机器学习中的线性回归思想是数据分析和建模领域中的重要基础。它通过对输入特征与目标变量之间线性关系的建模，为我们提供了一种简单而有效的数据预测工具。本篇博文将深入探讨线性回归的相关知识，从背景定位到实际应用，帮助读者更好地理解这一技术。
## 背景定位
线性回归的概念最早在 19 世纪中叶由法国数学家阿道夫·凯尔（Adolphe Quetelet）提出。在数据科学与机器学习的发展中，线性回归逐渐
文章目录3.1 线性回归3.1.1 线性回归的基本元素3.1.1.1 线性模型3.1.1.2 损失函数3.1.1.3. 解析解3.1.1.4. 随机梯度下降3.1.1.5. 用模型进行预测3.1.2. 矢量化加速3.1.3. 正态分布与平方损失3.1.4. 从线性回归到深度网络3.1.4.1. 神经网络图3.1.4.2. 生物学3.1.5. 小结 3.1 线性回归回归（regression）是能
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2023-11-26 11:17:54
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通常我们学习机器学习都是从线性回归模型开始的。线性回归模型形式简单、易于建模，但是我们可以从中学习到机器学习的一些重要的基本思想。 什么是回归？ 是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。 线性回归 于一个一 ...
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2021-10-13 16:56:00
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1.代价函数（cost function）1.1 代价函数图像上图两个坐标表示参数θ0\theta_0θ0和θ1\theta_1θ1，它们是动态变化的。通常使用contour figure（等
原创
2023-05-04 21:07:26
443阅读
https://www.toutiao.com/a6639148240874766852/ 2018-12-26 12:05:58使用Python从头开始的线性回归可以说，任何Python项目的第一部分都是导入一堆有用的包。这里最重要的包是：·NumPy - 用于科学计算的软件包·Pandas - 一个为数据存储和检索提供便捷方法的软件包·matplotlib＆seab...
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2018-12-28 08:23:50
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线性回归是属于机器学习里面的监督学习，与分类问题不同的是，在回归问题中，其目标是通过对训练样本的学习，得到从样本特征到样本标签直接的映射，其中，在回归问题中，样本的标签是连续值。线性回归是一类重要的回归问题。在线性回归中，目标值与特征直接存在线性关系。本实训项目介绍线性回归模型的类别和性能度量等知识，
原创
2022-02-09 14:22:19
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每个特征变量可以首先映射到⼀一个函数，然后再参与线性计算,模型如下：y=θ0+θ
原创
2023-04-11 20:41:30
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初识线性回归线性回归是利用回归函数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法。只有一个自变量的情况称为单变量回归
原创
2022-06-17 16:53:32
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线性回归理论部分《机器学习——线性回归》 1 线性回归 线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题 ...
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2021-07-26 15:52:00
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线性回归是属于机器学习里面的监督学习，与分类问题不同的是，在回归问
原创
2021-08-10 11:07:27
208阅读
在学习完 Andrew Ng 教授的机器学习课程，和多方查阅大神的博客，本以为很简单的逻辑回归，在深思其细节的时候，很多容易让人不理解，甚至是疑惑的地方，这几天一直冥想其中的缘由。1、 为什么是逻辑回归？ 都说线性回归用来做回归预测，逻辑回归用于做二分类，一个是解决回归问题，一个用于解决分类问题。但很多人问起逻辑回归和线性回归的区别，很多人会大喊一声（也可能是三声）：逻辑回归就是对线性回归做了
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2023-12-19 23:21:56
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线性回归
在机器学习中回归是求学者在学习过程中重要的一环。无论是面试还是实际应用都会经常用到。有很多人会使用线性回归，但却不知道线性回归是怎么来的。如果想让自己在机器学习的方向上更有价值，数学方面的推导必不可少。下面就是我在自己理解的线性回归推导。
什么是回归？通过现有的数据最终预测出来在指定区间的某一个值 我们称之为回归
贷款栗子
解释
数据:上图为五个人在银行贷款的样本，其中工资和年龄我们都
原创
2022-03-23 13:48:48
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之前看过一些有关机器学习的基础资料和视频，但很多知识点都记不太清了，现在专门开个专题，根据自己的理解将之前学过的进行回顾和整理，可能会引用一些例子和资料，资料主要来源于视频学习和《统计学习方法》一书，可能对于一些不清楚的问题会翻看一些博客等资料。 本节主要针对线性回归的原理以及梯度下降求解方法进行回 ...
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2021-09-20 18:15:00
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目录1 线性回归应用场景2 什么是线性回归2.1 定义与公式2.2 线性回归模型介绍3 小结1 线性回
原创
2022-09-25 00:01:54
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机器学习大体上分为分类算法、聚类算法、降维算法、回归算法，其中分类、聚类主要用来处理离散变量预测，降维是数据预处理的方法，回归主要用来处理连续变量预测。前面基于鸢尾花数据集进行了各种分类、聚类、降维，后续该学习一下线性回归了。
原创
2022-04-07 16:57:21
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# 机器学习线性回归实例：新手指南
机器学习中的线性回归是一种常见的方法，它用于预测和分析变量之间的关系。本文将逐步引导你实现一个简单的线性回归实例，适合新手学习。
## 整体流程
以下是实现线性回归的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 导入必要的库
通过最优化损失函数或者效用函数，获得机器学习的模型。scikit-learn中的 r2_score。通过分析问题，确定问题的损失函数或
原创
精选
2024-02-27 11:46:25
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