文章目录要求原理代码矩阵的建立矩阵各种函数求逆求转置矩阵相乘输出矩阵不足完整代码Cpp文件python文件traindata.txt报告形式 要求 这里采用的是最简单的最小二乘的方法来找到这个多元问题的线性模型，然后根据此模型来进行测试分类。原理代码根据流程我给出代码片段，后面贴上完整代码的链接矩阵的建立因为考虑到代码的通用性，不能够限制输入矩阵的大小，因此这里采用vector的方式来作为建立矩阵
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2024-08-05 12:11:27
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回归与梯度下降： 回归在数学上来说是给定一个点集，能够用一条曲线去拟合之，如果这个曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归，回归还有很多的变种，如locally weighted回归，logistic回归，等等，这个将在后面去讲。 用一个很简单的例子来说明回归，这个例子来自很多的地方，也在很多的open so
1. 线性回归中的"线性"注：线性回归中的线性只是指其中的拟合函数是线性，和损失函数没有关系；损失函数是衡量一个拟合函数和真实值之间偏差的一种函数线性回归中的线性和我们通常理解的线性有着本质的区别，例如：X为自变量函数的次数指的是自变量的最高次项，线性函数表示自变量的最高次项为1；在高中和大学的学习中，我们往往要求解最优的x，因此我们认为x为变量，这时函数是否为线性函数我们要看自变量x指数位置的最
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2024-04-22 14:18:11
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前言由于本部分内容讲解资源较多，本文不做过多叙述，重点放在实际问题的应用上。一、线性回归线性回归中的线性指的是对于参数的线性的，对于样本的特征不一定是线性的。线性模型（矩阵形式）：y=XA+e 其中：A为参数向量，y为向量，X为矩阵,e为噪声向量。对于线性模型，通常采用最小二乘法作为其解法（可通过最大似然估计推得）。最小二乘法是通过最小化误差的平方和寻找数据
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2024-09-12 09:23:14
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一、原理和概念1.回归回归最简单的定义是，给出一个点集D，用一个函数去拟合这个点集。而且使得点集与拟合函数间的误差最小，假设这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归；假设曲线是一条二次曲线，就被称为二次回归。以下仅介绍线性回归的基本实现。2.假设函数、误差、代价函数参考 Machine Learning 学习笔记2 - linear regression wit
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2024-03-06 12:42:11
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文章目录一、何为线性回归二、如何制作线性回归最小二乘法三、利用Excel求线性回归方程操作方法1.选择需要拟合的数据2.点击工具栏的插入，选择插入散点图3.在生成的表格右上角勾选上生成渐近线4.右击生成的渐近线，选择设置渐近线格式5.勾选线性以及显示公式6.最终效果拟合数据1、选取前20组数据2、选取前200组数据3、选取前2000组数据 一、何为线性回归线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定
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2023-11-24 01:48:17
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基础运算导包import numpy as np随机产生数据集a = np.random.randint(0,10,size = (2,3))
a
Out：
array([[2, 8, 2],
[8, 3, 3]])转置：x.Tb = a.T
b
Out：
array([[2, 8],
[8, 3],
[2, 3]])矩阵的乘积：np.dot(a,b)#
Keras支持序列化模型和函数化模型，且二者具有一定数量的公有属性（attribute）和方法（method）。其中的公有属性包括layers、inputs、outputs，能够以Python列表的形式返回模型信息 [9] ：keras有非常简易的使用“套路”： 获取数据->创建模型->添加层（模型搭建）->连接层（编译模型）->训练模型->得出结果一、 获取数据im
一、目标函数简介线形规划问题的数学模型: s.t 线形规划，顾名思义就是目标函数与约束条件均为线形函数（一次函数）。二、线形规划函数linproglinprog函数的用法大致分为以下几种用法：1、不等式约束x = linprog(f,A
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2024-08-15 14:03:42
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# R语言线性回归二次项实现方法
## 导言
在统计学和机器学习中，线性回归是一种常用的预测模型。而在某些情况下，我们需要对数据进行二次项回归，以更好地拟合数据。
本文将介绍如何使用R语言实现线性回归的二次项，包括整个实现流程、每一步所需的代码以及代码的注释解释。
## 实现流程
下面是实现线性回归二次项的整个流程，使用表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2024-01-17 11:47:52
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快找工作了，之前学的知识感觉太零碎，自问面试的时候能不能对答如流，觉得没什么底气。所以准备将之前所学做一个系统的总结，既是对所学知识的升华，也可以帮助初学者理清一个思路。那就从最简单的线性模型开始吧。线性模型线性回归首先解释一下什么叫回归，给定一个点集，能够用一条曲线，平面，或者超平面去拟合。这个过程就叫回归，如果是用来拟合的是直线，就叫线性回归，如果是一条二次曲线就叫二次回归。机器学习可以通过这
一.前言 最近几天跟随李沐老师的步伐也是成功进入线性代数的学习，不得不说，沐神的讲解确实厉害。作为深度学习的一个基础模型，线性回归有着重要的分量，学习好线性回归是相当有必要的。二.线性回归1.线性回归的基本元素 以买房为例：我们希望根据房屋的面积（平方
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2024-06-17 12:49:23
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1. 背景An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression，本文想在该文章的基础上，完整地描述线性回归算法。部分数据和图片取自该文章。没有太多时间抠细节，所以难免有什么缺漏错误之处，望指正。 线性回归的目标很简单，就是用一条线，来拟合这些点，并且使得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
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2024-05-11 21:33:41
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定义： 內积（点积）：如果和是中 矩阵定义它们的点积，我们将其记为一个不加括号的实数（类比两向量相乘） 向量的长度：类比向量的模，即为向量的长度 向量和之间的距离：正交向量：如果，则两个向量和是正交的 正交补：与子空间W正交的向量的全体组成的集合成称为W的正交补，记作正交集：中的向量集合称为正交向量集，如果集合中的任意两个不同向量都正交 单位正交集：如果一个正交集是由单位向量构成，称为单位正交集
线性回归学习笔记线性回归问题回归问题简单线性回归多元线性回归正规方程最小二乘法最小二乘法推导的相关知识误差最大似然估计高斯分布-概率密度函数正规方程的推导测试正规方程 线性回归问题回归问题定义：因变量（待预测的值target、y）与一个或多个数值型的自变量（影响因素x）之间的关系，是一种解决连续值的问题。简单线性回归定义：只有一个自变量，即简单的一次函数。公式：多元线性回归定义：由多个自变量拟合
有几个问题在这里提一下：1、如何确定Q矩阵、R矩阵：Q是性能指标函数对于状态量的权阵，为对角阵，元素越大，意味着该变量在性能函数中越重要。要求性能函数求最小，也就是说该状态的约束要求高。R阵为控制量的权重，对角阵，同样，对应的元素越大，这意味着，控制约束越大。所以在倒立摆最优控制问题中，Q矩阵可以取Q、R矩阵的选择主要还是靠经验 2、状态调节器和输出调节器、跟踪调节的区别输出调节器的泛函
学习回顾 model = LinearRegression() #线性回归
poly = PolynomialFeatures(orders[index]) #定义多项式
X = poly.fit_transform(x) #将原本数据集的每一种特征转化为多项式的特征
print("X:",X)
model.fit(X, y)
y_pred = model.predict(X)假设d
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2024-08-16 13:24:39
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LinearRegression线性回归(二)一、 上一篇我们手写代码实现了一元一次的线性回归方程的实现，这里我们实现一元多次方程的线性回归方程的实现。假设方程为一元二次 我们知道线性回归都都是取处理一些一次的方程， 如果要是未知变量的幂大于1，那么得出的结果也就不是线性的，但是我们可以去进行问题的转换,可以假设 这样我们就把问题继续转换为一元一次的方程。二、 直接来看代码# 导包
import
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2024-04-17 16:25:51
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# 一元二次线性回归模型
在数据分析和机器学习中，线性回归是一种常见的模型，用于预测目标变量和一个或多个自变量之间的关系。在一元线性回归中，只有一个自变量和一个目标变量之间的关系，而在一元二次线性回归中，自变量和目标变量之间的关系是二次的。本文将介绍如何使用Python实现一元二次线性回归模型，并通过代码示例演示。
## 一元二次线性回归模型介绍
一元二次线性回归模型的数学表达式如下所示：
原创
2024-07-14 08:01:37
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不贴图都没人看系列。。。。线性回归推导：上图求导部分有误,少些一个转置符号，更正为： 逻辑回归推导：（公式中“ln”和“log”表示一个意思，都是以“e”为低的自然对数）： 公式中：X是m*n矩阵，m个样本，n维特征。1、内容简介： 本章我们将从最简单的模型之一——线性回归模型，开始介绍两种非常不同的训练模型的方法：·通过“闭
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2024-08-21 11:00:15
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