数据挖掘
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原创
2014-02-13 14:42:47
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据，然后挑选出最好的线性函数。需要注意两点：A．因为是线性回归，所以学习到的函数为线性函数，即
梯度下降是做线性回归时比较常用的方法，关于线性回归和梯度下降的详细介绍可详见： ，这里用到的数学知识比较多了，推导过程真心看不懂了，不过幸好最终的公式（文章最后的公式）还能看个大概，依葫芦画瓢还能写成Code。其实里面有个重要的概念 Cost Function，而选用是 最小二乘法，就是为了对比线性公式计算后的值与实际值直接的偏离。
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2023-10-23 23:00:45
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这是voidAlex原创的第四篇博文。源码在我的GitHub回归问题回归问题是研究自变量和因变量之间关系的一种预测模型技术。例如我们可以通过回归模型去预测房价与房子面积之间的关系，一个人每周花在微信上的时间和他微信好友数量之间的关系等。回归模型定义了输入和输出的关系。输入为现有信息，输出为预测。一个预测问题在回归模型下的解决步骤为：构造训练集；学习，得到输入输出间的关系；预测，通过学习得到的关系预
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2023-08-24 17:32:11
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回归是指利用样本（已知数据），产生拟合方程，从而对（未知数据）进行预测。用途：预测、判别合理性。困难：①选定变量（多元）；②避免多重共线性；③观察拟合方程，避免过度拟合；④检验模型的合理性。因变量与自变量的关系：①相关关系（非确定性关系，比如物理与化学成绩相关性），使用相关系数衡量线性相关性的强弱；②函数关系（确定性关系）相关系数求解：Pearson样本积矩相关系数 注意，如果样本是两组配对的顺
线性回归（Linear Regression）定义：是一种通过对样本特征进行线性组合来进行预测的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或者更高维的超平面，使得预测值与真实值之间的误差最小。图1：一维数据，线性拟合模型图2：二维数据，平面拟合模型API文档sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=Fal
一、什么是回归(Regression)说到回归想到的是终结者那句：I'll be back，在数理统计中，回归是确定多种变量相互依赖的定量关系的方法。通俗理解：越来越接近期望值的过程，回归于事物本来的面目主要用于预测数值型数据，典型的回归例子：数据拟合曲线二、什么是线性回归(Linear Regression)线性回归假设输出变量是若干输出变量的线性组合，并根据这一关系求解线性组合中的最优系数。通
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2023-10-06 11:08:25
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多元线性回归法也是深度学习的内容之一，用java实现一下多元线性回归。一元线性回归的公式为 y = a*x + b, 多元线性回归的公式与一元线性回归的公式类似，不过是矩阵的形式，可以表示为Y = AX + b，其中，Y是样本输出的合集，X是样本输入的合集。多元线性回归最终求解的内容也就是 A 和 B， 这里省去求证步骤，直接列出求解 A 和 B 矩阵的公式，公式如下：（这里的X是样本
线性回归（Linear regression）线性回归作为机器学习中的一个基本算法，他的目的、功能、用途都是相当的明了，在这篇文章中会简单的介绍和说明线性回归的原理，然后使用python实现效果，最后会在其他的文章中补充一些进一步的优化线性回归的目的 很简单，就是用一条直线来拟合这些点。线性回归的功能 也很直接，通过大量的训练集进行训练，得到合适的权重参数 θ，随之输入测试集或者验证集的数据，对其
java 线性回归算法 大家好，之前，我讨论了二进制搜索算法的工作原理，并分享了在Java中实现二进制搜索的代码。 在那篇文章中，有人问我是否还有其他搜索算法？ 如果数组中的元素未排序，又该如何使用它而不能使用二进制搜索算法，该如何搜索呢？ 为了回答他的问题，我提到了线性搜索算法，它是二进制搜索的前身。 通常，在二进制搜索算法之前进行讲授，因为二进制搜索比线性搜索快 。 但是，没关系，您仍
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2023-08-15 16:35:52
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今天跟大家一起学习机器学习比较简单的一个算法，也就是线性回归算法。让我们通过一个例子开始：这个例子就是预测住房价格的，我们要使用一个数据集，数据集包含一个地方的住房价格，这里我们要根据不同房屋尺寸所售出的价格，画出我们的数据集，比方说，如果你朋友的房子是1250平方尺大小，你要告诉他这个房子能卖多少钱。那么，你可以做的一件事就是构建一个模型，也许是条直线，从这个数据模型上来看，也许你可以告诉你的朋
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2023-07-20 16:00:15
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1. 线性最小二乘，Lasso回归和岭回归线性最小二乘法是回归问题的最常见公式。损失函数如下：通过使用不同类型的正则化来导出各种相关的回归方法：普通最小二乘或线性最小二乘不使用正则化; 岭回归使用L2正则化; Lasso使用L1正则化。对于所有这些模型，平均损失或训练误差，被称为均方误差。MLlib的所有方法都使用Java友好类型，因此您可以像在Scala中一样导入和调用它们。唯一需要注意的是，这
1.算法原理 y=w*x+b+ε loss=Σ(w*xi+b-yi)2 w'=w-lr*(loss对w求偏导) # 梯度下降算
原创
2023-03-20 13:04:14
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1.算法原理 y=w*x+b+ε loss=Σ(w*xi+b-yi)2 w'=w-lr*(loss对w求偏导) # 梯度下
原创
2023-03-20 13:04:21
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1. 线性回归1.1 算法原理（1）情景：给定一定数量的数据点，通过拟合得到其回归直线，使得所有点到这个直线的距离之和（损失函数）最小。 即：已知各个点的坐标，反求直线表达式的最优系数解。假定直线参数为θ，则直线表达式为： 得到的直线（平面）表达式应使得损失函数最小，其中损失函数表达式： （2）求解方式：第一种：直接求解欲使损失函数最小，对损失
1. 线性算法模型0x1：线性回归和线性分类中的“线性”指的是什么线性(linear)，指量与量之间按比例、成直线的关系，在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数；非线性(non-linear)则指不按比例、不成直线的关系，一阶导数不为常数0x2：从输入输出角度看"回归"和"分类"的区别线性分类问题和线性回归问题都要根据训练样本训练出一个实值函数g(x)，g(x)也叫映射函数 1. 回归模型: 给
线性回归是什么线性回归主要用来解决回归问题，也就是预测连续值的问题。而能满足这样要求的数学模型被称为“回归模型”。最简单的线性回归模型是我们所熟知的一次函数（即 y=kx+b），这种线性函数描述了两个变量之间的关系，其函数图像是一条连续的直线。如下图蓝色直线：图1：线性连续函数还有另外一种回归模型，也就是非线性模型(nonlinear model)，它指因变量与自变量之间的关系不能表示为线性对应关
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2023-07-21 23:53:11
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练习1：线性回归介绍在本练习中，您将 实现线性回归并了解其在数据上的工作原理。在开始练习前，需要下载如下的文件进行数据上传：ex1data1.txt -单变量的线性回归数据集ex1data2.txt -多变量的线性回归数据集在整个练习中，涉及如下的必做作业，及标号*的选做作业：
实现简单示例函数----------（5分）
实现数据集显示的函数-------（5分）
计算线性回归成本的函数----
线性回归算法 误差项分析： 似然函数求解： 哪里不懂点哪里。 极大似然估计，值越大越好。 目标函数求导 欲使 最大似然函数 值越大，就要使 最小二乘法 的值越小越好。因此，这里的 最小二乘法 叫目标函数。 （笔试或面试中，常问：1.为什么要引入似然函数；2.为什么对似然函数进行log变换；3.为什么
原创
2021-07-22 09:58:17
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定义假设函数与代价函数(损失函数)特征量放缩最小化代价函数收敛判定1.什么是线性回归在统计学中，线性回归是利用被称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间的关系进行建模的一种回归分析。在回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线性回归分析；如果回归分析中包括两个及以上个自变量，且因变量和自变量直接是线性关系，则称之为多元线性
