概念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的范畴。softmax回归则适用于分类问题。基本要素房屋价格预测作为例子来解释线性回归的基本要素。为了简单起见，这里我们假设价格只取决于房屋状况的两个因
转载
2024-06-16 21:32:04
0阅读
在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点：离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代；稀疏向量内积乘法运算速度快，计算结果方便存储，容易扩展；离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性：比如一个特征是年龄>30是1，否则0。如果特征没有离散化，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；逻辑
转载
2024-04-26 13:45:57
162阅读
回归算法回归算法线性回归和非线性回归：线性回归线性回归方程：损失函数：损失函数推理过程：公式转换：误差公式：转化为`θ`求解：似然函数求`θ`：对数似然：损失函数：梯度下降：批量梯度下降（BGD）：随机梯度下降（SGD）：`mini-batch`小批量梯下降MBGD：线性回归案例：正则化与岭回归：总结：逻辑回归精确率和召回率：癌症患者逻辑回归案例：逻辑回归总结： 回归算法数据类型分为连续型和离散
转载
2024-04-01 20:19:35
569阅读
多元线性回归 在介绍完机器学习的相关概念后，我们先从机器学习中最简单入门的线性回归模型出发，并且从最底层的数学讲起，完全深入理解机器学习的本质。1 基本概念 线性回归是机器学习中有监督机器学习下的一种算法。 回归问题主要关注的是因变量y(需要预测的值，一个或多个)和自变量x(预测时要考虑的参数变量，也是一个或多个参数)之间的关系。 需要预测的值：即目标变量，target，y，连续值预测变量
转载
2024-05-21 13:25:33
45阅读
深度学习入门（三） 线性回归简介前言线性回归(linear regression)1 线性回归的基本要素1.1 模型定义1.2 模型训练1.3 模型预测2 线性回归的表示方法2.1 神经网络图2.2 矢量计算表达式3 实例 前言核心内容来自博客链接 希望大家多多支持作者 本文记录用，防止遗忘线性回归(linear regression)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
转载
2024-05-15 07:03:18
143阅读
线性关系模型一个通过属性的线性组合来进行预测的函数： 线性回归定义： 线性回归通过一个或者多个自变量与因变量之间进行建模的回归分析。其中可以为一个或多个自变量之间的线性组合（线性回归的一种）一元线性回归：涉及到的变量只有一个多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上 最小二乘法损失函数（误差大小）总损失定义：又称，最小二乘法yi
转载
2023-12-25 22:13:10
130阅读
一、sklearn中的线性回归的使用二、线性回归——家庭用电预测（1）时间与功率之间的关系#!/usr/bin/env python
# -*- coding:utf-8 -*-
# Author:ZhengzhengLiu
#线性回归——家庭用电预测（时间与功率之间的关系）
#导入模块
import sklearn
from sklearn.model_selection import tr
转载
2024-03-18 16:28:02
110阅读
回归算法是机器学习的一个基础算法，简单的就是线性回归，还有非线性回归。本节我们讲解简单的线性回归。线性回归就是用直线来描述两个变量之间的线性关系。我们在中学时可以根据平面上的两个点来计算出通过这两个点的直线。而线性回归呢跟这个类似，只不过这里有无穷多个点，我们知道一条直线一般是不能同时通过这无穷多个点的，所以呢，线性回归要求这条直线像下面的图所显示的那样能大致通过这些点就可以。而回归的目标就是使得
1.多元线性回归（1）基本原理 多元线性回归预测函数的本质是我们需要构建的模型，而构建预测函数的核心就是找到模型的参数向量ω。（2）在逻辑回归和SVM中，都是先定义了损失函数，然后通过最小化损失函数或损失函数的某种变化来求解参数向量，以此将单纯的求解问题转化为一个最优化问题。在sklearn中，将损失函数称之为RSS残差平方和。 最小二乘法求解多元线性回归的参数，是通过最小化真实值和预测值之间的R
转载
2023-09-01 21:03:49
22阅读
线性回归原理一般而言，房价会受很多因素的影响而波动，如果我们假设房价只与房产面积已经厅室数量有关系，可以看到房价、面积、厅室呈现以下数据： 房产数据 我们可以将价格y和面积x1、厅室数量x2的关系表示为f(x)=θ0+θ1x1+θ2x2，很显然，我们的目的是使得f(x)尽量等于y，这就是一个直观的线性回归的样式。线性回归的一般形式假设有数据集{(x1, y1), (x2, y2), ..
一.线性回归 LinearRegression类就是我们平时所说的普通线性回归，它的损失函数如下所示： 对于这个损失函数，一般有梯度下降法和最小二乘法两种极小化损失函数的优化方法，而scikit-learn中的LinearRegression类使用的是最小二乘法。通过最小二乘法，可以解出线性回归系数θ为：验证方法：LinearRegression类并没有用到交叉验证之类的验证方法，需要我们自
转载
2024-05-07 23:09:17
196阅读
回归问题提出 首先需要明确回归问题的根本目的在于预测。对于某个问题，一般我们不可能测量出每一种情况（工作量太大），故多是测量一组数据，基于此数据去预测其他未测量数据。 比如课程给出的房屋面积、房间数与价格的对应关系，如下表： 若要测量出所有情况，不知得测到猴年马月了。有了上面这一组测量数据，我们要估计出一套房子（如2800平方英尺5个房间）的价格，此时回归算法就可以荣耀登场了。 回
转载
2024-10-29 20:09:41
23阅读
文章目录1.线性回归的一般步骤2第一个机器学习算法 - 单变量线性回归3损失函数（代价函数）4梯度下降法5线性回归的梯度下降6多变量线性回归7过拟合使用正则化1.Lasso 回归代码2. 岭回归代码 1.线性回归的一般步骤2第一个机器学习算法 - 单变量线性回归线性回归实际上要做的事情就是： 选择合适的参数（θ0, θ1），使得hθ(x)方程，很好的拟合训练集pip install sklear
转载
2024-03-28 15:05:24
102阅读
一、线性回归1一元线性回归“线性回归” (linear regression) 试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记.举一个二维函数的例子y=1.5x+0.2,根据这个函数生成一些离散的数据点，对每个数据点加一点波动，也就是噪声，最后看看我们算法的拟合或者说回归效果。1.1.数据生成import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
转载
2024-06-17 19:21:07
439阅读
sklearn实现多项式线性回归_一元/多元 【Python机器学习系列（八）】 文章目录1. 多项式一元回归2. 多项式多元回归 ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞ ʚʕ̯•͡˔•̯᷅ʔɞʚʕ̯•͡˔•
转载
2024-02-21 19:57:41
183阅读
从零认识线性回归1.线性回归模型（1）了解线性回归模型总体上呈现线性增长的趋势。如：房价预测 （2）sklearn简介是一个开源的机器学习框架，例如线性回归、逻辑回归、决策树等等。安装python包pip install sklearn matplotlib 线性回归示例代码#导包
import numpy as np
from sklearn.linear_mod
转载
2024-05-04 20:00:52
64阅读
2. 使用sklearn构建完整的机器学习项目流程一般来说，一个完整的机器学习项目分为以下步骤：明确项目任务：回归/分类收集数据集并选择合适的特征。选择度量模型性能的指标。选择具体的模型并进行训练以优化模型。评估模型的性能并调参。2.1 使用sklearn建立完整的回归项目2.1.1 收集数据集并选择合适的特征在数据集上我们使用我们比较熟悉的Boston房价数据集，原因是：第一个，我们通过这些简单
转载
2024-05-11 12:05:40
89阅读
http://blog.51cto.com/12133258/2051527
回归是解决连续数据的预测问题，而分类是解决离散数据的预测问题。线性回归是一个典型的回归问题。可以通过最小二乘法求解。学习有： 使得 假设有m个数据，我们希望通过x预测的结果f(x)来估计y。其中w和b都是线性回归模型的参数。 为了能更好地预测出结果，我们希望自己预测的结果f(x)与y的差值尽可
转载
2024-06-04 04:10:01
72阅读
文章目录一、变量之间的线性关系二、线性数据与非线性数据三、线性模型与非线性模型四、非线性模型拟合线性数据 & 线性模型
原创
2022-08-12 10:45:36
2328阅读
回归和分类是两种 监督 机器 学习算法， 前者预测连续值输出，而后者预测离散输出。 例如，用美元预测房屋的价格是回归问题，而预测肿瘤是恶性的还是良性的则是分类问题。在本文中，我们将简要研究线性回归是什么，以及如何使用Scikit-Learn（最流行的Python机器学习库之一）在两个变量和多个变量的情况下实现线性回归。线性回归理论代数学中，术语“线
