机器学习，数据挖掘，推荐系统常用名词汇总：标准化(normalization,standardizing)：简单的说就是将数据映射到相同的量纲和区间上。比如取倒数，取对数等。归一化(normalization)：标准化的一种特殊形式，将所有数据映射到 区间[0,1]之间拟合(fitting)：拟合包括插值与逼近，插值曲线要经过型值点，逼近只要求曲线接近型值点，符合型值点趋势，插值和逼近的结果曲线方
线性回归回归定义：给出一个点集，构造一个函数来拟合这个点集，并且尽可能的让该点集与拟合函数间的误差最小，如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条三次曲线，则被称为三次多项式回归。回归的目的就是一个回归方程来预测目标值，整个回归的求解过程就是求这个回归方程的回归系数。什么是线性回归？ 线性回归线具有Y = a + bX形式的方程，其中X是解释变量，Y是因变量。直线的斜率为b，a
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2024-03-15 14:53:16
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线性回归(Linear Regression)，亦称为直线回归，即用直线表示的回归，与曲线回归相对。若因变量Y对自变量X1、X2…、Xm的回归方程是线性方程，即μy＝β0 +β1X1 +β2X2 +…βmXm，其中β0是常数项，βi是自变量Xi的回归系数，M为任何自然数。这时就称Y对X1、X2、…、Xm的回归为线性回归。简单回归：只有一个自变量的线性回归称为简单回归，如下面示例：X表示某商品的数量
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2024-05-21 12:02:39
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1. 正规方程前面几篇文章里面我们介绍了求解线性回归模型第一个算法 梯度下降算法，梯度下降算法最核心的是找到一个学习速率α，通过不断的迭代最终找到θ0 ... θn, 使得J(θ)值最小。今天我们要介绍一个解决线性回归模型新的算法 正规方程 对于函数f(x) = ax^2 + bx + c 而言，要求其最小值，是对其求导数并且设置导数值为0.我们知道，多维特征变量的线
三维中摄像机的运动、动画软件要完成的物体的运动、矢量字体的控制点 ......这就是下面要说的贝塞尔曲线（Bézier Curves）用一系列控制点去定义某段曲线，上图就是用 p0、p1、p2、p3 这四个点定义的贝塞尔曲线。而且这里还有个系数 3，后面就会明白。通过这四个点我可以定义这条曲线它的起始点和终止点一定在 p0 和 p3 上，并且这条线的起始切线和结束切线一定都是 p0p1 方向和 p
线性回归总结1.简单原理：用一条直线去拟合数据，将其称之为线性关系2.线性回归的标签是连续性数值，如年龄、房价等等数值型信息。3.线性回归的损失函数：L1-distance： L1损失函数是将预测值y_hat与真实值y_true的残差绝对值化，这意味着数据的偏差bias对预测的效果影响比较大，对数据的的准确度要求更加苛刻。L2-distance: L2损失函数是将预测值y_hat与真实值y_tru
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2024-07-09 08:02:07
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各位小伙伴们大家好，今天让我们来聊一聊机器学习中的所需要的数据这个话题，首先，我们先开始想一个问题，为了让机器学习更加的方便消化，我们需不需要对一些数据动一些手脚呢？所以，围绕这个问题，我们今天就来讲一讲特征数值的标准化。也可以说是正常化，规律化正轨化等等。话不多说，让我们马上开始：再说标准化之前，先让我们想一想现实生活当中我们的数据是怎样的，他们很可能来自不同的地方，是被不同的人采集，有着不同的
注：读懂本文前两部分不需要线性代数基础 对勾函数理解正文内容的基础首先我们要理解以下几点： 1.我们不管怎么建立坐标系，曲线本身形状不会变2.要想写出平面上某条双曲线的标准方程，我们应该以它的中心对称点为原点，并且让其顶点（或焦点）同时落在x轴或y轴上，要建这样的直角坐标系3.我们在同一平面上建一个直角坐标系，然后固定原点不动，将它旋转得到坐标系。这两个坐标系都能描述平面上任意一点。根据两个坐标系
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2024-03-20 15:11:15
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目录什么是线性回归？ 线性回归基本步骤 数据特征归一化(Feature Normalize) 假设模型(Hypothesis Function) 代价函数(Cost Function) &nbs
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2024-02-27 19:33:34
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按照《机器学习实战》的主线，结束有监督学习中关于分类的机器学习方法，进入回归部分。所谓回归就是数据进行曲线拟合，回归一般用来做预测，涵盖线性回归（经典最小二乘法）、局部加权线性回归、岭回归和逐步线性回归。先来看下线性回归，即经典最小二乘法，说到最小二乘法就不得说下线性代数，因为一般说线性回归只通过计算一个公式就可以得到答案，如（公式一）所示： （公式一） &nbs
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2024-03-26 16:17:54
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一. 线性回归是什么？ 线性回归就是线性的回归。线性是形容词，回归是本质。 我对于视觉记忆比较深刻，所以我们先上图。 这张图就是一个线性回归的实例，红色的点是实际的值，蓝色为估计的线性方程 我们回归的目的就是研究横坐标和纵坐标的关系，当然我们首先考虑这个关系是不是线性的，换句话说这些点关系可不可以用多项式表示 w, b 分别是直线的斜
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2024-04-19 07:02:49
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前言ROC 曲线是一种坐标图式的分析工具，是由二战中的电子和雷达工程师发明的，发明之初是用来侦测敌军飞机、船舰，后来被应用于医学、生物学、犯罪心理学。如今，ROC 曲线已经被广泛应用于机器学习领域的模型评估，说到这里就不得不提到 Tom Fawcett 大佬，他一直在致力于推广 ROC 在机器学习领域的应用，他发布的论文《An introduction to ROC analysis》[1]更是被
什么是线性回归(Linear Regression)我们在初中可能就接触过，y=ax，x为自变量，y为因变量，a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数，那么给我一个x，我就能得到一个y，由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。在只有一个变量的情况下，线性回归可以用方程：y = ax+b 表示；多元线性回归方程可以表示为：y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + a3*x3 + ......
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2023-12-11 22:28:43
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数学建模预测模型——回归分析预测作为预测模型的大块头，回归分析预测绝对是比较常用的预测模型的一种，下面是对该模型的学习，欢迎大家指正?1. 回归分析预测的分类回归分析预测的分类如下?简单线性回归预测：当只有一个自变量和一个因变量时，可以使用简单线性回归进行预测。该方法假设自变量和因变量之间存在线性关系，并利用最小二乘法估计回归系数。多元线性回归预测：当存在多个自变量和一个因变量时，可以使用多元线性
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2024-09-29 14:11:04
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# Python绘制多元回归方程曲线
多元线性回归是一种用来分析自变量和因变量之间关系的统计方法。在机器学习和数据分析中经常用来预测一个或多个因变量与多个自变量之间的关系。在本文中，我们将介绍如何使用Python编程语言绘制多元回归方程的曲线。
## 多元回归方程
在多元回归分析中，我们使用多元回归方程来描述自变量和因变量之间的关系。多元回归方程的一般形式为：
$$y = \beta_0
原创
2024-05-04 05:22:45
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1、什么是回归问题：目标值是连续型数据，这一类问题是回归问题。解决这类问题的算法就是回归算法。线性回归就是其中的基本算法。 2、线性回归是利用回归方程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式。 找到特征值和目标值之间的函数关系。 3、通用公式： 4、线性回归中线性模型有两种：线性关系、非线性关系（用曲线拟合） 非线性关系：回归方程可以理解为：（参数是一次的） 5、真实关系、假定关系
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2024-03-26 13:33:03
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在数学，尤其是概率论和相关领域中，归一化指数函数，或称Softmax函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。该函数多用于多分类问题中。做过多分类任务的同学一定都知道softmax函数。softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多
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2024-06-12 20:21:41
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1. 学习时间2020.11.01 到 2020.11.022. 学习内容参考《概率论与数理统计教程》 第四版 （沈恒范） chapter 9.1、chapter 9.2最小二乘法线性回归方程Python 编写线性回归方程3. 学习产出3.1 正态分布为什么正态分布中心极限定理说，在适当的条件下，大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布，误差的分布就应该是正态分布参考： htt
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2024-08-14 20:16:06
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1、求回归直线方程的三种方法在求具有线性相关关系的两个变量之间的回归方程时，由于所给两个变量的数据较多并且量大，致使运算量大且繁杂，常常使我们望而生“畏”，望而生“烦”如何尽快的求出回归直线方程呢？下面例析求回归直线方程的几种方法，以供参考例：测得某地10对父子身高(单位：英寸)如下：父亲身高() 60 62 64 65 66 67 68 70 72 74儿子身高() 636 652 66 655
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2024-03-03 10:16:38
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作者：xiahouzuoxin 1 线性回归 1.1 原理分析 要研究最大积雪深度x与灌溉面积y之间的关系，测试得到近10年的数据如下表： 使用线性回归的方法可以估计x与y之间的线性关系。 线性回归方程式： 对应的估计方程式为 线性回归完成的任务是，依据观测数据集(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)使用线性拟合估计回归方程中的参数a和b
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2024-07-16 15:04:40
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