定义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，分为单变量线性回归和多变量线性回归，即一元和多元。一元线性回归1.一元线性回归公式 其中y为因变量，x为自变量，为斜率，为截距，为误差。线性回归的目标是为了找到一个函数使得（）最小2.损失函数将方差作为损失函数，目标是使得方差最小。3.优化准则，梯度下降 偏导数代表对于的梯度方向，为步长，中间为减号的原因是因为函数值沿着梯度的方向是
转载
2023-08-02 08:13:39
192阅读
多元线性回归向后筛选法是一种在建立回归模型时，逐步筛选变量的有效方法。它能够帮助我们识别与响应变量有显著关系的自变量，从而构建更简洁、更有效的预测模型。在本文中，我将详细介绍如何使用Python实现多元线性回归中的向后筛选法，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和总结与展望。
首先，我想用四象限图展示在多元线性回归分析中，模型复杂度与预测准确性之间的关系。通过这幅图表，我们可以更
（0）推导在笔记上，现在摘取部分要点如下：sigmoid函数，将线性模型 wTx的结果压缩到[0,1]之间，使其拥有概率意义。 其本质仍然是一个线性模型，实现相对简单。在广告计算和推荐系统中使用频率极高，是CTR预估模型的基本算法。同时，LR模型也是深度学习的基本组成单元。 LR回归属于概率性判别式模型，之所谓是概率性模型，是因为LR模型是有概率意义的；之所以是判别式模型，是因为LR回
1、逻辑回归算法与线性回归算法的联系与区别：本质区别：逻辑回归处理的是分类问题，线性回归处理的回归问题。 逻辑回归：因变量取值输一个二元分布，即给定自变量和超参数后，得到因变量的期望，并基于期望来处理预测分类问题。 线性回归：真实值与预测值的差值的平方纸盒，来处理回归问题 相似带你：都是用了极大似然估计法对训练样本进行建模。在求解参数的过程中，都可以使用梯度下降的方法。2 逻辑回归的原理：是通过将
转载
2024-02-19 22:50:59
330阅读
变量选择方法1 背景2 变量选择方法有哪些？3 什么叫向前/向后选择以及逐步回归、最优子集？AIC/BIC又是怎么定义的？3.1 四种统计上变量选择的方法3.2 什么是AIC/BIC3.2.1 AIC3.2.2 BIC4 如何实现5 参考 1 背景为什么要聊一聊机器学习中的变量选择问题呢？因为这个问题在机器学习中相当重要，并且也是面试必问题之一，刚好前几天面试还被问到了变量选择中一个很细节的知识
转载
2024-03-27 12:30:14
240阅读
用此算法前要注意其前提条件：是否为线性回归？ 因此，我们要遵循一定的条件： 1.线性回归是一个回归问题。 2.要预测的变量 y 与自变量 x 的关系是线性的（图2 是一个非线性）。 3.各项误差服从正太分布，均值为0，与 x 同方差（图4 误差不是正太分布）。 4.变量 x 的分布要有变异性。 5.多元线性回归中不同特征之间应该相互独立，避免线性相关。区分回归与分类：分类和回归的区别在于输出变量的
pickle提供了一个简单的持久化功能。可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。获得了一些pickle文件，需要找出最快的回归的方法。结果也正如文中所写，发现对于多元线性回归，最快的方法就是result = np.linalg.lstsq(A, y)原理应当跟求广义逆矩阵（MoorePenrose_inverse）是一样的，详情见官方文档：https://numpy.org/doc/stable/re
转载
2023-08-03 11:15:55
5阅读
大家好这里是X，上个星期的机器学习忘记更新知识点了，实属抱歉，这一周算是将上一周的一起汇总了，知识点都是相通的，都是线性回归问题???除了知识点还有一些老师在上课的杂七杂八的知识，有点乱，大家不要见外?? 文章目录多元线性回归我们转化成机器学习过程：一般大致过程分析的求法 多元线性回归我们转化成机器学习过程：1、明确任务 线性回归任务 2、数据个数 两个—>X,Y 3、评估 用哪一种
转载
2024-05-08 19:19:51
146阅读
学习机器学习100天系列_Day03多元线性回归哑变量虚拟变量陷阱（Dummy Variable Trap）：解决方法 多元线性回归多元线性回归尝试通过一个线性方程来适配观测数据，这个线性方程是在两个以上(包括两个)的特征和响应之间构建的一个关系。哑变量哑变量（Dummy Variable），又称为虚拟变量、虚设变量或名义变量，从名称上看就知道，它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变
转载
2023-09-28 17:21:59
289阅读
第一章 单变量线性回归假设函数代价函数梯度下降线性回归的梯度下降 假设函数 这就是课程中给出的单变量线性假设函数，其实和我们学的y=kx+b没啥区别。代价函数 这个函数的目的就是度量我们的假设函数得到的预测值与训练样本的差距，这里右上角的i就是指第几组训练样本，这里相当于用两者差值平方的一半来计算一组样本的差距，然后把所有样本的差距累加起来球平均值。我们在做这个线性回归的时候的目的
转载
2024-07-31 13:22:16
73阅读
文章目录Log一、多元线性回归（Multivariate linear regression）二、多元梯度下降法（Multivariate gradient descent）1.梯度下降算法引入多变量2.特征缩放（feature scaling）3.学习率①确保梯度下降正常工作②正确选择学习率三、特征和多项式回归1.特征的选择2.多项式回归（Polynomial regression）四、正规方
# Python中的多元线性回归与哑变量
## 引言
多元线性回归是一种广泛使用的统计技术，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。在实际应用中，变量可能包括定性和定量两类，其中定性变量通常需要转换为哑变量（Dummy Variables），以便于进行回归分析。本文将通过Python示例讲解如何处理多元线性回归中的哑变量。
## 哑变量简介
哑变量是将分类变量转换为数值形式的一种方法。在
原创
2024-09-05 05:56:02
189阅读
目录一、定义数据 二、定义函数编辑三、应用梯度下降 四、著名的鸢尾花数据集 一、定义数据以此数据为例：以上角标为行索引，下角标为列索引。则第二行以及第二行第一列分别可以写成： 二、定义函数1、设置一个回归方程：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+...+θnxn2、添加一个列向量：x0=[1111...1]T这里的上角标T表示x0矩阵的倒置，就是
转载
2024-05-10 11:35:12
115阅读
机器学习 第一章：机器学习基础 第二章：线性回归 第三章：逻辑回归 第四章：BP 神经网络 第五章：卷积神经网络 第六章：循环神经网络 第七章：决策树与随机森林 第八章：支持向量机 第九章：隐马尔科夫 第十章：聚类等算法 ... 多变量线性回归python实现机器学习前言一、多变量线性回归？3.1 吴恩达多变量线性回归练习3.1.1 版本一3.1.2 版本二3.2 股票预测总结 github
转载
2023-09-28 19:52:17
10阅读
回归一直是个很重要的主题。因为在数据分析的领域里边，模型重要的也是主要的作用包括两个方面，一是发现，一是预测。而很多时候我们就要通过回归来进行预测。关于回归的知识点也许不一定比参数检验，非参数检验多，但是复杂度却绝对在其上。回归主要包括线性回归，非线性回归以及分类回归。本文主要讨论多元线性回归（包括一般多元回归，含有虚拟变量的多元回归，以及一点广义差分的知识）。请大家不要觉得本人偷奸耍滑，居然只
转载
2023-10-26 15:50:21
172阅读
第8章 方差分析与实验设计8.1 方差分析的基本原理 方差分析（ANOVA）：通过对数据误差的分析来判断各分类自变量对数值因变量影响的一种统计方法。自变量对因变量的影响也称为自变量效应，而影响效应的大小则体现为因变量的误差里有多少是由于自变量造成的。因此，方差分析就是来检验这种效应是否显著。
转载
2024-06-25 12:56:07
87阅读
目录学习目的软件版本原始文档多元线性回归分析何为残差？何为多重共线？一、实战案例二、统计策略三、SPSS操作（一）绘制散点图（二）线性回归分析操作四、结果解读第一，R方结果和残差独立性检验（德宾沃森检验）第二个结果为方差分析（ANOVA）：第三个结果，回归分析的主要结果：第四个结果，计算残差和预测值第五个结果，残差直方图和P-P图。第六个结果，残差图。五、规范报告1、规范表格2、规范文字六、划重
转载
2024-07-31 14:08:33
440阅读
提纲：线性模型的基本形式多元线性回归的损失函数最小二乘法求多元线性回归的参数最小二乘法和随机梯度下降的区别疑问学习和参考资料 1.线性模型的基本形式线性模型是一种形式简单，易于建模，且可解释性很强的模型，它通过一个属性的线性组合来进行预测，其基本的形式为： 式（1） 转换成向量形式之后写成：式（2） 为什么说其解释性很强呢，是因为模型的权值向量十分直观地表达
转载
2023-08-10 13:56:10
0阅读
一、Logistic回归：回归：用一条直线对一些数据点进行拟合（这条直线为最佳拟合直线），这个拟合过程就叫做回归。Logistic回归主要思想：根据现有数据对分类边界建立回归公式，以这个边界来分类。sigmoid函数：S型的函数，单增，值域在0-1之间。 导数可以用自身表示： sigmoid函数的输入记作： x=w_0 x_0+w_1 x_1+w_2 x_2+…+w_n x_n w是我们要找
转载
2024-03-29 10:25:05
263阅读
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
转载
2023-09-13 21:17:24
235阅读
