前言多元线性回归模型非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会将原理知识穿插于代码段中，争取以不一样的视角来叙述和讲解如何更好的构建和优化多元线性回归模型。主要将分为两个部分：详细原理Python 实战Python实战Python多元线性回归的模型的实战案例有非常多，这里虽然选
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2024-05-08 09:55:04
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1、MATLAB中多元线性回归的例子,2.线性回归,b=regress(y,X) b,bint,r,rint,s=regress(y,X,alpha),输入: y因变量(列向量), X1与自变量组成的矩阵， Alpha显著性水平(缺省时设定为0.05),s: 3个统计量：决定系数R2，F值, F(1,n-2)分布大于 F值的概率p，p时回归模型有效,rcoplot(r,rint),残差及其置信区间
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2024-05-20 20:31:16
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线性回归原理介绍文章目录机器学习分类线性回归原理线性回归定义线性回归背后矩阵运算机器学习分类机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：分类和回归分类相信大家都不会陌生，生活中会见到很多的应用，比如垃圾邮件识别、信用卡发放等等，就是基于数据集，作出二分类或者多分类的选择回归会给出一个具体的结果，例如房价的数据，根据位置、周边、配套等等这些维度，给出一个房价的预测机器学习在不同的维度会有不同的划分
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2024-05-16 10:03:25
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这篇文章记录一些：中一些与回归相关的函数1. corrcoef：根据数据求解相关系数矩阵假设（m行n列）为若干个列向量所组成的矩阵，那么求解其相关系数矩阵语句如下：[R, P] = corrcoef(A) # 返回一个n * n 的相关系数矩阵其中，R为相关系数矩阵。P为假设检验的P-value值矩阵，P值越小，说明两个列向量相关系越强。2. 多元线性回归函数regress假设有如下回归函数：我们
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2024-04-22 12:51:29
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二、多元线性回归原理2.1、数学模型在社会生活及生产实践中会经常遇到一种问题，即我们非常关注一个量的变化，而这个量受到另一个或是多个因素的影响，我们想要了解这些因素是如何影响我们最为关注的这个量的以及这些因素对我们最为关注的这个量的影响权重分别有多大，知道了这些，我们就可以对该量变化所反映的相关问题做出分析和评价，并对其未来发展趋势进行预测和控制，这里就要用到数理统计中一个非常重要而普遍的分析方法
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2024-03-22 19:24:36
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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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一、线性回归概述： 线性回归中最简单的情形：
即输入属性的目只有一个。
下面我们来推导更一般的情形：
即样本由 d 个属性描述。
给定数据集
， 其中
， ， 线性回归试图学得：
， 使得
， 这称为 “多元线性回归” 。
为了便于讨论，我们把 w 和 b 吸收入向量形式， 相应的，把数据集 D
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2023-09-13 21:17:24
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本文是吴恩达《机器学习》视频笔记第19篇，对应第2周第1个视频。“Linear Regression with multiple variables——Multiple features”上一周我们已经学习了机器学习的基本知识，包括机器学习的基本概念、监督学习、无监督学习、一元线性回归、梯度下降、机器学习所需要的线性代数基础等。而第二周的主要内容有两个：多元线性回归；Octave（Matlab）入
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2024-06-07 06:01:08
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阶段概述： 本阶段讲解，多元线性回归，梯度下降法，归一化，正则化，Lasso 回归，Ridge 回归，多 项式回归 达成目标： 通过本阶段学习，从推导出多元线性回归算法的损失函数，到实现开发和应用算法，再到对 算法从数据预处理上，以及损失函数上的优化都将整体彻底掌握。对后面学习更多算法，甚 至深度学习都将起到举一反三的效果。 实战教学项目： 代码实现梯度下降求解多元线性回归保险花销预
一、多元线性回归1.多元线性回归的基本表达式在多元线性回归中会有多个解释变量：预测解释变量的估计方程如下：注：额外的假设条件①解释变量之间不能存在太强的线性相关关系(一般ρ<0.7)②其他条件与一元线性回归类似。2.回归方程的模型拟合度在进行回归模型之前，我们可以计算总的波动误差如下： 在运用回归模型后，总误差可以分解为以下两种： &
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2023-09-06 12:49:34
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多元线性回归原理代码实现 原理多元线性回归是一元线性回归的升级版吧，都是线性模型。 线性回归就是试图学到一个线性模型，尽可能的准确的预测出真实值。就是给机器数据集，其中包括x特征值和对应的y值，通过训练得出一个模型，再只拿一些x特征值给它，这个模型给你预测出较为精准的y值。 线性回归试图学到的模型是：，使得预测值f(x)跟真实值y结果相似。看着眼熟不？其实本质就有点像我们的这条直线。上面的是权重
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2023-09-28 09:03:58
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实验简介：教育经费的支出不仅反映一个地区对于教育的重视程度，同时也很大程度上决定了该地区教育水平及事业未来的发展情况。 本实验通过多元线性回归分析，探究究竟哪些因素是地方财政教育支出(y)的影响因素，并做出预测。现有地区生产总值(x1)、年末常住人口(x2)、居民人均教育文化娱乐消费(x3)、居民教育消费价格指数(x4)、教育支出在地方财政支出中的比重(x5)这5个变量作为被选变量。 同时借此实验
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2024-04-26 22:25:51
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Python多元线性回归1.首先导入需要的模块import pandas
from sklearn.model_selection import train_test_split #交叉验证 训练和测试集合的分割
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
import matplotlib.pyplot
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2023-07-06 23:14:03
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% 其解决问题的大致方法、步骤如下：
% 1.根据研究目的收集数据和预分析，收集一组包含因变量和自变量的数据；
% 2.根据散点图是否具有线性关系建立基本回归模型，选定因变量和自变量之间的模型，即一个数学式子，利用数据按照最小二乘准则计算模型中的系数；
% 3.利用统计分析方法对不同的模型进行比较，找出与数据拟合得最好的模型；
% 4.检验得到的模型是否适合于这组数据；
% 5.利用模型对因变量作
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2024-01-11 07:11:55
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机器学习：从公式推导到代码实现多元线性回归多元线性回归求解过程代码 前面我们已经讨论过一元线性回归没如果大家对这个看的比较晦涩，可以查看前置内容： 机器学习：从公式推导到代码实现一元线性回归 多元线性回归我认为多元线性回归与一元线性回归本质上是一样的，一元线性回归可以看成数据特征维度为1的多元线性回归，而多元主要体现在数据维度的多样性，比如说房价预测，决定房价的因素有很多（比如，位置，新旧，大
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2024-04-30 18:13:19
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利用梯度下降法实现线性回归的算法及matlab实现1. 线性回归算法概述线性回归属于监督学习，因此方法和监督学习应该是一样的，先给定一个训练集，根据这个训练集学习出一个线性函数，然后测试这个函数训练的好不好（即此函数是否足够拟合训练集数据），挑选出最好的函数（cost function最小）即可；注意：(1)因为是线性回归，所以学习到的函数为线性函数，即直线函数；(2)线性回归可分为单变
回归分析回归分析 (英语：Regression Analysis) 是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。更具体的来说，回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。一般来说，通过回归分析我们可以由给出的自变量估计因变量的条件期望。回归分析是建立在因变量 Y 与自变量 X 之间关系
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2024-09-19 10:01:08
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回归分析就是利用样本(已知数据)，产生拟合方程，从而(对未知数据)进行预测回归算法(模型):用平均值，期望，方差，标准差进行预测估计回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的，分为线性回归分析和非线性回归分析。通过指数来进行判断即可，线性就是每个变量的指数都是1(一次方)，为直线形态，而非线性就是至少有一个变量的指数不是1(二次方或多次方)，为曲线形态。一元线
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2023-11-29 15:26:18
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1、问题引入 在统计学中，线性回归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。一个带有一个自变量的线性回归方程代表一条直线。我们需要对线性回归结果进行统计分析。 例如，假设我们已知一些学生年纪和游戏时间的数据，可以建立一个回归方程，输入一个新的年纪时，预测
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2023-12-25 14:31:10
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11. 多元线性回归程序示例(with codes)类似的，我们也可以实现多元线性回归。这里，我们需要创建多个特征（x），我们也可以像之前程序那样，随机生成多个特征，不过，这里，我们使用sklearn库提供的更方面的方法。make_regressionfrom sklearn.datasets import make_regression
make_regression(n_samples=5,
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2023-09-05 22:49:54
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