实现前期准备#导入相关库import pandas as pdimport numpy as np# 读取样例数据并产看数据维度df = p
原创
2022-07-11 11:32:30
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在学习完 Andrew Ng 教授的机器学习课程，和多方查阅大神的博客，本以为很简单的逻辑回归，在深思其细节的时候，很多容易让人不理解，甚至是疑惑的地方，这几天一直冥想其中的缘由。1、 为什么是逻辑回归？ 都说线性回归用来做回归预测，逻辑回归用于做二分类，一个是解决回归问题，一个用于解决分类问题。但很多人问起逻辑回归和线性回归的区别，很多人会大喊一声（也可能是三声）：逻辑回归就是对线性回归做了
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2023-12-19 23:21:56
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通俗描述线性回归模型是利用线性函数对一个或多个自变量和因变量（y）之间关系进行拟合的模型。该模型基于两个定律：大数定律：在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。中心极限定理：一些现象受到许多相互独立的随机因素的影响，如果每个因素所产生的影响都很微小时，总的影响可以看作是服从正态分布的。公式推导数据输入基本概念【1】 线性 = 直线？线性函数的定义是：一阶或零阶多项式。特征是
原创
2021-02-07 10:05:36
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