回归方法线性回归：目标函数为经验风险可以是最小二乘或似然函数 最优解为：岭回归：目标函数为由经验风险和L2正则化项组成的结构风险，如下： 最优解为：Lasso回归：目标函数为由经验风险和L1正则化项组成的结构风险，如下： 最优解为： 其中表示其任一维度，表示取x的正数部分，。 需要注意的是L1正则化项是不可导的，此处最优化策略一般有两种，即：贪心算法和逐一优化 介绍贪心算法和逐一优化之前需要先介绍
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2024-03-15 15:53:20
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机器学习数学基础之线性回归1. 线性回归公式2. 利用矩阵对线性公式整合3. 误差项分析4. 似然函数5. 最小二乘★（矩阵求导公式） （本文为学习总结笔记，如有雷同请无视） 知识点： 1、利用矩阵的只是对线性公式进行整合 2、误差项的分析 3、似然函数的理解 4、矩阵求偏导 5、线性回归的最终求解1. 线性回归公式其中b为误差值，对最终的结果影响较小。线性回归中最重要的求解即为求w。 线性回
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2024-04-11 13:12:26
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线性回归是机器学习中最基础的回归算法之一，它是一种用于预测一个或多个自变量与因变量之间线性关系的方法。线性回归的目标是建立一个线性方程，该方程可以根据输入变量的值来预测输出变量的值。以下是关于线性回归的详细说明：线性回归模型线性回归模型是一种线性函数，它的形式为：y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βn*xn其中，y 是因变量，x1, x2, ..., xn 是自变量，β0,
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2024-03-27 10:11:52
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线性回归原理：线性回归公式：y = b + w*x，w表示权重b表示偏置。在实际实现中可以将公式写作：y = w[0] * x[0] + w[1] * x[1]，x[0]=1，这样就可以很方便的进行参数求解，同样稍作修改将公式写成：y = w[0] * x[0] + w[1] * x[1] + ... + w[n]*x[n]，就变成了多元回归。采用梯度下降和多次迭代不断优化参数，梯度下降计算参数的
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2023-06-11 17:03:44
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文章目录线性回归数学推导基础知识线性回归的计算利用矩阵知识对线性公式进行整合误差项的分析似然函数的理解矩阵求偏导线性回归的最终求解实验1 二维直线实验2 三维平面实验3 利用最小二乘法求解总结 线性回归数学推导基础知识线性回归的公式：可以借助下面的表格来理解： 对应于线性回归方程，工资和房屋面积是线性回归模型中的x，可贷款金额是y。对于不同的工资和房屋面积对可贷款金额的影响程度是不一样的，每一个
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2024-04-01 12:50:31
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1.机器学习的一些概念有监督：通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再用这个最优模型去将给定数据转化为相应的输出，来解决相应的问题。回归：定量输出称为回归，比如根据房屋的地理位置，房屋面积大小，以及房屋周边的配套设施等因素，来预测下给定房屋的价格，这就是典型的回归问题。回归问题往往会通过计算误差（Error）来确定模型的精确性。误差由于训练集和验证集的不同，会被分为训练误差（Training
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2024-03-28 08:20:59
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线性回归线性回归原理 线性回归算法是一种预测连续变量模型的方法。他额基本思想是通过已知样本点的因变量和自变量的关系。设定一个数学模型，来拟合这些样本。也就是说线性回归通过样本寻找模型的过程。简单来说，假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合过程就称作回归。数学表示为：自变量=x
因变量=y
线性回归模型:y=αx+β构建回归模型是要
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2024-04-28 08:53:46
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1.房屋价格预测的模型建立1.1数学定义设房屋的面积为，房龄为 ，售出价格为 y。我们需要建立基于输入 和 来计算输出 y 的表达式，也就是模型（model）。顾名思义，线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系: 其中 和 是权重（weight），b 是偏差（bias），且均为标量。它们是线性回归模型的参数（parameter）。模型输出 是线性回归对真实价格 y 的预测或估计。我们通常允许它
logistic回归是统计学习中经典的分类方法，他属于对数线性模型。本博文主要给出logistic的c++实现，具体理论请读者自行google。 本文用到的数据集来自于一个医学网站，具体出处不记得了（非常歉意）。数据的格式如下： 10009 1 0 0 1 0 1 10025 0 0 1 2 0 0 20035 0 0 1 0 0 1 20053 1 0 0 0 0 0 30
一、线性回归算法的简介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 = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量，且因变量和自变量之间是线性关系，则称为多元线性
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2024-05-10 17:36:34
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统计分析一元线性回归\(y=\beta_0+\beta_1x+\epsilon\)参数估计方法——最小二乘\[\hat{\beta}_1=\frac{l_{xy}}{l_{xx}}\\
\hat{\beta}_0=\bar{y}-\hat{\beta}_1\bar{x}
\]其中，\(l_{xx}=\sum(x_i-\bar{x})^2,l_{xy}=\sum(x_i-\bar{x})(y_i-\
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2024-05-18 19:11:27
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前文讲述了大量关于线性回归的理论知识，现在实际来看下什么是线性回归，先看最简单的一元线性回归。回归分析是确定预测属性（数值型）与其他变量间相互依赖的密切程度的一个定量分析模型。 模拟一段数据如下：X = [6,8,10,14,18]
Y = [7,9,13,17.5,18]直接看上去，不太容易能直观的看出来这段数据是否是线性相关的，所以我们直接将数据画出来，看下数据是否线性相关（实际的机器学习开发
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2024-07-18 09:03:44
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线性回归学习笔记1.线性回归概述 线性回归是利用数理统计
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2024-04-01 12:17:57
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本文框架 1. 线性回归1.1 定义：利用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方法。1.2 数据形式：数据： 模型： 解析解： 2. 逻辑回归2.1 定义：二值型输出分类器，函数的输出值为0或1 为了能接受所有输入然后预测出类别，即使得函数在跳跃点上从0瞬间跳跃到1，我们用sigm
本文只讲一元线性回归！回归分析回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。通常使用曲线/线来拟合数据点，目标是使曲线到数据点的距离差异最小 。线性回归概述
线性回归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
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2023-08-08 13:41:17
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一、多元线性回归模型简介回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具，绝大多数的数据分析问题，都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。常见的回归分析有五类：线性回归、0-1回归、定序回归、计数回归和生存回归，其划分的依据是因变量Y的类型。本篇主要讲解多元线性回归以及lasso回归。回归分析的目的识
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2024-06-21 10:58:24
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Linear Models for Regression（2）回归的线性模型（2）其实越往后面越发现自己之前认识的片面性，但是对我这种记性不好的人来说还是要写一点东西总结一下，以便之后翻查，审视自己当初的思路有没有错误。不当之处还请各位及时批评。接前文前文已经看到，采用最大似然方法对目标变量的分布进行点估计时，容易产生过拟合现象， 通过引入分布参数的先验概率来引入正则化项，来限制模型复杂度，消除过
一 序 本文属于极客时间机器学习40讲学习笔记系列。11基础线性回归：一元与多元线性模型最大的优点不是便于计算，而是便于解释。之前的课证明了当噪声满足正态分布时，基于最小二乘法（least squares）的线性回归和最大似然估计是等价的。线性回归的数学表达式被写成讨论几何意义时，这个表达式要被改写成：当输出被写成其背后的寓意是每个包含若干输入属性和一个输出结果的样本都被
在机器学习和统计领域，线性回归模型是最简单的模型之一。这意味着，人们经常认为对线性回归的线性假设不够准确。例如，下列2个模型都是线性回归模型，即便右图中的线看起来并不像直线。 图1 同一数据集的两种不同线性回归模型 若对此表示惊讶，那么本文值得你读一读。本文试图解释对线性回归模型的线性假设，以及此类线性假设的重要性。回答上述问题，需要了解以下两个简单例子中线性回归逐步运行的方
异常检测——线性相关方法一、线性回归 什么是回归分析呢？这是一个来自统计学的概念。回归分析是指一种预测性的建模技术，主要是研究自变量和因变量的关系。通常使用线/曲线来拟合数据点，然后研究如何使曲线到数据点的距离差异最小。 线性回归是回归分析的一种。 1、假设目标值（因变量）与特征值（自变量）之间线性相关（即满足一个多元一次方程，如：f(x)=w1x1+…+wnxn+b.）。 2、然后构建损失函数。
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2024-03-31 16:07:39
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