一元线性回归：梯度下降法一元线性回归是线性回归的最简单的一种，即只有一个特征变量。首先是梯度下降法，这是比较经典的求法。一元线性回归通俗易懂地说，就是一元一次方程。只不过这里的斜率和截距要通过最小二乘和梯度下降法不断迭代找到最优解。我们先来看看运用到的代价函数：最小二乘法。 这其实和高中学的最小二乘法一模一样，不过值得注意的是，这里的2其实是可以消去的，这对结果的影响不大，之所以保留是因为，方便与
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2024-01-05 22:09:16
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1.一元线性回归是学习机器学习的基础部分。通常的问题模
原创
2022-07-01 10:34:08
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一元线性回归回归分析只涉及到两个变量的，称一元回归分析。一元回归的主要任务
原创
2023-02-17 11:11:18
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第二章.线性回归以及非线性回归 2.5 一元线性回归流程： 初始化θ0,θ1 不断改变θ0,θ1，直到J(θ0,θ1)到达一个全局最小值或局部极小值图像分析：1).图像层面分析代价函数：①.红色区域表示代价函数的值比较大，蓝色区域表示代价函数的值比较小②.先给(θ0,θ1)赋一个初始值，然后进行迭代（就是求导，得到一个梯度方向）得到下一个点，不断迭代优化，直到J(θ0,θ1)到达一个全局最小值，
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2024-09-17 16:56:29
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一. 一元线性回归在Gradient Descent Algorithm中，我们利用不断推导得到两个对此算法非常重要的公式，一个是J(θ)的求解公式，另一个是θ的求解公式：
一元回归中， 直接使用这两个公式，来绘制J(
θ)的分布曲面，以及
θ的求解路径。 命题为：我们为一家连锁餐饮企业新店开张的选址进行利润估算，手中掌握了该连锁集团所辖店铺当地人口数据，及利润金额，需要使用线性回
机器学习（一） 一元线性回归算法前言： 身处于大数据时代，又置身于科研的征途上，如果没有合理的数据处理和分析方法，那么你置身于无穷无尽的大数据之中只有迷茫的份了。关于机器学习这个类别的博文，我将跟随着吴恩达老师的机器学习视频为基础，然后以我对视频的理解来记录机器学习相关的算法。吴恩达老师的机器学习视频B站链接一、机器学习一般步骤二、公式中符号解释 m：训练样本的数量 X：输入变量 Y：输出变量 (
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2024-01-10 14:36:52
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李宏毅机器学习笔记-回归1 一元线性回归与多元线性回归回归：Regression 就是找到一个函数 ，通过输入特征 ，输出一个数值 。一元线性回归：以一个特征 为例，线性模型假设 ；当有多个特征时，线性模型：因此，假设线性模型为：其中：：就是各种特征(fetrure) ：各个特征的权重 ：偏移量2 损失函数与梯度下降怎么衡量模型的好坏呢？从数学的角度来讲，我们使用距离。求真实值与预测值差，来
用Excel做回归分析的详细步骤一、什么是回归分析法“回归分析”是解析“注目变量”和“因于变量”并明确两者关系的统计方法。此时，我们把因子变量称为“说明变量”，把注目变量称为“目标变量址(被说明变量)”。清楚了回归分析的目的后，下面我们以回归分析预测法的步骤来说明什么是回归分析法：回归分析是对具有因果关系的影响因素（自变量）和预测对象（因变量）所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某
机器学习一元线性回归算法实现案例
在探讨“机器学习一元线性回归算法实现案例”之前，我认为有必要先了解一元线性回归在实际业务中的应用背景。我们经常面临需要通过已有数据来预测量化目标的场景，比如通过一系列历史销售数据预测未来的销售额。此案例中，我们将构建一个简单的模型，分析影响销售额的关键因素。
### 背景定位
在日常业务场景中，线性回归能够帮助我们找到自变量与因变量之间的关系。通过价格、广告
code:##导入需要的包from sklearn.linear_model import LinearRegressionimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt## 载入数据 画图图像data = np.genfromtxt("data.csv", delimiter=",")x_data = data[:,0]y_...
原创
2022-07-05 16:44:56
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创建模型# 创建模型
model = LinearRegression()
# 将数据转化成DataFrame
x = pd.DataFrame({'salary': salary})
x = x['salary'].values.reshape((-1, 1)) #取出salary的值并转化为矩阵拟合模型# 拟合模型
# 这里 fit()方法学得了一元线性回归模型 ?(?)=??+?，这里 ?
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2023-05-26 16:59:42
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一.一元线性回归 所谓线性回归，就是利用数理统计中的回归分析，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。有一元线性回归和多元线性回归。 一元线性回归其实就是从一堆训练集中去算出一条直线，使数据集到直线之间的距离差最小。 类似于这样 唯一特征X，共有m = 500个数据数量，Y是实际结果，要从中找到一条直线，使数据集到直线之间的距离差最小，如下图所示： 线性回归所提供的思路是
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2023-11-02 00:11:38
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使用R Studio的Rmd文档格式。完整作业Rmd文档：---
title: "EXP-Assignment-1"
output:
html_document: default
word_document: default
pdf_document: default
---
```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$se
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2023-12-15 09:21:29
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之前的博文讲的是理论。现在需要用到成熟的库，来应用。science + kit = 科学的工具包一、一元线性回归模型(with codes)y = 0.85x - 0.72# sklearn 命名惯例：
# 矩阵 使用大写字母
# 向量 使用小写字母
# 所有模型的拟合（训练）方法都叫fit。
# 所有模型的测试方法都叫predict。
import numpy as np
# LinearRe
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2024-01-02 14:03:25
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目 录1. 一元线性回归模型的数学形式2. 回归参数β0 , β1的估计3. 最小二乘估计的性质 线性性 无偏性 最小方差性一、一元线性回归模型的数学形式 一元线性回归是描述两个变量之间相关关系的最简单的回归模型。自变量与因变量间的线性关系的数学结构通常用式（1）的形式：β0 + β1x + ε &nbs
前言：开始学习吴恩达教授的机器学习课程，记录并实现其中的算法。在实现过程中，还未理解如何准确的找到α这个值的取值。一、一元线性回归一元线性回归其实就是从一堆训练集中去算出一条直线，使数据集到直线之间的距离差最小。举个例子，唯一特征X(工龄)，共有m = 50个数据数量，Y（薪水）是实际结果，要从中找到一条直线，使数据集到直线之间的距离差最小，如下图所示: 这里的薪水数据为手动自定义的，导致了误差较
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2024-03-31 23:17:31
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一：回归模型介绍从理论上讲，回归模型即用已知的数据变量来预测另外一个数据变量，已知的数据属性称为输入或者已有特征，想要预测的数据称为输出或者目标变量。下图是一个例子： 图中是某地区的面积大小与房价的关系图，输入变量X是面积，输出变量Y是房价，把已有的数据集(x,y)
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2024-02-11 14:42:29
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import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#全局变量
#随机生成数据
x = np.array(range(20)) # x轴数据生成1-20的整数
k = np.random.randint(-10, 10)
y = k * x + np.random.random(1) + 5 # y轴生成随机倍数的数据x加随机数（-1到1）加
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2024-05-17 09:27:05
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变量之间的非确定性相关关系。
一般形式:y = f(x0,x1,x2,…xp)+ε
若为线性回归，y = β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε
β0，β1等为回归系数，ε为随机误差。
模型假设
①零均值，ε均值为0
②同方差，ε项方差为常数
③无自相关性，ε项值之间无自相关性
④正态分布，ε项呈正态分布。
⑤x1，x2等解释变量之间是非随机变量，其观测值是常数。
⑥解释变量之间不存在精确线性
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2023-07-27 20:42:54
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目录1.线性回归分析究竟是啥？2. 线性回归分析原理2.1 残差2.2 最小二乘法2.3 求解参数 1.线性回归分析究竟是啥？首先要弄懂什么是回归分析：在大数据分析中，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。回归分析通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。线性回归分析：线性回归(Linear Regression)是用来确定两种或两
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2023-10-20 10:41:30
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